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> Fonction d’agrégation qui calcule une dérivée de type PromQL sur des données de séries temporelles, selon la grille spécifiée.

# timeSeriesDerivToGrid

<div id="timeSeriesDerivToGrid">
  ## timeSeriesDerivToGrid
</div>

Introduit dans : v25.6.0

Fonction d'agrégation qui prend en entrée des données de séries temporelles sous forme de paires horodatage-valeur et calcule une [dérivée de type PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#deriv) à partir de ces données sur une grille temporelle régulière définie par l'horodatage de début, l'horodatage de fin et le pas. Pour chaque point de la grille, les échantillons utilisés pour calculer `deriv` sont pris en compte dans la fenêtre temporelle spécifiée.

<Note>
  Cette fonction est expérimentale ; activez-la en définissant `allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function=true`.
</Note>

**Syntaxe**

```sql theme={null}
timeSeriesDerivToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)
```

**Paramètres**

* `start_timestamp` — Spécifie le début de la grille. - `end_timestamp` — Spécifie la fin de la grille. - `grid_step` — Spécifie le pas de la grille, en secondes. - `staleness` — Spécifie l’« ancienneté » maximale, en secondes, des échantillons pris en compte. La fenêtre d’ancienneté est un intervalle ouvert à gauche et fermé à droite.

**Arguments**

* `timestamp` — Horodatage de l’échantillon. Peut s’agir de valeurs individuelles ou de tableaux. - `value` — Valeur de la série temporelle correspondant à l’horodatage. Peut s’agir de valeurs individuelles ou de tableaux.

**Valeur renvoyée**

Valeurs `deriv` sur la grille spécifiée, sous la forme d’un `Array(Nullable(Float64))`. Le tableau renvoyé contient une valeur pour chaque point de la grille temporelle. La valeur est NULL s’il n’y a pas suffisamment d’échantillons dans la fenêtre pour calculer la dérivée pour un point donné de la grille.

**Exemples**

**Calculer les valeurs de dérivée sur la grille \[90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210]**

```sql title=Query theme={null}
WITH
    -- NOTE: the gap between 140 and 190 is to show how values are filled for ts = 150, 165, 180 according to window parameter
    [110, 120, 130, 140, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 4, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values, -- array of values corresponding to timestamps above
    90 AS start_ts,       -- start of timestamp grid
    90 + 120 AS end_ts,   -- end of timestamp grid
    15 AS step_seconds,   -- step of timestamp grid
    45 AS window_seconds  -- "staleness" window
SELECT timeSeriesDerivToGrid(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 title=Response theme={null}
┌─timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.1,0.11,0.15,NULL,NULL,0.15]                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**Même requête avec des arguments de type Array**

```sql title=Query theme={null}
WITH
    [110, 120, 130, 140, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 4, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values,
    90 AS start_ts,
    90 + 120 AS end_ts,
    15 AS step_seconds,
    45 AS window_seconds
SELECT timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);
```

```response title=Response theme={null}
┌─timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.1,0.11,0.15,NULL,NULL,0.15]                                                │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```