with odczyty2 as (
with odczyty as (
select
    dev.code as dev_code,
    coalesce(mcd.value_as_double, mcd.value_as_long) as value_as_number,
    mcd.container_id as con_id,
    mcd."timestamp",
    us.email
from devices dev
left join device_parameters dev_par on dev_par.device_id = dev.id
left join measuring_containers mc on mc.device_parameter_id = dev_par.id
left join measuring_containers_data mcd on mcd.container_id = mc.id
left join "identity".users us on us.id = dev.owner_id
where
    dev.owner_id = 65
and
    dev_par.parameter_id = 24
and
    mcd."timestamp" < '2019-06-19'
and
    mcd."timestamp" > '2019-06-17'
--order by mcd."timestamp"
)
select
    lead (value_as_number, -1)
    over (partition by odczyty.dev_code) as prev_value
    ,
    odczyty.dev_code,
    odczyty.con_id,
    odczyty.value_as_number,
    odczyty."timestamp",
    odczyty.email
from odczyty
)
select
    odczyty2.dev_code,
    odczyty2.con_id,
    odczyty2.prev_value,
    odczyty2.value_as_number,
    odczyty2.value_as_number - odczyty2.prev_value as diff,
    odczyty2."timestamp",
    odczyty2.email
from odczyty2
where
    odczyty2.value_as_number - odczyty2.prev_value < 0
and
    odczyty2.value_as_number - odczyty2.prev_value <= -0.001
and
    odczyty2.dev_code like '%water%'