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from(bucket: example_query) // 没有筛选条件直接查询会报错| range(start: -1h) // |是管道符#xff0c;后跟筛选条件
2. 序列、表和表流
序列是InfluxDB的概念#xff0c;一个序列是由measurement、标签集、一个字段名称
表流是FLUX为了…1. 入门
from(bucket: example_query) // 没有筛选条件直接查询会报错| range(start: -1h) // |是管道符后跟筛选条件
2. 序列、表和表流
序列是InfluxDB的概念一个序列是由measurement、标签集、一个字段名称
表流是FLUX为了兼容关系型数据库和InfluxDB创造的概念 上图整体是表流table 0、1是FLUX的两张表对应InfluxDB的两个序列rate、temp
图上列名下的GROUP和NO GROUP :通过_measure、_field、code将表分组为多个子表、序列通过Flux查询时默认通过这三列分组
max() 最大值 | max() // 返回结果是每个序列各一行值为最大值 filter 过筛选滤
from(bucket: example_query) // 没有筛选条件直接查询会报错| range(start: -4h) // |是管道符后跟筛选条件过去4小时| filter(fn: (r) (r:[_measurement]people))// 筛选测量名称(表名)为people的数据| filter(fn: (r) (r:[code]02))// 筛选标签code为02的数据 | filter(fn: (r) (r:[_measurement]people, onEmpty: keep))// onEmpty会让返回的table序号返回未用过的序号比如数据存储用到0、1、2、3则会返回4、5 _value类型不同查询结果会分开导致数据处理出错。一般加筛选条件过滤来统一类型 toInt()
将查询结果的_value类型转为Long类型
原始带下划线的字段会与函数有一些约定像_value/_time缺失导致一些函数无法使用。 map函数
import array
// map函数遍历表流里面的每一条数据
array.from(rows: [{name: tony}, {name: jack}])| map(fn: (r) {return if r[name] tony then {_name: tony不是jack} else {_name: jack不是tony}
})
自定义管道函数
// 只能处理流数据,-是管道函数的标识table-就是流的占位符调用时无需传入如toInt()
big100 (table-, x 100.0) {return table| map(fn: (r) ({r with _value: r[_value] * x}))
}from(bucket: test_init)| big100(x: 200.0)
开窗 | window和aggregateWindow // 30s的开窗改变了原有序列把整个表流 按照窗口 重新分配查询结果会出现序号远大于原有序号 | window(period: 30s) // 30s的开窗不会改变原有序列必须要指定一个函数 | aggregateWindow(period: 30s, every: 30s, fn: max) yield和join
默认返回一个_result如果想要实现同时返回多个表需要使用yield来区分否则会报错
yield主要是为了支持join(.full/.inner/.left/.right/.tables/time)但是不建议使用。建议使用java等语言来处理join的逻辑 (因为InfluxDB不支持缓存建议使用redis来缓存)
from(bucket: example_test01)| range(start: -4h)| yield(name: tom)from(bucket: example_test02)| range(start: -4h)| yield(name: jack)
