时序数据库InfluxDB安装及使用

1 安装配置

安装

wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.1.x86_64.rpm

yum localinstall influxdb-1.3.1.x86_64.rpm

常规操作

启停

systemctl stop influxdb

systemctl status influxdb

systemctl start influxdb

2 重要概念

influxdb里面有一些重要概念：database，timestamp，field key， field value， field set，tag key，tag value，tag set，measurement， retention policy ，series，point。结合下面的例子数据来说明这几个概念：

name: census

-————————————-————————————-————————————

time                                 butterflies     honeybees     location      scientist

2015-08-18T00:00:00Z      12                    23                  1            langstroth

2015-08-18T00:00:00Z      1                      30                  1            perpetua

2015-08-18T00:06:00Z      11                    28                  1            langstroth

2015-08-18T00:06:00Z      3                      28                  1            perpetua

2015-08-18T05:54:00Z      2                      11                  2            langstroth

2015-08-18T06:00:00Z      1                      10                  2            langstroth

2015-08-18T06:06:00Z      8                      23                  2            perpetua

2015-08-18T06:12:00Z      7                      22                  2            perpetua

timestamp

既然是时间序列数据库，influxdb的数据都有一列名为time的列，里面存储UTC时间戳。

field key，field value，field set

butterflies和honeybees两列数据称为字段(fields)，influxdb的字段由field key和field value组成。其中butterflies和honeybees为field key，它们为string类型，用于存储元数据。

而butterflies这一列的数据12-7为butterflies的field value，同理，honeybees这一列的23-22为honeybees的field value。field value可以为string，float，integer或boolean类型。field value通常都是与时间关联的。

field key和field value对组成的集合称之为field set。如下：

butterflies = 12 honeybees = 23

butterflies = 1 honeybees = 30

butterflies = 11 honeybees = 28

butterflies = 3 honeybees = 28

butterflies = 2 honeybees = 11

butterflies = 1 honeybees = 10

butterflies = 8 honeybees = 23

butterflies = 7 honeybees = 22

在influxdb中，字段必须存在。注意，字段是没有索引的。如果使用字段作为查询条件，会扫描符合查询条件的所有字段值，性能不及tag。类比一下，fields相当于SQL的没有索引的列。

tag key，tag value，tag set

location和scientist这两列称为标签(tags)，标签由tag key和tag value组成。location这个tag key有两个tag value：1和2，scientist有两个tag value：langstroth和perpetua。tag key和tag value对组成了tag set，示例中的tag set如下：

location = 1, scientist = langstroth

location = 2, scientist = langstroth

location = 1, scientist = perpetua

location = 2, scientist = perpetua

tags是可选的，但是强烈建议你用上它，因为tag是有索引的，tags相当于SQL中的有索引的列。tag value只能是string类型 如果你的常用场景是根据butterflies和honeybees来查询，那么你可以将这两个列设置为tag，而其他两列设置为field，tag和field依据具体查询需求来定。

measurement

measurement是fields，tags以及time列的容器，measurement的名字用于描述存储在其中的字段数据，类似mysql的表名。如上面例子中的measurement为census。measurement相当于SQL中的表，本文中我在部分地方会用表来指代measurement。

retention policy

retention policy指数据保留策略，示例数据中的retention policy为默认的autogen。它表示数据一直保留永不过期，副本数量为1。你也可以指定数据的保留时间，如30天。

series

series是共享同一个retention policy，measurement以及tag set的数据集合。示例中数据有4个series，如下:

Arbitrary series number	Retention policy	Measurement	Tag set
series 1	autogen	census	location = 1,scientist = langstroth
series 2	autogen	census	location = 2,scientist = langstroth
series 3	autogen	census	location = 1,scientist = perpetua
series 4	autogen	census	location = 2,scientist = perpetua

point

point则是同一个series中具有相同时间的field set，points相当于SQL中的数据行。如下面就是一个point：

name: census

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

time                              butterflies    honeybees   location    scientist

2015-08-18T00:00:00Z       1                    30           1            perpetua

database

上面提到的结构都存储在数据库中，示例的数据库为my_database。一个数据库可以有多个measurement，retention policy， continuous queries以及user。influxdb是一个无模式的数据库，可以很容易的添加新的measurement，tags，fields等。而它的操作却和传统的数据库一样，可以使用类SQL语言查询和修改数据。

influxdb不是一个完整的CRUD数据库，它更像是一个CR-ud数据库。它优先考虑的是增加和读取数据而不是更新和删除数据的性能，而且它阻止了某些更新和删除行为使得创建和读取数据更加高效。

3 特色函数

influxdb函数分为聚合函数，选择函数，转换函数，预测函数等。除了与普通数据库一样提供了基本操作函数外，还提供了一些特色函数以方便数据统计计算，下面会一一介绍其中一些常用的特色函数。

聚合函数：FILL(), INTEGRAL()，SPREAD()， STDDEV()，MEAN(), MEDIAN()等。
选择函数: SAMPLE(), PERCENTILE(), FIRST(), LAST(), TOP(), BOTTOM()等。
转换函数: DERIVATIVE(), DIFFERENCE()等。
预测函数：HOLT_WINTERS()。

先从官网导入测试数据（注：这里测试用的版本是1.3.1，最新版本是1.3.5）:

$ curl https://s3.amazonaws.com/noaa.water-database/NOAA_data.txt -o NOAA_data.txt

$ influx -import -path=NOAA_data.txt -precision=s -database=NOAA_water_database

$ influx -precision rfc3339 -database NOAA_water_database

Connected to http://localhost:8086 version 1.3.1InfluxDB shell 1.3.1

> show measurements

name: measurements

name

----

average_temperature

distincts

h2o_feet

h2o_pH

h2o_quality

h2o_temperature

> show series from h2o_feet;

key

---

h2o_feet,location=coyote_creek

h2o_feet,location=santa_monica

下面的例子都以官方示例数据库来测试，这里只用部分数据以方便观察。measurement为h2o_feet，tag key为location，field key有level description和water_level两个。

> SELECT * FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'name: h2o_feet

time                     level description                               location                         water_level

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

2015-08-18T00:00:00Z      between 6 and 9 feet                         　　coyote_creek                     8.12

2015-08-18T00:00:00Z      below 3 feet 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 santa_monica 　　　　　　　　　　　　2.064

2015-08-18T00:06:00Z      between 6 and 9 feet                        　　 coyote_creek                      8.005

2015-08-18T00:06:00Z      below 3 feet                                     santa_monica                     2.116

2015-08-18T00:12:00Z     between 6 and 9 feet                              coyote_creek                      7.887

2015-08-18T00:12:00Z     below 3 feet                                      santa_monica                     2.028

2015-08-18T00:18:00Z     between 6 and 9 feet                              coyote_creek                     7.762

2015-08-18T00:18:00Z     below 3 feet                                       santa_monica                    2.126

2015-08-18T00:24:00Z     between 6 and 9 feet                               coyote_creek                    7.635

2015-08-18T00:24:00Z     below 3 feet                                       santa_monica                    2.041

2015-08-18T00:30:00Z     between 6 and 9 feet                               coyote_creek                     7.5

2015-08-18T00:30:00Z     below 3 feet                                       santa_monica                     2.051

GROUP BY，FILL()

如下语句中GROUP BY time(12m),* 表示以每12分钟和tag(location)分组(如果是GROUP BY time(12m)则表示仅每12分钟分组，GROUP BY 参数只能是time和tag)。然后fill(200)表示如果这个时间段没有数据，以200填充，mean(field_key)求该范围内数据的平均值(注意：这是依据series来计算。其他还有SUM求和，MEDIAN求中位数)。LIMIT 7表示限制返回的point(记录数)最多为7条，而SLIMIT 1则是限制返回的series为1个。

注意这里的时间区间，起始时间为整点前包含这个区间第一个12m的时间，比如这里为 2015-08-17T:23:48:00Z，第一条为 2015-08-17T23:48:00Z <= t < 2015-08-18T00:00:00Z这个区间的location=coyote_creek的water_level的平均值，这里没有数据，于是填充的200。第二条为 2015-08-18T00:00:00Z <= t < 2015-08-18T00:12:00Z区间的location=coyote_creek的water_level平均值，这里为 （8.12+8.005）/ 2 = 8.0625，其他以此类推。

而GROUP BY time(10m)则表示以10分钟分组，起始时间为包含这个区间的第一个10m的时间，即 2015-08-17T23:40:00Z。默认返回的是第一个series，如果要计算另外那个series，可以在SQL语句后面加上 SOFFSET 1。

那如果时间小于数据本身采集的时间间隔呢，比如GROUP BY time(10s)呢？这样的话，就会按10s取一个点，没有数值的为空或者FILL填充，对应时间点有数据则保持不变。

## GROUP BY time(12m)

> SELECT mean("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),* fill(200) LIMIT 7 SLIMIT 1name: h2o_feet

tags: location=coyote_creek

time                 mean

----                 ----

2015-08-17T23:48:00Z 200

2015-08-18T00:00:00Z 8.0625

2015-08-18T00:12:00Z 7.8245

2015-08-18T00:24:00Z 7.5675## GROUP BY time(10m)，SOFFSET设置为1

> SELECT mean("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(10m),* fill(200) LIMIT 7 SLIMIT 1 SOFFSET 1name: h2o_feet

tags: location=santa_monica

time                             mean

----                             ----

2015-08-17T23:40:00Z             200

2015-08-17T23:50:00Z             200

2015-08-18T00:00:00Z             2.09

2015-08-18T00:10:00Z             2.077

2015-08-18T00:20:00Z             2.041

2015-08-18T00:30:00Z             2.051

INTEGRAL(field_key, unit)

计算数值字段值覆盖的曲面的面积值并得到面积之和。测试数据如下：

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'name: h2o_feet

time                           water_level

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

2015-08-18T00:00:00Z           2.064

2015-08-18T00:06:00Z           2.116

2015-08-18T00:12:00Z           2.028

2015-08-18T00:18:00Z           2.126

2015-08-18T00:24:00Z           2.041

2015-08-18T00:30:00Z           2.051

使用INTERGRAL计算面积。注意，这个面积就是这些点连接起来后与时间围成的不规则图形的面积，注意unit默认是以1秒计算，所以下面语句计算结果为3732.66=2.028*1800+分割出来的梯形和三角形面积。如果unit改为1分，则结果为3732.66/60 = 62.211。unit为2分，则结果为3732.66/120 = 31.1055。以此类推。

# unit为默认的1秒

> SELECT INTEGRAL("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'name: h2o_feet

time                           integral

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

1970-01-01T00:00:00Z         3732.66# unit为1分

> SELECT INTEGRAL("water_level", 1m) FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'name: h2o_feet

time                          integral

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

1970-01-01T00:00:00Z         62.211

SPREAD(field_key)

计算数值字段的最大值和最小值的差值。

> SELECT SPREAD("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),* fill(18) LIMIT 3 SLIMIT 1 SOFFSET 1

name: h2o_feet

tags: location=santa_monica

time                              spread

----                              ------

2015-08-17T23:48:00Z            18

2015-08-18T00:00:00Z             0.052000000000000046

2015-08-18T00:12:00Z             0.09799999999999986

STDDEV(field_key)

计算字段的标准差。influxdb用的是贝塞尔修正的标准差计算公式，如下：

mean=(v₁+v₂+...+v_n)/n;
stddev = math.sqrt(
((v₁-mean)² + (v₂-mean)² + ...+(v_n-mean)²)/(n-1)
)

> SELECT STDDEV("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),* fill(18) SLIMIT 1;

name: h2o_feet

tags: location=coyote_creek

time                          stddev

----                          ------

2015-08-17T23:48:00Z         18

2015-08-18T00:00:00Z         0.08131727983645186

2015-08-18T00:12:00Z         0.08838834764831845

2015-08-18T00:24:00Z         0.09545941546018377

PERCENTILE(field_key, N)

选取某个字段中大于N%的这个字段值。

如果一共有4条记录，N为10，则10%*4=0.4，四舍五入为0，则查询结果为空。N为20，则 20% * 4 = 0.8，四舍五入为1，选取的是4个数中最小的数。如果N为40，40% * 4 = 1.6，四舍五入为2，则选取的是4个数中第二小的数。由此可以看出N=100时，就跟MAX(field_key)是一样的，而当N=50时，与MEDIAN(field_key)在字段值为奇数个时是一样的。

> SELECT PERCENTILE("water_level",20) FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)

name: h2o_feet

time                         percentile

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

2015-08-17T23:48:00Z

2015-08-18T00:00:00Z         2.064

2015-08-18T00:12:00Z         2.028

2015-08-18T00:24:00Z         2.041

> SELECT PERCENTILE("water_level",40) FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)

name: h2o_feet

time                               percentile

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

2015-08-17T23:48:00Z

2015-08-18T00:00:00Z         2.1162015-08-18T00:12:00Z 2.126

2015-08-18T00:24:00Z         2.051

SAMPLE(field_key, N)

随机返回field key的N个值。如果语句中有GROUP BY time()，则每组数据随机返回N个值。

> SELECT SAMPLE("water_level",2) FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z';

name: h2o_feet

time                         sample

----                         ------

2015-08-18T00:00:00Z         2.064

2015-08-18T00:12:00Z         2.028

> SELECT SAMPLE("water_level",2) FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m);

name: h2o_feet

time                         sample

----                         ------

2015-08-18T00:06:00Z         2.116

2015-08-18T00:06:00Z         8.005

2015-08-18T00:12:00Z         7.887

2015-08-18T00:18:00Z         7.762

2015-08-18T00:24:00Z         7.635

2015-08-18T00:30:00Z         2.051

CUMULATIVE_SUM(field_key)

计算字段值的递增和。

> SELECT CUMULATIVE_SUM("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z';

name: h2o_feet

time                                     cumulative_sum

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

2015-08-18T00:00:00Z                      8.12

2015-08-18T00:00:00Z                      10.184

2015-08-18T00:06:00Z                      18.189

2015-08-18T00:06:00Z                      20.305

2015-08-18T00:12:00Z                      28.192

2015-08-18T00:12:00Z                      30.22

2015-08-18T00:18:00Z                      37.982

2015-08-18T00:18:00Z                      40.108

2015-08-18T00:24:00Z                      47.742999999999995

2015-08-18T00:24:00Z                      49.78399999999999

2015-08-18T00:30:00Z                      57.28399999999999

2015-08-18T00:30:00Z                      59.334999999999994

DERIVATIVE(field_key, unit) 和 NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(field_key, unit)

计算字段值的变化比。unit默认为1s，即计算的是1秒内的变化比。

如下面的第一个数据计算方法是 (2.116-2.064)/(6*60) = 0.00014..，其他计算方式同理。虽然原始数据是6m收集一次，但是这里的变化比默认是按秒来计算的。如果要按6m计算，则设置unit为6m即可。

> SELECT DERIVATIVE("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'name: h2o_feet

time                                      derivative

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

2015-08-18T00:06:00Z                     0.00014444444444444457

2015-08-18T00:12:00Z                     -0.00024444444444444465

2015-08-18T00:18:00Z                     0.0002722222222222218

2015-08-18T00:24:00Z                     -0.000236111111111111

2015-08-18T00:30:00Z                     0.00002777777777777842

> SELECT DERIVATIVE("water_level", 6m) FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'name: h2o_feet

time                                       derivative

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

2015-08-18T00:06:00Z                     0.052000000000000046

2015-08-18T00:12:00Z                     -0.08800000000000008

2015-08-18T00:18:00Z                     0.09799999999999986

2015-08-18T00:24:00Z                     -0.08499999999999996

2015-08-18T00:30:00Z                     0.010000000000000231

而DERIVATIVE结合GROUP BY time，以及mean可以构造更加复杂的查询，如下所示:

> SELECT DERIVATIVE(mean("water_level"), 6m) FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' group by time(12m), *

name: h2o_feet

tags: location=coyote_creek

time                                derivative

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

2015-08-18T00:12:00Z             -0.11900000000000022

2015-08-18T00:24:00Z             -0.12849999999999984name: h2o_feet

tags: location=santa_monica

time                               derivative

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

2015-08-18T00:12:00Z             -0.00649999999999995

2015-08-18T00:24:00Z             -0.015499999999999847

这个计算其实是先根据GROUP BY time求平均值，然后对这个平均值再做变化比的计算。因为数据是按12分钟分组的，而变化比的unit是6分钟，所以差值除以2(12/6)才得到变化比。如第一个值是 (7.8245-8.0625)/2 = -0.1190。

> SELECT mean("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' group by time(12m), *

name: h2o_feet

tags: location=coyote_creek

time                                   mean

----                                   ----

2015-08-18T00:00:00Z                  8.0625

2015-08-18T00:12:00Z                  7.8245

2015-08-18T00:24:00Z                  7.5675name: h2o_feet

tags: location=santa_monica

time                                    mean

----                                    ----

2015-08-18T00:00:00Z                    2.09

2015-08-18T00:12:00Z                    2.077

2015-08-18T00:24:00Z                    2.0460000000000003

NON_NEGATIVE_DERIVATIVE与DERIVATIVE不同的是它只返回的是非负的变化比:

> SELECT DERIVATIVE(mean("water_level"), 6m) FROM "h2o_feet" WHERE location='santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' group by time(6m), *

name: h2o_feet

tags: location=santa_monica

time                                       derivative

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

2015-08-18T00:06:00Z                     0.052000000000000046

2015-08-18T00:12:00Z                     -0.08800000000000008

2015-08-18T00:18:00Z                     0.09799999999999986

2015-08-18T00:24:00Z                     -0.08499999999999996

2015-08-18T00:30:00Z                     0.010000000000000231

> SELECT NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(mean("water_level"), 6m) FROM "h2o_feet" WHERE location='santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' group by time(6m), *

name: h2o_feet

tags: location=santa_monica

time                                      non_negative_derivative

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

2015-08-18T00:06:00Z                     0.052000000000000046

2015-08-18T00:18:00Z                     0.09799999999999986

2015-08-18T00:30:00Z                     0.010000000000000231

4 连续查询

4.1 基本语法

连续查询(CONTINUOUS QUERY，简写为CQ)是指定时自动在实时数据上进行的InfluxQL查询，查询结果可以存储到指定的measurement中。基本语法格式如下：

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>

BEGIN

    <cq_query>

END

cq_query格式： SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]

CQ操作的是实时数据，它使用本地服务器的时间戳、GROUP BY time()时间间隔以及InfluxDB预先设置好的时间范围来确定什么时候开始查询以及查询覆盖的时间范围。注意CQ语句里面的WHERE条件是没有时间范围的，因为CQ会根据GROUP BY time()自动确定时间范围。

CQ执行的时间间隔和GROUP BY time()的时间间隔一样，它在InfluxDB预先设置的时间范围的起始时刻执行。如果GROUP BY time(1h)，则单次查询的时间范围为 now()-GROUP BY time(1h)到 now()，也就是说，如果当前时间为17点，这次查询的时间范围为 16:00到16:59.99999。

下面看几个示例，示例数据如下，这是数据库transportation中名为bus_data的measurement，每15分钟统计一次乘客数和投诉数。数据文件bus_data.txt如下：

# DDLCREATE DATABASE transportation

# DML

# CONTEXT-DATABASE: transportation bus_data,complaints=9 passengers=5 1472367600

bus_data,complaints=9 passengers=8 1472368500

bus_data,complaints=9 passengers=8 1472369400

bus_data,complaints=9 passengers=7 1472370300

bus_data,complaints=9 passengers=8 1472371200

bus_data,complaints=7 passengers=15 1472372100

bus_data,complaints=7 passengers=15 1472373000

bus_data,complaints=7 passengers=17 1472373900

bus_data,complaints=7 passengers=20 1472374800

导入数据，命令如下：

root@f216e9be15bf:/# influx -import -path=bus_data.txt -precision=s

root@f216e9be15bf:/# influx -precision=rfc3339 -database=transportation

Connected to http://localhost:8086 version 1.3.5InfluxDB shell version: 1.3.5

> select * from bus_data

name: bus_data

time                              complaints         　　passengers

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

2016-08-28T07:00:00Z                 9                      5

2016-08-28T07:15:00Z                 9                      8

2016-08-28T07:30:00Z                 9                      8

2016-08-28T07:45:00Z                 9                      7

2016-08-28T08:00:00Z                 9                      8

2016-08-28T08:15:00Z                 7                      15

2016-08-28T08:30:00Z                 7                      15

2016-08-28T08:45:00Z                 7                      17

2016-08-28T09:00:00Z                 7                      20

示例1 自动缩小取样存储到新的measurement中

对单个字段自动缩小取样并存储到新的measurement中。

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic" ON "transportation"

BEGIN

  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)

END

这个CQ的意思就是对bus_data每小时自动计算取样数据的平均乘客数并存储到 average_passengers中。那么在2016-08-28这天早上会执行如下流程：

At 8:00 cq_basic 执行查询，查询时间范围 time >= '7:00' AND time < '08:00'.

cq_basic写入一条记录到 average_passengers:

name: average_passengers

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

time                       mean

2016-08-28T07:00:00Z       7

At 9:00 cq_basic 执行查询，查询时间范围 time >= '8:00' AND time < '9:00'.

cq_basic写入一条记录到 average_passengers:

name: average_passengers

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

time                           mean

2016-08-28T08:00:00Z           13.75

# Results

> SELECT * FROM "average_passengers"name: average_passengers

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

time                      mean

2016-08-28T07:00:00Z       7

2016-08-28T08:00:00Z       13.75

示例2 自动缩小取样并存储到新的保留策略（Retention Policy）中

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_rp" ON "transportation"

BEGIN

  SELECT mean("passengers") INTO "transportation"."three_weeks"."average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)

END

与示例1类似，不同的是保留的策略不是autogen，而是改成了three_weeks(创建保留策略语法 CREATE RETENTION POLICY "three_weeks" ON "transportation" DURATION 3w REPLICATION 1)。

> SELECT * FROM "transportation"."three_weeks"."average_passengers"name: average_passengers

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

time                       mean

2016-08-28T07:00:00Z       7

2016-08-28T08:00:00Z       13.75

示例3 使用后向引用(backreferencing)自动缩小取样并存储到新的数据库中

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_br" ON "transportation"

BEGIN

  SELECT mean(*) INTO "downsampled_transportation"."autogen".:MEASUREMENT FROM /.*/ GROUP BY time(30m),*

END

使用后向引用语法自动缩小取样并存储到新的数据库中。语法 :MEASUREMENT 用来指代后面的表，而 /.*/则是分别查询所有的表。这句CQ的含义就是每30分钟自动查询transportation的所有表(这里只有bus_data一个表)，并将30分钟内数字字段(passengers和complaints)求平均值存储到新的数据库 downsampled_transportation中。

最终结果如下：

> SELECT * FROM "downsampled_transportation."autogen"."bus_data"name: bus_data

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

time                               mean_complaints                    mean_passengers

2016-08-28T07:00:00Z               9                                         6.5

2016-08-28T07:30:00Z               9                                         7.5

2016-08-28T08:00:00Z               8                                         11.5

2016-08-28T08:30:00Z               7                                         16

示例4 自动缩小取样以及配置CQ的时间范围

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_offset" ON "transportation"

BEGIN

  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h,15m)

END

与前面几个示例不同的是，这里的GROUP BY time(1h, 15m)指定了一个时间偏移，也就是说 cq_basic_offset执行的时间不再是整点，而是往后偏移15分钟。执行流程如下:

At 8:15 cq_basic_offset 执行查询的时间范围 time >= '7:15' AND time < '8:15'.

name: average_passengers

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

time                      mean

2016-08-28T07:15:00Z       7.75

At 9:15 cq_basic_offset 执行查询的时间范围 time >= '8:15' AND time < '9:15'.

name: average_passengers

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

time                   mean

2016-08-28T08:15:00Z   16.75

最终结果:

> SELECT * FROM "average_passengers"name: average_passengers

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

time                                   mean

2016-08-28T07:15:00Z       7.75

2016-08-28T08:15:00Z       16.75

巴特西

时序数据库InfluxDB安装及使用