timeSeriesDeltaToGrid

Fonction d’agrégation qui calcule un delta de type PromQL pour des données de séries temporelles selon la grille spécifiée.

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timeSeriesDeltaToGrid

Introduit dans : v25.6.0

Fonction d’agrégation qui utilise des données de séries temporelles sous forme de paires d’horodatages et de valeurs, et calcule un delta de type PromQL à partir de ces données sur une grille temporelle régulière définie par l’horodatage de début, l’horodatage de fin et le pas. Pour chaque point de la grille, les échantillons utilisés pour calculer delta sont pris en compte dans la fenêtre temporelle spécifiée.

Cette fonction est expérimentale, activez-la en définissant allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function=true.

Syntaxe

timeSeriesDeltaToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)

Paramètres

• start_timestamp — Indique le début de la grille. UInt32 ou DateTime
• end_timestamp — Indique la fin de la grille. UInt32 ou DateTime
• grid_step — Indique le pas de la grille en secondes. UInt32
• staleness — Indique l’ancienneté maximale, en secondes, des échantillons pris en compte. La fenêtre d’ancienneté est un intervalle ouvert à gauche et fermé à droite. UInt32

Arguments

• timestamp — Horodatage de l’échantillon. Peut être une valeur individuelle ou un tableau. UInt32 ou DateTime ou Array(UInt32) ou Array(DateTime)
• value — Valeur de la série temporelle correspondant à l’horodatage. Peut être une valeur individuelle ou un tableau. Float* ou Array(Float*)

Valeur renvoyée

Renvoie les valeurs de delta sur la grille spécifiée. Le tableau renvoyé contient une valeur pour chaque point de la grille temporelle. La valeur est NULL s’il n’y a pas suffisamment d’échantillons dans la fenêtre pour calculer la valeur de delta d’un point donné de la grille. Array(Nullable(Float64))

Exemples

Utilisation de base avec des paires horodatage-valeur individuelles

Query

WITH
    -- NOTE: the gap between 140 and 190 is to show how values are filled for ts = 150, 165, 180 according to window parameter
    [110, 120, 130, 140, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 4, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values, -- array of values corresponding to timestamps above
    90 AS start_ts,      -- start of timestamp grid
    90 + 120 AS end_ts,  -- end of timestamp grid
    15 AS step_seconds,  -- step of timestamp grid
    45 AS window_seconds -- "staleness" window
SELECT timeSeriesDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)
FROM
(
    -- This subquery converts arrays of timestamps and values into rows of `timestamp`, `value`
    SELECT
        arrayJoin(arrayZip(timestamps, values)) AS ts_and_val,
        ts_and_val.1 AS timestamp,
        ts_and_val.2 AS value
);

Response

┌─timeSeriesDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,3,4.5,3.75,NULL,NULL,3.75]                                               │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Utiliser des arguments de type Array

Query

-- it is possible to pass multiple samples of timestamps and values as Arrays of equal size
WITH
    [110, 120, 130, 140, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 4, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values,
    90 AS start_ts,
    90 + 120 AS end_ts,
    15 AS step_seconds,
    45 AS window_seconds
SELECT timeSeriesDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

┌─timeSeriesDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,3,4.5,3.75,NULL,NULL,3.75]                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘