timeSeriesMadToGrid

Вычисляет PromQL-функцию mad_over_time на регулярной временной сетке.

​

timeSeriesMadToGrid

Добавлена в: v26.10.0

Агрегатная функция, которая принимает данные временных рядов в виде пар временных меток и значений и вычисляет функцию PromQL mad_over_time на регулярной временной сетке, заданной начальной временной меткой, конечной временной меткой и шагом. Для каждой точки сетки результатом является медианное абсолютное отклонение median(|x - median(x)|) значений образцов в пределах заданного временного окна. Обе медианы вычисляются методом R-7 (inclusive), так же как в quantileExactInclusive и timeSeriesQuantileToGrid.

Образцы можно передавать в одной из трёх форм:

• в виде двух аргументов timestamp и value, где каждая строка содержит один образец;
• в виде двух массивов временных меток и значений, где каждая строка содержит целый временной ряд;
• в виде одного массива Tuple (timestamp, value), где каждая строка содержит целый временной ряд.

Как и в Prometheus, результат равен NaN, если хотя бы один образец в окне равен NaN. Результат также равен NaN, если медиана окна бесконечна, поскольку отклонения равных ей образцов дают Inf - Inf.

Если у нескольких образцов совпадает временная метка, используется только один из них — образец с наибольшим значением. Значение NaN уступает любому другому значению, поэтому NaN используется только в том случае, если все образцы с этой временной меткой равны NaN.

Эта функция находится в закрытой предварительной версии. Чтобы включить её, установите enable_time_series_aggregate_functions=true.

Синтаксис

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

Параметры

• start_timestamp — Задаёт начало сетки. Также может быть дробным числом или строкой, содержащей число или дату и время в текстовом виде. UInt32 или DateTime или DateTime64 или Float* или Decimal* или String
• end_timestamp — Задаёт конец сетки. Также может быть дробным числом или строкой, содержащей число или дату и время в текстовом виде. UInt32 или DateTime или DateTime64 или Float* или Decimal* или String
• grid_step — Задаёт шаг сетки в секундах. Также может быть дробным числом или строкой, содержащей число или длительность, например ’15s’ или ‘1m’. UInt32 или Float* или Decimal* или String
• staleness — Задаёт максимальную «давность» учитываемых образцов в секундах. Окно давности представляет собой интервал, открытый слева и закрытый справа. Также может быть дробным числом или строкой, содержащей число или длительность, например ’15s’ или ‘1m’. UInt32 или Float* или Decimal* или String

Аргументы

• timestamp — Временная метка образца. Может быть отдельным значением или массивом. UInt32 или DateTime или DateTime64 или Array(UInt32) или Array(DateTime) или Array(DateTime64)
• value — Значение временного ряда, соответствующее временной метке. Может быть отдельным значением или массивом. Float* или Array(Float*)
• samples — Образцы временного ряда, передаваемые в виде массива Tuple (timestamp, value), где элементы Tuple имеют указанные выше типы временной метки и значения. Используется как альтернатива передаче временных меток и значений двумя отдельными аргументами. Array(Tuple(T1, T2))

Возвращаемое значение

Возвращает медианное абсолютное отклонение значений на заданной сетке. Возвращаемый массив содержит по одному значению для каждой точки временной сетки. Если для какой-либо точки сетки в окне нет ни одного образца, значение равно NULL. Array(Nullable(Float64))

Примеры

Вычисление значений mad_over_time на сетке [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225]

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]                                                        │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Тот же запрос с аргументами-массивами

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]                                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘