由于时间范围跨越了午夜,并且使用了GROUP BY time(1d),因此 InfluxDB 会自动根据日期边界(午夜)来分割数据。 而我们想要查询的时间应该是使用东八区时间(比零时区时间快了8个小时)。在查询数据时,可以通过使用time函数将结果转换为其他时区。例如,可以使用tz选项以指定将SELECT的时间戳转换为指定的时区。 例如: SEL...
查询语句:SELECT cpu_used FROM host.host where time >= '2019-10-18T00:00:00Z' and time < '2019-10-23T00:00:00Z' group by time(1d) 原因分析:因为influxdb查询的时候默认使用UTC时间查询(零时区),而我们想要查询的时间应该是使用东八区时间(比零时区时间快了8个小时)。 解决方法:查询语句的最后...
(1)influxdb中使用 time(),如group by time(1d)为以1天为分组 (2)使用group by时分组的字段会连同查询的字段一起输出,而查询的字段只能是聚合函数 如下: select count(CJSJ) AS total,count(LJNSXH) as ljnsxhtotal FROM tableName GROUP BY time(1d), SBXLH fill(0) 1. 输出:total,ljnsxhtotal,SBX...
减去8 小时候后查询的结果如下: SELECT count(user_id_val) FROM user_day where time >= '2019-10-17T16:00:00Z' and time < '2019-10-22T16:00:00Z' group by time(1d) name: user_day time count --- --- 2019-10-17T00:00:00Z 7641 2019-10-18T00:00:00Z 7522 2019-10-19T00:00...
FROM students.two_weeks.student GROUP BY time(1d), course END ``` 上述操作命令的作用是: 1.创建了一个名为"students"的数据库。 2.使用"students"数据库。 3.创建了一个名为"two_weeks"的保留策略,该策略的数据保留时间为2周,数据复制因子为1,并将其设置为默认策略。 4.创建了一个名为"cq_average...
GROUP BY只能对tag keys和time进行合分组,可以多字段排序,如group by tag1,tag2,time,也可一个*对所有的tag进行分组聚合(不包括time)。
时间戳截断:可以使用truncate()函数将时间戳截断到指定的时间精度。例如,truncate(time, 1d)将将时间戳截断到天级别。 时间范围选择:可以使用time >= start_time AND time <= end_time的条件来选择指定时间范围内的数据。 时间间隔聚合:可以使用GROUP BY time(interval)语句将数据按照指定的时间间隔进行聚合。例如...
SELECT COUNT(value) FROM measurement_name WHERE time > now() - 1d GROUP BY time(1h) ``` 以上查询将返回最近1天内每小时的数据总数。 除了以上示例,InfluxDB还支持各种时间函数和操作符,例如`now()`函数用于获取当前时间,`time()`函数用于按时间间隔分组,`+` `-` `*` `/`等操作符用于时间计算。
time<'2023-01-01' GROUP BY toYear(time), model 4.数据过期时间 TTL 时序数据的另一个特点是关注近期的数据,距离当前比较久远的数据相对来说没那么重要,有时出于存储容量的考虑,我们甚至会希望自动删除老旧的数据。 时序数据库一般会提供 TTL (Time To Live) 功能,在设计数据库表结构时,一般会根据数据表的...
通过使用"GROUP BY"子句,我们可以根据标签的值对数据进行聚合。例如,我们可以使用以下查询语句计算某个传感器每天的平均值: SELECT MEAN(value) FROM measurement WHERE sensor_id = '001' GROUP BY time(1d) 四、总结 本文介绍了InfluxDB中tag的设置规则和使用方法。通过合理设置tag,我们可以更好地管理和查询时间...