timeSeriesResetsToGrid
أُضيفت في: v25.6.0
دالة تجميع تأخذ بيانات السلاسل الزمنية على شكل أزواج من الطوابع الزمنية والقيم، وتحسب عمليات إعادة الضبط على نمط PromQL من هذه البيانات على شبكة زمنية منتظمة تُحدَّد بالطابع الزمني للبداية والطابع الزمني للنهاية وstep. ولكل نقطة على هذه الشبكة، تُؤخذ العيّنات اللازمة لحساب resets ضمن النافذة الزمنية المحددة.
إذا كانت عدة عينات تحمل الطابع الزمني نفسه، فلا يُستخدم سوى واحد منها: العينة ذات القيمة الأكبر. تخسر قيمة NaN أمام أي قيمة أخرى، لذا لا تُستخدم قيمة NaN إلا إذا كانت جميع العينات عند هذا الطابع الزمني هي NaN.
البنية
timeSeriesResetsToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)المعلمات
start_timestamp— يحدّد بداية الشبكة. ومع وسيطة طابع زمني من النوعDateTime64، يمكن أن يكون أيضًا رقمًا كسريًا أو سلسلة تحتوي على رقم أو نص للتاريخ والوقت.UInt32أوDateTimeأوDateTime64أوFloat*أوDecimal*أوStringend_timestamp— يحدّد نهاية الشبكة. ومع وسيطة طابع زمني من النوعDateTime64، يمكن أن يكون أيضًا رقمًا كسريًا أو سلسلة تحتوي على رقم أو نص للتاريخ والوقت.UInt32أوDateTimeأوDateTime64أوFloat*أوDecimal*أوStringgrid_step— يحدّد خطوة الشبكة بالثواني. ومع وسيطة طابع زمني من النوعDateTime64، يمكن أن يكون أيضًا رقمًا كسريًا أو سلسلة تحتوي على رقم أو مدة مثل '15s' أو '1m'.UInt32أوFloat*أوDecimal*أوStringstaleness— يحدّد الحد الأقصى لـ"التقادم" بالثواني للعينات المأخوذة في الحسبان. ومع وسيطة طابع زمني من النوعDateTime64، يمكن أن يكون أيضًا رقمًا كسريًا أو سلسلة تحتوي على رقم أو مدة مثل '15s' أو '1m'.UInt32أوFloat*أوDecimal*أوString
الوسائط
timestamp— الطابع الزمني للعينة. يمكن أن يكون قيمة مفردة أو مصفوفات. -value— قيمة السلسلة الزمنية المقابلة للطابع الزمني. يمكن أن تكون قيمة مفردة أو مصفوفات.
القيمة المُعادة
قيم resets على الشبكة المحددة على هيئة Array(Nullable(Float64)). تحتوي المصفوفة المُعادة على قيمة واحدة لكل نقطة في الشبكة الزمنية. تكون القيمة NULL إذا لم توجد عينات ضمن النافذة اللازمة لحساب قيمة resets لنقطة شبكة معيّنة.
أمثلة
احسب قيم resets على الشبكة [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225]
SET allow_experimental_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 timeSeriesResetsToGrid(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
);┌─timeSeriesResetsToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,1,1,0,NULL,0,1,2] │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘الاستعلام نفسه مع وسيطات من النوع Array
SET allow_experimental_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 timeSeriesResetsToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);┌─timeSeriesResetsToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,1,1,0,NULL,0,1,2] │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘