Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Базовые операции - временные ряды

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

ClickHouse предоставляет несколько способов работы с временными рядами, позволяя агрегировать, группировать и анализировать точки данных за разные периоды времени. В этом разделе рассматриваются основные операции, которые обычно используются при работе с данными, привязанными ко времени.

К распространённым операциям относятся группировка данных по временным интервалам, обработка пропусков во временных рядах и вычисление изменений между периодами времени. Эти операции можно выполнять, используя стандартный синтаксис SQL в сочетании со встроенными функциями ClickHouse для работы со временем.

Мы рассмотрим возможности ClickHouse по выполнению запросов к временным рядам на примере набора данных Wikistat (данные о просмотрах страниц Википедии):

CREATE TABLE wikistat
(
    `time` DateTime,
    `project` String,
    `subproject` String,
    `path` String,
    `hits` UInt64
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (time);

Давайте заполним эту таблицу 1 миллиардом записей:

INSERT INTO wikistat 
SELECT *
FROM s3('https://ClickHouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/wikistat/partitioned/wikistat*.native.zst', NOSIGN)
LIMIT 1e9;

Агрегация по временным бакетам

Самая распространённая задача — агрегировать данные по периодам, например получить общее число хитов за каждый день:

SELECT
    toDate(time) AS date,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
GROUP BY ALL
ORDER BY date ASC
LIMIT 5;
┌───────date─┬─────hits─┐
│ 2015-05-01 │ 25524369 │
│ 2015-05-02 │ 25608105 │
│ 2015-05-03 │ 28567101 │
│ 2015-05-04 │ 29229944 │
│ 2015-05-05 │ 29383573 │
└────────────┴──────────┘

Здесь мы использовали функцию toDate(), которая преобразует указанное время в тип date. Также можно выполнять группировку по часу и применять фильтр по конкретной дате:

SELECT
    toStartOfHour(time) AS hour,
    sum(hits) AS hits    
FROM wikistat
WHERE date(time) = '2015-07-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY hour ASC
LIMIT 5;
┌────────────────hour─┬───hits─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │ 656676 │
│ 2015-07-01 01:00:00 │ 768837 │
│ 2015-07-01 02:00:00 │ 862311 │
│ 2015-07-01 03:00:00 │ 829261 │
│ 2015-07-01 04:00:00 │ 749365 │
└─────────────────────┴────────┘

Используемая здесь функция toStartOfHour() преобразует указанное время к началу часа. Вы также можете группировать по году, кварталу, месяцу или дню.

Пользовательские интервалы группировки

Мы можем выполнять группировку даже по произвольным интервалам, например по 5-минутным, с помощью функции toStartOfInterval().

Предположим, что мы хотим группировать по 4-часовым интервалам. Мы можем указать интервал группировки с помощью конструкции INTERVAL:

SELECT
    toStartOfInterval(time, INTERVAL 4 HOUR) AS interval,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
WHERE date(time) = '2015-07-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY interval ASC
LIMIT 6;

Или можно использовать функцию toIntervalHour()

SELECT
    toStartOfInterval(time, toIntervalHour(4)) AS interval,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
WHERE date(time) = '2015-07-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY interval ASC
LIMIT 6;

В любом случае получаем следующие результаты:

┌────────────interval─┬────hits─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │ 3117085 │
│ 2015-07-01 04:00:00 │ 2928396 │
│ 2015-07-01 08:00:00 │ 2679775 │
│ 2015-07-01 12:00:00 │ 2461324 │
│ 2015-07-01 16:00:00 │ 2823199 │
│ 2015-07-01 20:00:00 │ 2984758 │
└─────────────────────┴─────────┘

Заполнение пустых групп

Во многих случаях мы работаем с разреженными данными, в которых отсутствуют некоторые интервалы. Это приводит к появлению пустых бакетов. Рассмотрим следующий пример, в котором данные группируются по часовым интервалам. В результате получится следующая статистика, в которой для некоторых часов отсутствуют значения:

SELECT
    toStartOfHour(time) AS hour,
    sum(hits)
FROM wikistat
WHERE (project = 'ast') AND (subproject = 'm') AND (date(time) = '2015-07-01')
GROUP BY ALL
ORDER BY hour ASC;
┌────────────────hour─┬─sum(hits)─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │         3 │ <- пропущенные значения
│ 2015-07-01 02:00:00 │         1 │ <- пропущенные значения
│ 2015-07-01 04:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 05:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 06:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 07:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 08:00:00 │         3 │
│ 2015-07-01 09:00:00 │         2 │ <- пропущенные значения
│ 2015-07-01 12:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 13:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 14:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 15:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 16:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 17:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 18:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 19:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 20:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 21:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 22:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 23:00:00 │         2 │
└─────────────────────┴───────────┘

ClickHouse предоставляет предложение WITH FILL, чтобы решить эту задачу. Оно заполнит все пропущенные часы нулями, чтобы мы могли лучше понять распределение данных во времени:

SELECT
    toStartOfHour(time) AS hour,
    sum(hits)
FROM wikistat
WHERE (project = 'ast') AND (subproject = 'm') AND (date(time) = '2015-07-01')
GROUP BY ALL
ORDER BY hour ASC WITH FILL STEP toIntervalHour(1);
┌────────────────hour─┬─sum(hits)─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │         3 │
│ 2015-07-01 01:00:00 │         0 │ <- новое значение
│ 2015-07-01 02:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 03:00:00 │         0 │ <- новое значение
│ 2015-07-01 04:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 05:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 06:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 07:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 08:00:00 │         3 │
│ 2015-07-01 09:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 10:00:00 │         0 │ <- новое значение
│ 2015-07-01 11:00:00 │         0 │ <- новое значение
│ 2015-07-01 12:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 13:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 14:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 15:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 16:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 17:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 18:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 19:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 20:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 21:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 22:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 23:00:00 │         2 │
└─────────────────────┴───────────┘

Скользящие временные окна

Иногда нас интересует не начало интервалов (например, начало дня или часа), а сами интервалы окна. Допустим, мы хотим узнать общее количество hits для окна не по дням, а за 24-часовой период со смещением относительно 18:00.

Мы можем использовать функцию date_diff(), чтобы вычислить разницу между опорным временем и временем каждой записи. В этом случае столбец day будет обозначать разницу в днях (например, 1 день назад, 2 дня назад и т. д.):

SELECT    
    dateDiff('day', toDateTime('2015-05-01 18:00:00'), time) AS day,
    sum(hits),
FROM wikistat
GROUP BY ALL
ORDER BY day ASC
LIMIT 5;
┌─day─┬─sum(hits)─┐
│   0 │  25524369 │
│   1 │  25608105 │
│   2 │  28567101 │
│   3 │  29229944 │
│   4 │  29383573 │
└─────┴───────────┘
Navigation