> ## 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. > Calcula `count_over_time` no estilo do PromQL em uma grade temporal regular. # timeSeriesCountToGrid

timeSeriesCountToGrid

Introduzida em: v26.9.0 Função de agregação que recebe dados de séries temporais como pares de timestamps e valores e calcula, a partir desses dados, um [count\_over\_time no estilo do PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#aggregation_over_time) em uma grade temporal regular definida por timestamp inicial, timestamp final e passo. Para cada ponto da grade, é contado o número de amostras dentro da janela de tempo especificada. As amostras podem ser fornecidas de uma das três formas a seguir: * como dois argumentos, `timestamp` e `value`, em que cada linha contém uma única amostra; * como dois arrays, de timestamps e de valores, em que cada linha contém uma série temporal inteira; * como um único array de tuplas `(timestamp, value)`, em que cada linha contém uma série temporal inteira. Se várias amostras tiverem o mesmo timestamp, apenas uma delas será usada: a de maior valor. Um valor NaN perde para qualquer outro valor; portanto, um valor NaN só é usado se todas as amostras nesse timestamp forem NaN. Esta função está em prévia privada. Para habilitá-la, defina `enable_time_series_aggregate_functions=true`. **Sintaxe** ```sql theme={null} timeSeriesCountToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value) timeSeriesCountToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(samples) ``` **Parâmetros** * `start_timestamp` — Especifica o início da grade. Também pode ser um número fracionário ou uma string contendo um número ou um texto de data e hora. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/pt-BR/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/pt-BR/reference/data-types/datetime64) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `end_timestamp` — Especifica o fim da grade. Também pode ser um número fracionário ou uma string contendo um número ou um texto de data e hora. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/pt-BR/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/pt-BR/reference/data-types/datetime64) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `grid_step` — Especifica o passo da grade em segundos. Também pode ser um número fracionário ou uma string contendo um número ou uma duração como '15s' ou '1m'. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `staleness` — Especifica a defasagem máxima, em segundos, das amostras consideradas. A janela de defasagem é um intervalo aberto à esquerda e fechado à direita. Também pode ser um número fracionário ou uma string contendo um número ou uma duração como '15s' ou '1m'. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) **Argumentos** * `timestamp` — Timestamp da amostra. Pode ser um valor individual ou um array. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/pt-BR/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/pt-BR/reference/data-types/datetime64) ou [`Array(UInt32)`](/pt-BR/reference/data-types/array) ou [`Array(DateTime)`](/pt-BR/reference/data-types/array) ou [`Array(DateTime64)`](/pt-BR/reference/data-types/array) * `value` — Valor da série temporal correspondente ao timestamp. Pode ser um valor individual ou um array. [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Array(Float*)`](/pt-BR/reference/data-types/array) * `samples` — Amostras da série temporal passadas como um array de tuplas `(timestamp, value)`, em que os elementos da tupla têm os tipos de timestamp e de valor listados acima. É uma alternativa a passar os timestamps e os valores como dois argumentos separados. [`Array(Tuple(T1, T2))`](/pt-BR/reference/data-types/array) **Valor retornado** Retorna a contagem de amostras na grade especificada. O array retornado contém um valor para cada ponto da grade temporal. O valor é NULL se não houver amostras dentro da janela para um determinado ponto da grade. [`Array(Nullable(UInt64))`](/pt-BR/reference/data-types/array) **Exemplos** **Uso básico com pares individuais de timestamp e valor** ```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] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **Usando argumentos de array** ```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] │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```