timeSeriesRateToGrid

聚合函数，接受由时间戳和值构成的时间序列数据对，并在由起始时间戳、结束时间戳和步长定义的规则时间网格上，从这些数据计算类似 PromQL 的 rate。对于网格上的每个点，用于计算 rate 的样本会被限制在指定的时间窗口内。

参数：

• start timestamp - 指定网格的起始时间。
• end timestamp - 指定网格的结束时间。
• grid step - 指定网格的步长（单位：秒）。
• staleness - 指定被考虑样本的最大“陈旧度”（单位：秒）。陈旧度窗口是一个左开右闭区间。

参数（Arguments）：

• timestamp - 样本的时间戳
• value - 与该 timestamp 对应的时间序列值

返回值： 在指定网格上的 rate 值，类型为 Array(Nullable(Float64))。返回的数组对每个时间网格点包含一个值。如果在窗口内没有足够的样本来计算某个网格点的 rate 值，则该值为 NULL。

示例： 以下查询在网格 [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210] 上计算 rate 值：

WITH
    -- 注意：140 和 190 之间的间隔用于展示将根据窗口参数，如何为 ts = 150、165、180 填充值
    [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, -- 与上面各时间戳对应的值数组
    90 AS start_ts,       -- 时间戳网格的起始点
    90 + 120 AS end_ts,   -- 时间戳网格的结束点
    15 AS step_seconds,   -- 时间戳网格的步长（秒）
    45 AS window_seconds  -- “数据陈旧”窗口
SELECT timeSeriesRateToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)
FROM
(
    -- 此子查询将时间戳和数值数组展开为多行记录，每行包含 `timestamp` 和 `value`
    SELECT
        arrayJoin(arrayZip(timestamps, values)) AS ts_and_val,
        ts_and_val.1 AS timestamp,
        ts_and_val.2 AS value
);

响应：

   ┌─timeSeriesRateToGrid(start_ts, ⋯w_seconds)(timestamps, values)─┐
1. │ [NULL,NULL,0,0.06666667,0.1,0.083333336,NULL,NULL,0.083333336] │
   └────────────────────────────────────────────────────────────────┘

也可以将多个时间戳和数值样本以大小相同的数组形式传入。同一个查询使用数组参数时如下所示：

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

注意

此函数为实验性功能，可通过将 allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function 设置为 true 来启用。