问题
我有一个使用PostgreSQL+TimescaleDB的表：
create table heatingElectricityMeter(
time timestamptz(0) not null,
import real not null
);
select create_hypertable('heatingElectricityMeter', 'time', chunk_time_interval => interval '1 month');
"import" 是自能量计生产以来消耗的总能量。因此，“import”是单调递增的。大约每10秒钟，我会向该表插入一个值（但当前在数据库中每10秒钟不到一个值）。
现在，我想创建一个条形图，显示过去X天每个本地日消耗的能量。比如说...最近90天。
我已经尝试过的方法：
这是我的第一次尝试：
select
time_bucket(interval '1 day', time::timestamp) "day",
first(import, "time"),
last(import, "time")
from heatingelectricitymeter
where time between '2021-07-28T02:00:00Z' and '2021-10-28T02:00:00Z'
group by "day"
order by 1
这个查询在我的树莓派2上，在查询时间范围内有大约85K个数据点，需要大约2.5秒的时间。虽然不算是“问题”，但速度可以更快。我下一步的尝试：
select
time_bucket(interval '1 day', time::timestamp) "day",
max(import) - min(import)
from heatingelectricitymeter
where time between '2021-07-28T02:00:00Z' and '2021-10-28T02:00:00Z'
group by "day"
order by 1
效果应该是一样的，我也期望它表现出相同的效果。然而，令我惊讶的是，它要快得多：只需要大约1.5秒。
（旁注：不将其转换为
::timestamp可以将查询加速到1.7秒和1.0秒。但是，我最终想在本地时间内使用午夜到午夜，如果我正确理解手册，那么我将需要进行此转换）现在有一件事是文档说：
这并不能真正回答为什么last和first命令不使用索引，而是通过它们的组执行顺序扫描。
min和max更快的原因。它们也不能使用索引。同时，使用索引似乎是有道理的。我们只需要每个组的第一个和最后一个值。我的下一个尝试是直接收集所需的值，而不使用分组。
select "day", "import" - lag("import") over (order by "day") from (
select ('2021-10-28'::date - v) "day"
from generate_series(0, 90) s(v)
)x
join lateral (
select time, import from heatingElectricityMeter where time >= day order by time limit 1
)y on true
哇！只用了0.7秒!
结果并不完全与min/max/first/last相同，因为在此查询中，我将始终将每天的第一个值与前一天的第一个值进行比较。但在我看来，这实际上更好，因为数据可能会落在错误的日期，但不会丢失。(在完美的世界中，我会在每天凌晨准确获得插值值，但出于简单起见，我将推迟这一点。对于我的用例，我可以接受轻微的不准确性)。
然而，感觉我以一种过于复杂的方式做到了这一点。在我看来，这似乎是使用时间数据库完成的完全正常的任务。是否有更简单有效的方法来执行此查询？
first/last和min/max在做不同的事情。 - TmTron