timeSeriesDerivToGrid

Função de agregação que calcula uma derivada no estilo do PromQL para dados de séries temporais na grade especificada.

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timeSeriesDerivToGrid

Introduzido em: v25.6.0

Função de agregação que recebe dados de séries temporais como pares de timestamps e valores e calcula a derivada no estilo do PromQL a partir desses dados em uma grade temporal regular definida pelo timestamp inicial, timestamp final e passo. Para cada ponto da grade, as amostras para calcular deriv são consideradas dentro da janela de tempo especificada.

As amostras podem ser passadas em uma de três formas:

• como dois argumentos timestamp e value, em que cada linha contém uma única amostra;
• como dois arrays de timestamps e valores, em que cada linha contém uma série temporal inteira;
• como um único array de tuplas (timestamp, value), em que cada linha contém uma série temporal inteira.

Se várias amostras tiverem o mesmo timestamp, apenas uma delas será usada: a amostra com o maior valor. Um valor NaN perde para qualquer outro valor; portanto, um valor NaN só será usado se todas as amostras nesse timestamp forem NaN.

Esta função está em private preview; habilite-a definindo enable_time_series_aggregate_functions=true.

Sintaxe

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

Parâmetros

• start_timestamp — Especifica o início da grade. Com um argumento de timestamp DateTime64, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou um texto de data e hora. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Float* ou Decimal* ou String
• end_timestamp — Especifica o fim da grade. Com um argumento de timestamp DateTime64, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou um texto de data e hora. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Float* ou Decimal* ou String
• grid_step — Especifica o passo da grade em segundos. Com um argumento de timestamp DateTime64, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou uma duração como ’15s’ ou ‘1m’. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String
• staleness — Especifica a “staleness” máxima, em segundos, das amostras consideradas. A janela de staleness é um intervalo aberto à esquerda e fechado à direita. Com um argumento de timestamp DateTime64, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou uma duração como ’15s’ ou ‘1m’. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String

Argumentos

• timestamp — Timestamp da amostra. Pode ser um valor individual ou arrays. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Array(UInt32) ou Array(DateTime) ou Array(DateTime64)
• value — Valor da série temporal correspondente ao timestamp. Pode ser um valor individual ou arrays. Float* ou Array(Float*)
• samples — Amostras da série temporal passadas como um array de tuplas (timestamp, value), em que os elementos da tupla têm os tipos de timestamp e valor listados acima. Uma alternativa a passar os timestamps e os valores como dois argumentos separados. Array(Tuple(T1, T2))

Valor retornado

Valores de deriv na grade especificada como um Array(Nullable(Float64)). O array retornado contém um valor para cada ponto da grade temporal. O valor é NULL se não houver amostras suficientes dentro da janela para calcular o valor da derivada para um determinado ponto da grade.

Exemplos

Calcular valores da derivada na grade [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]                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Mesma consulta com argumentos de 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]                                                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘