timeSeriesDeltaToGrid

指定したグリッド上の時系列データに対して、PromQL ライクな delta を計算する集約関数。

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timeSeriesDeltaToGrid

導入バージョン: v25.6.0

時系列データをタイムスタンプと値の組として受け取り、開始タイムスタンプ、終了タイムスタンプ、step で定義される一定間隔の時間グリッド上で、このデータから PromQL ライクな delta を計算する集約関数です。 グリッド上の各点について、delta の計算に使用するサンプルは、指定した time window 内で考慮されます。

サンプルは、次の 3 つの形式のいずれかで渡すことができます。

• 各行に 1 つのサンプルを含む、timestamp と value の 2 つの引数。
• 各行に時系列全体を含む、タイムスタンプと値の 2 つの配列。
• 各行に時系列全体を含む、(timestamp, value) タプルの単一の配列。

複数のサンプルのタイムスタンプが同一の場合、使用されるのはそのうち 1 つだけです。最も大きい値を持つサンプルが使用されます。NaN 値は他のどの値よりも優先度が低いため、このタイムスタンプのすべてのサンプルが NaN の場合にのみ使用されます。

この関数はプライベートプレビューです。enable_time_series_aggregate_functions=true を設定して有効にしてください。

構文

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

パラメータ

• start_timestamp — グリッドの開始を指定します。DateTime64 のタイムスタンプ引数では、小数値、数値を含む文字列、または日時テキストも指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Float* または Decimal* または String
• end_timestamp — グリッドの終了を指定します。DateTime64 のタイムスタンプ引数では、小数値、数値を含む文字列、または日時テキストも指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Float* または Decimal* または String
• grid_step — グリッドのステップを秒単位で指定します。DateTime64 のタイムスタンプ引数では、小数値、数値を含む文字列、または ’15s’ や ‘1m’ のような期間も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String
• staleness — 対象サンプルの最大許容古さを秒単位で指定します。staleness window は左開右閉区間です。DateTime64 のタイムスタンプ引数では、小数値、数値を含む文字列、または ’15s’ や ‘1m’ のような期間も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String

引数

• timestamp — サンプルのタイムスタンプです。単一の値または配列を指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Array(UInt32) または Array(DateTime) または Array(DateTime64)
• value — timestamp に対応する時系列の値です。単一の値または配列を指定できます。Float* または Array(Float*)
• samples — タプル (timestamp, value) の配列として渡される時系列のサンプルです。タプル要素には、上記に示したタイムスタンプと値の型を使用します。タイムスタンプと値を 2 つの別個の引数として渡す代替方法です。Array(Tuple(T1, T2))

戻り値

指定したグリッド上の delta 値を返します。返される配列には、各グリッド時点に対して 1 つの値が含まれます。特定のグリッド時点で delta 値を計算するのに必要なサンプルが window 内に十分にない場合、その値は NULL になります。Array(Nullable(Float64))

例

個々のタイムスタンプと値のペアを使用する基本的な使い方

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 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,0,3,4.5,2.5,NULL,NULL,3.75]                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Array 型の引数の使用

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 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,0,3,4.5,2.5,NULL,NULL,3.75]                                                    │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘