influxdb 时序数据库知识点个人记录合集
influxdb 时序数据库知识点个人记录合集
官网传送门：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/query_language/data_exploration/
InfluxDB Studio：https://github.com/CymaticLabs/InfluxDBStudio
1、influxdb支持的运算符
| Meaning | Operator |
|---|---|
| 等于 | = |
| 不等于 | != 、<> |
| 大于 | > |
| 大于等于 | >= |
| 小于 | < |
| 小于等于 | <= |
2、group by 分组
与mysql的分组规则基本一致，值得注意的点是:
（1）influxdb中使用 time()，如 group by time(1d) 为以1天为分组
（2）使用 group by时分组的字段会连同查询的字段一起输出，而查询的字段只能是聚合函数
如下：
select count(CJSJ) AS total,count(LJNSXH) as ljnsxhtotal FROM tableName GROUP BY time(1d), SBXLH fill(0)
输出：total,ljnsxhtotal,SBXLH,time
3、聚合函数
（1）influxdb中使用聚合函数与mysql存在差异，influxdb中的聚合函数只能使用基础的功能，如count(1)不可使用，可使用count(字段) 返回字段有数据的总条数，不能使用count(time)
（2）聚合函数内加条件
如：count(字段=0 or NULL)，sum(字段+字段)，sum(CASE when online = 1 then 1 else 0 end)等，这些在influxdb中都不具备这种功能，需要加条件只能在where添加筛选
官网：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/flux/guides/group-data/
4、空数据处理 fill()，相当于mysql的IFNULL的作用，但不能指定字段
给空数据赋予某个值，如下，给是空值的赋予0（可以赋予其它值，如-1、2），只能位于sql所有条件之后
select * from tableName fill(0)
官网：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/flux/guides/fill/
5、返回第一条/最新一条非空数据
FIRST()/LAST()返回按时间排序的第一条/最新一条非空数据
（1）返回第一条数据 first(time)
（2）返回最新一条数据，last(time)
如下，返回采集时间最新的一条数据：
SELECT LAST("CJSJ") AS "CJSJ",SBXLH FROM "processdata" group by "SBXLH"
// or
SELECT LAST("CJSJ") AS "CJSJ",COUNT(CJSJ) AS total FROM "processdata"
6、排序 order by time desc
时序数据库中的排序只能用于time 进行排序
7、时间查询
| 意义 | 符号 |
|---|---|
| 微秒 | u or µ |
| 毫秒 | ms |
| 秒 | s |
| 分 | m |
| 时 | h |
| 天 | d |
| 周 | w |
（1）查询过去七天的数据
select * from tableName where time > now()-7d
（2）查询过去5分钟的数据
select * from tableName where time > now()-5m
（3）查询昨天的数据
使用 new Date().getTime() 的前十位数，time的时间格式为2022-04-13T02:33:34.000000001z
select * from tableName where time >= 1649865600s and time <= 1649951999s
也可以使用的格式为
select * from tableName where time >= '2022-04-13T16:00:00Z' and time <= '2022-04-14T15:59:59Z'
查询昨天与查询过去一天的时间范围是不一样的，查询过去一天的数据当前时间往前24小时
7、终端操作influxdb数据库
已安装influxdb的前提下
（1）连接
influx
（2）用户登录
auth
输入账号密码
（3）查看数据库
show databases
（4）切换数据库
use mydb
（5）查看连续查询
show continuous queries
（6）查询
select * from tables