Функции временных рядов

В RQL доступны специализированные функции для анализа и обработки данных временных рядов. Эти функции обеспечивают возможности для обнаружения выбросов, определения периодичности и декомпозиции временных рядов на составляющие, такие, как сезонность и тренд.

Набор поддерживаемых функций RQL и их поведение зависят от версии установленного ClickHouse. Если функция не поддерживается в используемой версии ClickHouse, она также не будет доступна в RQL.

Ознакомиться с актуальным списком функций и их поведением можно в официальной документации ClickHouse.

Обратите внимание, что для функций в официальной документации ClickHouse может быть указана версия, в которой эти функции были введены. Это позволит определить, доступна ли рассматриваемая функция в вашей версии ClickHouse.

Функции временных рядов
Функция	Описание
`seriesDecomposeSTL(series, period)`	Декомпозиция временного ряда на сезонную, трендовую и остаточную компоненты с использованием STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess). Принимает массив числовых значений `series` и положительное целое число `period`, указывающее период временного ряда. Количество точек данных в `series` должно быть как минимум в два раза больше значения `period`. Возвращает массив из четырех массивов, где первый массив содержит сезонную компоненту, второй — трендовую компоненту, третий — остаточную компоненту, а четвертый — базовую компоненту в виде суммы сезонной и трендовой компонент.
`seriesOutliersDetectTukey(series[, min_percentile, max_percentile, K])`	Обнаруживает выбросы во временном ряду методом Тьюки. Анализирует значения массива `series`, используя процентиль `min_percentile` как нижнюю границу межквартильного размаха, процентиль `max_percentile` как верхнюю границу межквартильного размаха и коэффициент `K` для определения границ выбросов. Если параметры `min_percentile`, `max_percentile` и `K` не указаны, используются значения `0.25`, `0.75` и `1.5` соответственно. Возвращает массив оценок аномальности для каждого элемента ряда.
`seriesPeriodDetectFFT(series)`	Определяет наиболее вероятный период временного ряда с помощью быстрого преобразования Фурье. Анализирует значения массива `series` и возвращает длину обнаруженного периода в количестве элементов ряда.
`timeSeriesFromGrid(start_timestamp, end_timestamp, step, values)`	Преобразует значения регулярной временной сетки в массив точек временного ряда. Формирует временные метки начиная с `start_timestamp` и заканчивая `end_timestamp` с шагом `step` секунд и сопоставляет их значениям из массива `values`. Возвращает массив кортежей `(timestamp, value)`.
`timeSeriesIdToTags(id)`	Возвращает теги, связанные с идентификатором временного ряда `id`. Результатом является массив пар `(tag_name, tag_value)`.
`timeSeriesRange(start_timestamp, end_timestamp, step)`	Генерирует массив временных меток начиная с `start_timestamp` и заканчивая `end_timestamp` с интервалом `step` секунд между соседними элементами.
`timeSeriesStoreTags(id, tags[, metric_name_tag, metric_name])`	Сохраняет набор тегов `tags` для идентификатора временного ряда `id`. Если указаны параметры `metric_name_tag` и `metric_name`, дополнительно сохраняет информацию о теге метрики и ее имени. Возвращает идентификатор временного ряда с сохраненными тегами.

Была ли полезна эта страница?

Обратная связь