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influxdb 连续查询使用总结

时间:2023-11-29 12:32:03浏览次数:38  
标签:总结 GROUP 间隔 influxdb 查询 time CQ now

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1.定义:

  InfluxDB 连续查询(Continuous Query)是一种自动化查询类型,该查询会根据定义的时间间隔定期运行,并将结果存储在新的目标测量中。这样的查询通常用于处理大量时间序列数据。

2.基本语法

  使用语法格式:

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <db_name>
BEGIN
  SELECT <function>(<column>) INTO <target_measurement> FROM <source_measurement>
  WHERE <time_clause> GROUP BY <tag_key>
END

其中:

  • <cq_name>:为连续查询指定一个名称
  • <db_name>:为数据库指定一个名称
  • <function>:函数必须是 mean、sum、min、max 或 count 的其中之一
  • <column>:要执行聚合操作的列名
  • <target_measurement>:新创建的目标测量名称
  • <source_measurement>:源测量名称
  • <time_clause>:指定时间范围的语句,可以包含 WHERE time > now() - <duration> 等
  • <tag_key>:可选参数,按照此 tag 进行分组操作

3.使用

  在 InfluxDB 中创建连续查询可以通过以下两个步骤完成:

  1. 创建目标测量的查询。
  2. 将第一步得到的查询作为连续查询的输入。

4.使用场景

  采样和数据保留

使用CQ与InfluxDB的保留策略(RP)来减轻存储问题。结合CQ和RP自动将高精度数据降低到较低的精度,并从数据库中移除可分配的高精度数据。

  预先计算昂贵的查询

通过使用CQ预先计算昂贵的查询来缩短查询运行时间。使用CQ自动将普通查询的高精度数据下采样到较低的精度。较低精度数据的查询需要更少的资源并且返回更快。

  替换HAVING子句

InfluxQL不支持HAVING子句。通过创建CQ来聚合数据并查询CQ结果以达到应用HAVING子句相同的功能。

5.查看和删除sql

  查看连续查询

SHOW CONTINUOUS QUERIES

  删除连续查询:

  从一个指定的database删除CQ:

DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>

DROP CONTINUOUS QUERY返回一个空的结果。

  修改连续查询:

    根据官网的介绍,创建CQ之后,无法进行更改,如果需要更改需要drop掉之后重新create。

6.运行时间点以及覆盖的时间范围

  CQ对实时数据进行操作。他们使用本地服务器的时间戳,GROUP BY time()间隔和InfluxDB的预设时间边界来确定何时执行以及查询中涵盖的时间范围。

cq_queryGROUP BY time()间隔相同的间隔执行,并且它们在InfluxDB的预设时间边界开始时运行。如果GROUP BY time()间隔为1小时,则CQ每小时开始执行一次。

now()now()减去GROUP BY time()间隔的时间范围运行单个查询。 如果GROUP BY time()间隔为1小时,当前时间为17:00,查询的时间范围为16:00至16:59999999999。

自动采样数据

使用简单的CQ自动从单个字段中下采样数据,并将结果写入同一数据库中的另一个measurement。

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic" ON "transportation"
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)
END

以上示例使用数据库transportation中的示例数据。measurementbus_data数据存储有关公共汽车乘客数量和投诉数量的15分钟数据:

  cq_basicbus_data中计算乘客的平均小时数,并将结果存储在数据库transportation中的average_passengers中。

  cq_basic以一小时的间隔执行,与GROUP BY time()间隔相同的间隔。 每个小时,cq_basic运行一个单一的查询,覆盖了now()now()减去GROUP BY time()间隔之间的时间范围,即now()now()之前的一个小时之间的时间范围。

7.使用示例:

  假设我们有一个名为 cpu_usage 的测量,其中包含了多个 tag 和 field,我们需要将其聚合并写入一个新的测量 cpu_usage_per_hour 中。  

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_cpu_usage" ON "mydb"
BEGIN
  SELECT MEAN("value") INTO "cpu_usage_per_hour" FROM "cpu_usage"
  WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(1h), "host"
END

  该连续查询会计算最近一小时内 cpu_usage 测量的平均值,并按照每小时以及 host 进行分组,结果存储在 cpu_usage_per_hour 测量中。

  可以使用以下命令查看已创建的连续查询列表:

SHOW CONTINUOUS QUERIES

 8.官网链接

  https://docs.influxdata.com/influxdb/v1/query_language/continuous_queries/

 



标签:总结,GROUP,间隔,influxdb,查询,time,CQ,now
From: https://blog.51cto.com/u_15535797/8614481

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