示例代码供参考

1. 创建SNAP_ID序列

CREATE SEQUENCE SNAP_ID_SEQ START WITH 1 INCREMENT BY 1;

2. 表结构定义（包含SNAP_ID和TIMESTAMP）

CREATE TABLE my_sysstat (
    SNAP_ID NUMBER PRIMARY KEY,          -- 唯一标识符，通过序列生成
    CLASSID NUMBER,
    NAME VARCHAR(128),
    STAT_VAL BIGINT,
    TIMESTAMP TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

3. 插入数据时生成SNAP_ID

INSERT INTO my_sysstat (SNAP_ID, CLASSID, NAME, STAT_VAL, TIMESTAMP)
SELECT 
    SNAP_ID_SEQ.NEXTVAL, 
    CLASSID, 
    NAME, 
    STAT_VAL, 
    CURRENT_TIMESTAMP
FROM v$sysstat;

4. 差值计算逻辑（基于相同NAME且不同SNAP_ID的记录）

SELECT
    a.NAME,
    a.TIMESTAMP AS ts1,
    b.TIMESTAMP AS ts2,
    (b.TIMESTAMP - a.TIMESTAMP) * 86400 AS time_diff_seconds, -- 计算时间差（秒）
    (b.STAT_VAL - a.STAT_VAL) AS stat_diff
FROM
    my_sysstat a
JOIN
    my_sysstat b
ON
    a.NAME = b.NAME
    AND a.SNAP_ID < b.SNAP_ID
    AND a.TIMESTAMP < b.TIMESTAMP;

关键设计说明

• SNAP_ID序列

通过 SNAP_ID_SEQ 确保唯一性，即使同一时间戳插入多条记录也能生成不同 SNAP_ID。
时间戳匹配

• 使用 TIMESTAMP 字段区分记录，同时通过 SNAP_ID 确保记录对唯一性。
  a.SNAP_ID < b.SNAP_ID 和 a.TIMESTAMP < b.TIMESTAMP 确保时间顺序，避免重复计算。
  差值计算

通过 SNAP_ID 关联相同 NAME 的记录，并利用 TIMESTAMP 计算时间差值。
可扩展至其他字段的差值计算（如数值型字段）。

注意事项

性能优化：若数据量大，建议添加索引（如 NAME 和 TIMESTAMP 字段）以加速查询，另外不宜记录的太频繁 ，如果记录量过大也考虑设计为分区表（按天），历史的（比如15天前）的分区可以直接DROP，这样不会产生很多REDO日志。
此方案是个示例，可结合应用场景进一步优化。