数据结构为每个桶维护单个值。相同桶的新值将覆盖之前的值。

支持的运算

• 初始化
• 插入新值
• 迭代
• 边界获取
• 使用自定义的AGGREGATION_MS（预期AGGREGATION_MS >> BUCKET_SIZE_MS）进行聚合）
  • 聚合最小值
  • 聚合最大值
  • 聚合平均值
  • 自定义Fn(&Vec<f64>) -> f64

安装

cargo install datastreams-rs

使用方法

const HISTORY_SIZE: usize = 10;
const BUCKET_SIZE_MS: u64 = 1_000;
const INITIAL_TS: u64 = 1_714_321_497_981;

fn main() {
    let mut data_stream: DataStream = create_data_stream(INITIAL_TS, HISTORY_SIZE, BUCKET_SIZE_MS);

    // insert new values
    data_stream.add_value(INITIAL_TS + 0 * BUCKET_SIZE_MS, 1f64);
    data_stream.add_value(INITIAL_TS + 1 * BUCKET_SIZE_MS, 2f64);
    data_stream.add_value(INITIAL_TS + 2 * BUCKET_SIZE_MS, 2f64);
    data_stream.add_value(INITIAL_TS + 3 * BUCKET_SIZE_MS, 2f64);

    // iterate over data stream
    for data_stream_value in data_stream.into_iter() {
        let _t = data_stream_value.timestamp;
        let _v = data_stream_value.value;

        println!("{_t}={_v}");
    }

    // aggregation
    const AGGREGATION_MS: u64 = 2 * BUCKET_SIZE_MS;
    let mut out: Vec<f64> = Vec::new();
    data_stream.agg(aggregation_min, AGGREGATION_MS, &mut out);
    data_stream.agg(aggregation_max, AGGREGATION_MS, &mut out);
    data_stream.agg(aggregation_avg, AGGREGATION_MS, &mut out);
}

发行说明

0.3.0

• 删除泛型数据流配置

0.2.0

• 添加聚合

0.1.0

• 首次发布

面向开发者

在提交前评估此命令

cargo fmt
cargo clippy --all-targets --all-features -- -D warnings

作者

Mark Andreev ( linkedin.com/in/mrk-andreev; mrkandreev.name )