> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-detect-table-modification.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Calcula `ts_of_max_over_time`, similar a PromQL, sobre una cuadrícula temporal regular. # timeSeriesTimestampOfMaxToGrid

timeSeriesTimestampOfMaxToGrid

Introducida en: v26.9.0 Función de agregación que recibe datos de series temporales como pares de marcas de tiempo y valores, y calcula [ts\_of\_max\_over\_time similar a PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#aggregation_over_time) a partir de estos datos sobre una cuadrícula temporal regular definida por una marca de tiempo de inicio, una marca de tiempo de fin y un paso. Para cada punto de la cuadrícula, el resultado es la marca de tiempo, en segundos, de la muestra más reciente con el valor máximo dentro de la ventana de tiempo especificada. Las muestras pueden proporcionarse de tres formas: * como dos argumentos `timestamp` y `value`, donde cada fila contiene una única muestra; * como dos arrays de marcas de tiempo y valores, donde cada fila contiene una serie temporal completa; * como un único array de tuplas `(timestamp, value)`, donde cada fila contiene una serie temporal completa. Las muestras con valores NaN se ignoran, salvo que todas las muestras dentro de la ventana sean NaN. Si varias muestras tienen la misma marca de tiempo, solo se utiliza una de ellas: la de mayor valor. Un valor NaN pierde frente a cualquier otro valor, por lo que solo se utiliza un valor NaN si todas las muestras con esa marca de tiempo son NaN. Esta función está en vista previa privada; para habilitarla, establezca `enable_time_series_aggregate_functions=true`. **Sintaxis** ```sql theme={null} timeSeriesTimestampOfMaxToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value) timeSeriesTimestampOfMaxToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(samples) ``` **Parámetros** * `start_timestamp` — Especifica el inicio de la cuadrícula. También puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o un texto de fecha y hora. [`UInt32`](/es/reference/data-types/int-uint) o [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime) o [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) o [`Float*`](/es/reference/data-types/float) o [`Decimal*`](/es/reference/data-types/decimal) o [`String`](/es/reference/data-types/string) * `end_timestamp` — Especifica el final de la cuadrícula. También puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o un texto de fecha y hora. [`UInt32`](/es/reference/data-types/int-uint) o [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime) o [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) o [`Float*`](/es/reference/data-types/float) o [`Decimal*`](/es/reference/data-types/decimal) o [`String`](/es/reference/data-types/string) * `grid_step` — Especifica el paso de la cuadrícula en segundos. También puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o una duración como '15s' o '1m'. [`UInt32`](/es/reference/data-types/int-uint) o [`Float*`](/es/reference/data-types/float) o [`Decimal*`](/es/reference/data-types/decimal) o [`String`](/es/reference/data-types/string) * `staleness` — Especifica la "antigüedad" máxima, en segundos, de las muestras consideradas. La ventana de antigüedad es un intervalo abierto por la izquierda y cerrado por la derecha. También puede ser un número fraccionario o una cadena que contenga un número o una duración como '15s' o '1m'. [`UInt32`](/es/reference/data-types/int-uint) o [`Float*`](/es/reference/data-types/float) o [`Decimal*`](/es/reference/data-types/decimal) o [`String`](/es/reference/data-types/string) **Argumentos** * `timestamp` — Marca de tiempo de la muestra. Puede ser un valor individual o un array. [`UInt32`](/es/reference/data-types/int-uint) o [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime) o [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) o [`Array(UInt32)`](/es/reference/data-types/array) o [`Array(DateTime)`](/es/reference/data-types/array) o [`Array(DateTime64)`](/es/reference/data-types/array) * `value` — Valor de la serie temporal correspondiente a la marca de tiempo. Puede ser un valor individual o un array. [`Float*`](/es/reference/data-types/float) o [`Array(Float*)`](/es/reference/data-types/array) * `samples` — Muestras de la serie temporal, pasadas como un array de tuplas `(timestamp, value)` cuyos elementos tienen los tipos de marca de tiempo y valor indicados anteriormente. Es una alternativa a pasar las marcas de tiempo y los valores como dos argumentos independientes. [`Array(Tuple(T1, T2))`](/es/reference/data-types/array) **Valor devuelto** Valores de `ts_of_max_over_time` en la cuadrícula especificada: las marcas de tiempo de los máximos, del mismo tipo que `timestamp`. El array devuelto contiene un valor por cada punto de la cuadrícula temporal. El valor es NULL si no hay muestras dentro de la ventana para un punto concreto de la cuadrícula. [`Array(Nullable(UInt32))`](/es/reference/data-types/array) o [`Array(Nullable(DateTime))`](/es/reference/data-types/array) o [`Array(Nullable(DateTime64))`](/es/reference/data-types/array) **Ejemplos** **Calcular los valores de ts\_of\_max\_over\_time en la cuadrícula \[90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225]** ```sql title=Query theme={null} 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, 3, 2, 6, 6, 4, 2, 0]::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 timeSeriesTimestampOfMaxToGrid(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 title=Response theme={null} ┌─timeSeriesTimestampOfMaxToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [NULL,NULL,'1970-01-01 00:02:00','1970-01-01 00:02:00','1970-01-01 00:02:00','1970-01-01 00:02:10',NULL,'1970-01-01 00:03:10','1970-01-01 00:03:20','1970-01-01 00:03:20'] │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **La misma consulta con argumentos de tipo array** ```sql title=Query theme={null} SET enable_time_series_aggregate_functions = 1; WITH [110, 120, 130, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps, [1, 3, 2, 6, 6, 4, 2, 0]::Array(Float32) AS values, 90 AS start_ts, 90 + 135 AS end_ts, 15 AS step_seconds, 45 AS window_seconds SELECT timeSeriesTimestampOfMaxToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values); ``` ```response title=Response theme={null} ┌─timeSeriesTimestampOfMaxToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [NULL,NULL,'1970-01-01 00:02:00','1970-01-01 00:02:00','1970-01-01 00:02:00','1970-01-01 00:02:10',NULL,'1970-01-01 00:03:10','1970-01-01 00:03:20','1970-01-01 00:03:20'] │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```