timeSeriesRateToGrid

指定したグリッド上で時系列データに対する PromQL ライクな rate を計算する集約関数です。

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timeSeriesRateToGrid

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ペアとして受け取り、開始タイムスタンプ、終了タイムスタンプ、step で表される等間隔の時間グリッド上で、このデータから PromQL ライクな rate を計算する集約関数です。グリッド上の各ポイントについて、rate の計算に使用するサンプルは、指定された時間ウィンドウ内で評価されます。

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。

• 各行に単一のサンプルを含む、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。

複数のサンプルが同じタイムスタンプを持つ場合、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 値は他のすべての値より優先度が低いため、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 NaN 値が使用されます。

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

timeSeriesRateToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesRateToGrid(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を含む文字列も指定できます。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を含む文字列も指定できます。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’ のような期間を含む文字列も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String
• staleness — 対象とするサンプルの許容される最大の古さを秒単位で指定します。staleness ウィンドウ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’ のような期間を含む文字列も指定できます。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 — タイムスタンプ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 つの別々の引数として渡す方法の代替です。Array(Tuple(T1, T2))

戻り値

指定したグリッド上のレート値を返します。返される配列には、グリッド上の各時点に対して 1 つの値が含まれます。特定のグリッドポイントのレート値を計算するのに、ウィンドウ内のサンプルが不足している場合、その値は NULL になります。Array(Nullable(Float64))

例

個別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 timeSeriesRateToGrid(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

┌─timeSeriesRateToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.06666667,0.1,0.055555556,NULL,NULL,0.083333336]                         │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Array型の引数を使用する

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 timeSeriesRateToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

┌─timeSeriesRateToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.06666667,0.1,0.055555556,NULL,NULL,0.083333336]                           │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘