> ## 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 `ts_of_first_over_time`, à la manière de PromQL, sur une grille temporelle régulière. # timeSeriesTimestampOfFirstToGrid

timeSeriesTimestampOfFirstToGrid

Introduit dans : v26.10.0 Fonction d'agrégation qui prend des données de séries temporelles sous forme de paires de timestamp et de valeurs, et calcule à partir de ces données un [ts\_of\_first\_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, le résultat est le timestamp de l'échantillon le plus ancien dans la fenêtre temporelle spécifiée. Les échantillons peuvent être fournis sous l'une des trois formes suivantes : * deux arguments `timestamp` et `value`, chaque ligne contenant un seul échantillon ; * deux tableaux de timestamp et de valeurs, chaque ligne contenant une série temporelle complète ; * un seul tableau de tuples `(timestamp, value)`, chaque ligne contenant une série temporelle complète. Si plusieurs échantillons partagent le même timestamp, un seul d'entre eux est retenu : celui dont la valeur est la plus élevée. Une valeur NaN est toujours supplantée par n'importe quelle autre valeur ; elle n'est donc retenue que si tous les échantillons ayant ce timestamp valent NaN. Cette fonction est en aperçu privé ; pour l'activer, définissez le paramètre `enable_time_series_aggregate_functions=true`. **Syntaxe** ```sql theme={null} timeSeriesTimestampOfFirstToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness_window)(timestamp, value) timeSeriesTimestampOfFirstToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness_window)(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 au format 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 au format 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_window` — 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 sont des types de timestamp et de valeur indiqués ci-dessus. Permet de ne pas transmettre les timestamp et les valeurs sous forme de deux arguments distincts. [`Array(Tuple(T1, T2))`](/fr/reference/data-types/array) **Valeur renvoyée** Renvoie les timestamp des échantillons les plus anciens sur la grille spécifiée, du même type que `timestamp`. 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 pour un point de grille donné. [`Array(Nullable(UInt32))`](/fr/reference/data-types/array) ou [`Array(Nullable(DateTime))`](/fr/reference/data-types/array) ou [`Array(Nullable(DateTime64))`](/fr/reference/data-types/array) **Exemples** **Calculer les valeurs de ts\_of\_first\_over\_time sur la grille \[90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210]** ```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 staleness 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 30 AS window_seconds -- "staleness" window SELECT timeSeriesTimestampOfFirstToGrid(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} ┌─timeSeriesTimestampOfFirstToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)───────────────────────────────────────────────────┐ │ [NULL,NULL,'1970-01-01 00:01:50','1970-01-01 00:01:50','1970-01-01 00:02:10','1970-01-01 00:02:20',NULL,'1970-01-01 00:03:10','1970-01-01 00:03:10'] │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **Même requête avec des 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, 30 AS window_seconds SELECT timeSeriesTimestampOfFirstToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values); ``` ```response title=Response theme={null} ┌─timeSeriesTimestampOfFirstToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─────────────────────────────────────────────────┐ │ [NULL,NULL,'1970-01-01 00:01:50','1970-01-01 00:01:50','1970-01-01 00:02:10','1970-01-01 00:02:20',NULL,'1970-01-01 00:03:10','1970-01-01 00:03:10'] │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```