select max(*::field) from sensor110 where time>'2024-05-14 06:40:00' group by time(1m) limit 10; 从截图中可以看到,时间是整分整分的。 加了偏移量的数据展示: select max(*::field) from sensor110 where time>'2024-05-14 06:40:00' group by time(1m,17s) limit 10; 从截图中可以看...
基本的 GROUP BY time() 查询用法需要在SELECT子句中调用相关函数,并且在WHERE子句中调用time时间区间。 time(time_interval) 在GROUP BY time()子句中的time_interval是个连续的时间区间,该时间区间决定了InfluxDB如何通过时间来对查询结果进行分组。比如,如果time_interval为5m,那么它会将查询结果分为5分钟一组(如...
> SELECT COUNT("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m) name: h2o_feet --- time count 2015-08-18T00:00:00Z 2 2015-08-18T00:12:00Z 2 2015-08-18T00:24:...
基本的 GROUP BY time() 查询用法需要在SELECT子句中调用相关函数,并且在WHERE子句中调用time时间区间。 time(time_interval)在GROUP BY time()子句中的time_interval是个连续的时间区间,该时间区间决定了InfluxDB如何通过时间来对查询结果进行分组。比如,如果time_interval为5m,那么它会将查询结果分为5分钟一组(如果...
在基本用法中,GROUP BY time()查询通过当前InfluxDB数据库的预设时间边界来确定每个时间间隔中包含的原始数据和查询返回的时间戳,这有可能会导致预期之外的结果值。 比如,通过如下sql: SELECT"water_level"FROM"h2o_feet"WHERE"location"='coyote_creek'ANDtime>='2015-08-18T00:00:00Z'ANDtime<='2015-08-18...
编写查询语句:使用InfluxQL(InfluxDB查询语言)编写查询语句。在查询语句中使用GROUP BY子句,并指定时间间隔作为分组条件。 例如,以下是一个使用GROUP BY加速长时间查询的示例: 代码语言:txt 复制SELECT MEAN(value) FROM measurement WHERE time >= '2022-01-01T00:00:00Z' AND time <= '2022-01-31T23:59:59...
1. Group query results by a single tag 上⾯的sql使⽤了MEAN函数，来对h2o_feet这个measurement中的location这个tag进⾏分组求平均值。注：在InfluxDB中，0纪元1970-01-01T00:00:00Z这个时间经常被⽤来表⽰timestamp的NULL值。如果你的查询中没有显⽰指定返回⼀个timestamp，⽐如上⾯在调⽤...
在基本用法中,GROUP BY time()查询通过当前InfluxDB数据库的预设时间边界来确定每个时间间隔中包含的原始数据和查询返回的时间戳,这有可能会导致预期之外的结果值。 比如,通过如下sql: SELECT"water_level"FROM"h2o_feet"WHERE"location"='coyote_creek'ANDtime>='2015-08-18T00:00:00Z'ANDtime<='2015-08-18...
GROUP BY time(1h), hostname 其中double-groupby-x指的是返回几列的聚合值,例如double-groupby-1返回一个列的聚合值。 如图所示,在返回一列的场景下,海东青比influxdb的qps多50%,随着列数的增加海东青的qps与influxdb逐步趋于一致。 cpu-max-all
GROUP BY time()查询返回的时间间隔符合TSDB For InfluxDB®的预设时间段或者符合用户指定的偏移间隔。示例如下: 预设时间段 以下查询计算sunflowers在6:15pm到7:45pm之间的平均值,并将这些平均值按一小时进行分组: SELECT mean("sunflowers") FROM "flower_orders" ...