influxDB聚合类函数

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了influxDB聚合类函数相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1）count()函数

返回一个（field）字段中的非空值的数量。

SELECT COUNT(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
例子1
计算非空water_level数量
>SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet
结果
name: h2o_feet
--------------
time                           count
1970-01-01T00:00:00Z     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：

例子2

计算非空值water_level在4天时间间隔里的数量

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)
结果
name: h2o_feet
--------------
time			               count
2015-08-17T00:00:00Z	 1440
2015-08-21T00:00:00Z	 1920
2015-08-25T00:00:00Z	 1920
2015-08-29T00:00:00Z	 1920
2015-09-02T00:00:00Z	 1915
2015-09-06T00:00:00Z	 1920
2015-09-10T00:00:00Z	 1920
2015-09-14T00:00:00Z	 1920
2015-09-18T00:00:00Z	 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(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
例子1
在level description选择唯一的值
SELECT DISTINCT("level description") FROM h2o_feet
结果

name: h2o_feet
--------------
time			               distinct
1970-01-01T00:00:00Z	 between 6 and 9 feet
1970-01-01T00:00:00Z	 below 3 feet
1970-01-01T00:00:00Z	 between 3 and 6 feet
1970-01-01T00:00:00Z	 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。
注：聚合函数返回的时代0（1970-01-01t00:00:00z）为时间戳，除非您指定一个下界的时间范围。然后返回下界作为时间戳。

例子2
选择唯一的值在leve description 以location tag分组
SELECT DISTINCT("level description") FROM h2o_feet GROUP BY location
结果
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time			                distinct
----			                --------
1970-01-01T00:00:00Z	  between 6 and 9 feet
1970-01-01T00:00:00Z	  between 3 and 6 feet
1970-01-01T00:00:00Z	  below 3 feet
1970-01-01T00:00:00Z	  at or greater than 9 feet


name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time			                distinct
----			                --------
1970-01-01T00:00:00Z	  below 3 feet
1970-01-01T00:00:00Z	  between 3 and 6 feet
1970-01-01T00:00:00Z	  between 6 and 9 feet

例子3
聚合函数DISTINCT() 在count(),以location分组获得level_description的唯一数量
SELECT COUNT(DISTINCT("level description")) FROM h2o_feet GROUP BY location
结果
name: h2o_feet
tags: location = coyote_creek
time			               count
----			               -----
1970-01-01T00:00:00Z	 4

name: h2o_feet
tags: location = santa_monica
time			               count
----			               -----
1970-01-01T00:00:00Z	 3
 

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(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
例子1
计算water_level的平均值
SELECT MEAN(water_level) FROM h2o_feet
结果
name: h2o_feet
--------------
time			               mean
1970-01-01T00:00:00Z	 4.286791371454075

解释：
（时间为默认时间，当然，你也可以加入where条件。）

注意:

聚合函数返回的时代0（1970-01-01t00:00:00z）为时间戳，除非您指定一个下界的时间范围。然后他们回到下界的时间戳。
在float64点同一套执行mean()可能会产生稍微不同的结果。
InfluxDB之前不适用的功能，结果在那些小差异排序分。

例子2、计算wate_level以4天为间隔的平均值
SELECT MEAN(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= ‘2015-08-18T00:00:00Z‘ AND time < ‘2015-09-18T17:00:00Z‘ GROUP BY time(4d)
结果
name: h2o_feet
--------------
time			               mean
2015-08-17T00:00:00Z	 4.322029861111125
2015-08-21T00:00:00Z	 4.251395512375667
2015-08-25T00:00:00Z	 4.285036458333324
2015-08-29T00:00:00Z	 4.469495801899061
2015-09-02T00:00:00Z	 4.382785378590083
2015-09-06T00:00:00Z	 4.28849666349042
2015-09-10T00:00:00Z	 4.658127604166656
2015-09-14T00:00:00Z	 4.763504687500006
2015-09-18T00:00:00Z	 4.232829850746268

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(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
注：median()几乎相当于百分位数（field_key，50），除了median()返回两个中间值的平均值，如果该字段包含点偶数。
例子1
选择water_level的中间值
SELECT MEDIAN(water_level) from h2o_feet
结果
name: h2o_feet
--------------
time			               median
1970-01-01T00:00:00Z	 4.124
解释：
说明表中 water_level字段的中位数是 4.124
注：聚合函数返回的时代0（1970-01-01t00:00:00z）为时间戳，除非您指定一个下界的时间范围。然后返回下界作为时间戳。
 
例子2
选择时间在2015年8月18日和8月18日30分，以location分组water_level的中间值
SELECT MEDIAN(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= ‘2015-08-18T00:00:00Z‘ AND time < ‘2015-08-18T00:36:00Z‘ GROUP BY location
结果
name: h2o_feet
tags: location = coyote_creek
time			               median
----			               ------
2015-08-18T00:00:00Z	 7.8245

name: h2o_feet
tags: location = santa_monica
time			               median
----			               ------
2015-08-18T00:00:00Z	 2.0575

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(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
例子1
计算water_level的最小值 与最大值 之间差
SELECT SPREAD(water_level) FROM h2o_feet
结果
name: h2o_feet
--------------
time			                spread
1970-01-01T00:00:00Z	  10.574
注意：

聚合函数返回的时代0（1970-01-01t00:00:00z）为时间戳，除非您指定一个下界的时间范围。然后他们回到下界的时间戳。
在float64点同一套执行spread()可能会产生稍微不同的结果。InfluxDB之前不适用的功能，结果在那些小差异排序分。

例子2
计算water_level的最小值 与最大值以30分钟间隔，指定location为santa_monica，和一个时间范围
SELECT SPREAD(water_level) FROM h2o_feet WHERE location = ‘santa_monica‘ AND time >= ‘2015-09-18T17:00:00Z‘ AND time < ‘2015-09-18T20:30:00Z‘ GROUP BY time(30m)
结果
name: h2o_feet
--------------
time			                spread
2015-09-18T17:00:00Z	  0.16699999999999982
2015-09-18T17:30:00Z	  0.5469999999999997
2015-09-18T18:00:00Z	  0.47499999999999964
2015-09-18T18:30:00Z	  0.2560000000000002
2015-09-18T19:00:00Z	  0.23899999999999988
2015-09-18T19:30:00Z	  0.1609999999999996
2015-09-18T20:00:00Z	  0.16800000000000015

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(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
例子1
计算water_level的所有值的和
SELECT SUM(water_level) FROM h2o_feet
 结果
name: h2o_feet
--------------
time			               sum
1970-01-01T00:00:00Z	 67777.66900000002
注意：

聚合函数返回的时代0（1970-01-01t00:00:00z）为时间戳，除非您指定一个下界的时间范围。然后他们回到下界的时间戳。
在float64点同一套执行sum()可能会产生稍微不同的结果。InfluxDB之前不适用的功能，结果在那些小差异排序分。

例子2 

计算以5天为分组，water_level的和

SELECT SUM(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= ‘2015-08-18T00:00:00Z‘ AND time < ‘2015-09-18T17:00:00Z‘ GROUP BY time(5d)

结果：
--------------
time			               sum
2015-08-18T00:00:00Z	 10334.908999999983
2015-08-23T00:00:00Z	 10113.356999999995
2015-08-28T00:00:00Z	 10663.683000000006
2015-09-02T00:00:00Z	 10451.321
2015-09-07T00:00:00Z	 10871.817999999994
2015-09-12T00:00:00Z	 11459.00099999999
2015-09-17T00:00:00Z	 3627.762000000003


 


























































以上是关于influxDB聚合类函数的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

8InfluxDB常用函数聚合函数，count()函数，DISTINCT()函数，MEAN()函数，MEDIAN()函数，SPREAD()函数，SUM()函数

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