addMetrics

addMetrics(engine, newMetrics, newMetricsSchema, [windowSize], [fill])

别名：extendMetrics

engine 是流数据引擎，即 createTimeSeriesEngine 等函数返回的抽象表对象。请注意，暂不支持 createAnomalyDetectionEngine 和 createReactiveStateEngine 引擎。

newMetrics 是元代码，表示流数据引擎增加的计算指标。可以是一个或多个表达式、系统内置或用户自定义函数，也可以是一个常量标量/向量。当指定为常量向量时，对应的输出列应该设置为数组向量类型。

newMetricsSchema 是表对象，指定新增的计算指标在输出表中的列名和数据类型。

windowSize 是一个正整数，表示新增指标的计算窗口长度。仅适用于时间序列引擎，且必须为已指定的窗口长度之一。若未指定，默认值为第一个已指定的窗口长度。

动态增加流数据引擎的计算指标。

使用流数据时间序列引擎计算 sum(x) 指标。

share streamTable(10000:0,`time`id`x, [TIMESTAMP,SYMBOL,INT]) as t
output1 = table(10000:0, `time`sum_x, [TIMESTAMP,INT])
agg1 = createTimeSeriesEngine(name=`agg1, windowSize=100, step=50, metrics=<sum(x)>, dummyTable=t, outputTable=output1, timeColumn=`time)
subscribeTable(tableName="t", actionName="agg1", offset=0, handler=append!{agg1}, msgAsTable=true)
n=500
time=2019.01.01T00:00:00.000+(1..n)
id=take(`ABC`DEF, n)
x=1..n
insert into t values(time, id, x);
select * from output1;

给时间序列引擎增加 avg(x) 指标，该指标在输出表中的名称为 avg_x，数据类型为 DOUBLE。

newMetricsSchema= table(1:0, [`avg_x], [DOUBLE])
addMetrics(agg1, <avg(x)>, newMetricsSchema);
n=300
time=2019.01.01T00:00:00.500+(1..n)
id=take(`ABC`DEF, n)
x=500+1..n
insert into t values(time, id, x);
select * from output1;