timeSeriesInstantDeltaToGrid

función de agregación que calcula un idelta similar al de PromQL sobre datos de series temporales en la cuadrícula especificada.

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timeSeriesInstantDeltaToGrid

Introducido en: v25.6.0

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

Las muestras se pueden proporcionar 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 utiliza una de ellas: la muestra con el valor más alto. Un valor NaN pierde frente a cualquier otro valor, por lo que solo se utiliza un valor NaN si todas las muestras con esta marca de tiempo son NaN.

Esta función está en vista previa privada; habilítela configurando enable_time_series_aggregate_functions=true.

Sintaxis

timeSeriesInstantDeltaToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesInstantDeltaToGrid(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 antigüedad máxima, 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 — Marca de tiempo de la muestra. Puede ser un valor individual o un array. UInt32 o DateTime o DateTime64 o Array(UInt32) o Array(DateTime) o Array(DateTime64)
• value — Valor de la serie temporal correspondiente a la marca de tiempo. Puede ser un valor individual o un array. 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 marca de tiempo y valor indicados anteriormente. Una alternativa a pasar las marcas de tiempo y los valores como dos argumentos separados. Array(Tuple(T1, T2))

Valor devuelto

Devuelve valores idelta en la cuadrícula especificada. 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 delta instantáneo de un punto concreto de la cuadrícula. Array(Nullable(Float64))

Ejemplos

Uso básico con pares individuales de marca de tiempo y valor

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 timeSeriesInstantDeltaToGrid(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

┌─timeSeriesInstantDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,2,1,1,NULL,NULL,3]                                                                │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Uso de argumentos Array

Query

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

Response

┌─timeSeriesInstantDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,2,1,1,NULL,NULL,3]                                                                  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘