Cube 是 PostgreSQL 的一个扩展，提供了一种数据类型来表示多维立方体，或者更具体地说，它允许您存储和操作多维点。这在各种场景中都很有用，例如存储地理坐标 (纬度、经度、海拔)、分析商业智能 (BI) 应用程序中的数据或处理复杂科学数据。
除了基本数据类型之外，cube 扩展还提供了一系列用于处理 cube 数据类型的函数和运算符，包括距离计算、交集检查等。
PostgreSQL 的 CUBE 也是 SQL 中 GROUP BY 子句的一个子句。使用 cube 扩展，您可以在单个查询中生成多个分组集，这可以简化复杂 SQL 查询的编写并提高效率。
以下是 cube 扩展的一些关键用途
多维数据：它非常适合存储和查询多维数据。例如，在 地理信息系统 (GIS) 中，数据点可能包括纬度、经度和海拔。
分组集：CUBE 关键字允许您一次生成多个分组集。这可以简化复杂 SQL 查询的编写并提高效率。
商业智能：cube 在 OLAP (联机分析处理) 中很有用，OLAP 是一种允许用户同时分析来自多个数据库系统的信息的技术。它在 BI 应用程序中特别有用，您需要执行复杂的分析和数据仓库任务。
要安装 PostgreSQL cube 扩展，请按照以下步骤操作
1. 打开 PostgreSQL 命令行界面。
2. 连接到您想要安装扩展的数据库。
3. 运行以下命令：CREATE EXTENSION cube;
此命令将在您当前的数据库中安装 cube 扩展。
安装后，您可以使用 cube 扩展来创建和操作多维立方体。以下是如何创建立方体的基本示例
SELECT cube(array[1,2,3]);
此命令创建一个维度为 1、2 和 3 的立方体。您还可以对立方体执行操作，例如查找两个立方体之间的距离
SELECT cube_distance(cube(array[1,2,3]), cube(array[4,5,6]));
PostgreSQL cube 扩展对于 时间序列数据分析 特别有用。例如，它可以用来分析随时间推移的趋势、比较不同时期的数据或识别模式和异常。
一个常见的用例是金融数据分析，其中 cube 扩展可以用来 分析股票价格随时间的变化。另一个用例是物联网数据分析，其中 cube 扩展可以用来 分析传感器数据随时间的变化.
如果您在 PostgreSQL 中处理时间序列数据，您可能正在使用 Timescale，一个与 PostgreSQL 完全兼容的开源时间序列数据库。cube 扩展可以与 Timescale 结合使用，以增强您的时间序列数据分析。
要将 cube 扩展与 Timescale 一起使用，您首先需要在您的 PostgreSQL 数据库中安装 Timescale 和 cube 扩展。安装完成后，您可以在 Timescale 查询中使用 cube 函数和运算符来分析您的时间序列数据。
安装和配置 Timescale：在您的 PostgreSQL 数据库中安装 TimescaleDB 扩展。您可以根据您的 PostgreSQL 版本遵循 TimescaleDB 提供的安装指南 或 只需注册 30 天免费试用 - 无需信用卡。在 Timescale 上，您可以通过转到 Operations > Extensions 从您的服务概述中找到可用的扩展，它还会提供安装说明。
创建具有时间和值列的表：
CREATE TABLE your_table (
time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
value integer
);将数据插入表中：使用常规的 SQL INSERT 语句将数据插入表中
INSERT INTO your_table (time, value)
VALUES ('2023-06-01 00:00:00', '1'),
('2023-06-02 00:00:00', '4'),
('2023-06-03 00:00:00', '7');查询和分析数据
现在，您可以使用 cube 扩展创建您的时间序列数据的多维立方体，然后使用 Timescale 的 time_bucket 函数在特定时间间隔内分析此数据。
SELECT time_bucket('1 day', time) AS one_day, cube(array_agg(value))
FROM your_table
GROUP BY one_day;此查询为每一天创建您的时间序列数据的立方体，使您能够在多维环境中分析您的数据。
总之，PostgreSQL cube 扩展对于使用 PostgreSQL 和时间序列数据的开发人员来说是一个有用的工具。无论您是分析财务数据、传感器数据还是任何其他类型的时间序列数据，cube 扩展都可以提供有价值的见解并增强您的数据分析能力。