Function Pipelines : ajouter la programmation fonctionnelle à PostgreSQL

• Rend l’analyse de données en SQL beaucoup plus pratique

• Introduit des concepts de programmation fonctionnelle dans SQL en s’appuyant sur les « types de données/opérateurs/fonctions personnalisés » de Postgres

→ Semblable à Pandas et PromQL

• Utilise la syntaxe SQL de Postgres telle quelle, sans la modifier, pour une compatibilité parfaite avec les outils existants qui s’intègrent à 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;