timeSeriesChangesToGrid

引入版本：v25.6

聚合函数，接收由时间戳和值组成的时间序列数据对，并在由起始时间戳、结束时间戳和步长描述的规则时间网格上，从这些数据中计算类似 PromQL 的 changes。对于网格上的每个点，用于计算 changes 的样本会在指定的时间窗口内进行选取和计算。

注意

此函数为实验性功能，可通过将 allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function 设置为 true 来启用。

语法

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

Parameters

start_timestamp — 指定网格的起始时间。 - end_timestamp — 指定网格的结束时间。 - grid_step — 指定网格的步长（秒）。 - staleness — 指定参与计算样本允许的最大“陈旧时间”（秒）。

Arguments

timestamp — 样本的时间戳。可以是单个值或数组。 - value — 对应该时间戳的时间序列值。可以是单个值或数组。

Returned value

在指定网格上的 changes 值，类型为 Array(Nullable(Float64))。返回数组中每个元素对应一个时间网格点。如果在对应时间窗口内没有样本可用于计算某个网格点的 changes 值，则该元素为 NULL。

Examples

在网格 [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225] 上计算 changes 值

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
);

┌─timeSeriesChangesToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,1,1,1,NULL,0,1,2]                                                            │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

使用数组参数时，同一查询如下：

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);

┌─timeSeriesChangesToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,1,1,1,NULL,0,1,2]                                                            │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

timeSeriesChangesToGrid​

timeSeriesChangesToGrid