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> Función de agregación que calcula una derivada similar a PromQL sobre datos de series temporales en la cuadrícula especificada.

# timeSeriesDerivToGrid

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

Introducido en: v25.6.0

Función de agregación que toma datos de series temporales como pares de marcas de tiempo y valores, y calcula una [derivada similar a PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#deriv) a partir de estos datos sobre una cuadrícula temporal regular descrita por la marca de tiempo inicial, la marca de tiempo final y el paso. Para cada punto de la cuadrícula, las muestras para calcular `deriv` se toman dentro de la ventana temporal especificada.

<Note>
  Esta función es experimental; actívala estableciendo `allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function=true`.
</Note>

**Sintaxis**

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

**Parámetros**

* `start_timestamp` — Especifica el inicio de la cuadrícula. - `end_timestamp` — Especifica el final de la cuadrícula. - `grid_step` — Especifica el paso de la cuadrícula en segundos. - `staleness` — Especifica la máxima "antigüedad" en segundos de las muestras consideradas. La ventana de antigüedad es un intervalo abierto por la izquierda y cerrado por la derecha.

**Argumentos**

* `timestamp` — Timestamp de la muestra. Puede ser un valor individual o un array. - `value` — Valor de la serie temporal correspondiente al timestamp. Puede ser un valor individual o un array.

**Valor devuelto**

Valores `deriv` en la cuadrícula especificada como un `Array(Nullable(Float64))`. El array devuelto contiene un valor para cada punto de la cuadrícula temporal. El valor es NULL si no hay suficientes muestras dentro de la ventana para calcular el valor de la derivada para un punto concreto de la cuadrícula.

**Ejemplos**

**Calcular los valores de la derivada en la cuadrícula \[90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210]**

```sql title=Query theme={null}
WITH
    -- NOTA: el intervalo entre 140 y 190 muestra cómo se rellenan los valores para ts = 150, 165, 180 según el parámetro window
    [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 de valores correspondientes a los timestamps anteriores
    90 AS start_ts,       -- inicio de la cuadrícula de timestamps
    90 + 120 AS end_ts,   -- fin de la cuadrícula de timestamps
    15 AS step_seconds,   -- paso de la cuadrícula de timestamps
    45 AS window_seconds  -- ventana de "staleness"
SELECT timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)
FROM
(
    -- Esta subconsulta convierte arrays de timestamps y valores en filas de `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]                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**La misma consulta con argumentos de tipo 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]                                                │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```