timeSeriesLimitKMasks

결정론적 의사 난수 순서에 따라 각 그리드 간격마다 최대 k개의 시계열을 선택합니다.

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timeSeriesLimitKMasks

도입 버전: v26.8.0

시간 그리드의 각 시간 간격마다 결정론적 의사 난수 방식으로 최대 k개의 시계열을 선택합니다.

각 입력 행은 하나의 시계열을 나타냅니다. key는 시계열을 식별하고, sampling_key는 선택 순서로 사용되는 시계열별 해시이며, values에는 공통 시간 그리드에 맞춰 정렬된 시계열 값이 담깁니다(따라서 모든 행의 values 배열은 크기가 같아야 합니다). 각 시간 간격에서는 해당 간격에 NULL이 아닌 값이 있는 시계열 중 샘플링 키가 가장 작은 k개의 시계열이 선택됩니다. 샘플링 키가 같으면 key가 더 작은 시계열이 우선 선택됩니다.

이 함수는 PromQL의 limitk() 집계 연산자를 구현하며, 시간 간격마다 크기가 k로 제한된 힙을 하나만 유지하므로 상태 크기가 집계되는 시계열의 수와 무관합니다.

이 함수는 비공개 프리뷰 단계입니다. enable_time_series_aggregate_functions = 1로 설정하여 활성화하세요.

구문

timeSeriesLimitKMasks(k, key, sampling_key, values)

인수

• k — 각 시간 간격마다 선택할 시계열의 개수입니다. 모든 시간 간격에 동일하게 적용되는 단일 값 또는 시간 간격마다 하나의 값을 갖는 배열로 지정합니다. 모든 행에서 동일해야 합니다. UInt* 또는 Array(UInt*)
• key — 시계열의 식별자입니다. UInt64
• sampling_key — 선택 순서를 결정하는 시계열별 해시입니다(예: timeSeriesGroupToSamplingKey(key)). UInt64
• values — 시간 그리드에 맞춰 정렬된 시계열 값으로, 시간 간격마다 하나의 원소를 가집니다. Array(Nullable(Float32)) 또는 Array(Nullable(Float64)) 또는 Array(Float32) 또는 Array(Float64)

반환 값

선택된 시계열을 key 오름차순으로 반환하며, 각 시계열에는 간격별 마스크가 함께 포함됩니다. 시계열이 시간 간격 t에서 선택되면 steps_mask[t] = 1입니다. 어떤 시간 간격에서도 선택되지 않은 시계열은 반환되지 않습니다. Array(Tuple(key UInt64, steps_mask Array(UInt8)))

예시

샘플링 키가 가장 작은 순으로 시간 간격마다 시계열 2개 선택

Query

SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
WITH [(1, [10., 1., NULL], 300), (2, [20., 2., 2.], 100), (3, [30., NULL, 1.], 200)]::Array(Tuple(UInt64, Array(Nullable(Float64)), UInt64)) AS series
SELECT timeSeriesLimitKMasks(2, s.1, s.3, s.2)
FROM (SELECT arrayJoin(series) AS s);

Response

[(1,[0,1,0]),(2,[1,1,1]),(3,[1,0,1])]