timeSeriesDerivToGrid

引入版本：v25.6.0 该聚合函数接收由时间戳和值组成的时间序列数据，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，根据这些数据计算类似 PromQL 的导数。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 deriv。

此函数处于 Experimental 阶段，请通过设置 allow_experimental_time_series_aggregate_functions=true 启用。

语法

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

参数

start_timestamp — 指定网格的起始时间。当时间戳参数为 DateTime64 时，也可以是小数，或包含数值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。当时间戳参数为 DateTime64 时，也可以是小数，或包含数值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，单位为秒。当时间戳参数为 DateTime64 时，也可以是小数，或包含数值或如 ’15s’、‘1m’ 等持续时间的字符串。UInt32 或 Float* 或 Decimal* 或 String
staleness — 指定所考虑样本允许的最大 “滞后” 时间，单位为秒。该滞后窗口是左开右闭区间。当时间戳参数为 DateTime64 时，也可以是小数，或包含数值或如 ’15s’、‘1m’ 等持续时间的字符串。UInt32 或 Float* 或 Decimal* 或 String

参数

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

返回值 指定网格上的 deriv 值，类型为 Array(Nullable(Float64))。返回的数组为每个时间网格点包含一个值。如果窗口内没有足够的样本来计算某个特定网格点的导数值，则该值为 NULL。示例 计算网格 [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210] 上的导数值

Query

SET allow_experimental_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,0,0.1,0.11,0.15,NULL,NULL,0.15]                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

使用数组参数的同一查询

Query

SET allow_experimental_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,0,0.1,0.11,0.15,NULL,NULL,0.15]                                                │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

SQL 参考

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