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> Calcule `ts_of_min_over_time`, à la manière de PromQL, sur une grille temporelle régulière.

# timeSeriesTimestampOfMinToGrid

<h2 id="timeSeriesTimestampOfMinToGrid">
  timeSeriesTimestampOfMinToGrid
</h2>

Introduit dans : v26.9.0

Fonction d'agrégation qui prend en entrée des données de séries temporelles sous forme de paires timestamp/valeur et calcule [ts\_of\_min\_over\_time à la manière de PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#aggregation_over_time) à partir de ces données 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, en secondes, de l'échantillon le plus récent ayant la valeur minimale dans la fenêtre temporelle spécifiée.

Les échantillons peuvent être fournis 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 timestamp 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.

Les échantillons de valeur NaN sont ignorés, sauf si tous les échantillons de la fenêtre sont NaN.

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 ayant ce timestamp sont NaN.

<Note>
  Cette fonction est en aperçu privé ; activez-la en définissant le paramètre `enable_time_series_aggregate_functions=true`.
</Note>

**Syntaxe**

```sql theme={null}
timeSeriesTimestampOfMinToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesTimestampOfMinToGrid(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 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` — Indique l'ancienneté maximale (« staleness »), 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**

Valeurs `ts_of_min_over_time` sur la grille spécifiée : les timestamp des minimums, du même type que `timestamp`. Le tableau renvoyé contient une valeur par 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(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 ts\_of\_min\_over\_time sur la grille \[90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225]**

```sql title=Query theme={null}
SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
WITH
    -- NOTE: the gap between 130 and 190 is to show how values are filled for ts = 180 according to window parameter
    [110, 120, 130, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 3, 2, 6, 6, 4, 2, 0]::Array(Float32) AS values, -- array of values corresponding to timestamps above
    90 AS start_ts,       -- start of timestamp grid
    90 + 135 AS end_ts,   -- end of timestamp grid
    15 AS step_seconds,   -- step of timestamp grid
    45 AS window_seconds  -- "staleness" window
SELECT timeSeriesTimestampOfMinToGrid(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}
┌─timeSeriesTimestampOfMinToGrid(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 00:01:50','1970-01-01 00:02:10',NULL,'1970-01-01 00:03:10','1970-01-01 00:03:30','1970-01-01 00:03:40'] │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**Même requête avec des arguments de type tableau**

```sql title=Query theme={null}
SET enable_time_series_aggregate_functions = 1;
WITH
    [110, 120, 130, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 3, 2, 6, 6, 4, 2, 0]::Array(Float32) AS values,
    90 AS start_ts,
    90 + 135 AS end_ts,
    15 AS step_seconds,
    45 AS window_seconds
SELECT timeSeriesTimestampOfMinToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);
```

```response title=Response theme={null}
┌─timeSeriesTimestampOfMinToGrid(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 00:01:50','1970-01-01 00:02:10',NULL,'1970-01-01 00:03:10','1970-01-01 00:03:30','1970-01-01 00:03:40'] │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
