Function Pipelines: Bổ sung lập trình hàm vào PostgreSQL

• Giúp phân tích dữ liệu bằng SQL thuận tiện hơn rất nhiều

• Đưa các khái niệm lập trình hàm vào SQL bằng cách sử dụng "kiểu dữ liệu/toán tử/hàm tùy chỉnh" của Postgres

→ Tương tự Pandas, PromQL

• Giữ nguyên cú pháp SQL của Postgres mà không cần sửa đổi, nên tương thích hoàn toàn với các công cụ hiện có đang tích hợp với Postgres

SELECT device_id,

timevector(ts, val) -> sort() -> delta() -> abs() -> sum()

as volatility

FROM measurements

WHERE ts >= now()-'1 day'::interval

GROUP BY device_id;