SQL时间序列统计核心在于时间分组逻辑、时序连续性、业务窗口三点：需归一化时间字段对齐粒度，LEFT JOIN补全日期序列确保连续，优先用RANGE按真实时间滑动窗口，并选用timestamptz避免时区问题。
SQL时间序列统计，核心不是写多复杂的查询，而是理清“时间怎么切、数据怎么对齐、聚合怎么不漏不重”。只要抓住时间分组逻辑、时序连续性、业务窗口这三点，大部分场景都能稳住。
直接按原始时间字段（比如created_at）GROUP BY，往往颗粒度太细或不对齐。比如想看“每天订单量”，但created_at是精确到秒的，得先归一化。
真实数据常有某天没记录，但统计报表需要连续横轴。靠LEFT JOIN生成完整日期序列最可靠。
计算“最近7天销量”不能只依赖ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW，因为原始数据未必每天都有，ROWS按行数算，容易跨过实际空白期。
timestamp vs timestamptz vs date —— 不是随便选的。
基本上就这些。时间序列统计不复杂，但容易忽略对齐、连续、时区这三个隐形关卡。理清楚再写SQL，比调十遍COUNT结果更省时间。
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