timeSeriesIncreaseToGrid

규칙적인 시간 그리드에서 PromQL과 유사한 increase를 계산합니다.

​

timeSeriesIncreaseToGrid

도입 버전: v26.8.0

타임스탬프와 값의 쌍으로 이루어진 시계열 데이터를 입력받아, 시작 타임스탬프, 종료 타임스탬프, 간격으로 정의된 일정한 시간 그리드에서 PromQL과 유사한 increase를 계산하는 집계 함수입니다. 그리드의 각 지점마다 지정된 시간 윈도우 내의 샘플을 사용하여 increase를 계산합니다.

결과 값은 윈도우 동안 카운터가 증가한 총량을 외삽한 값입니다. 연속된 샘플 사이에서 값이 감소하면 카운터 리셋으로 간주하여 증가량에 포함하므로, 카운터가 0부터 다시 시작하더라도 결과에는 카운터의 누적 증가량이 반영됩니다.

샘플은 다음 세 가지 형태 중 하나로 전달할 수 있습니다.

• timestamp와 value 두 개의 인수로 전달하며, 각 행에는 하나의 샘플이 포함됩니다.
• 타임스탬프 배열과 값 배열, 두 개의 배열로 전달하며, 각 행에는 하나의 시계열 전체가 포함됩니다.
• (timestamp, value) 튜플로 구성된 단일 배열로 전달하며, 각 행에는 하나의 시계열 전체가 포함됩니다.

동일한 타임스탬프를 가진 샘플이 여러 개 있으면 그중 값이 가장 큰 샘플 하나만 사용됩니다. NaN 값은 다른 어떤 값보다도 우선순위가 낮으므로, 해당 타임스탬프의 모든 샘플이 NaN일 때만 NaN 값이 사용됩니다.

이 함수는 비공개 프리뷰 상태입니다. 사용하려면 enable_time_series_aggregate_functions=true로 설정하여 활성화하십시오.

구문

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

매개변수

• start_timestamp — 그리드의 시작을 지정합니다. 소수로 지정하거나, 숫자 또는 날짜-시간 텍스트가 포함된 문자열로 지정할 수도 있습니다. UInt32 또는 DateTime 또는 DateTime64 또는 Float* 또는 Decimal* 또는 String
• end_timestamp — 그리드의 끝을 지정합니다. 소수로 지정하거나, 숫자 또는 날짜-시간 텍스트가 포함된 문자열로 지정할 수도 있습니다. UInt32 또는 DateTime 또는 DateTime64 또는 Float* 또는 Decimal* 또는 String
• grid_step — 그리드의 간격을 초 단위로 지정합니다. 소수로 지정하거나, 숫자 또는 ’15s’, ‘1m’과 같은 기간이 포함된 문자열로 지정할 수도 있습니다. UInt32 또는 Float* 또는 Decimal* 또는 String
• staleness — 계산에 사용할 샘플의 최대 staleness를 초 단위로 지정합니다. staleness 윈도우는 왼쪽이 열리고 오른쪽이 닫힌 구간입니다. 소수로 지정하거나, 숫자 또는 ’15s’, ‘1m’과 같은 기간이 포함된 문자열로 지정할 수도 있습니다. UInt32 또는 Float* 또는 Decimal* 또는 String

인수

• timestamp — 샘플의 타임스탬프입니다. 개별 값 또는 배열로 지정할 수 있습니다. UInt32 또는 DateTime 또는 DateTime64 또는 Array(UInt32) 또는 Array(DateTime) 또는 Array(DateTime64)
• value — 타임스탬프에 대응하는 시계열 값입니다. 개별 값 또는 배열로 지정할 수 있습니다. Float* 또는 Array(Float*)
• samples — (timestamp, value) 튜플의 배열로 전달되는 시계열 샘플입니다. 각 튜플 원소의 타입은 위에 나열된 타임스탬프 및 값 타입과 같습니다. 타임스탬프와 값을 두 개의 인수로 각각 전달하는 대신 사용할 수 있습니다. Array(Tuple(T1, T2))

반환 값

지정된 그리드에서의 증가값을 반환합니다. 반환되는 배열에는 시간 그리드(time grid)의 각 지점마다 하나의 값이 포함됩니다. 특정 그리드 지점에서 증가값을 계산하는 데 필요한 샘플이 윈도우 내에 충분하지 않으면 해당 값은 NULL이 됩니다. Array(Nullable(Float64))

예시

개별 타임스탬프-값 쌍을 사용한 기본 사용법

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]                                                     │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

배열 인수 사용

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]                                                       │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘