前面一篇介绍了influxdb中基本的查询操作，在结尾处提到了如果我们希望对查询的结果进行分组，排序，分页时，应该怎么操作，接下来我们看一下上面几个场景的支持

在开始本文之前，建议先阅读上篇博文: 190813-Influx Sql系列教程八：query数据查询基本篇

0. 数据准备

在开始查询之前，先看一下我们准备的数据，其中name,phone为tag, age,blog,id为field

> select * from yhh

name: yhh

time                age blog                 id name phone

----                --- ----                 -- ---- -----

1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰

1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2

1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110

> show tag keys from yhh

name: yhh

tagKey

------

name

phone

1. 分组查询

和sql语法一样，influxdb sql的分组也是使用group by语句，其定义如下

SELECT_clause FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY [* | <tag_key>[,<tag_key]]

a. group by tag

从上面的定义中，有一点需要特别强调，用来分组的必须是tag，也就是说对于influxdb而言，不支持根据field进行分组

一个实际的演示如下:

> select * from yhh group by phone

name: yhh

tags: phone=

time                age blog                 id name

----                --- ----                 -- ----

1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰

1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2

name: yhh

tags: phone=110

time                age blog                 id name

----                --- ----                 -- ----

1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3

注意上面的输出结果，比较有意思，分成了两个结构段落，且可以输出完整的数据；而mysql的分组查询条件中一般需要带上分组key，然后实现一些数据上的聚合查询

如果我的分组中，使用field进行分组查询，会怎样？报错么?

> select * from yhh group by age

name: yhh

tags: age=

time                age blog                 id name phone

----                --- ----                 -- ---- -----

1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰

1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2

1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110

从上面的case中可以看出，虽然执行了，但是返回的结果并不是我们预期的。

b. group by *

另外一个与一般SQL语法不一样的是group by 后面可以跟上*，表示根据所有的tag进行分组，一个测试如下

> select * from yhh group by *

name: yhh

tags: name=一灰灰, phone=

time                age blog                 id

----                --- ----                 --

1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10

1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh

tags: name=一灰灰2, phone=

time                age blog                 id

----                --- ----                 --

1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh

tags: name=一灰灰3, phone=110

time                age blog                 id

----                --- ----                 --

1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11

>

c. group by time

除了上面的根据tag进行分组之外，还有一个更高级的特性，根据时间来分组，这个时间还支持一些简单的函数操作

定义如下

SELECT <function>(<field_key>) FROM_clause WHERE <time_range> GROUP BY time(<time_interval>),[tag_key] [fill(<fill_option>)]

我们知道influxdb的一个重要应用场景就是监控的记录，在监控面板上经常会有的就是根据时间进行聚合，比如查询某个服务每分钟的异常数，qps, rt等

下面给出一个简单的使用case

# 为了显示方便，将数据的时间戳改成日期方式展示

> precision rfc3339

> select * from yhh

name: yhh

time                           age blog                 id name phone

----                           --- ----                 -- ---- -----

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰

2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110

> select count(*) from yhh where time>'2019-07-23T13:44:38.654374538Z' and time<'2019-07-23T13:50:43.440000821Z'  GROUP BY time(2m)

name: yhh

time                 count_age count_blog count_id

----                 --------- ---------- --------

2019-07-23T13:44:00Z 2         2          2

2019-07-23T13:46:00Z 0         0          0

2019-07-23T13:48:00Z 2         2          2

2019-07-23T13:50:00Z 0         0          0

在上面的查询语句中，有几个地方需要说明一下

  • select后面跟上的是单个or多个field的聚合操作，根据时间进行分组时，不允许查询具体的field值，否则会有下面的错误提示 
    > select * from yhh where time>'2019-07-23T13:44:38.654374538Z' and time<'2019-07-23T13:50:43.440000821Z'  GROUP BY time(2m)
    
ERR: GROUP BY requires at least one aggregate function
  • where条件限定查询的时间范围，否则会得到很多数据
  • group by time(2m) 表示每2分钟做一个分组， group by time(2s)则表示每2s做一个分组

2. 排序

在influxdb中排序，只支持针对time进行排序，其他的field，tag（因为是string类型，也没法排）是不能进行排序的

语法比较简单，如下，根据时间倒序/升序

order by time desc/asc

一个简单的实例如下

# 根据非time进行排序时，直接报错

> select * from yhh order by age

ERR: error parsing query: only ORDER BY time supported at this time

# 根据时间进行倒排

> select * from yhh order by time desc

name: yhh

time                           age blog                 id name phone

----                           --- ----                 -- ---- -----

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110

2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2

2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰

>

3. 查询限制

我们常见的分页就是limit语句，我们常见的limit语句为 limit page, size，可以实现分页；然而在influxdb中则不同，limit后面只能跟上一个数字，表示限定查询的最多条数

a. limit

N指定每次measurement返回的point个数

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] LIMIT <N>

下满给出几个实际的case

> select * from yhh limit 2

name: yhh

time                           age blog                 id name phone

----                           --- ----                 -- ---- -----

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰

2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

# 分组之后，再限定查询条数

> select * from yhh group by "name" limit 1

name: yhh

tags: name=一灰灰

time                           age blog                 id phone

----                           --- ----                 -- -----

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10

name: yhh

tags: name=一灰灰2

time                           age blog                 id phone

----                           --- ----                 -- -----

2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh

tags: name=一灰灰3

time                           age blog                 id phone

----                           --- ----                 -- -----

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11 110

b. slimit

N指定从指定measurement返回的series数

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY *[,time(<time_interval>)] [ORDER_BY_clause] SLIMIT <N>

接下来演示下这个的使用姿势，首先准备插入几条数据，确保tag相同

> insert yhh,name=一灰灰,phone=110 blog="http://spring.hhui.top",age=14,id=14

> insert yhh,name=一灰灰,phone=110 blog="http://spring.hhui.top",age=15,id=15

> insert yhh,name=一灰灰,phone=110 blog="http://spring.hhui.top",age=16,id=16

> select * from yhh

name: yhh

time                           age blog                   id name phone

----                           --- ----                   -- ---- -----

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top   10 一灰灰

2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰

2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰2

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰3 110

2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14 一灰灰  110

2019-08-14T11:18:10.146588721Z 15  http://spring.hhui.top 15 一灰灰  110

2019-08-14T11:18:12.753413004Z 16  http://spring.hhui.top 16 一灰灰  110

> show series on test from yhh

key

---

yhh,name=一灰灰

yhh,name=一灰灰,phone=110

yhh,name=一灰灰2

yhh,name=一灰灰3,phone=110

如下面的一个使用case

> select * from yhh group by * slimit 3

name: yhh

tags: name=一灰灰, phone=

time                           age blog                 id

----                           --- ----                 --

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10

2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh

tags: name=一灰灰, phone=110

time                           age blog                   id

----                           --- ----                   --

2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14

2019-08-14T11:18:10.146588721Z 15  http://spring.hhui.top 15

2019-08-14T11:18:12.753413004Z 16  http://spring.hhui.top 16

name: yhh

tags: name=一灰灰2, phone=

time                           age blog                 id

----                           --- ----                 --

2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh

tags: name=一灰灰3, phone=110

time                           age blog                 id

----                           --- ----                 --

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11

说实话，这一块没看懂，根据官方的文档进行翻译的，没有get这个slimit的特点

4. 分页

上面只有point个数限制，但是分页怎么办？难道不支持么？

在influxdb中，有专门的offset来实现分页

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] LIMIT_clause OFFSET <N> [SLIMIT_clause]

简单来讲，就是limit 条数 offset 偏移

使用实例

> select * from yhh

name: yhh

time                           age blog                   id name phone

----                           --- ----                   -- ---- -----

2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top   10 一灰灰

2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰

2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰2

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰3 110

2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14 一灰灰  110

2019-08-14T11:18:10.146588721Z 15  http://spring.hhui.top 15 一灰灰  110

2019-08-14T11:18:12.753413004Z 16  http://spring.hhui.top 16 一灰灰  110

# 查询结果只有2条数据，从第三个开始（0开始计数）

> select * from yhh limit 2 offset 3

name: yhh

time                           age blog                   id name phone

----                           --- ----                   -- ---- -----

2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰3 110

2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14 一灰灰  110

> select * from yhh limit 2 offset 3

5. 小结

本篇influxdb的查询篇主要介绍了sql中的三种常用case，分组，排序，分页；虽然使用姿势和我们常见的SQL大同小异，但是一些特殊点需要额外注意一下

  • 分组查询时，注意分组的key必须是time或者tag，分组查询可以返回完整的point
  • 排序，只支持根据时间进行排序，其他的字段都不支持
  • 分页，需要注意limit size offset startIndex和我们一般的使用case不同，它的两个参数分别表示查询的point个数，以及偏移量；而不是传统sql中的页和条数

II. 其他

0. 系列博文

参考博文

1. 一灰灰Blog： https://liuyueyi.github.io/hexblog

一灰灰的个人博客，记录所有学习和工作中的博文，欢迎大家前去逛逛

2. 声明

尽信书则不如，已上内容，纯属一家之言，因个人能力有限，难免有疏漏和错误之处，如发现bug或者有更好的建议，欢迎批评指正，不吝感激

3. 扫描关注

一灰灰blog

Influx Sql系列教程九：query数据查询基本篇二的更多相关文章

  1. Influx Sql系列教程八：query数据查询基本篇

    前面几篇介绍了InfluxDB的添加,删除修改数据,接下来进入查询篇,掌握一定的SQL知识对于理解本篇博文有更好的帮助,下面在介绍查询的基础操作的同时,也会给出InfluxSql与SQL之间的一些差别 ...

  2. Influx Sql系列教程七：delete 删除数据

    前面介绍了使用insert实现新增和修改记录的使用姿势,接下来我们看一下另外一个简单的使用方式,如何删除数据 1. delete 语句 delete的官方语法如下 DELETE FROM <me ...

  3. Influx Sql系列教程六：insert 修改数据

    在influxdb中没有专门的修改数据的update语句,对于influxdb而言,如果想修改数据,还是得使用我们前面的说到的insert来实现,那么怎么判断一条insert语句是插入还是修改呢? 1 ...

  4. Influx Sql系列教程五：insert 添加数据

    接下来开始进入influxdb的curd篇,首先我们看一下如何添加数据,也就是insert的使用姿势 在进入本篇之前,对于不了解什么是retention policy, tag, field的同学,有 ...

  5. Influx Sql系列教程四：series/point/tag/field

    influxdb中的一条记录point,主要可以分为三类,必须存在的time(时间),string类型的tag,以及其他成员field:而series则是一个measurement中保存策略和tag集 ...

  6. Influx Sql系列教程三：measurement 表

    在influxdb中measurement相当于mysql中的表,可以理解为一条一条记录都是存与measurent中的,一个数据库中可以有多个measurement,一个measurement中可以存 ...

  7. Influx Sql系列教程二：retention policy 保存策略

    retention policy这个东西相比较于传统的关系型数据库(比如mysql)而言,是一个比较新的东西,在将表之前,有必要来看一下保存策略有什么用,以及可以怎么用 I. 基本操作 1. 创建re ...

  8. Influx Sql系列教程零：安装及influx-cli使用姿势介绍

    influxdb 时序数据库,因为实际业务中使用到了,然而并没有发现有特别好的文章,完整的介绍influx sql的使用姿势,因此记录下实际开发中学习的体会,主要参考来自于官方文档 Influx Qu ...

  9. SQL系列（九）—— 子查询（subQuery）

    1.子查询 前面的系列介绍的都是简单的查询场景,其中都只涉及到单张表的数据检索.但是在日常是实际应用中,数据模型之间的关系都非常的复杂,数据的需求一般都是来源于多个数据模型之间的组合而成,即对应多张表 ...

随机推荐

  1. PageHelper分页正确用法

    依赖和配置就不说了,说用法 Page<Object> page = PageHelper.startPage(pageNum, pageSize); List<SysRoleDTO& ...

  2. XJCO1711 Procedural Programming

    University of Leeds School of ComputingProcedural Programming XJCO1711Semester 1, 2019-2020Coursewor ...

  3. Xms Xmx PermSize MaxPermSize的含义

    参数的含义 -vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M -vmargs 说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JV ...

  4. MySQL备份的三中方式

    一.备份的目的 做灾难恢复:对损坏的数据进行恢复和还原需求改变:因需求改变而需要把数据还原到改变以前测试:测试新功能是否可用 二.备份需要考虑的问题 可以容忍丢失多长时间的数据:恢复数据要在多长时间内 ...

  5. c++ main函数

    vs 2015的运行环境 1.参数 int main(int argc, char* argv[]) 1)两个参数的类型是固定的,但参数名可以是符合命名规则的任何命名 2)argv[0]为执行文件的路 ...

  6. 66、Spark Streaming：数据处理原理剖析与源码分析（block与batch关系透彻解析）

    一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval ...

  7. Android程序员问答题

    前言 最近三个月内,不断地进行移动应用开发在线测试题,也积累了不一样的知识.这也将对android studio有很好的掌握,对将来面试也很有好处.那么我就分享给大家.分享是一种幸福,这是一种质的飞越 ...

  8. 【0521模拟赛】小Z爱数学

    题目描述 小Z想求F(n,k),F(n,k)表示n的所有因数pi中,满足n/pi <= k 的和. 小Z发现还是很水,所以他决定加大难度. 求 小Z还准备了很多个询问.现在你来解决一下吧. 输入 ...

  9. element ui 中的时间选择器怎么设置默认值/el-date-picker区间选择器怎么这是默认值

    template代码 <el-date-picker value-format="yyyy-MM-dd" v-model="search.date" ty ...

  10. [Beta]第十次 Scrum Meeting

    [Beta]第十次 Scrum Meeting 写在前面 会议时间 会议时长 会议地点 2019/5/20 22:00 20min 大运村公寓6F寝室 附Github仓库:WEDO 例会照片 工作情况 ...