问题一：方案二（使用一天的滚动窗口函数）存在哪些缺点？
方案二（使用一天的滚动窗口函数）存在哪些缺点？
参考回答：
方案二使用一天的滚动窗口函数虽然可以提前输出结果，但存在以下缺点：一是每个点的纵坐标值并非该时间点的真实累计值，导致历史回溯时曲线不平滑；二是分维度累计值相加不等于总维度值；三是统计UV时可能因更新机制导致曲线出现凹坑。
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问题二：CUMULATE窗口函数与Flip-145中的哪个概念相似？
CUMULATE窗口函数与Flip-145中的哪个概念相似？
参考回答：
CUMULATE窗口函数与Flip-145中提出的窗口概念不谋而合，尽管语法上是在Group Window Aggregate上引入了这个窗口类型。
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问题三：CUMULATE窗口函数需要哪些参数？
CUMULATE窗口函数需要哪些参数？
参考回答：
CUMULATE窗口函数需要三个必选参数：时间属性列、窗口的步长和max size，以及一个可选参数来指定窗口开始的偏移量。
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问题四：如何理解CUMULATE窗口的划分逻辑？
如何理解CUMULATE窗口的划分逻辑？
参考回答：
CUMULATE窗口的划分逻辑基于步长和max size。例如，步长为一分钟，max size为三分钟时，一个时间戳为0分30秒的数据会被划分到window1（0~1分）、window2（0~2分）和window3（0~3分）三个窗口中。
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问题五：使用CUMULATE窗口函数绘制数据曲线时，如何设置查询语句？
使用CUMULATE窗口函数绘制数据曲线时，如何设置查询语句？
参考回答：
使用CUMULATE窗口函数绘制数据曲线时，查询语句需要采用事件时间，设置窗口的步长和max size，业务的group key是子页面的ID，时间戳是窗口的结束时间。例如，步长设置为一分钟，max size设置为一天，以绘制每个子页面当天的累计UV。
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