SQL时间序列统计需聚焦时间对齐、窗口连续性控制和性能优化：用GENERATE_SERIES补零确保时段完整；ORDER BY加主键防窗口错位，优先用RANGE按自然日滚动；建联合索引、分区表并避免时间字段函数化以提升查询效率。
SQL时间序列统计的核心是把时间当维度来分组、对齐和聚合，不是简单加个ORDER BY time就完事。关键在三点：时间对齐（比如按小时/天补0）、窗口连续性控制（避免跨天混算）、以及减少全表扫描（用好索引和分区）。下面从实操角度拆解常见卡点和优化动作。
原始数据常有缺失（比如某小时没记录），直接GROUP BY DATE_TRUNC('hour', ts)会跳过这些时段，导致趋势图断层。需要主动补全时间点：
GENERATE_SERIES（PostgreSQL）或递归CTE（MySQL 8.0+/SQL Server）生成完整时间轴COALESCE(count, 0)填零用ROW_NUMBER()、LAG()或AVG() OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)时，必须确认排序字段唯一且无重复时间戳。否则同一秒多条记录会导致窗口错位。
ORDER BY ts, id
RANGE BETWEEN INTERVAL '6 days' PRECEDING AND CURRENT ROW比ROWS更稳妥时间序列查询慢，90%是因为扫了太多历史分区或没走索引。
(user_id, created_at)
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created_at))），查询时数据库能自动裁剪无关分区WHERE YEAR(created_at) = 2024会让索引失效；改成WHERE created_at >= '2024-01-01' AND created_at
如果“每小时UV”“每日留存率”这类指标被多个报表反复调用，实时算成本高又拖慢响应。
hourly_stats表last_updated字段标记汇总时效，应用层可据此决定是否接受缓存结果基本上就这些。时间序列不是语法难题，而是设计思维——想清楚“时间怎么切、空档怎么填、边界怎么控、历史怎么减”，SQL自然就快而稳。
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