timeSeriesPredictLinearToGrid

この集約関数は、タイムスタンプと値のペアからなる時系列データを受け取り、開始タイムスタンプ、終了タイムスタンプ、およびステップで記述される規則的な時間グリッド上で、このデータに基づき指定された予測タイムスタンプのオフセットを用いたPromQL に類似した線形予測を計算します。グリッド上の各ポイントについて、predict_linear を計算するためのサンプルは、指定された時間ウィンドウ内のものが考慮されます。

Parameters:

start timestamp - グリッドの開始を指定します。
end timestamp - グリッドの終了を指定します。
grid step - グリッドのステップ（秒）を指定します。
staleness - 対象とするサンプルの最大の「古さ」（秒）を指定します。staleness ウィンドウは左開・右閉の区間です。
predict_offset - 予測時刻に加算するオフセット秒数を指定します。

Arguments:

timestamp - サンプルのタイムスタンプ
value - timestamp に対応する時系列の値

Return value: 指定されたグリッド上の predict_linear の値を Array(Nullable(Float64)) として返します。返される配列には、時間グリッドの各ポイントに 1 つの値が含まれます。特定のグリッドポイントについて、そのウィンドウ内に予測値を計算するのに十分なサンプルが存在しない場合、その値は NULL になります。

Example: 次のクエリは、60 秒のオフセット付きで、グリッド [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210] 上の predict_linear の値を計算します。

WITH
    -- 注記: 140と190の間の間隔は、windowパラメータに基づいてts = 150、165、180の値がどのように補完されるかを示すためのものです
    [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, -- 上記のタイムスタンプに対応する値の配列
    90 AS start_ts,       -- タイムスタンプグリッドの開始位置
    90 + 120 AS end_ts,   -- タイムスタンプグリッドの終了位置
    15 AS step_seconds,   -- タイムスタンプグリッドのステップ幅
    45 AS window_seconds, -- "staleness"ウィンドウ
    60 AS predict_offset  -- 予測時間オフセット
SELECT timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(timestamp, value)
FROM
(
    -- このサブクエリは、タイムスタンプと値の配列を`timestamp`、`value`の行に変換します
    SELECT
        arrayJoin(arrayZip(timestamps, values)) AS ts_and_val,
        ts_and_val.1 AS timestamp,
        ts_and_val.2 AS value
);

応答:

   ┌─timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(timestamp, value)─┐
1. │ [NULL,NULL,1,9.166667,11.6,16.916666,NULL,NULL,16.5]                                                            │
   └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

同じ長さの配列として、複数のタイムスタンプと値を渡すこともできます。配列引数を使った同じクエリは次のとおりです。

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,
    60 AS predict_offset
SELECT timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(timestamps, values);

注記

この関数は実験的な機能です。allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function=true を設定して有効化してください。