timeSeriesIncreaseToGrid

導入バージョン: v26.8.0 タイムスタンプと値のペアからなる時系列データを受け取り、開始タイムスタンプ、終了タイムスタンプ、ステップで定義される規則的な時間グリッド上で PromQL ライクな increase を計算する集約関数です。グリッド上の各点について、指定された時間ウィンドウ内のサンプルを用いて increase を計算します。値は、ウィンドウ内におけるカウンターの外挿された増加量の合計です。連続するサンプル間で値が減少した場合はカウンターのリセットとみなされ、増加量に加算されます。そのため、カウンターがゼロから再開した場合でも、結果にはカウンターの累積的な増加が反映されます。サンプルは次の 3 つの形式のいずれかで渡せます。

2 つの引数 timestamp と value として渡す形式。各行に 1 つのサンプルを格納します。
タイムスタンプと値の 2 つの Array として渡す形式。各行に時系列全体を格納します。
(timestamp, value) タプルの単一の Array として渡す形式。各行に時系列全体を格納します。

同じタイムスタンプを持つサンプルが複数ある場合は、値が最大のサンプル 1 つのみが使用されます。NaN 値は他のどの値よりも優先度が低いため、NaN 値が使用されるのは、そのタイムスタンプのサンプルがすべて NaN である場合に限られます。

この関数はプライベートプレビュー段階です。enable_time_series_aggregate_functions=true を設定して有効化してください。

構文

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

パラメータ

start_timestamp — グリッドの開始時刻を指定します。小数、または数値や日時テキストを含む文字列も指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Float* または Decimal* または String
end_timestamp — グリッドの終了時刻を指定します。小数、または数値や日時テキストを含む文字列も指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Float* または Decimal* または String
grid_step — グリッドのステップ幅を秒単位で指定します。小数、または数値や ’15s’、‘1m’ のような期間を含む文字列も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String
staleness — 対象とするサンプルの最大 staleness を秒単位で指定します。staleness ウィンドウは左開・右閉のインターバルです。小数、または数値や ’15s’、‘1m’ のような期間を含む文字列も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String

引数

timestamp — サンプルのタイムスタンプ。単一の値またはArrayを指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Array(UInt32) または Array(DateTime) または Array(DateTime64)
value — タイムスタンプに対応する時系列の値。単一の値またはArrayを指定できます。Float* または Array(Float*)
samples — タプル (timestamp, value) のArrayとして渡される時系列のサンプル。各タプルの要素は、上記のタイムスタンプおよび値の型を持ちます。タイムスタンプと値を 2 つの引数に分けて渡す代わりに使用できます。Array(Tuple(T1, T2))

戻り値 指定されたグリッド上の増加量を返します。返されるArrayには、時間グリッドの各ポイントにつき 1 つの値が含まれます。特定のグリッドポイントについて、増加量を計算するのに十分なサンプルがウィンドウ内に存在しない場合、その値は NULL になります。Array(Nullable(Float64)) 例 個々のタイムスタンプと値のペアを使用した基本的な使い方

Query

SET enable_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 timeSeriesIncreaseToGrid(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

┌─timeSeriesIncreaseToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,3,4.5,2.5,NULL,NULL,3.75]                                                     │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Array引数を使用する

Query

SET enable_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 timeSeriesIncreaseToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

┌─timeSeriesIncreaseToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,3,4.5,2.5,NULL,NULL,3.75]                                                       │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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