时间序列统计需先对齐时间轴再聚合，用GENERATE_SERIES或递归CTE构造标准锚点；再通过窗口函数（如AVG OVER、LAG）实现滑动分析；最后合理处理空值，用COUNT对比识别缺失率，优先前向填充而非硬填0。
SQL时间序列统计不是简单加个GROUP BY time就能搞定的事——核心在于理解“时间对齐”“窗口切分”和“空值填充”这三个关键动作。搞清它们，写出来的查询才真正反映业务趋势，而不是数据幻觉。
原始时间戳往往不规整（比如传感器每15秒一条、但有时漏采、有时重复），直接按分钟/小时GROUP BY DATE_TRUNC('hour', ts)会丢失节奏感。正确做法是主动构造标准时间轴，再左连接原始数据。
GENERATE_SERIES（PostgreSQL）或递归CTE（MySQL 8.0+/SQL Server）生成连续时间点，比如每5分钟一个锚点ts >= anchor AND ts ）
AVG(value)、COUNT(*)等聚合——这时的“每5分钟均值”才有可比性OVER()抓住动态变化同比、环比、移动平均这些指标，本质是让当前行“看到”前后若干行的时间数据。靠子查询嵌套既慢又难读，窗口函数才是正解。
AVG(value) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) → 7点移动平均（含当前）LAG(value, 1) OVER (ORDER BY ts) → 取前一行值，减一下就是环比变化量value - FIRST_VALUE(value) OVER (ORDER BY ts ROWS UNBOUNDED PRECEDING) → 累计增幅注意：必须显式ORDER BY，否则窗口无意义；ROWS比RANGE更可控，避免时间相同时的意外聚合。
时间序列里大量NULL很常见（设备离线、上报失败）。直接AVG()会跳过它们，但“零值”和“无数据”语义完全不同。
COUNT(value)和COUNT(*)对比，能发现缺失率（比如某小时有60条记录但只有45个value，说明25%数据丢失）COALESCE(value, 0)要谨慎——填0可能扭曲均值；更适合场景是“是否活跃”这类布尔统计LAST_VALUE(value IGNORE NULLS) OVER (...)做前向填充，比固定填0/中位数更贴近实际基本上就这些。时间序列统计的难点不在语法，而在明确你想回答的问题：是看静态分布？还是追踪变化节奏？或是诊断数据质量？想清楚这点，SQL自然就顺了。
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