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

Utilice las funciones de series temporales con el `stats` comando para analizar las métricas a lo largo de los intervalos de tiempo y calcular las tasas de cambio.


|  Función |  Tipo de resultado |  Description (Descripción) | 
| --- | --- | --- | 
| `rate(fieldName: NumericLogField, interval: Period)` | número | Calcula la tasa de cambio por intervalo de un campo numérico. | 
| `count_over_time(fieldName: LogField)` | número | Cuenta los eventos del registro por intervalo de tiempo. `by bin(interval)`Utilícelo con para configurar la ventana. | 
| `sum_over_time(fieldName: NumericLogField)` | número | Suma los valores de los campos por intervalo de tiempo. Utilice con `by bin(interval)` para configurar la ventana. | 
| `histogram(fieldName: NumericLogField, buckets: number)` | map | Coloca los valores de los campos numéricos en el número especificado de rangos de igual ancho y devuelve la distribución. | 

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

`offset`Utilícelo al final de una `stats ... by bin()` cláusula para desplazar los intervalos de las series temporales durante una duración específica. Esto permite realizar comparaciones con cambios temporales, como comparar las métricas actuales con las del mismo período de la hora o el día anteriores.

**Sintaxis**

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

**Ejemplos**

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

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