在InfluxDB 中若使用influx -database 'test' -format csv -execute "select * from readings > /data/devices/export_15.csv进行数据导出内存占用会超过 30 GB,最终引发fatal error: runtime: out of memory,最后采用分时间段导出 CSV 的方法。代码如下所示: for i in 1{5..8}; do time influx -data...
查询功能方面,InfluxDB 不支持对比查询,不支持表连接,不支持对除 time 以外的 tag, field 进行排序,且函数的参数只能是某一个 field ,而不能是 field 的表达式,功能上有极大的限制,有多个测试样例无法在 InfluxDB 中实现;而 DolphinDB 对数据的处理则更加的灵活、方便。 查询性能方面,DolphinDB 在 2 个 测试样...
Query Problem - including GROUP BY time() acts weird? Store influxdb , influxql 3 2234 May 4, 2017 InfluxDB group by month, the last record is not showing today influxdb 0 729 July 11, 2018 How to group by month? 1 13037 September 25, 2017 Weird results with group by tim...
SELECT * FROM measurement GROUP BY time(1h) ORDER BY time DESC LIMIT 1 上述查询将按照每小时为时间窗口进行分组,并按照时间倒序排列,然后限制结果只返回最近一次的数据。 对于InfluxDB的使用,腾讯云提供了云原生数据库TencentDB for InfluxDB,它是基于InfluxDB开发的一种云数据库产品。TencentDB for InfluxDB提供...
create continuous query "cq_basic" on "prometheus" begin select mean(*) into "opsultra"."six_month".:MEASUREMENT from /.*/ group by time(10m),* end 参考: 1.CQ:https://jasper-zhang1.gitbook...
SELECT AVG(temperature) FROM temperature_data WHERE device_id = 'device123' AND time > now() - 1h GROUP BY time(10m) 这个查询语句计算了特定设备在过去一小时内的平均温度,并按每10分钟进行分组。通过限制查询的时间和设备ID,并使用聚合函数,可以显著减少返回的数据量并提高查询效率。 定期归档和清...
InfluxDB 采用自研的TSM(Time-Structured Merge Tree) 作为存储引擎, 其核心思想是通过牺牲掉一些功能来对性能达到极致优化,其官方文档上有项目存储引擎经历了从LevelDB到BlotDB,再到选择自研TSM的过程,整个选择转变的思考。 时序数据库的需求 数十亿个单独的数据点 ...
The part of InfluxDB’s data structure that describes for how long InfluxDB keeps data (duration), how many copies of this data is stored in the cluster (replication factor), and the time range covered by shard groups (shard group duration). RPs are unique per database and along with th...
ROLLUP、CUBE、GROUP BY的使用区别 2019-12-18 16:56 −1、ROLLUP:根据维度在数据结果集中进行的聚合操作,可多维度SELECT count(*) num,MONTH(register_time) times,`status` FROM `user` group by times,`status` WITH ROLLUP; 使用ROLLUP多维度聚合... ...
create a new unique key column to group by day and hours from(bucket: “b_iobroker”) |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop) |> filter(fn: (r) => r[“_measurement”] =~ /plenticore.0.forecast.day*.power.*h.(power|time)$/) |> filter(fn: (r) => r...