我有一个名为myTable的活动表，数据如下所示：

CREATE TABLE myTable
(
    userid      text,
    webid         text,
    "ts" timestamp
);

INSERT INTO myTable
    ("userid", "webid", "ts")
VALUES ('A', '34', '2023-01-31 16:34:49.000'),
       ('A', '97', '2023-01-31 16:34:58.000'),
       ('A', '17', '2023-01-31 17:35:02.000'),
       ('A', '17', '2023-01-31 17:35:07.000'),
       ('A', '17', '2023-01-31 17:35:18.000'),
       ('A', '1', '2023-01-31 17:35:37.000'),
       ('A', '1', '2023-01-31 17:35:38.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 17:35:41.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 17:35:42.000'),
       ('A', '1', '2023-01-31 17:37:10.000'),
       ('A', '1', '2023-01-31 17:37:12.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 17:37:14.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 17:52:14.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 18:12:14.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 18:45:14.000'),
       ('A', '77', '2023-01-31 18:55:15.000'),
       ('B', '33', '2023-01-31 06:37:15.000'),
       ('B', '56', '2023-01-31 06:40:15.000')
  ;

| 用户识别码|网络标识符|ts|
| - ------|- ------|- ------|
| A类|三十四|2023年1月31日16时34分49秒|
| A类|九十七|2023年1月31日17时34分58秒|
| A类|十七|2023年1月31日17时35分02秒|
| A类|十七|2023年1月31日17时35分07秒|
| A类|十七|2023年1月31日17时35分18秒|
| A类|1个|2023年1月31日17时35分37秒|
| A类|1个|2023年1月31日17时35分38秒|
| A类|七十七|2023年1月31日17时35分41秒|
| A类|七十七|2023年1月31日17时35分42秒|
| A类|1个|2023年1月31日17时37分10秒|
| A类|1个|2023年1月31日17时37分12秒|
| A类|七十七|2023年1月31日17时37分14秒|
| A类|七十七|2023年1月31日17时52分14秒|
| A类|七十七|2023年1月31日18时12分14秒|
| A类|七十七|2023年1月31日18时45分14秒|
| A类|七十七|2023年1月31日18时55分15秒|
| B|三十三|2023年1月31日06：37：15|
| B|五十六|2023年1月31日06时40分15秒|
我要返回的输出如下：
| 用户识别码|网络标识符|ts|第一个_ts|会话标识|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| A类|三十四|2023年1月31日16时34分49秒|2023年1月31日16时34分49秒|1个|
| A类|九十七|2023年1月31日17时34分58秒|2023年1月31日17时34分58秒|第二章|
| A类|十七|2023年1月31日17时35分02秒|2023年1月31日17时35分02秒|三个|
| A类|十七|2023年1月31日17时35分07秒|2023年1月31日17时35分02秒|三个|
| A类|十七|2023年1月31日17时35分18秒|2023年1月31日17时35分02秒|三个|
| A类|1个|2023年1月31日17时35分37秒|2023年1月31日17时35分37秒|四个|
| A类|1个|2023年1月31日17时35分38秒|2023年1月31日17时35分37秒|四个|
| A类|七十七|2023年1月31日17时35分41秒|2023年1月31日17时35分41秒|五个|
| A类|七十七|2023年1月31日17时35分42秒|2023年1月31日17时35分41秒|五个|
| A类|1个|2023年1月31日17时37分10秒|2023年1月31日17时37分10秒|六个|
| A类|1个|2023年1月31日17时37分12秒|2023年1月31日17时37分10秒|六个|
| A类|七十七|2023年1月31日17时37分14秒|2023年1月31日17时37分14秒|七|
| A类|七十七|2023年1月31日17时40分14秒|2023年1月31日17时52分14秒|七|
| A类|七十七|2023年1月31日18时15分14秒|2023年1月31日18时12分14秒|七|
| A类|七十七|2023年1月31日18时37分15秒|2023年1月31日18时45分14秒|八个|
| A类|七十七|2023年1月31日18时37分15秒|2023年1月31日18时55分15秒|八个|
| B|三十三|2023年1月31日06：37：15|2023年1月31日06：37：15|1个|
| B|五十六|2023年1月31日06时40分15秒|2023年1月31日06时40分15秒|第二章|
first_ts表示第一个时间戳，first_ts的逻辑是如果一个userid在连续的时间戳访问同一个webid，并且每个时间戳的时间间隔福尔斯30分钟以内，则将这些访问记录为一个会话，例如第3、4、5行，每个时间间隔都小于30分钟，则其first_ts为第一个事件的时间戳，即2023-01-31 17：35：02。
如果用户ID访问一个webid，跳转到另一个webid，返回到第一个webid，first_ts将刷新到当前时间戳，例如第6、7、8、9、10、11行，用户ID A先访问webid=1，但跳转到webid=77，返回到webid=1后，第10行和第11行应记录为一个新的session，具有新的first_ts。
如果userid访问webid的时间戳是连续的，并且有一个时间戳的间隔大于30分钟，也会中断会话，同时刷新first_ts，例如第12、13、14、15、16行，第14行和第15行之间的时间间隔为33分钟（〉30），因此对于行15和行16，它们的first_ts被刷新为当前时间戳，并且它们将成为新会话。
我在这里分享我的脚本，脚本没有包括session_id，因为我发现它没有返回正确的first_ts，让我对session_id执行dense_rank。extract（epoch（））函数与sql中的datediff（）函数相同。因为我使用Postgresql测试数据，它没有datediff（）函数。所以我使用exract（epoch（））来计算时差。

WITH cte AS (
    SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY userid ORDER BY ts) rn1,
              ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY userid, webid ORDER BY ts) rn2
    FROM myTable
)

SELECT userid, webid, ts,
       lag(ts,1) over(partition by userid order by ts) as previous_ts,
       case when extract(epoch from (ts - lag(ts,1) over(partition by userid order by ts asc))) <= 1800 then MIN(ts) OVER (PARTITION BY userid, webid, rn1 - rn2) 
            when extract(epoch from (ts - lag(ts,1) over(partition by userid order by ts asc))) > 1800 then ts
            when lag(ts,1) over(partition by userid order by ts) is NULL then ts
       end as first_ts
FROM cte
ORDER BY userid, ts;

有人有更好的解决方案来完成这个任务吗？谢谢！
脚本参考：https://dbfiddle.uk/SL7EtQSy