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Haojun Liao 2024-11-14 14:51:25 +08:00 committed by GitHub
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docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/index.md
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@ -5,12 +5,13 @@ description: 异常检测算法
import ad from '../pic/anomaly-detection.png'; import ad from '../pic/anomaly-detection.png';
时序数据异常检测，在TDengine 查询处理中以异常窗口的形式服务。因此，可以将异常检测获得的窗口视为一种特殊的**事件窗口**，区别在于异常窗口的触发条件和结束条件不是用户指定，而是检测算法自动识别。因此，可以应用在事件窗口上的函数均可应用在异常窗口中。由于异常检测结果是一个时间窗口，因此调用异常检测的方式也与使用事件窗口的方式相同，在 `WHERE` 子句中使用 `ANOMALY_WINDOW` 关键词即可调用时序数据异常检测服务，同时窗口伪列（`_WSTART`, `_WEND`, `_WDURATION`）也能够像其他窗口函数一样使用。例如： TDengine 中定义了异常（状态）窗口来提供异常检测服务。异常窗口可以视为一种特殊的**事件窗口（Event Window）**，即异常检测算法确定的连续异常时间序列数据所在的时间窗口。与普通事件窗口区别在于——时间窗口的起始时间和结束时间均是分析算法识别确定，不是用户给定的表达式进行判定。因此，在 `WHERE` 子句中使用 `ANOMALY_WINDOW` 关键词即可调用时序数据异常检测服务，同时窗口伪列（`_WSTART`, `_WEND`, `_WDURATION`）也能够像其他时间窗口一样用于描述异常窗口的起始时间(`_WSTART`)、结束时间(`_WEND`)、持续时间(`_WDURATION`)。例如：
```SQL ```SQL
SELECT _wstart, _wend, SUM(i32) --- 使用异常检测算法 IQR 对输入列 col_val 进行异常检测。同时输出异常窗口的起始时间、结束时间、以及异常窗口内 col 列的和。
SELECT _wstart, _wend, SUM(col)
FROM foo FROM foo
ANOMALY_WINDOW(i32, "algo=iqr"); ANOMALY_WINDOW(col_val, "algo=iqr");
``` ```
如下图所示，Anode 将返回时序数据异常窗口 $[10:51:30, 10:53:40]$ 如下图所示，Anode 将返回时序数据异常窗口 $[10:51:30, 10:53:40]$
@ -40,12 +41,8 @@ algo=expr1
|参数|含义|默认值| |参数|含义|默认值|
|---|---|---| |---|---|---|
|algo|异常检测调用的算法|iqr| |algo|异常检测调用的算法|iqr|
|wncheck|对输入数据列是否进行白噪声检查|取值为 0 或者 1，默认值为 1，表示进行白噪声检查| |wncheck|对输入数据列是否进行白噪声检查，取值为0或1|1|
异常检测的返回结果以窗口形式呈现，因此窗口查询相关的伪列在这种场景下仍然可用。可用的伪列如下：
1. `_WSTART`： 异常窗口开始时间戳
2. `_WEND`：异常窗口结束时间戳
3. `_WDURATION`：异常窗口持续时间
**示例** **示例**
```SQL ```SQL
@ -58,9 +55,7 @@ ANOMALY_WINDOW(i32, "algo=iqr");
SELECT _wstart, _wend, SUM(i32) SELECT _wstart, _wend, SUM(i32)
FROM foo FROM foo
ANOMALY_WINDOW(i32, "algo=ksigma,k=2"); ANOMALY_WINDOW(i32, "algo=ksigma,k=2");
```
```
taos> SELECT _wstart, _wend, count(*) FROM ai.atb ANOMAYL_WINDOW(i32); taos> SELECT _wstart, _wend, count(*) FROM ai.atb ANOMAYL_WINDOW(i32);
_wstart | _wend | count(*) | _wstart | _wend | count(*) |
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