timeSeriesChangesToGrid

Fonction d’agrégation qui calcule des changements de type PromQL sur des données de séries temporelles selon la grille spécifiée.

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timeSeriesChangesToGrid

Introduit dans : v25.6.0

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

Les échantillons peuvent être transmis sous l’une des trois formes suivantes :

• sous forme de deux arguments timestamp et value, où chaque ligne contient un seul échantillon ;
• sous forme de deux tableaux d’horodatages et de valeurs, où chaque ligne contient une série temporelle complète ;
• sous forme d’un seul tableau de tuples (timestamp, value), où chaque ligne contient une série temporelle complète.

Si plusieurs échantillons ont le même horodatage, un seul est utilisé : celui dont la valeur est la plus élevée. Une valeur NaN est considérée comme inférieure à toute autre valeur ; elle n’est donc utilisée que si tous les échantillons à cet horodatage sont NaN.

Cette fonction est en private preview. Pour l’activer, définissez enable_time_series_aggregate_functions=true.

Syntaxe

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

Paramètres

• start_timestamp — Spécifie le début de la grille. Avec un argument d’horodatage DateTime64, il peut également s’agir d’un nombre fractionnaire ou d’une chaîne contenant un nombre ou du texte de date et d’heure. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Float* ou Decimal* ou String
• end_timestamp — Spécifie la fin de la grille. Avec un argument d’horodatage DateTime64, il peut également s’agir d’un nombre fractionnaire ou d’une chaîne contenant un nombre ou du texte de date et d’heure. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Float* ou Decimal* ou String
• grid_step — Spécifie le pas de la grille en secondes. Avec un argument d’horodatage DateTime64, il peut également s’agir d’un nombre fractionnaire ou d’une chaîne contenant un nombre ou une durée telle que ’15s’ ou ‘1m’. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String
• staleness — Spécifie l’“obsolescence” maximale, en secondes, des échantillons pris en compte. Avec un argument d’horodatage DateTime64, il peut également s’agir d’un nombre fractionnaire ou d’une chaîne contenant un nombre ou une durée telle que ’15s’ ou ‘1m’. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String

Arguments

• timestamp — Horodatage de l’échantillon. Peut s’agir de valeurs individuelles ou de tableaux. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Array(UInt32) ou Array(DateTime) ou Array(DateTime64)
• value — Valeur de la série temporelle correspondant à l’horodatage. Peut s’agir de valeurs individuelles ou de tableaux. Float* ou Array(Float*)
• samples — Échantillons de la série temporelle transmis sous forme de tableau de tuples (timestamp, value), où les éléments du tuple ont les types d’horodatage et de valeur répertoriés ci-dessus. Une alternative à la transmission des horodatages et des valeurs comme deux arguments distincts. Array(Tuple(T1, T2))

Valeur renvoyée

Les valeurs changes sur la grille spécifiée, sous la forme d’un Array(Nullable(Float64)). Le tableau renvoyé contient une valeur pour chaque point de la grille temporelle. La valeur est NULL s’il n’existe aucun échantillon dans la fenêtre permettant de calculer la valeur changes pour un point donné de la grille.

Exemples

Calculer les changements de valeurs sur la grille [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225]

Query

SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
WITH
    -- NOTE: the gap between 130 and 190 is to show how values are filled for ts = 180 according to window parameter
    [110, 120, 130, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 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 + 135 AS end_ts,   -- end of timestamp grid
    15 AS step_seconds,   -- step of timestamp grid
    45 AS window_seconds  -- "staleness" window
SELECT timeSeriesChangesToGrid(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

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

Même requête avec des arguments de type Array

Query

SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
WITH
    [110, 120, 130, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values,
    90 AS start_ts,
    90 + 135 AS end_ts,
    15 AS step_seconds,
    45 AS window_seconds
SELECT timeSeriesChangesToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

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