Amazon Timestream for LiveAnalytics に類似した機能をご希望の場合は Amazon Timestream for InfluxDB をご検討ください。リアルタイム分析に適した、シンプルなデータインジェストと 1 桁ミリ秒のクエリ応答時間を特徴としています。詳細については、[こちら](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)を参照してください。

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# filter 関数と reduce 関数
<a name="timeseries-specific-constructs.functions.filter-reduce"></a>

Amazon Timestream は、時系列データに対してフィルタリングを実行し、オペレーションを減らすための関数をサポートしています。このセクションでは、Timestream for LiveAnalytics における filter 関数と reduce 関数の使用状況の情報とサンプルクエリについて説明します。



## 使用状況の情報
<a name="w2aab7c59c13c13c23b7"></a>


| 関数 | 出力データ型 | 説明 | 
| --- | --- | --- | 
|  `filter(timeseries(T), function(T, Boolean))`  |  timeseries(T)  |  渡された `function` が `true` を返した値を使用して、入力時系列から時系列を作成します。  | 
|  `reduce(timeseries(T), initialState S, inputFunction(S, T, S), outputFunction(S, R))`  |  R  |  時系列から減らされた単一の値を返します。`inputFunction` は、各要素で時系列順に呼び出されます。inputFunction は、現在の要素に加えて、現在の状態 (最初は `initialState`) を取得し、新しい状態を返します。`outputFunction` が呼び出され、最終状態が結果値になります。`outputFunction` は恒等関数にすることができます。  | 

## クエリの例
<a name="w2aab7c59c13c13c23b9"></a>

**Example**  
測定値が 70 を超えるホストポイントとフィルターポイントの CPU 使用率の時系列を作成します。  

```
WITH time_series_view AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, ROUND(measure_value::double,2)), 
            SEQUENCE(ago(15m), ago(1m), 10s)) AS cpu_user
    FROM sample.DevOps
    WHERE hostname = 'host-Hovjv' and measure_name = 'cpu_utilization'
        AND time > ago(30m)
    GROUP BY hostname
)
SELECT FILTER(cpu_user, x -> x.value > 70.0) AS cpu_above_threshold
from time_series_view
```

**Example**  
ホストの CPU 使用率の時系列を作成し、測定値の二乗和を求めます。  

```
WITH time_series_view AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, ROUND(measure_value::double,2)), 
            SEQUENCE(ago(15m), ago(1m), 10s)) AS cpu_user
    FROM sample.DevOps
    WHERE hostname = 'host-Hovjv' and measure_name = 'cpu_utilization'
        AND time > ago(30m)
    GROUP BY hostname
)
SELECT REDUCE(cpu_user,
    DOUBLE '0.0',
    (s, x) -> x.value * x.value + s,
    s -> s)
from time_series_view
```

**Example**  
ホストの CPU 使用率の時系列を作成し、CPU しきい値を超えるサンプルの割合を求めます。  

```
WITH time_series_view AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, ROUND(measure_value::double,2)), 
            SEQUENCE(ago(15m), ago(1m), 10s)) AS cpu_user
    FROM sample.DevOps
    WHERE hostname = 'host-Hovjv' and measure_name = 'cpu_utilization'
        AND time > ago(30m)
    GROUP BY hostname
)
SELECT ROUND(
    REDUCE(cpu_user, 
      -- initial state 
      CAST(ROW(0, 0) AS ROW(count_high BIGINT, count_total BIGINT)),
      -- function to count the total points and points above a certain threshold
      (s, x) -> CAST(ROW(s.count_high + IF(x.value > 70.0, 1, 0), s.count_total + 1) AS ROW(count_high BIGINT, count_total BIGINT)),
      -- output function converting the counts to fraction above threshold
      s -> IF(s.count_total = 0, NULL, CAST(s.count_high AS DOUBLE) / s.count_total)), 
    4) AS fraction_cpu_above_threshold
from time_series_view
```