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Completeness
函数简介
本函数用于计算时间序列的完整性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的完整性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的完整性。
函数名： COMPLETENESS
输入序列： 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE。
参数：
window：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是’ms’（毫秒）、’s’（秒）、’m’（分钟）、’h’（小时）和’d’（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。downtime：完整性计算是否考虑停机异常。它的取值为 ‘true’ 或 ‘false’，默认值为 ‘true’. 在考虑停机异常时，长时间的数据缺失将被视作停机，不对完整性产生影响。
输出序列： 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].
提示： 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行完整性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。
使用示例
参数缺省
在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算完整性。
输入序列：
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select completeness(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
输出序列：
1. +-----------------------------+-----------------------------+
2. | Time|completeness(root.test.d1.s1)|
3. +-----------------------------+-----------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.875|
5. +-----------------------------+-----------------------------+
指定窗口大小
在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算完整性。
输入序列:
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 130.0|
20. |2020-01-01T00:00:34.000+08:00| 132.0|
21. |2020-01-01T00:00:36.000+08:00| 134.0|
22. |2020-01-01T00:00:38.000+08:00| 136.0|
23. |2020-01-01T00:00:40.000+08:00| 138.0|
24. |2020-01-01T00:00:42.000+08:00| 140.0|
25. |2020-01-01T00:00:44.000+08:00| 142.0|
26. |2020-01-01T00:00:46.000+08:00| 144.0|
27. |2020-01-01T00:00:48.000+08:00| 146.0|
28. |2020-01-01T00:00:50.000+08:00| 148.0|
29. |2020-01-01T00:00:52.000+08:00| 150.0|
30. |2020-01-01T00:00:54.000+08:00| 152.0|
31. |2020-01-01T00:00:56.000+08:00| 154.0|
32. |2020-01-01T00:00:58.000+08:00| 156.0|
33. |2020-01-01T00:01:00.000+08:00| 158.0|
34. +-----------------------------+---------------+
用于查询的 SQL 语句：
1. select completeness(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
输出序列：
1. +-----------------------------+--------------------------------------------+
2. | Time|completeness(root.test.d1.s1, "window"="15")|
3. +-----------------------------+--------------------------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.875|
5. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 1.0|
6. +-----------------------------+--------------------------------------------+
Consistency
函数简介
本函数用于计算时间序列的一致性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的一致性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的时效性。
函数名： CONSISTENCY
输入序列： 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE
参数：
window：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是 ‘ms’（毫秒）、’s’（秒）、’m’（分钟）、’h’（小时）和’d’（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。
输出序列： 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].
提示： 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行一致性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。
使用示例
参数缺省
在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算一致性。
输入序列：
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select consistency(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
输出序列：
1. +-----------------------------+----------------------------+
2. | Time|consistency(root.test.d1.s1)|
3. +-----------------------------+----------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.9333333333333333|
5. +-----------------------------+----------------------------+
指定窗口大小
在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算一致性。
输入序列:
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 130.0|
20. |2020-01-01T00:00:34.000+08:00| 132.0|
21. |2020-01-01T00:00:36.000+08:00| 134.0|
22. |2020-01-01T00:00:38.000+08:00| 136.0|
23. |2020-01-01T00:00:40.000+08:00| 138.0|
24. |2020-01-01T00:00:42.000+08:00| 140.0|
25. |2020-01-01T00:00:44.000+08:00| 142.0|
26. |2020-01-01T00:00:46.000+08:00| 144.0|
27. |2020-01-01T00:00:48.000+08:00| 146.0|
28. |2020-01-01T00:00:50.000+08:00| 148.0|
29. |2020-01-01T00:00:52.000+08:00| 150.0|
30. |2020-01-01T00:00:54.000+08:00| 152.0|
31. |2020-01-01T00:00:56.000+08:00| 154.0|
32. |2020-01-01T00:00:58.000+08:00| 156.0|
33. |2020-01-01T00:01:00.000+08:00| 158.0|
34. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select consistency(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
输出序列：
1. +-----------------------------+-------------------------------------------+
2. | Time|consistency(root.test.d1.s1, "window"="15")|
3. +-----------------------------+-------------------------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.9333333333333333|
5. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 1.0|
6. +-----------------------------+-------------------------------------------+
Timeliness
函数简介
本函数用于计算时间序列的时效性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的时效性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的时效性。
函数名： TIMELINESS
输入序列： 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE
参数：
window：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是 ‘ms’（毫秒）、’s’（秒）、’m’（分钟）、’h’（小时）和’d’（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。
输出序列： 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].
提示： 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行时效性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。
使用示例
参数缺省
在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算时效性。
输入序列：
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select timeliness(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
输出序列：
1. +-----------------------------+---------------------------+
2. | Time|timeliness(root.test.d1.s1)|
3. +-----------------------------+---------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.9333333333333333|
5. +-----------------------------+---------------------------+
指定窗口大小
在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算时效性。
输入序列:
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 130.0|
20. |2020-01-01T00:00:34.000+08:00| 132.0|
21. |2020-01-01T00:00:36.000+08:00| 134.0|
22. |2020-01-01T00:00:38.000+08:00| 136.0|
23. |2020-01-01T00:00:40.000+08:00| 138.0|
24. |2020-01-01T00:00:42.000+08:00| 140.0|
25. |2020-01-01T00:00:44.000+08:00| 142.0|
26. |2020-01-01T00:00:46.000+08:00| 144.0|
27. |2020-01-01T00:00:48.000+08:00| 146.0|
28. |2020-01-01T00:00:50.000+08:00| 148.0|
29. |2020-01-01T00:00:52.000+08:00| 150.0|
30. |2020-01-01T00:00:54.000+08:00| 152.0|
31. |2020-01-01T00:00:56.000+08:00| 154.0|
32. |2020-01-01T00:00:58.000+08:00| 156.0|
33. |2020-01-01T00:01:00.000+08:00| 158.0|
34. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select timeliness(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
输出序列：
1. +-----------------------------+------------------------------------------+
2. | Time|timeliness(root.test.d1.s1, "window"="15")|
3. +-----------------------------+------------------------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.9333333333333333|
5. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 1.0|
6. +-----------------------------+------------------------------------------+
Validity
函数简介
本函数用于计算时间序列的有效性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的有效性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的有效性。
函数名： VALIDITY
输入序列： 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE
参数：
window：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是 ‘ms’（毫秒）、’s’（秒）、’m’（分钟）、’h’（小时）和’d’（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。
输出序列： 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].
提示： 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行有效性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。
使用示例
参数缺省
在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算有效性。
输入序列：
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select validity(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
输出序列：
1. +-----------------------------+-------------------------+
2. | Time|validity(root.test.d1.s1)|
3. +-----------------------------+-------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.8833333333333333|
5. +-----------------------------+-------------------------+
指定窗口大小
在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算有效性。
输入序列:
1. +-----------------------------+---------------+
2. | Time|root.test.d1.s1|
3. +-----------------------------+---------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0|
5. |2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0|
6. |2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0|
7. |2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0|
8. |2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0|
9. |2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0|
10. |2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0|
11. |2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0|
12. |2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0|
13. |2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0|
14. |2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0|
15. |2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0|
16. |2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0|
17. |2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0|
18. |2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|
19. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 130.0|
20. |2020-01-01T00:00:34.000+08:00| 132.0|
21. |2020-01-01T00:00:36.000+08:00| 134.0|
22. |2020-01-01T00:00:38.000+08:00| 136.0|
23. |2020-01-01T00:00:40.000+08:00| 138.0|
24. |2020-01-01T00:00:42.000+08:00| 140.0|
25. |2020-01-01T00:00:44.000+08:00| 142.0|
26. |2020-01-01T00:00:46.000+08:00| 144.0|
27. |2020-01-01T00:00:48.000+08:00| 146.0|
28. |2020-01-01T00:00:50.000+08:00| 148.0|
29. |2020-01-01T00:00:52.000+08:00| 150.0|
30. |2020-01-01T00:00:54.000+08:00| 152.0|
31. |2020-01-01T00:00:56.000+08:00| 154.0|
32. |2020-01-01T00:00:58.000+08:00| 156.0|
33. |2020-01-01T00:01:00.000+08:00| 158.0|
34. +-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
1. select validity(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
输出序列：
1. +-----------------------------+----------------------------------------+
2. | Time|validity(root.test.d1.s1, "window"="15")|
3. +-----------------------------+----------------------------------------+
4. |2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 0.8833333333333333|
5. |2020-01-01T00:00:32.000+08:00| 1.0|
6. +-----------------------------+----------------------------------------+
Accuracy
函数简介
本函数基于主数据计算原始时间序列的准确性。
函数名：Accuracy
输入序列： 支持多个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE。
参数：
omega：算法窗口大小，非负整数（单位为毫秒）， 在缺省情况下，算法根据不同时间差下的两个元组距离自动估计该参数。eta：算法距离阈值，正数， 在缺省情况下，算法根据窗口中元组的距离分布自动估计该参数。k：主数据中的近邻数量，正整数， 在缺省情况下，算法根据主数据中的k个近邻的元组距离自动估计该参数。
输出序列：输出单个值，类型为DOUBLE，值的范围为[0,1]。
使用示例
输入序列：
1. +-----------------------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
2. | Time|root.test.t1|root.test.t2|root.test.t3|root.test.m1|root.test.m2|root.test.m3|
3. +-----------------------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
4. |2021-07-01T12:00:01.000+08:00| 1704| 1154.55| 0.195| 1704| 1154.55| 0.195|
5. |2021-07-01T12:00:02.000+08:00| 1702| 1152.30| 0.193| 1702| 1152.30| 0.193|
6. |2021-07-01T12:00:03.000+08:00| 1702| 1148.65| 0.192| 1702| 1148.65| 0.192|
7. |2021-07-01T12:00:04.000+08:00| 1701| 1145.20| 0.194| 1701| 1145.20| 0.194|
8. |2021-07-01T12:00:07.000+08:00| 1703| 1150.55| 0.195| 1703| 1150.55| 0.195|
9. |2021-07-01T12:00:08.000+08:00| 1694| 1151.55| 0.193| 1704| 1151.55| 0.193|
10. |2021-07-01T12:01:09.000+08:00| 1705| 1153.55| 0.194| 1705| 1153.55| 0.194|
11. |2021-07-01T12:01:10.000+08:00| 1706| 1152.30| 0.190| 1706| 1152.30| 0.190|
12. +-----------------------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
用于查询的 SQL 语句：
1. select Accuracy(t1,t2,t3,m1,m2,m3) from root.test
输出序列：
1. +-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------+
2. | Time|Accuracy(root.test.t1,root.test.t2,root.test.t3,root.test.m1,root.test.m2,root.test.m3)|
3. +-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------+
4. |2021-07-01T12:00:01.000+08:00| 0.875|
5. +-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------+
