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使用 histogram() 进行等宽分桶分布分析 数据分布分析是时间序列工作负载中的关键环节。当你想了解响应时间的分布是否呈长尾、CPU 使用率集中在哪个区间、或者延迟的 99 分位落在哪里时，histogram(field, n) 函数可以直接在数据库内完成等宽分桶，避免将原始数据全量拉到客户端 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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使用 HyperLogLog 进行基数估计：distinct_count() 函数详解 在大规模时间序列数据分析中，精确计算唯一值的数量（基数）是一个非常常见的需求——比如统计某段时间内有多少独立用户访问了系统、有多少不同的设备上报了数据、或者有多少个唯一的 IP 地址产生了日志。传统方案使用 CO 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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深入 T-Digest：分位数聚合与 percentile 在时序数据分析中，仅仅知道平均值远远不够。分位数（Percentile）能够揭示数据的分布特征，帮助我们理解"绝大多数数据落在什么范围内"。SonnetDB 使用 T-Digest 算法实现高效的分位数计算，支持 p50、p90、p95、p 阅读全文
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统计聚合函数：stddev/variance/spread/median/mode 在基础聚合函数之外，SonnetDB 还提供了一组统计聚合函数，用于衡量数据的离散程度和分布特征。这些函数基于 Welford 在线算法实现，能够在单次数据扫描中高效计算出多个统计指标。 五种统计聚合函数 stdde 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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基础聚合函数：count/sum/min/max/avg/first/last 聚合函数是时序数据分析的核心工具。SonnetDB 提供了七种基础聚合函数，覆盖了最常用的统计分析需求。无论你是计算平均值、汇总总量，还是追踪极值，这些函数都能帮助你快速从海量时序数据中提取有价值的信息。 七种聚合函数详 阅读全文
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SQL Cookbook：常用查询模式速查 在时序数据库的日常使用中，有一些查询模式会反复出现。本文将汇总 10 个最常用的时序查询场景，每个场景提供一个可直接运行的 SQL 模板，方便你在需要时快速参考。 1. 建库、建用户与授权 CREATE DATABASE demo; CREATE USER 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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pgvector 兼容运算符：<=> <-> <#> SonnetDB 在提供完整的标量向量函数的同时，还兼容了 pgvector 的运算符语法。这意味着如果你之前使用过 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，可以几乎无缝地将查询迁移到 SonnetDB，只需修改表名和列名即可。 三种运 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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标量向量函数：cosine_distance / l2_distance / inner_product / vector_norm 向量检索是 SonnetDB 的核心功能之一，而向量距离度量是向量检索的基础。SonnetDB 提供了四种标量向量函数，让你可以在普通的 SELECT 查询中直接计算 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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标识符引用：双引号的使用场景 在数据库设计中，列名和表名通常使用字母和下划线的组合。然而在实际业务中，我们有时需要使用包含特殊字符、空格或保留字的标识符。SonnetDB 支持使用双引号（"）引用标识符，让你可以突破常规命名限制。 为什么需要引号标识符 大多数场景下，SonnetDB 的标识符（列名 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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注释语法：SonnetDB SQL 支持的四种注释方式 良好的注释习惯能够显著提升 SQL 脚本的可读性和可维护性。SonnetDB 兼容了四种不同的注释风格，覆盖了从 SQL 标准到编程语言的常见习惯，让你可以在 SQL 脚本中使用自己最熟悉的方式添加注释。 风格一：双连字符 -- 这是最经典的 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:09
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