timeSeriesMadToGrid

導入バージョン: v26.10.0 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、ステップで定義される規則的な時間グリッド上で PromQL mad_over_time 関数を計算する集約関数です。グリッド上の各点における結果は、指定された時間ウィンドウ内のサンプル値の中央絶対偏差 median(|x - median(x)|) です。2 つの中央値はいずれも、quantileExactInclusive や timeSeriesQuantileToGrid と同じく R-7 (inclusive) 方式で計算されます。サンプルは次の 3 つの形式のいずれかで渡せます。

2 つの引数 timestamp と value として渡す形式。各行に 1 つのサンプルが格納されます。
タイムスタンプと値の 2 つの配列として渡す形式。各行に 1 つの時系列全体が格納されます。
(timestamp, value) タプルの配列 1 つとして渡す形式。各行に 1 つの時系列全体が格納されます。

Prometheus と同様に、ウィンドウ内のサンプルが 1 つでも NaN であれば、結果は NaN になります。また、ウィンドウの中央値が無限大の場合も、その中央値と等しいサンプルの偏差が Inf - Inf となるため、結果は NaN になります。同じタイムスタンプを持つサンプルが複数ある場合は、そのうち値が最大のサンプル 1 つだけが使用されます。NaN 値は他のどの値よりも優先度が低いため、NaN 値が使用されるのは、そのタイムスタンプのサンプルがすべて NaN の場合に限られます。

この関数はプライベートプレビュー段階です。有効にするには enable_time_series_aggregate_functions=true を設定してください。

構文

timeSeriesMadToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesMadToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(samples)

パラメータ

start_timestamp — グリッドの開始時刻を指定します。小数、または数値や日時を表すテキストを含む文字列も指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Float* または Decimal* または String
end_timestamp — グリッドの終了時刻を指定します。小数、または数値や日時を表すテキストを含む文字列も指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Float* または Decimal* または String
grid_step — グリッドのステップ幅を秒単位で指定します。小数、または数値や ’15s’、‘1m’ のような期間を含む文字列も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String
staleness — 対象とするサンプルの最大「staleness」を秒単位で指定します。staleness ウィンドウは左開右閉区間です。小数、または数値や ’15s’、‘1m’ のような期間を含む文字列も指定できます。UInt32 または Float* または Decimal* または String

引数

timestamp — サンプルのタイムスタンプ。単一の値または配列を指定できます。UInt32 または DateTime または DateTime64 または Array(UInt32) または Array(DateTime) または Array(DateTime64)
value — タイムスタンプに対応する時系列の値。単一の値または配列を指定できます。Float* または Array(Float*)
samples — タプル (timestamp, value) の配列として渡す時系列のサンプル。タプルの各要素の型は、上記のタイムスタンプおよび値の型と同じです。タイムスタンプと値を 2 つの引数に分けて渡す代わりに使用できます。Array(Tuple(T1, T2))

戻り値 指定されたグリッド上の値の中央絶対偏差を返します。返される配列には、時間グリッドの各点につき 1 つの値が含まれます。あるグリッド点に対応するウィンドウ内にサンプルが存在しない場合、その値は NULL になります。Array(Nullable(Float64)) 例 グリッド [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225] 上で mad_over_time の値を計算する

Query

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 timeSeriesMadToGrid(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

┌─timeSeriesMadToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,1,1,1,0,NULL,0,0,1]                                                        │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

配列引数を使用した同じクエリ

Query

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

Response

┌─timeSeriesMadToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,1,1,1,0,NULL,0,0,1]                                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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