GROUP BY 由间隙分隔的连续日期

假设你（在 Postgres 9.1 中）有一个像这样的表：

date | value 

其中有一些间隙（我的意思是：并非 min(date) 和 max(date) 之间的每个可能日期都有它的行）。

我的问题是如何聚合这些数据，以便单独处理每个一致的组（没有间隙），如下所示：

min_date | max_date | [some aggregate of "value" column] 

有什么想法如何去做吗？我相信窗口函数是可能的，但是经过一段时间的尝试lag() and lead()我有点卡住了。

例如如果数据是这样的：

 date          | value  
---------------+-------  
 2011-10-31    | 2  
 2011-11-01    | 8  
 2011-11-02    | 10  
 2012-09-13    | 1  
 2012-09-14    | 4  
 2012-09-15    | 5  
 2012-09-16    | 20  
 2012-10-30    | 10  

输出（对于sum作为总计）将是：

   min     |    max     |  sum  
-----------+------------+-------  
2011-10-31 | 2011-11-02 |  20  
2012-09-13 | 2012-09-16 |  30  
2012-10-30 | 2012-10-30 |  10  

create table t ("date" date, "value" int);
insert into t ("date", "value") values
    ('2011-10-31', 2),
    ('2011-11-01', 8),
    ('2011-11-02', 10),
    ('2012-09-13', 1),
    ('2012-09-14', 4),
    ('2012-09-15', 5),
    ('2012-09-16', 20),
    ('2012-10-30', 10);

更简单、更便宜的版本：

select min("date"), max("date"), sum(value)
from (
    select
        "date", value,
        "date" - (dense_rank() over(order by "date"))::int g
    from t
) s
group by s.g
order by 1

我的第一次尝试更加复杂和昂贵：

create temporary sequence s;
select min("date"), max("date"), sum(value)
from (
    select 
        "date", value, d,
        case 
            when lag("date", 1, null) over(order by s.d) is null and "date" is not null 
                then nextval('s')
            when lag("date", 1, null) over(order by s.d) is not null and "date" is not null 
                then lastval()
            else 0 
        end g
    from 
        t
        right join
        generate_series(
            (select min("date") from t)::date, 
            (select max("date") from t)::date + 1, 
            '1 day'
        ) s(d) on s.d::date = t."date"
) q
where g != 0
group by g
order by 1
;
drop sequence s;

输出：

    min     |    max     | sum 
------------+------------+-----
 2011-10-31 | 2011-11-02 |  20
 2012-09-13 | 2012-09-16 |  30
 2012-10-30 | 2012-10-30 |  10
(3 rows)