开源数据库InfluxDB常用函数

1）count()函数

返回一个（field）字段中的非空值的数量。

语法：

SELECT COUNT() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

>SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           count1970-01-01T00:00:00Z     15258

说明 water_level这个字段在 h2o_feet表中共有15258条数据。

注意：InfluxDB中的函数如果没有指定时间的话，会默认以 epoch 0 (1970-01-01T00:00:00Z) 作为时间。

可以在where 中加入时间条件，如下：

> SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time < '2015-09-18T17:00:00Z' GROUP BY time(4d)
name: h2o_feet--------------time                           count2015-08-17T00:00:00Z     14402015-08-21T00:00:00Z     19202015-08-25T00:00:00Z     19202015-08-29T00:00:00Z     19202015-09-02T00:00:00Z     19152015-09-06T00:00:00Z     19202015-09-10T00:00:00Z     19202015-09-14T00:00:00Z     19202015-09-18T00:00:00Z     335

这样结果中会包含时间结果。

2）DISTINCT()函数

返回一个字段（field）的唯一值。

语法：

SELECT DISTINCT() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

使用示例

> SELECT DISTINCT("level description") FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           distinct1970-01-01T00:00:00Z     between 6 and 9 feet1970-01-01T00:00:00Z     below 3 feet1970-01-01T00:00:00Z     between 3 and 6 feet1970-01-01T00:00:00Z     at or greater than 9 feet

这个例子显示level description这个字段共有四个值，然后将其显示了出来，时间为默认时间。

3）MEAN() 函数

返回一个字段（field）中的值的算术平均值（平均值）。字段类型必须是长整型或float64。

语法格式：

SELECT MEAN() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

使用示例

> SELECT MEAN(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           mean1970-01-01T00:00:00Z     4.286791371454075

说明water_level字段的平均值为4.286791371454075

时间为默认时间，当然，你也可以加入where条件。

4）MEDIAN()函数

从单个字段（field）中的排序值返回中间值（中位数）。字段值的类型必须是长整型或float64格式。

语法：

SELECT MEDIAN() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

使用示例

> SELECT MEDIAN(water_level) from h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           median1970-01-01T00:00:00Z     4.124

说明表中 water_level字段的中位数是 4.124

5）SPREAD()函数

返回字段的最小值和最大值之间的差值。数据的类型必须是长整型或float64。

语法：

SELECT SPREAD() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

使用示例

> SELECT SPREAD(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                            spread1970-01-01T00:00:00Z      10.574

6）SUM()函数

返回一个字段中的所有值的和。字段的类型必须是长整型或float64。

语法：

SELECT SUM() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

使用示例：

> SELECT SUM(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           sum1970-01-01T00:00:00Z     67777.66900000002

1）BOTTOM()函数

作用：返回一个字段中最小的N个值。字段类型必须是长整型或float64类型。

语法：

SELECT BOTTOM([,],)[,] FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

使用示例

> SELECT BOTTOM(water_level,3) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           bottom2015-08-29T14:30:00Z     -0.612015-08-29T14:36:00Z     -0.5912015-08-30T15:18:00Z     -0.594

这个例子返回表中 water_level字段中最小的三个值。

也可将关联tag放在一起查询，但如果tag值少于N的值，则返回的值的个数只会取tag中字段值少的那个。

如下所示：

> SELECT BOTTOM(water_level,location,3) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           bottom     location2015-08-29T10:36:00Z     -0.243     santa_monica2015-08-29T14:30:00Z     -0.61      coyote_creek

语句取最小的三个值，然而结果只返回了2个值，因为 location 这个tag只有 两个取值。

2）FIRST()函数

作用：返回一个字段中最老的取值。

语法：

SELECT FIRST()[,] FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

> SELECT FIRST(water_level) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica'name: h2o_feet--------------time                           first2015-08-18T00:00:00Z     2.064

这个语句返回了 在 location为santa_monica条件下，最旧的那个water_level字段的取值和时间。

3）LAST()函数

作用：返回一个字段中最新的取值。

语法：

SELECT LAST()[,] FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

> SELECT LAST(water_level),location FROM h2o_feet WHERE time >= '2015-08-18T00:42:00Z' and time <= '2015-08-18T00:54:00Z'name: h2o_feet--------------time                           last      location2015-08-18T00:54:00Z     6.982     coyote_creek

4）MAX()函数

作用：返回一个字段中的最大值。该字段类型必须是长整型，float64，或布尔类型。

语法：

SELECT MAX()[,] FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

> SELECT MAX(water_level),location FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           max       location2015-08-29T07:24:00Z     9.964     coyote_creek

5）MIN()函数

作用：返回一个字段中的最小值。该字段类型必须是长整型，float64，或布尔类型。

语法：

SELECT MIN()[,] FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

> SELECT MIN(water_level),location FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                          min       location2015-08-29T14:30:00Z    -0.61     coyote_creek

6）PERCENTILE()函数

作用：返回排序值排位为N的百分值。字段的类型必须是长整型或float64。

百分值是介于100到0之间的整数或浮点数，包括100。

语法：

SELECT PERCENTILE(, )[,] FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

> SELECT PERCENTILE(water_level,5),location FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                      percentile     location2015-08-28T12:06:00Z      1.122             santa_monica

就是将water_level字段按照不同的location求百分比，然后取第五位数据。

1）DERIVATIVE()函数

作用：返回一个字段在一个series中的变化率。

InfluxDB会计算按照时间进行排序的字段值之间的差异，并将这些结果转化为单位变化率。其中，单位可以指定，默认为1s。

语法：

SELECT DERIVATIVE(, []) FROM  [WHERE ]

其中，unit取值可以为以下几种：

u --microsecondss --secondsm --minutesh --hoursd --daysw --weeks

DERIVATIVE()函数还可以在GROUP BY time()的条件下与聚合函数嵌套使用，格式如下：

SELECT DERIVATIVE(AGGREGATION_FUNCTION(),[]) FROM  WHERE  GROUP BY time()

示例：

假设location = santa_monica 条件下数据有以下几条：

name: h2o_feet--------------time                           water_level2015-08-18T00:00:00Z     2.0642015-08-18T00:06:00Z     2.1162015-08-18T00:12:00Z     2.0282015-08-18T00:18:00Z     2.1262015-08-18T00:24:00Z     2.0412015-08-18T00:30:00Z     2.051

计算每一秒的变化率：

> SELECT DERIVATIVE(water_level) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' LIMIT 5name: h2o_feet--------------time                           derivative2015-08-18T00:06:00Z     0.000144444444444444572015-08-18T00:12:00Z     -0.000244444444444444652015-08-18T00:18:00Z     0.00027222222222222182015-08-18T00:24:00Z     -0.0002361111111111112015-08-18T00:30:00Z     2.777777777777842e-05

第一行数据的计算公式为(2.116 - 2.064) / (360s / 1s)

计算每六分钟的变化率

> SELECT DERIVATIVE(water_level,6m) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' LIMIT 5name: h2o_feet--------------time                           derivative2015-08-18T00:06:00Z     0.0520000000000000462015-08-18T00:12:00Z     -0.088000000000000082015-08-18T00:18:00Z     0.097999999999999862015-08-18T00:24:00Z     -0.084999999999999962015-08-18T00:30:00Z     0.010000000000000231

第一行数据的计算过程如下：(2.116 - 2.064) / (6m / 6m)

计算每12分钟的变化率：

> SELECT DERIVATIVE(water_level,12m) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' LIMIT 5name: h2o_feet--------------time                           derivative2015-08-18T00:06:00Z     0.104000000000000092015-08-18T00:12:00Z     -0.176000000000000162015-08-18T00:18:00Z     0.195999999999999732015-08-18T00:24:00Z     -0.169999999999999932015-08-18T00:30:00Z     0.020000000000000462

第一行数据计算过程为：(2.116 - 2.064 / (6m / 12m)

计算每12分钟最大值的变化率

> SELECT DERIVATIVE(MAX(water_level)) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time < '2015-08-18T00:36:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet--------------time                           derivative2015-08-18T00:12:00Z     0.0099999999999997872015-08-18T00:24:00Z     -0.07499999999999973

这个函数功能非常多，也非常复杂，更多对于此功能的详细解释请看官网：https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.13/query_language/functions/#derivative

2）DIFFERENCE()函数

作用：返回一个字段中连续的时间值之间的差异。字段类型必须是长整型或float64。

最基本的语法：

SELECT DIFFERENCE() FROM  [WHERE ]

与GROUP BY time()以及其他嵌套函数一起使用的语法格式：

SELECT DIFFERENCE(()) FROM  WHERE  GROUP BY time()

其中，函数可以包含以下几个：

COUNT(), MEAN(), MEDIAN(),SUM(), FIRST(), LAST(), MIN(), MAX(), 和 PERCENTILE()。

使用示例

例子中使用的源数据如下所示：

> SELECT water_level FROM h2o_feet WHERE location='santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:36:00Z'name: h2o_feet--------------time                            water_level2015-08-18T00:00:00Z      2.0642015-08-18T00:06:00Z      2.1162015-08-18T00:12:00Z      2.0282015-08-18T00:18:00Z      2.1262015-08-18T00:24:00Z      2.0412015-08-18T00:30:00Z      2.0512015-08-18T00:36:00Z      2.067

计算water_level间的差异：

> SELECT DIFFERENCE(water_level) FROM h2o_feet WHERE location='santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:36:00Z'name: h2o_feet--------------time                            difference2015-08-18T00:06:00Z      0.0520000000000000462015-08-18T00:12:00Z      -0.088000000000000082015-08-18T00:18:00Z      0.097999999999999862015-08-18T00:24:00Z      -0.084999999999999962015-08-18T00:30:00Z      0.0100000000000002312015-08-18T00:36:00Z      0.016000000000000014

数据类型都为float类型。

3）ELAPSED()函数

作用：返回一个字段在连续的时间间隔间的差异，间隔单位可选，默认为1纳秒。

语法：

SELECT ELAPSED(, ) FROM  [WHERE ]

示例：

计算h2o_feet字段在纳秒间隔下的差异。

> SELECT ELAPSED(water_level) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:24:00Z'name: h2o_feet--------------time                            elapsed2015-08-18T00:06:00Z      3600000000002015-08-18T00:12:00Z      3600000000002015-08-18T00:18:00Z      3600000000002015-08-18T00:24:00Z      360000000000

在一分钟间隔下的差异率：

> SELECT ELAPSED(water_level,1m) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:24:00Z'name: h2o_feet--------------time                            elapsed2015-08-18T00:06:00Z      62015-08-18T00:12:00Z      62015-08-18T00:18:00Z      62015-08-18T00:24:00Z      6

注意：如果设置的时间间隔比字段数据间的时间间隔更大时，则函数会返回0，如下所示：

> SELECT ELAPSED(water_level,1h) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:24:00Z'name: h2o_feet--------------time                            elapsed2015-08-18T00:06:00Z      02015-08-18T00:12:00Z      02015-08-18T00:18:00Z      02015-08-18T00:24:00Z      0

4）MOVING_AVERAGE()函数

作用：返回一个连续字段值的移动平均值，字段类型必须是长整形或者float64类型。

语法：

基本语法

SELECT MOVING_AVERAGE(,) FROM  [WHERE ]

与其他函数和GROUP BY time()语句一起使用时的语法

SELECT MOVING_AVERAGE((),) FROM  WHERE  GROUP BY time()

此函数可以和以下函数一起使用：

COUNT(), MEAN(),MEDIAN(), SUM(), FIRST(), LAST(), MIN(), MAX(), and PERCENTILE().

示例：

> SELECT water_level FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:36:00Z'name: h2o_feet--------------time                            water_level2015-08-18T00:00:00Z      2.0642015-08-18T00:06:00Z      2.1162015-08-18T00:12:00Z      2.0282015-08-18T00:18:00Z      2.1262015-08-18T00:24:00Z      2.0412015-08-18T00:30:00Z      2.0512015-08-18T00:36:00Z      2.067

5）NON_NEGATIVE_DERIVATIVE()函数

作用：返回在一个series中的一个字段中值的变化的非负速率。

语法：

SELECT NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(, []) FROM  [WHERE ]

与聚合类函数放在一起使用时的语法如下所示：

SELECT NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(AGGREGATION_FUNCTION(),[]) FROM  WHERE  GROUP BY time()

此函数示例请参阅：DERIVATIVE()函数

6）STDDEV()函数

作用：返回一个字段中的值的标准偏差。值的类型必须是长整型或float64类型。

语法：

SELECT STDDEV() FROM  [WHERE ] [GROUP BY ]

示例：

> SELECT STDDEV(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           stddev1970-01-01T00:00:00Z     2.279144584196145

示例2：

> SELECT STDDEV(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time < '2015-09-18T12:06:00Z' GROUP BY time(1w), location
name: h2o_feet
tags: location = coyote_creek
time                           stddev----                           ------2015-08-13T00:00:00Z     2.24372630801939852015-08-20T00:00:00Z     2.1212761501447192015-08-27T00:00:00Z     3.04161221707862152015-09-03T00:00:00Z     2.53480650254352072015-09-10T00:00:00Z     2.5840039548826732015-09-17T00:00:00Z     2.2587514836274414name: h2o_feet
tags: location = santa_monica
time                           stddev----                           ------2015-08-13T00:00:00Z     1.111563445875532015-08-20T00:00:00Z     1.09098492790823662015-08-27T00:00:00Z     1.98701161800969622015-09-03T00:00:00Z     1.35167784509020672015-09-10T00:00:00Z     1.49605738115005882015-09-17T00:00:00Z     1.075701669442093