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我有这样的数据：

Month_event | No_people | Cost
2017-03-01  | 78        | 120000 
2017-01-01  | 67        | 220000 
2017-07-01  | 121       | 320000 
2017-04-01  | 70        | 100000

我通常从我的代码中做的是在 Postgresql 中使用 SQL 查询（窗口化）来添加时间序列中的缺失值（复制前一个月的值）：

Month_event | No_people | Cost
2017-01-01  | 67        | 220000 
2017-02-01  | 67        | 220000 
2017-03-01  | 78        | 120000 
2017-04-01  | 70        | 100000 
2017-05-01  | 70        | 100000  
2017-06-01  | 70        | 100000 
2017-07-01  | 121       | 320000

这是我通常的查询：

WITH 
calendar AS (
    SELECT interval_date::date FROM generate_series('2005-01-01'::date, (select release_month from mtd), '1 month'::interval) interval_date
),
m AS (
    SELECT *, LEAD(monthly_event) OVER (ORDER BY monthly_event) AS next_date
    FROM my_data
)
SELECT *
FROM calendar c
JOIN m
    ON c.interval_date BETWEEN m.monthly_date AND
    (CASE WHEN m.next_date IS NULL THEN date_trunc('month', current_date) ELSE m.next_date - '1 month'::interval END);

作为 Postgres 扩展，我想我可以在 TimescaleDB 上重用相同的查询。我想知道 TimescaleDB 是否有更好的性能解决方案，因为我无法从文档中弄清楚。

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TimescaleDB 1.2 中有一些新功能，请参阅：https ://blog.timescale.com/sql-functions-for-time-series-analysis/填补空白的东西应该更容易满足您的需求.

于 2019-01-30T18:53:47.597 回答