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> 在等间隔时间网格上计算类似 PromQL 的 `avg_over_time`。

# timeSeriesAvgToGrid

<h2 id="timeSeriesAvgToGrid">
  timeSeriesAvgToGrid
</h2>

引入版本：v26.9.0

聚合函数，接收由时间戳和值对组成的时间序列数据，并在由起始时间戳、结束时间戳和步长定义的等间隔时间网格上，基于这些数据计算[类 PromQL 的 avg\_over\_time](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#aggregation_over_time)。对于网格上的每个点，用于计算平均值的样本均取自指定的时间窗口内。

样本可以通过以下三种形式之一传入：

* 以 `timestamp` 和 `value` 两个参数传入，每行包含一个样本；
* 以时间戳array和值array两个array传入，每行包含一整条时间序列；
* 以由 `(timestamp, value)` Tuple 组成的单个array传入，每行包含一整条时间序列。

如果多个样本的时间戳相同，则只使用其中值最大的那个样本。非数字 (NaN) 值在比较中总是输给任何其他值，因此只有当该时间戳上的所有样本均为 NaN 时，才会使用 NaN 值。

<Warning>
  此函数目前处于私有预览阶段，可通过设置 `enable_time_series_aggregate_functions=true` 启用。
</Warning>

**语法**

```sql theme={null}
timeSeriesAvgToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
timeSeriesAvgToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(samples)
```

**参数**

* `start_timestamp` — 指定网格的起点。也可以是小数，或包含数字或日期时间文本的字符串。[`UInt32`](/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`DateTime`](/zh/reference/data-types/datetime) 或 [`DateTime64`](/zh/reference/data-types/datetime64) 或 [`Float*`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Decimal*`](/zh/reference/data-types/decimal) 或 [`String`](/zh/reference/data-types/string)
* `end_timestamp` — 指定网格的终点。也可以是小数，或包含数字或日期时间文本的字符串。[`UInt32`](/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`DateTime`](/zh/reference/data-types/datetime) 或 [`DateTime64`](/zh/reference/data-types/datetime64) 或 [`Float*`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Decimal*`](/zh/reference/data-types/decimal) 或 [`String`](/zh/reference/data-types/string)
* `grid_step` — 指定网格的步长 (单位为秒) 。也可以是小数，或包含数字或时长 (如 '15s' 或 '1m') 的字符串。[`UInt32`](/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`Float*`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Decimal*`](/zh/reference/data-types/decimal) 或 [`String`](/zh/reference/data-types/string)
* `staleness` — 指定参与计算的样本的最大陈旧时长 (单位为秒) 。陈旧窗口为左开右闭区间。也可以是小数，或包含数字或时长 (如 '15s' 或 '1m') 的字符串。[`UInt32`](/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`Float*`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Decimal*`](/zh/reference/data-types/decimal) 或 [`String`](/zh/reference/data-types/string)

**参数**

* `timestamp` — 样本的时间戳。可以是单个值或array。[`UInt32`](/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`DateTime`](/zh/reference/data-types/datetime) 或 [`DateTime64`](/zh/reference/data-types/datetime64) 或 [`Array(UInt32)`](/zh/reference/data-types/array) 或 [`Array(DateTime)`](/zh/reference/data-types/array) 或 [`Array(DateTime64)`](/zh/reference/data-types/array)
* `value` — 时间序列在该时间戳处的值。可以是单个值或array。[`Float*`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Array(Float*)`](/zh/reference/data-types/array)
* `samples` — 以 Tuple `(timestamp, value)` array形式传入的时间序列样本，Tuple 中各元素的类型分别与上述时间戳和值的类型一致。可用来代替将时间戳和值作为两个独立参数传入。[`Array(Tuple(T1, T2))`](/zh/reference/data-types/array)

**返回值**

返回指定网格上的平均值。返回的array中，每个时间网格点对应一个值。若某个网格点的窗口内没有样本，则该点的值为 NULL。[`Array(Nullable(Float64))`](/zh/reference/data-types/array)

**示例**

**基本用法：使用单个时间戳-值对**

```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 timeSeriesAvgToGrid(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}
┌─timeSeriesAvgToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,1,1.6666666666666667,2.25,3.5,4,5,6]                                       │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**使用 array 参数**

```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 timeSeriesAvgToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);
```

```response title=Response theme={null}
┌─timeSeriesAvgToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,1,1.6666666666666667,2.25,3.5,4,5,6]                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```