查询并聚合一个「给定长度的时间范围的数据」，是时序数据中常见的一种查询模式。例如 `PromQL` 中的 `Range selector`，就原生地支持了这种时序查询。但对于通用的数据库查询语言 SQL ，这类时序查询很难通过原生的 SQL 完成，所以我们在 GreptimeDB 中引入了扩展的 SQL `Range` 查询语法，将时序查询能力与 SQL 高度灵活的表达能力相结合，实现了 SQL 对时序数据查询的原生支持。 ✨ 让数据动起来！ 使用 SQL 在 GreptimeDB 上实现动态 Range 查询  https://greptime.cn/playground

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示例

我们用一个例子来介绍 Range 查询。下面这张表 `temperature` 记录了不同城市在不同时间的气温： 我们想查询北京从 2023 年 5 月 2 日（时间戳为 `1682985600000` ）以前的：

我们首先从 `PromQL` 的视角来看如何去写这句查询，对于两条查询，都需要以天为步长进行查询。对于日平均气温，需要向前聚合一天的数据，对于周平均气温，需要每次向前聚合一周的数据，并求出平均值。另外我们需要使用 `@` 将查询时间对齐到时间戳 `1682985600000`。 最后的查询为：

-- 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

但上面的查询存在一些问题。`PromQL` 强调的是做数据的查询，但不能很好地处理查询中缺失数据点的情况，也就是如何对查询的数据作平滑。`PromQL` 只是存在 Lookback delta 的机制（具体见：https://promlabs.com/blog/2020/07/02/selecting-data-in-promql/#lookback-delta），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情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。在默认情况下，`PromQL` 很难做到数据精确性的控制。并且针对我们上面提出的数据平滑要求，`PromQL` 也没有很好的办法完成。 如果从传统的 SQL 出发，因为 SQL 中不存在 Lookback delta 的机制，我们可以精确地控制我们数据选择和聚合的范围。所见即所得，进行比较精确的查询。 上述查询本质上是以天为单位，对每天和每周的数据做聚合。针对日平均气温，我们可以利用 `date_trunc` 这一 scalar 函数，该函数能够将时间截断到某一个精度上，我们使用这个函数将时间截断到天这一单位，最后再以天为单位对数据进行聚合，就能得到我们想要的结果：

-- 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;

这样也基本满足了我们的需求，但是这种查询问题在于：

在上面讨论之后，我们需要思考：这种查询本质上是时序查询，但是我们所使用的 SQL——虽然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。我们需要一些新的 SQL 扩展语法，在 SQL 中来简单的描述这种时序查询。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，这些实现为我们的 Range 查询提供了思路。下面介绍如何使用 GreptimeDB 提供的 Range 语法来进行上述查询。

-- 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';

我们为一个 `SELECT` 语句引入了一个关键字 `ALIGN`，代表每次时序查询的步长，`ALIGN` 会将时间对齐到日历上。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围，FILL LINEAR 表示数据点为空的时候的数据填充方式，即以数据平均值填充。通过这样的方式，我们比较轻松的完成了上文所提出的几个要求。 通过 `Range` 查询，我们可以很优雅的在 SQL 中表达时序查询。弥补了 SQL 在时序查询上描述能力不足的问题，并且可以结合 SQL 强大的表达能力，实现更加复杂的数据查询功能。 `Range` 查询还有更灵活的使用方式，具体使用参见文档： https://docs.greptime.com/reference/sql/range 更多实现逻辑请点击文档链接进行参考。