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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。
此函数为 Experimental，可通过设置 allow_experimental_time_series_aggregate_functions=true 启用。
语法
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。 - 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。
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 计算网格 [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225] 上的 changes 值
Query
Response
使用数组参数的同一查询
Query
Response
最后修改于 2026年8月18日