timeSeriesDerivToGrid

Función de agregación que calcula una derivada similar a PromQL sobre datos de series temporales en la cuadrícula especificada.

​

timeSeriesDerivToGrid

Introducido en: v25.6.0

Función de agregación que toma datos de series temporales como pares de marcas de tiempo y valores, y calcula una derivada similar a PromQL a partir de estos datos sobre una cuadrícula temporal regular descrita por la marca de tiempo inicial, la marca de tiempo final y el paso. Para cada punto de la cuadrícula, las muestras para calcular deriv se toman dentro de la ventana temporal especificada.

Las muestras se pueden pasar de una de estas tres formas:

• como dos argumentos, timestamp y value, donde cada fila contiene una sola muestra;
• como dos arrays de marcas de tiempo y valores, donde cada fila contiene una serie temporal completa;
• como un único array de tuplas (timestamp, value), donde cada fila contiene una serie temporal completa.

Si varias muestras tienen la misma marca de tiempo, solo se usa una de ellas: la muestra con el valor más alto. Un valor NaN pierde frente a cualquier otro valor, por lo que un valor NaN solo se usa si todas las muestras de esta marca de tiempo son NaN.

Esta función está en private preview; actívala estableciendo enable_time_series_aggregate_functions=true.

Sintaxis

timeSeriesDerivToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesDerivToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(samples)

Parámetros

• start_timestamp — Especifica el inicio de la cuadrícula. Con un argumento de marca de tiempo DateTime64, también puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o texto de fecha y hora. UInt32 o DateTime o DateTime64 o Float* o Decimal* o String
• end_timestamp — Especifica el final de la cuadrícula. Con un argumento de marca de tiempo DateTime64, también puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o texto de fecha y hora. UInt32 o DateTime o DateTime64 o Float* o Decimal* o String
• grid_step — Especifica el paso de la cuadrícula en segundos. Con un argumento de marca de tiempo DateTime64, también puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o una duración como ’15s’ o ‘1m’. UInt32 o Float* o Decimal* o String
• staleness — Especifica la máxima “antigüedad” en segundos de las muestras consideradas. La ventana de antigüedad es un intervalo abierto por la izquierda y cerrado por la derecha. Con un argumento de marca de tiempo DateTime64, también puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o una duración como ’15s’ o ‘1m’. UInt32 o Float* o Decimal* o String

Argumentos

• timestamp — Timestamp de la muestra. Pueden ser valores individuales o arrays. UInt32 o DateTime o DateTime64 o Array(UInt32) o Array(DateTime) o Array(DateTime64)
• value — Valor de la serie temporal correspondiente al timestamp. Pueden ser valores individuales o arrays. Float* o Array(Float*)
• samples — Muestras de la serie temporal pasadas como un array de tuplas (timestamp, value), donde los elementos de la tupla tienen los tipos de timestamp y valor indicados anteriormente. Una alternativa a pasar los timestamps y los valores como dos argumentos separados. Array(Tuple(T1, T2))

Valor devuelto

Valores deriv en la cuadrícula especificada como un Array(Nullable(Float64)). El array devuelto contiene un valor para cada punto de la cuadrícula temporal. El valor es NULL si no hay suficientes muestras dentro de la ventana para calcular el valor de la derivada para un punto concreto de la cuadrícula.

Ejemplos

Calcular los valores de la derivada en la cuadrícula [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210]

Query

SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
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 timeSeriesDerivToGrid(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

┌─timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.1,0.11,0.1,NULL,NULL,0.15]                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

La misma consulta con argumentos de tipo Array

Query

SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
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 timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

┌─timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.1,0.11,0.1,NULL,NULL,0.15]                                                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘