timeSeriesChangesToGrid

引入于：v25.6.0 该聚合函数将时间序列数据视为由时间戳和值组成的成对数据，并在由起始时间戳、结束时间戳和步长定义的规则时间网格上，基于这些数据计算类似 PromQL 的 changes。对于网格上的每个点，会在指定的时间窗口内选取样本来计算 changes。样本可以通过以下三种形式之一传入：

作为两个参数 timestamp 和 value，其中每行保存一个样本；
作为时间戳数组和值数组这两个数组，其中每行保存一整条时间序列；
作为由 (timestamp, value) 元组组成的单个数组，其中每行保存一整条时间序列。

如果多个样本具有相同的时间戳，则仅使用其中一个：值最大的样本。非数字值会输给任何其他值，因此仅当该时间戳处的所有样本均为非数字值时，才会使用非数字值。

此函数处于私有预览阶段，可通过设置 enable_time_series_aggregate_functions=true 启用。

语法

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

参数

start_timestamp — 指定网格的起始时间。使用 DateTime64 时间戳参数时，还可以是小数，或包含数字或日期时间文本的字符串。UInt32 或 DateTime 或 DateTime64 或 Float* 或 Decimal* 或 String
end_timestamp — 指定网格的结束时间。使用 DateTime64 时间戳参数时，还可以是小数，或包含数字或日期时间文本的字符串。UInt32 或 DateTime 或 DateTime64 或 Float* 或 Decimal* 或 String
grid_step — 指定网格步长 (以秒为单位) 。使用 DateTime64 时间戳参数时，还可以是小数，或包含数字或类似 ’15s’ 或 ‘1m’ 的时长的字符串。UInt32 或 Float* 或 Decimal* 或 String
staleness — 指定所考虑样本允许的最大 “陈旧” 时间 (以秒为单位) 。使用 DateTime64 时间戳参数时，还可以是小数，或包含数字或类似 ’15s’ 或 ‘1m’ 的时长的字符串。UInt32 或 Float* 或 Decimal* 或 String

参数

timestamp — 样本的时间戳。可以是单个值，也可以是数组。UInt32 或 DateTime 或 DateTime64 或 Array(UInt32) 或 Array(DateTime) 或 Array(DateTime64)
value — 与该时间戳对应的时间序列值。可以是单个值，也可以是数组。Float* 或 Array(Float*)
samples — 以元组数组 (timestamp, value) 形式传入的时间序列样本，其中元组元素的时间戳和值类型如上所列。这是将时间戳和值作为两个独立参数传入的替代方式。Array(Tuple(T1, T2))

返回值 指定网格上的 changes 值，类型为 Array(Nullable(Float64))。返回的数组对每个时间网格点都包含一个值。如果某个特定网格点对应的窗口内没有可用于计算 changes 值的样本，则该值为 NULL。示例 在网格 [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225] 上计算 changes

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

使用数组参数的同一查询

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

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