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更新时间：2025-10-20 GMT+08:00

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时序函数

DWS支持的时序计算函数参见表1。

表1 时序计算函数列表
时序计算函数	函数描述
delta(field numeric)	计算按照时间排序后两行之间的差值。
spread(field numeric)	计算某段时间内最大和最小值的差值。
mode() within group (order by value anyelement)	对给定的列，返回出现频率最高的值，如果多个值频率相同，返回这些值中最小的那个值。
value_of_percentile(column float, percentile float, compression float)	计算百分位。是percentile_cont的近似算法。
percentile_of_value(column float, percentilevalue float, compression float)	给定百分位，计算对应的值。是value_of_percentile的逆运算。
first(column1, column2)	通过比较分组内column2列的值，找到其中的最小值，输出对应column1列的值。
last(column1, column2)	通过比较分组内column2列的值，找到其中的最大值，输出对应column1列的值。

delta(field numeric)

描述：计算按照时间排序后两行之间的差值。该函数通常用于时序场景计算按照时间排序后相邻两行差值，用于流量，速度等指标监控。

参数说明：field，需要计算的列。

delta是一个窗口函数，需要与over窗口函数使用。且over中rows语句不会改变delta函数结果，比如，delta(value) over(order by time rows 1 preceding) 和 delta(value) over(order by time rows 3 preceding) 返回的结果是一致的。

示例：

      
           SELECT
     delta(value) over (rows 1 preceding)
FROM 
     (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 1),
             ('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 3),
             ('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 7))
     v(time,value) order by 1;
 delta 
-------
     0
     2
     4
(3 rows)

spread(field numeric)

描述：计算每个指标在分组内的增量，通常按照时间排序后计算。

参数说明：field，需要计算的列。

每个分组内如果少于2个元组，返回结果为0，不要和over窗口函数混用。

示例：

      
           SELECT
     time, SPREAD(value)
 FROM
     (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 1), ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 3),
             ('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 3), ('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 6),
             ('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 7), ('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 9))
     v(time,value) group by time order by time;
          time          | spread 
------------------------+--------
 2019-07-12 00:00:00+08 |      2
 2019-07-12 00:01:00+08 |      3
 2019-07-12 00:02:00+08 |      2
(3 rows)

mode() within group (order by value anyelement)

描述：对给定的列，返回出现频率最高的值，如果多个值频率相同，返回这些值中最小的那个值。

参数说明：value，查询列。

该函数需要与within group一起使用，无within group语句，会报错。该函数参数放在group的order by后面。
不能和over子句一起使用。

示例：

      
           SELECT
     mode() within group (order by value)
 FROM 
     (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 1),
             ('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 1),
             ('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 7))
     v(time,value);
 mode 
------
    1
(1 row)

value_of_percentile(column float, percentile float, compression float)

描述：对于给定的列按照从小到大的顺序返回百分位的近似值。是percentile_cont的近似结果，但是性能比percentile_cont好。

表2 参数说明
参数名	类型	描述
column	float	要计算百分位的列。
percentile	float	指定的百分位的值，取值范围[0，1]。
compression	float	指定的压缩系数，取值范围为[0，500]，默认值是300，这个值取值越大，函数计算过程占用内存越大，同时结果的精度也相对高。如果指定的值不在取值范围内，会按照300求解。

示例：

    
         SELECT value_of_percentile(values, 0.8, 0) from TABLE;

percentile_of_value(column float, percentilevalue float, compression float)

描述：对于给定的列按照从小到大的顺序返回百分位。是value_of_percentile的逆过程。

表3 参数说明
参数名	类型	描述
column	float	要计算百分位的列。
percentilevalue	float	指定该值，用于计算它所在的百分位。
compression	float	指定的压缩系数，取值范围为[0，500]，默认值是300，这个值取值越大，函数计算过程占用内存越大，同时结果的精度也相对高。如果指定的值不在取值范围内，会按照300求解。

示例：

    
         SELECT percentile_of_value(values, 80, 0) from TABLE;

first(column1, column2)

描述：聚合函数。通过比较分组内column2列的值，找到其中的最小值，输出对应column1列的值。

表4 参数说明
参数名	类型	描述
column1	bigint/text/double/numeric	最终的输出列。
column2	timestamp/timestamptz/numeric	比较列。

示例：样例数据参考time_fill()表达式中的表定义和数据。

求按照scope_name分组，每个分组内按照时间排序最靠前的idle的值：

     
          select first(idle, time_string) from dcs_cpu group by scope_name;
 first 
-------
     1
     3
(2 rows)

last(column1, column2)

描述：聚合函数。通过比较分组内column2列的值，找到其中的最大值，输出对应column1列的值。

表5 参数说明
参数名	类型	描述
column1	bigint/text/double/numeric	最终的输出列。
column2	timestamp/timestamptz/numeric	比较列。

示例：样例数据参考time_fill()表达式中的表定义和数据。

求按照scope_name分组，每个分组内按照时间排序最靠后的idle的值：

     
          select last(idle, time_string) from dcs_cpu group by scope_name;
 last 
------
    3
    2
(2 rows)

时序填充函数

DWS支持的时序填充函数参见表6。

表6 时序填充函数列表
时序填充表达式	描述
time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_last(agg_function(agg_column))	按照时间列排序后，补充缺失的时间数据信息（聚合以后的结果）用按照时间排序后的前值填充后值。
time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_first(agg_function(agg_column))	按照时间列排序后，补充缺失的时间数据信息（聚合以后的结果）用按照时间排序后的后值填充前值。
time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_avg(agg_function(agg_column))	按照时间列排序后，补充缺失的时间数据信息（聚合以后的结果）用按照时间排序后前后两者的值填充当前值。

time_fill函数需要作为聚合函数使用，group by需要引用自身计算结果，不支持与自身嵌套使用，不支持单条查询内多次调用，不支持作为下层计算节点使用，不支持与within group使用。
time_fill在使用时，必须与fill_avg、fill_first或者fill_last配合使用；或者与Agg函数组合使用。
time_fill必须出现在group by中，并且group by中只能出现这一列。
time_fill不支持出现在处理select后面的其他位置，比如where后面或其他关联条件中。
start时间戳的值必须小于finish时间戳的值，且两者间距需要大于window_width的值。
所有参数不支持空值，start和finish需为确定值。

表7 时序填充表达式的参数说明
参数名	类型	描述
interval	时间间隔类型：INTERVAL，最小单位是1秒。	按照时间分组的时间间隔。
time_column	时间类型，timestamp/timestamptz。	按照指定列做时间分组。
start_time	时间类型，timestamp/timestamptz。	分组的起始时间。
end_time	时间类型，timestamp/timestamptz。	分组的结束时间。
agg_function(agg_column)	指定Agg函数对指定列做聚合。比如max(col)。	对Agg的结果按照指定的填充方法填充。

time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_last(agg_function(agg_column))

描述：按照时间列排序后，用前值补充后值。

创建示例表dcs_cpu，并且插入数据。

     
          create table dcs_cpu(
idle real,
vcpu_num int,
node text,
scope_name text,
server_ip text,
iowait numeric,
time_string timestamp
)with (orientation=column) distribute by hash(node);
insert  into dcs_cpu VALUES(1.0,1,'node_a','scope_a','1.1.1.1',1.0,'2019-07-12 00:10:10');
insert  into dcs_cpu VALUES(2.0,2,'node_b','scope_a','1.1.1.2',2.0,'2019-07-12 00:12:10');
insert  into dcs_cpu VALUES(3.0,3,'node_c','scope_b','1.1.1.3',3.0,'2019-07-12 00:13:10');

以1min为单位，求分组内的均值。用前一时间段的值，填充后一时间段的值。

     
          select time_fill(interval '1 min',time_string,'2019-07-12 00:09:00','2019-07-12 00:14:00'), fill_last(avg(idle)) from dcs_cpu group by time_fill order by time_fill;
      time_fill      | fill_last 
---------------------+-----------
 2019-07-12 00:09:00 |          
 2019-07-12 00:10:00 |         1
 2019-07-12 00:11:00 |         1
 2019-07-12 00:12:00 |         2
 2019-07-12 00:13:00 |         3
 2019-07-12 00:14:00 |         3
(6 rows)

time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_first(agg_function(agg_column))

描述：按照时间列排序后，用后值补充前值。

示例：

以1min为单位，求分组内的均值。用后一时间段的值，填充前一时间段的值（样例数据参考time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_last(agg_function(agg_column))中的表定义和数据）。

     
          select time_fill(interval '1 min',time_string,'2019-07-12 00:09:00','2019-07-12 00:14:00'), fill_first(avg(idle)) from dcs_cpu group by time_fill order by time_fill;
      time_fill      | fill_first 
---------------------+------------
 2019-07-12 00:09:00 |          1
 2019-07-12 00:10:00 |          1
 2019-07-12 00:11:00 |          2
 2019-07-12 00:12:00 |          2
 2019-07-12 00:13:00 |          3
 2019-07-12 00:14:00 |           
(6 rows)

time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_avg(agg_function(agg_column))

描述：按照时间排序后，前后两者的值填充当前值。

示例：

以1min为单位，求分组内的平均值，用前后两个时间的加权平均值，填充当前值（样例数据参考time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_last(agg_function(agg_column))中的表定义和数据）。

     
          select time_fill(interval '1 min',time_string,'2019-07-12 00:09:00','2019-07-12 00:14:00'), fill_avg(avg(idle)) from dcs_cpu group by time_fill order by time_fill;
      time_fill      | fill_avg 
---------------------+----------
 2019-07-12 00:09:00 |        1
 2019-07-12 00:10:00 |        1
 2019-07-12 00:11:00 |      1.5
 2019-07-12 00:12:00 |        2
 2019-07-12 00:13:00 |        3
 2019-07-12 00:14:00 |        3
(6 rows)

父主题：函数和操作符

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