> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-trino-dialect.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Função de agregação que calcula uma previsão linear no estilo do PromQL sobre dados de séries temporais na grade especificada. # timeSeriesPredictLinearToGrid
## timeSeriesPredictLinearToGrid
Introduzida em: v25.6.0 Função de agregação que recebe dados de séries temporais como pares de timestamps e valores e calcula uma [previsão linear no estilo do PromQL](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/functions/#predict_linear), com um deslocamento de timestamp de previsão especificado, em uma grade temporal regular definida pelo timestamp inicial, pelo timestamp final e pelo passo. Para cada ponto da grade, são consideradas as amostras dentro da janela de tempo especificada para calcular `predict_linear`. Esta função é experimental. Para habilitá-la, defina `allow_experimental_time_series_aggregate_functions=true`. **Sintaxe** ```sql theme={null} timeSeriesPredictLinearToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness, predict_offset)(timestamp, value) ``` **Parâmetros** * `start_timestamp` — Especifica o início da grade. Quando recebe um argumento de timestamp `DateTime64`, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou texto de data e hora. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/pt-BR/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/pt-BR/reference/data-types/datetime64) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `end_timestamp` — Especifica o fim da grade. Quando recebe um argumento de timestamp `DateTime64`, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou texto de data e hora. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`DateTime`](/pt-BR/reference/data-types/datetime) ou [`DateTime64`](/pt-BR/reference/data-types/datetime64) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `grid_step` — Especifica o passo da grade em segundos. Quando recebe um argumento de timestamp `DateTime64`, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou uma duração como '15s' ou '1m'. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `staleness` — Especifica a defasagem máxima, em segundos, das amostras consideradas. A janela de defasagem é um intervalo aberto à esquerda e fechado à direita. Quando recebe um argumento de timestamp `DateTime64`, também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou uma duração como '15s' ou '1m'. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) * `predict_offset` — Especifica o número de segundos de deslocamento a adicionar ao instante da previsão. [`UInt32`](/pt-BR/reference/data-types/int-uint) ou [`Float*`](/pt-BR/reference/data-types/float) ou [`Decimal*`](/pt-BR/reference/data-types/decimal) ou [`String`](/pt-BR/reference/data-types/string) **Argumentos** * `timestamp` — Timestamp da amostra. Pode consistir em valores individuais ou arrays. - `value` — Valor da série temporal correspondente ao timestamp. Pode consistir em valores individuais ou arrays. **Valor retornado** Valores de `predict_linear` na grade especificada como um `Array(Nullable(Float64))`. O array retornado contém um valor para cada ponto da grade temporal. O valor é NULL se não houver amostras suficientes na janela para calcular o valor da taxa em determinado ponto da grade. **Exemplos** **Calcule valores de predict\_linear na grade \[90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210] com um deslocamento de 60 segundos** ```sql title=Query theme={null} SET allow_experimental_time_series_aggregate_functions = 1; 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 60 AS predict_offset -- prediction time offset SELECT timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(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} ┌─timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(timestamp, value)─┐ │ [NULL,NULL,1,9.166667,11.6,16.916666,NULL,NULL,16.5] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` **Mesma consulta com argumentos de array** ```sql title=Query theme={null} SET allow_experimental_time_series_aggregate_functions = 1; 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, 60 AS predict_offset SELECT timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(timestamps, values); ``` ```response title=Response theme={null} ┌─timeSeriesPredictLinearToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds, predict_offset)(timestamp, value)─┐ │ [NULL,NULL,1,9.166667,11.6,16.916666,NULL,NULL,16.5] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```