Influxdb2 使用 Flux 查询数据

本文详细解读了InfluxDB 2.0中使用Flux查询语言的结构,包括数据源设置、时间范围选择和数据过滤器的运用,教你如何编写高效的查询来获取所需的数据。

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示例

from(bucket: "example-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) =>
    r._measurement == "example-measurement" and
    r._field == "example-field"
  )

influxdb2开始可以使用flux语法查询

每个 Flux 查询都需要包含以下部分:1.数据源,2时间范围,3数据过滤器

1.数据源:bucket 标识数据库的名称

from(bucket:"example-bucket")

2.时间范围,stop不是必须的,时间范围可以是具体的时间(UTC时间)或者时间戳,也可以是相对时间范围,如-1h表示过去1小时内的数据(相对于当前时间),可选单位有s,m(分钟),h,d,mo(月),y

  |> range(start: -1h, stop: -10m)

查询时间序列数据时,Flux 需要一个时间范围。"无界"查询非常占用大量资源,作为一种保护措施,Flux 不会在没有指定范围的情况下查询数据库。

3.数据过滤器,多个过滤器可以用 and 或 or 连接,或者另起一个filter

|> filter(fn: (r) =>)

filter的可选值有:_measurement ,_field ,_value,_time,某个tag的名称

4.生成查询数据(可选)

|> yield()

输出的表一般包含:_start, _stop, _field,_value, _measurement,_time,[tag名称] 字段

每个flux语法都以 "from" 开始,其他每个部分都需要以" |> "开头。

### 使用 Flux 函数在 InfluxDB查询分页总数 为了计算总页面数,在 InfluxDB 中可以先获符合条件的数据条目数量,再基于每页显示的记录数目来决定总的页面数。下面是一个具体的实现方法: #### 计算数据总量 首先定义一个用于统计特定条件下所有匹配项的数量的 Flux 查询脚本。 ```flux dataCount = from(bucket: "your-bucket-name") |> range(start: -1y) // 调整时间范围以适应需求 |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "your-measurement" and r["tag-key"] == "tag-value") |> count() ``` 此部分代码会返回给定条件下的记录计数[^3]。 #### 定义每页大小并计算总页码 接着设定每一页应该展示多少条记录以及如何据此推导出总共需要几页才能完全展现这些数据。 ```flux pageSize = 100 // 假设每页有100条记录 totalPages = ceil(n: dataCount / float(v: pageSize)) ``` 这里 `ceil` 是向上整操作符,用来处理当最后一组不足一整个页面的情况;而 `float()` 则是为了确保除法运算的结果能够被正确解析为浮点数值以便于后续计算[^2]。 最后完整的 Flux 查询语句如下所示: ```flux import "influxdata/influxdb/schema" // 获满足条件的数据量 dataCount = from(bucket: "your-bucket-name") |> range(start: -1y) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "your-measurement" and r["tag-key"] == "tag-value") |> count() // 设置每页大小,并计算总页数 pageSize = 100 totalPages = ceil(n: dataCount / float(v: pageSize)) // 输出结果 table(totalPages) ``` 上述代码片段展示了怎样通过 Flux 编写逻辑去求解某个测量内指定标签值下所有的数据分成若干固定长度子集所需的最小集合个数——即所谓的“总页数”。
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