下采样函数

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MST

对数据进行下采样，以可视化趋势，同时保留更少的数据点。下采样将一组值替换为一小得多的、能高度代表原始数据的集合。这对于绘图应用程序特别有用。

此组中的函数

警告

此函数组包含一些实验性函数。实验性函数在未来版本中可能会更改或移除。我们不建议在生产环境中使用它们。实验性函数标有 Experimental 标签。

asap_smooth: 使用 ASAP 平滑算法对时间序列进行下采样
gp_lttb: 实验性使用 Largest Triangle Three Buckets 方法对时间序列进行下采样，同时保留原始数据中的间隙
lttb: 使用 Largest Triangle Three Buckets 方法对时间序列进行下采样

函数详情

asap_smooth(
  ts TIMESTAMPTZ,
  value DOUBLE PRECISION,
  resolution INT
) RETURNS Timevector

使用 ASAP 平滑算法对数据进行下采样。该算法在最小化点之间的局部方差的同时，保留了输入数据的近似形状和较大趋势。

所需参数

名称	类型	描述
`ts`	`TIMESTAMPTZ`	每个数据点的时间戳
`value`	`DOUBLE PRECISION`	每个时间戳的值
`resolution`	`INT`	要返回的大致点数。决定了生成图表的水平分辨率。

列	类型	描述
`asap_smooth`	`Timevector`	一个对象，表示从起始时间开始以固定间隔出现的一系列值。可以使用 `unnest` 进行解包。有关更多信息，请参阅 timevectors 的文档。

示例

本示例使用一个名为 metrics 的表，其中包含 date 和 reading 列。这些列包含在很长一段时间内累积的测量值。本示例获取这些数据并提供一个大约 10 个点的平滑表示，但仍显示任何异常读数：


SET TIME ZONE 'UTC';
CREATE TABLE metrics(date TIMESTAMPTZ, reading DOUBLE PRECISION);
INSERT INTO metrics
SELECT
    '2020-1-1 UTC'::timestamptz + make_interval(hours=>foo),
    (5 + 5 * sin(foo / 12.0 * PI()))
    FROM generate_series(1,168) foo;

SELECT * FROM unnest(
  (SELECT asap_smooth(date, reading, 8)
    FROM metrics)
);


time                    |        value
------------------------+---------------------
2020-01-01 01:00:00+00  | 5.3664814565722665
2020-01-01 21:00:00+00  |  5.949469264090644
2020-01-02 17:00:00+00  |  5.582987807518377
2020-01-03 13:00:00+00  |  4.633518543427733
2020-01-04 09:00:00+00  |  4.050530735909357
2020-01-05 05:00:00+00  |  4.417012192481623
2020-01-06 01:00:00+00  |  5.366481456572268
2020-01-06 21:00:00+00  |  5.949469264090643

gp_lttb(
  ts TIMESTAMPTZ,
  value DOUBLE PRECISION,
  resolution INT
  [, gapsize INTERVAL]
) RETURNS Timevector

使用 Largest Triangle Three Buckets 算法对数据进行下采样，同时保留底层数据中的间隙。此方法是 LTTB 算法的特例。

所需参数

名称	类型	描述
`ts`	`TIMESTAMPTZ`	每个数据点的时间戳
`value`	`DOUBLE PRECISION`	每个时间戳的值
`resolution`	`INT`	要返回的大致点数。决定了生成图表的水平分辨率。

可选参数

名称	类型	描述
`gapsize`	`INTERVAL`	用于分隔输入的最小间隙大小

列	类型	描述
`gp_lttb`	`Timevector`	一个对象，表示从起始时间开始以固定间隔出现的一系列值。可以使用 `unnest` 进行解包。有关更多信息，请参阅 timevectors 的文档。

示例

本示例使用一个包含以正弦波形式生成的原始数据的表，并从数据中间移除了一天。您可以使用保留间隙的 LTTB 对数据进行下采样，同时保留缺失区域的边界


SET TIME ZONE 'UTC';
CREATE TABLE metrics(date TIMESTAMPTZ, reading DOUBLE PRECISION);
INSERT INTO metrics
SELECT
    '2020-1-1 UTC'::timestamptz + make_interval(hours=>foo),
    (5 + 5 * sin(foo / 24.0 * PI()))
    FROM generate_series(1,168) foo;
DELETE FROM metrics WHERE date BETWEEN '2020-1-4 UTC' AND '2020-1-5 UTC';

SELECT time, value
FROM unnest((
    SELECT toolkit_experimental.gp_lttb(date, reading, 8)
    FROM metrics))


time                   |             value
-----------------------+-------------------
2020-01-01 01:00:00+00 | 5.652630961100257
2020-01-02 12:00:00+00 |                 0
2020-01-03 23:00:00+00 | 5.652630961100255
2020-01-05 01:00:00+00 | 5.652630961100259
2020-01-05 13:00:00+00 | 9.957224306869051
2020-01-06 12:00:00+00 |                 0
2020-01-07 10:00:00+00 |  9.82962913144534
2020-01-08 00:00:00+00 | 5.000000000000004

lttb(
  ts TIMESTAMPTZ,
  value DOUBLE PRECISION,
  resolution INT
) RETURNS Timevector

使用 Largest Triangle Three Buckets 算法对数据进行下采样。该算法旨在保持下采样数据与原始数据集之间的视觉相似性。

所需参数

名称	类型	描述
`ts`	`TIMESTAMPTZ`	每个数据点的时间戳
`value`	`DOUBLE PRECISION`	每个时间戳的值
`resolution`	`INT`	要返回的大致点数。决定了生成图表的水平分辨率。

列	类型	描述
`lttb`	`Timevector`	一个对象，表示从起始时间开始以固定间隔出现的一系列值。可以使用 `unnest` 进行解包。有关更多信息，请参阅 timevectors 的文档。

示例

本示例使用一个包含以正弦波形式生成的原始数据的表。您可以使用 LTTB 大幅减少点数，同时仍能捕捉到数据中的峰值和谷值


SET TIME ZONE 'UTC';
CREATE TABLE metrics(date TIMESTAMPTZ, reading DOUBLE PRECISION);
INSERT INTO metrics
SELECT
    '2020-1-1 UTC'::timestamptz + make_interval(hours=>foo),
    (5 + 5 * sin(foo / 24.0 * PI()))
    FROM generate_series(1,168) foo;

SELECT time, value
FROM unnest((
    SELECT lttb(date, reading, 8)
    FROM metrics))


time                    |               value 
------------------------+---------------------
2020-01-01 01:00:00+00  |   5.652630961100257
2020-01-01 13:00:00+00  |   9.957224306869053
2020-01-02 11:00:00+00  | 0.04277569313094798
2020-01-03 11:00:00+00  |   9.957224306869051
2020-01-04 13:00:00+00  | 0.04277569313094709
2020-01-05 16:00:00+00  |   9.330127018922191
2020-01-06 20:00:00+00  |  2.4999999999999996
2020-01-08 00:00:00+00  |   5.000000000000004

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