> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-vortex-format.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Calcule un équivalent de `count_over_time` de PromQL sur une grille temporelle régulière. # timeSeriesCountToGrid

timeSeriesCountToGrid

Introduit dans : v26.9.0 Fonction d'agrégation qui prend des données de séries temporelles sous forme de paires timestamp/valeur et calcule à partir de ces données un [count\_over\_time de type PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#aggregation_over_time) sur une grille temporelle régulière définie par un timestamp de début, un timestamp de fin et un pas. Pour chaque point de la grille, la fonction compte le nombre d'échantillons compris dans la fenêtre temporelle spécifiée. Les échantillons peuvent être transmis sous l'une des trois formes suivantes : * sous forme de deux arguments `timestamp` et `value`, chaque ligne contenant un seul échantillon ; * sous forme de deux tableaux de timestamps et de valeurs, chaque ligne contenant une série temporelle complète ; * sous forme d'un seul tableau de tuples `(timestamp, value)`, chaque ligne contenant une série temporelle complète. Si plusieurs échantillons ont le même timestamp, un seul d'entre eux est retenu : celui dont la valeur est la plus élevée. Toute autre valeur l'emporte sur une valeur NaN ; une valeur NaN n'est donc retenue que si tous les échantillons de ce timestamp sont NaN. Cette fonction est en aperçu privé ; activez-la en définissant `enable_time_series_aggregate_functions=true`. **Syntaxe** ```sql theme={null} timeSeriesCountToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value) timeSeriesCountToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(samples) ``` **Paramètres** * `start_timestamp` — Indique le début de la grille. Il peut également s'agir d'un nombre fractionnaire, ou d'une string contenant un nombre ou une date-heure sous forme de texte. [`UInt32`](/fr/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/fr/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/fr/reference/data-types/datetime64) ou [`Float*`](/fr/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/fr/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/fr/reference/data-types/string) * `end_timestamp` — Indique la fin de la grille. Il peut également s'agir d'un nombre fractionnaire, ou d'une string contenant un nombre ou une date-heure sous forme de texte. [`UInt32`](/fr/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/fr/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/fr/reference/data-types/datetime64) ou [`Float*`](/fr/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/fr/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/fr/reference/data-types/string) * `grid_step` — Indique le pas de la grille, en secondes. Il peut également s'agir d'un nombre fractionnaire, ou d'une string contenant un nombre ou une durée telle que '15s' ou '1m'. [`UInt32`](/fr/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/fr/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/fr/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/fr/reference/data-types/string) * `staleness` — Indique l'ancienneté maximale, en secondes, des échantillons pris en compte. La fenêtre d'ancienneté est un intervalle ouvert à gauche et fermé à droite. Il peut également s'agir d'un nombre fractionnaire, ou d'une string contenant un nombre ou une durée telle que '15s' ou '1m'. [`UInt32`](/fr/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/fr/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/fr/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/fr/reference/data-types/string) **Arguments** * `timestamp` — Timestamp de l'échantillon. Il peut s'agir de valeurs individuelles ou de tableaux. [`UInt32`](/fr/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/fr/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/fr/reference/data-types/datetime64) ou [`Array(UInt32)`](/fr/reference/data-types/array) ou [`Array(DateTime)`](/fr/reference/data-types/array) ou [`Array(DateTime64)`](/fr/reference/data-types/array) * `value` — Valeur de la série temporelle correspondant au timestamp. Il peut s'agir de valeurs individuelles ou de tableaux. [`Float*`](/fr/reference/data-types/float) ou [`Array(Float*)`](/fr/reference/data-types/array) * `samples` — Échantillons de la série temporelle, transmis sous forme de tableau de tuples `(timestamp, value)` dont les éléments ont les types de timestamp et de valeur indiqués ci-dessus. Constitue une alternative à la transmission des timestamps et des valeurs sous forme de deux arguments distincts. [`Array(Tuple(T1, T2))`](/fr/reference/data-types/array) **Valeur renvoyée** Renvoie le nombre d'échantillons sur la grille spécifiée. Le tableau renvoyé contient une valeur pour chaque point de la grille temporelle. La valeur est NULL si aucun échantillon ne se trouve dans la fenêtre d'un point de grille donné. [`Array(Nullable(UInt64))`](/fr/reference/data-types/array) **Exemples** **Utilisation de base avec des paires timestamp-valeur individuelles** ```sql title=Query theme={null} 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 timeSeriesCountToGrid(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 title=Response theme={null} ┌─timeSeriesCountToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐ │ [NULL,NULL,2,3,4,2,1,1,3] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **Utilisation d'arguments de type tableau** ```sql title=Query theme={null} 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 timeSeriesCountToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values); ``` ```response title=Response theme={null} ┌─timeSeriesCountToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐ │ [NULL,NULL,2,3,4,2,1,1,3] │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```