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# Time-series Funktionen
<a name="CWL_QuerySyntax-timeseries-functions"></a>

Verwenden Sie Zeitreihenfunktionen mit dem `stats` Befehl, um Metriken über Zeitfenster hinweg zu analysieren und Änderungsraten zu berechnen.


|  Funktion |  Ergebnistyp |  Description | 
| --- | --- | --- | 
| `rate(fieldName: NumericLogField, interval: Period)` | number | Berechnet die Änderungsrate pro Intervall für ein numerisches Feld. | 
| `count_over_time(fieldName: LogField)` | number | Zählt Protokollereignisse pro Zeitbereich. Verwenden Sie with`by bin(interval)`, um das Fenster festzulegen. | 
| `sum_over_time(fieldName: NumericLogField)` | number | Summiert die Feldwerte pro Zeitbereich. Verwenden Sie with`by bin(interval)`, um das Fenster festzulegen. | 
| `histogram(fieldName: NumericLogField, buckets: number)` | map | Ordnet numerische Feldwerte in die angegebene Anzahl von Bereichen gleicher Breite zu und gibt die Verteilung zurück. | 

## offset
<a name="CWL_QuerySyntax-timeseries-offset"></a>

Wird `offset` am Ende einer `stats ... by bin()` Klausel verwendet, um Zeitreihenabschnitte um eine bestimmte Dauer zu verschieben. Dies ermöglicht zeitversetzte Vergleiche, z. B. den Vergleich aktueller Metriken mit demselben Zeitraum in der vorherigen Stunde oder am Tag.

**Syntax**

```
stats <aggregation> by bin(<period>) offset <duration>
```

**Beispiele**

```
stats count(*) by bin(5m) offset 1h
```

```
stats avg(latency) by bin(1m) offset 1d
```