相关性函数 - Amazon Timestream
使用情况信息查询示例
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

相关性函数

对于两个长度相近的时间序列，相关性函数可提供相关系数，该系数揭示两个时间序列随时间推移的趋势关系。相关系数的范围为 -1.0 到 1.0。-1.0 表示两个时间序列以相同速率呈相反方向变化。而 1.0 则表示两个时间序列以相同速率呈相同方向变化。值为 0 两个时间序列之间不存在相关性。例如，如果油价上涨，某石油公司的股价随之上涨，则油价上涨趋势与该石油公司股价上涨趋势之间将呈现正相关系数。高正相关系数表明两种价格以相似的速率变化。同样，债券价格与债券收益率之间的相关系数为负值，表明这两个值随时间推移呈现相反的趋势。

Amazon Timestream 支持两种相关性函数的变体。本节提供 LiveAnalytics 关联函数的时间流的用法信息以及示例查询。

使用情况信息

函数 输出数据类型 说明

correlate_pearson(timeseries, timeseries)

double

计算两个 timeseries 的皮尔逊相关系数。时间序列必须具有相同的时间戳。

correlate_spearman(timeseries, timeseries)

double

计算两个 timeseries 的斯皮尔曼相关系数。时间序列必须具有相同的时间戳。

查询示例

WITH cte_1 AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, measure_value::double), 
        SEQUENCE(min(time), max(time), 10m)) AS result 
    FROM sample.DevOps 
    WHERE measure_name = 'cpu_utilization' 
    AND hostname = 'host-Hovjv' AND time > ago(1h) 
    GROUP BY hostname, measure_name
), 
cte_2 AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, measure_value::double), 
        SEQUENCE(min(time), max(time), 10m)) AS result 
    FROM sample.DevOps 
    WHERE measure_name = 'cpu_utilization' 
    AND hostname = 'host-Hovjv' AND time > ago(1h) 
    GROUP BY hostname, measure_name
) 
SELECT correlate_pearson(cte_1.result, cte_2.result) AS result 
FROM cte_1, cte_2