timeSeriesLastTwoSamples

Агрегатная функция, которая принимает данные временного ряда в виде пар меток времени и значений и хранит не более чем 2 последних измерений.

Аргументы:

• timestamp — метка времени измерения
• value — значение временного ряда, соответствующее timestamp
  Также можно передавать несколько измерений (метки времени и значения) в виде массивов одинакового размера.

Возвращаемое значение:
Tuple(Array(DateTime), Array(Float64)) — пара массивов одинаковой длины (от 0 до 2 элементов). Первый массив содержит метки времени выборок временного ряда, второй массив содержит соответствующие значения временного ряда.

Пример:
Эта агрегатная функция предназначена для использования с материализованным представлением и агрегированной таблицей, которые хранят ресемплированные данные временных рядов для временных меток, выровненных по сетке (grid-aligned). Рассмотрим следующую таблицу с сырыми данными и таблицу для хранения ресемплированных данных:

-- Таблица для необработанных данных
CREATE TABLE t_raw_timeseries
(
    metric_id UInt64,
    timestamp DateTime64(3, 'UTC') CODEC(DoubleDelta, ZSTD),
    value Float64 CODEC(DoubleDelta)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (metric_id, timestamp);

-- Таблица с данными, пересэмплированными с более крупным временным шагом (15 с)
CREATE TABLE t_resampled_timeseries_15_sec
(
    metric_id UInt64,
    grid_timestamp DateTime('UTC') CODEC(DoubleDelta, ZSTD), -- Метка времени, выровненная с шагом 15 секунд
    samples AggregateFunction(timeSeriesLastTwoSamples, DateTime64(3, 'UTC'), Float64)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY (metric_id, grid_timestamp);

-- Материализованное представление (MV) для заполнения пересэмплированной таблицы
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_resampled_timeseries TO t_resampled_timeseries_15_sec
(
    metric_id UInt64,
    grid_timestamp DateTime('UTC') CODEC(DoubleDelta, ZSTD),
    samples AggregateFunction(timeSeriesLastTwoSamples, DateTime64(3, 'UTC'), Float64)
)
AS SELECT
    metric_id,
    ceil(toUnixTimestamp(timestamp + interval 999 millisecond) / 15, 0) * 15 AS grid_timestamp,   -- Округлить метку времени до следующей временной точки сетки
    initializeAggregation('timeSeriesLastTwoSamplesState', timestamp, value) AS samples
FROM t_raw_timeseries
ORDER BY metric_id, grid_timestamp;

Вставьте немного тестовых данных и прочитайте данные за период между '2024-12-12 12:00:12' и '2024-12-12 12:00:30'

-- Вставим немного данных
INSERT INTO t_raw_timeseries(metric_id, timestamp, value) SELECT number%10 AS metric_id, '2024-12-12 12:00:00'::DateTime64(3, 'UTC') + interval ((number/10)%100)*900 millisecond as timestamp, number%3+number%29 AS value FROM numbers(1000);

-- Проверим сырые данные
SELECT *
FROM t_raw_timeseries
WHERE metric_id = 3 AND timestamp BETWEEN '2024-12-12 12:00:12' AND '2024-12-12 12:00:31'
ORDER BY metric_id, timestamp;

3    2024-12-12 12:00:12.870    29
3    2024-12-12 12:00:13.770    8
3    2024-12-12 12:00:14.670    19
3    2024-12-12 12:00:15.570    30
3    2024-12-12 12:00:16.470    9
3    2024-12-12 12:00:17.370    20
3    2024-12-12 12:00:18.270    2
3    2024-12-12 12:00:19.170    10
3    2024-12-12 12:00:20.070    21
3    2024-12-12 12:00:20.970    3
3    2024-12-12 12:00:21.870    11
3    2024-12-12 12:00:22.770    22
3    2024-12-12 12:00:23.670    4
3    2024-12-12 12:00:24.570    12
3    2024-12-12 12:00:25.470    23
3    2024-12-12 12:00:26.370    5
3    2024-12-12 12:00:27.270    13
3    2024-12-12 12:00:28.170    24
3    2024-12-12 12:00:29.069    6
3    2024-12-12 12:00:29.969    14
3    2024-12-12 12:00:30.869    25

Выполните запрос двух последних записей с метками времени '2024-12-12 12:00:15' и '2024-12-12 12:00:30':

-- Проверьте ресемплированные данные
SELECT metric_id, grid_timestamp, (finalizeAggregation(samples).1 as timestamp, finalizeAggregation(samples).2 as value) 
FROM t_resampled_timeseries_15_sec
WHERE metric_id = 3 AND grid_timestamp BETWEEN '2024-12-12 12:00:15' AND '2024-12-12 12:00:30'
ORDER BY metric_id, grid_timestamp;

3    2024-12-12 12:00:15    (['2024-12-12 12:00:14.670','2024-12-12 12:00:13.770'],[19,8])
3    2024-12-12 12:00:30    (['2024-12-12 12:00:29.969','2024-12-12 12:00:29.069'],[14,6])

Агрегированная таблица хранит только два последних значения для каждой 15‑секундной выровненной отметки времени. Это позволяет вычислять PromQL‑подобные irate и idelta, считывая значительно меньше данных, чем хранится в сырой таблице.

-- Вычислить idelta и irate по сырым данным
WITH
    '2024-12-12 12:00:15'::DateTime64(3,'UTC') AS start_ts,       -- начало сетки временных меток
    start_ts + INTERVAL 60 SECOND AS end_ts,   -- конец сетки временных меток
    15 AS step_seconds,   -- шаг сетки временных меток
    45 AS window_seconds  -- окно устаревания данных
SELECT
    metric_id,
    timeSeriesInstantDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value),
    timeSeriesInstantRateToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)
FROM t_raw_timeseries
WHERE metric_id = 3 AND timestamp BETWEEN start_ts - interval window_seconds seconds AND end_ts
GROUP BY metric_id;

3    [11,8,-18,8,11]    [12.222222222222221,8.88888888888889,1.1111111111111112,8.88888888888889,12.222222222222221]

-- Вычислить idelta и irate из пересемплированных данных
WITH
    '2024-12-12 12:00:15'::DateTime64(3,'UTC') AS start_ts,       -- начало временной сетки
    start_ts + INTERVAL 60 SECOND AS end_ts,   -- конец временной сетки
    15 AS step_seconds,   -- шаг временной сетки
    45 AS window_seconds  -- окно «устаревания» данных
SELECT
    metric_id,
    timeSeriesInstantDeltaToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values),
    timeSeriesInstantRateToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)
FROM (
    SELECT
        metric_id,
        finalizeAggregation(samples).1 AS timestamps,
        finalizeAggregation(samples).2 AS values
    FROM t_resampled_timeseries_15_sec
    WHERE metric_id = 3 AND grid_timestamp BETWEEN start_ts - interval window_seconds seconds AND end_ts
)
GROUP BY metric_id;

3    [11,8,-18,8,11]    [12.222222222222221,8.88888888888889,1.1111111111111112,8.88888888888889,12.222222222222221]

Примечание

Эта функция экспериментальная; включите её, установив allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function=true.