968
правок
Изменения
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Рассмотрим пример: вычисления Вычисление среднего в окне avgWin. За каждый полный период с начала текущих суток в хранилище будет записан один интервал значений, равный среднему значению временного ряда, для которого функция рассчитывается. На примере видно, что применение оконной функции не виляет на точность результата.
KPI
,==5==
Для уменьшения избыточности хранимых данных и ускорения запросов, для агрегирующих функций, могут быть использованы оконные функции. Окно – набор строк, в рамках которого происходит вычисление. У оконной функции необходимо указать 2 параметра – выражение для временного ряда и период вычисления в минутах. Можно понижать размерность исходных данных, сохраняя точность запросов в пределах размера окна, поскольку значения агрегирующих функций одинаковы как для исходного ряда, так и для прореженного.
{| class="wikitable"
|}
Рассмотрим пример, «xload» – базовый показатель, индикатор нагрузки на ось, с периодом дискретизации до 1 измерения в секунду. Требуется определить суммарное время повышенной нагрузки на ось (>95) с точностью до 10 минут.
Решение:
Контекст без применения оконной функции может быть реализован следующим образом
[[File:Win_1.png | 700px]]
Зададим расчетный показатель «xloadWindow», вычисляемый по функции «avgWin(xload>95, 10)» и основной расчетный показатель «overload2», вычисляемый по функции «sum(xloadWindow)».
Объем хранимых данных и время запросов для overload уменьшаются в 600 раз по сравнению с исходным контекстом.
[[File:Win_2.png | 700px]]
Подробнее процесс создания РП описан ниже
