timeSeriesMadToGrid

يحسب قيمة mad_over_time في PromQL على شبكة زمنية منتظمة.

​

timeSeriesMadToGrid

أُضيف في: v26.10.0

دالة تجميعية تأخذ بيانات السلاسل الزمنية على هيئة أزواج من الطوابع الزمنية والقيم، وتحسب دالة PromQL mad_over_time على شبكة زمنية منتظمة يحددها طابع زمني للبداية وطابع زمني للنهاية وخطوة. وتكون النتيجة لكل نقطة على الشبكة هي الانحراف المطلق الوسيط median(|x - median(x)|) لقيم العينات ضمن النافذة الزمنية المحددة. ويُحسب كلا الوسيطين بطريقة R-7 (الشاملة)، على غرار quantileExactInclusive وtimeSeriesQuantileToGrid.

يمكن تمرير العينات بأحد الأشكال الثلاثة التالية:

• على هيئة وسيطتين timestamp وvalue، بحيث يحتوي كل صف على عينة واحدة؛
• على هيئة مصفوفتين من الطوابع الزمنية والقيم، بحيث يحتوي كل صف على سلسلة زمنية كاملة؛
• على هيئة مصفوفة واحدة من صفوف مرتبة بالشكل (timestamp, value)، بحيث يحتوي كل صف على سلسلة زمنية كاملة.

وكما في Prometheus، تكون النتيجة NaN إذا كانت أي عينة في النافذة تساوي NaN. وتكون كذلك NaN إذا كان وسيط النافذة لا نهائيًا، لأن انحرافات العينات المساوية له تساوي Inf - Inf.

إذا اشتركت عدة عينات في الطابع الزمني نفسه، فلا تُستخدم إلا واحدة منها، وهي العينة ذات القيمة الأكبر. وتُقدَّم أي قيمة أخرى على القيمة NaN، لذا لا تُستخدم NaN إلا إذا كانت جميع العينات عند هذا الطابع الزمني تساوي NaN.

هذه الدالة في مرحلة المعاينة الخاصة، ويمكنك تفعيلها بضبط الإعداد enable_time_series_aggregate_functions=true.

الصيغة

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

المعلمات

• start_timestamp — يحدد بداية الشبكة. ويمكن أن يكون أيضًا عددًا كسريًا، أو سلسلة نصية تحتوي على عدد أو على نص يمثل تاريخًا ووقتًا. UInt32 أو DateTime أو DateTime64 أو Float* أو Decimal* أو String
• end_timestamp — يحدد نهاية الشبكة. ويمكن أن يكون أيضًا عددًا كسريًا، أو سلسلة نصية تحتوي على عدد أو على نص يمثل تاريخًا ووقتًا. UInt32 أو DateTime أو DateTime64 أو Float* أو Decimal* أو String
• grid_step — يحدد خطوة الشبكة بالثواني. ويمكن أن يكون أيضًا عددًا كسريًا، أو سلسلة نصية تحتوي على عدد أو على مدة مثل ’15s’ أو ‘1m’. UInt32 أو Float* أو Decimal* أو String
• staleness — يحدد الحد الأقصى لـ “تقادم” العينات المعتمدة في الحساب، بالثواني. ونافذة التقادم فاصل زمني مفتوح من اليسار ومغلق من اليمين. ويمكن أن يكون أيضًا عددًا كسريًا، أو سلسلة نصية تحتوي على عدد أو على مدة مثل ’15s’ أو ‘1m’. UInt32 أو Float* أو Decimal* أو String

الوسيطات

• timestamp — الطابع الزمني للعينة. ويمكن أن يكون قيمًا منفردة أو مصفوفات. UInt32 أو DateTime أو DateTime64 أو Array(UInt32) أو Array(DateTime) أو Array(DateTime64)
• value — قيمة السلسلة الزمنية المقابلة للطابع الزمني. ويمكن أن تكون قيمًا منفردة أو مصفوفات. Float* أو Array(Float*)
• samples — عينات السلسلة الزمنية، وتُمرَّر على شكل مصفوفة من الصفوف المرتبة (timestamp, value)، بحيث تكون أنواع عناصر الصف المرتب هي أنواع الطابع الزمني والقيمة المذكورة أعلاه. وهي بديل عن تمرير الطوابع الزمنية والقيم في وسيطتين منفصلتين. Array(Tuple(T1, T2))

القيمة المعادة

تُرجع الانحراف المطلق الوسيط للقيم على الشبكة الزمنية المحددة. تحتوي المصفوفة المُرجَعة على قيمة واحدة لكل نقطة من نقاط الشبكة الزمنية. وتكون القيمة NULL إذا لم توجد أي عينات ضمن النافذة لنقطة معينة من نقاط الشبكة. Array(Nullable(Float64))

أمثلة

حساب قيم mad_over_time على الشبكة [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225]

Query

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 timeSeriesMadToGrid(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

┌─timeSeriesMadToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,1,1,1,0,NULL,0,0,1]                                                        │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

الاستعلام نفسه باستخدام وسيطات من نوع مصفوفة

Query

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 timeSeriesMadToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

┌─timeSeriesMadToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,1,1,1,0,NULL,0,0,1]                                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘