如果时间序列中存在数据缺失问题，可以使用时序补点函数补齐缺失的数据。
调用方式
select series_padding(long stamp, double value, long interval, varchar padType)输入参数
参数
说明
stamp
数据的UnixTime时间戳。
value
每个时刻对应的数据。
interval
采集数据的间隔，例如：每10秒进行一次采集，则interval为10。
padType
数据缺失时填充的类型，可选值：zero、mean、forward、backward。
zero：缺失点数据填充为0。
mean：缺失点数据填充为缺失点两端有效值的均值。
forward：缺失点数据填充为缺失点左端有效数据。
backward：缺失点数据填充为缺失点右端有效数据。
输出结果
unixtime | pad_value -------------+----------------------- 1.5513696E9 | 0.11243584740434608 1.5513732E9 | 0.09883780706698506 1.5513768E9 | 0.08240823914341992 1.5513804E9 | 0.0728240514818139 1.551384E9 | 0.05888517541914705 1.5513876E9 | 0.04953931499029833 1.5513912E9 | 0.043698605551761895 1.5513948E9 | 0.04400292632222124 1.5513984E9 | 0.04727081764249449 1.551402E9 | 0.054632234293121314 1.5514056E9 | 0.05331214064978596 1.5514092E9 | 0.05093117289934144 1.5514128E9 | 0.053620170319174806 1.5514164E9 | 0.05405914786225842示例
下图为通过查询语句得到的原始折线图，存在数据缺失问题。
* and Method: GetLogStoreLogs and ProjectName: lunar and LogStore: geos and Latency > 800000 | select '("__time__" - ("__time__" % 60))' as time, COUNT(*) * 1.0 as num from log group by time order by time asc limit 1000
执行时序补点函数进行数据补齐，结果如下图所示。
* and Method: GetLogStoreLogs and ProjectName: lunar and LogStore: geos and Latency > 800000 | select series_padding(time, num, 60, 'zero') from (select '("__time__" - ("__time__" % 60))' as time, COUNT(*) * 1.0 as num from log group by time order by time asc limit 1000)