timeSeriesInstantDeltaToGrid

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 で指定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 idelta に似た計算を計算する集約関数です。グリッド上の各点について、idelta 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。

2 つの引数 timestamp と value として渡す形式。各行が 1 つのサンプルを保持します。
タイムスタンプと値の 2 つの配列として渡す形式。各行が時系列全体を保持します。
(timestamp, value) タプルの単一の配列として渡す形式。各行が時系列全体を保持します。

複数のサンプルが同じタイムスタンプを持つ場合、そのうち使用されるのは 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

timeSeriesInstantDeltaToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesInstantDeltaToGrid(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 timestamp 引数では、小数、数値または日付時刻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 timestamp 引数では、小数、数値または日付時刻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 — グリッドの刻み幅を秒単位で指定します。DateTime64 の timestamp 引数では、小数、数値、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 timestamp 引数では、小数、数値、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 — 時系列のサンプルを、タプル要素が上記の timestamp および value 型を持つ (timestamp, value) のタプル配列として渡します。タイムスタンプと値を 2 つの別個の引数として渡す方法の代替です。Array(Tuple(T1, T2))

戻り値 指定したグリッド上の idelta 値を返します。返される配列には、各グリッドポイントに対して 1 つの値が含まれます。特定のグリッドポイントについて instant delta 値を計算するのにウィンドウ内のサンプル数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 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]                                                                │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Array 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 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]                                                                  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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