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查问并聚合一个「给定长度的工夫范畴的数据」，是时序数据中常见的一种查问模式。例如 PromQL 中的 Range selector，就原生地反对了这种时序查问。但对于通用的数据库查询语言 SQL，这类时序查问很难通过原生的 SQL 实现，所以咱们在 GreptimeDB 中引入了扩大的 SQL Range 查问语法，将时序查问能力与 SQL 高度灵便的表达能力相结合，实现了 SQL 对时序数据查问的原生反对。
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示例
咱们用一个例子来介绍 Range 查问。上面这张表 temperature 记录了不同城市在不同工夫的气温：
咱们想查问北京从 2023 年 5 月 2 日（工夫戳为 1682985600000）以前的：
- 每日的日平均气温；
- 每日的周平均气温；
- 如果某天的数据点缺失，则以前后两天平均气温均值作为这天的平均气温。
咱们首先从 PromQL 的视角来看如何去写这句查问，对于两条查问，都须要以天为步长进行查问。对于日平均气温，须要向前聚合一天的数据，对于周平均气温，须要每次向前聚合一周的数据，并求出平均值。另外咱们须要应用 @ 将查问工夫对齐到工夫戳 1682985600000。
最初的查问为：
-- 日平均气温
avg_over_time(temperature{city="beijing"}[1d] @ 1682985600000) step=1d
-- 周平均气温
avg_over_time(temperature{city="beijing"}[7d] @ 1682985600000) step=1d 但下面的查问存在一些问题。PromQL 强调的是做数据的查问，但不能很好地解决查问中缺失数据点的状况，也就是如何对查问的数据作平滑。PromQL 只是存在 Lookback delta 的机制（具体见：https://promlabs.com/blog/2020/07/02/selecting-data-in-promql…），用一些旧的数据来代替缺失的数据点。这样的默认行为在某些状况下并不是用户想要的。因为 Lookback delta 的机制的存在，会导致聚合的数据携带一些旧值。在默认状况下，PromQL 很难做到数据精确性的管制。并且针对咱们下面提出的数据平滑要求，PromQL 也没有很好的方法实现。
如果从传统的 SQL 登程，因为 SQL 中不存在 Lookback delta 的机制，咱们能够准确地管制咱们数据抉择和聚合的范畴。所见即所得，进行比拟准确的查问。
上述查问实质上是以天为单位，对每天和每周的数据做聚合。针对日平均气温，咱们能够利用 date_trunc 这一 scalar 函数，该函数可能将工夫截断到某一个精度上，咱们应用这个函数将工夫截断到天这一单位，最初再以天为单位对数据进行聚合，就能失去咱们想要的后果：
-- 日平均气温
SELECT
day,
avg(temp),
FROM (
SELECT
date_trunc('day', ts) as day
temp,
FROM
temperature
WHERE
city="beijing" and ts < 1682985600000
)
GROUP BY day;这样也根本满足了咱们的需要，然而这种查问问题在于：
- 写起来十分繁琐，须要写子查问；
- 利用范畴无限，用这种方法只能求出日平均气温，没法求出周平均气温。因为 SQL 中的聚合要求每一条数据只能属于一个 group。然而在时序查问中，如果每次采样的工夫是一星期，步长是一天的话，一条数据必然会被多个 group 应用，针对这种查问传统 SQL 无能为力；
- 还是没方法解决空白数据填充的问题。
在下面探讨之后，咱们须要思考：这种查问实质上是时序查问，然而咱们所应用的 SQL——尽管有非常灵活的表达能力，但却不是专门为时序数据库设计的。咱们须要一些新的 SQL 扩大语法，在 SQL 中来简略的形容这种时序查问。一些时序数据库如 InfluxDB 提供了 group by time 语法，QuestDB 提供了 Sample By 语法，这些实现为咱们的 Range 查问提供了思路。上面介绍如何应用 GreptimeDB 提供的 Range 语法来进行上述查问。
-- 日平均气温
SELECT
ts,
avg(temp) RANGE '1d' FILL LINEAR,
FROM
temperature
WHERE
city="beijing" and ts < 1682985600000
ALIGN '1d';
-- 周平均气温
SELECT
ts,
avg(temp) RANGE '7d' FILL LINEAR,
FROM
temperature
WHERE
city="beijing" and ts < 1682985600000
ALIGN '1d'; 咱们为一个 SELECT 语句引入了一个关键字 ALIGN，代表每次时序查问的步长，ALIGN 会将工夫对齐到日历上。在聚合函数后引入了一个 RANGE 关键词，代表在每次数据聚合的范畴，FILL LINEAR 示意数据点为空的时候的数据填充形式，即以数据平均值填充。通过这样的形式，咱们比拟轻松的实现了上文所提出的几个要求。
通过 Range 查问，咱们能够很优雅的在 SQL 中表白时序查问。补救了 SQL 在时序查问上形容能力有余的问题，并且能够联合 SQL 弱小的表达能力，实现更加简单的数据查问性能。
Range 查问还有更灵便的应用形式，具体应用参见文档：
https://docs.greptime.com/reference/sql/range
更多实现逻辑请点击文档链接进行参考。
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