Influx Sql系列教程九：query数据查询基本篇二

前面一篇介绍了influxdb中基本的查询操作，在结尾处提到了如果我们希望对查询的结果进行分组，排序，分页时，应该怎么操作，接下来我们看一下上面几个场景的支持

在开始本文之前，建议先阅读上篇博文: 190813-Influx Sql系列教程八：query数据查询基本篇

0. 数据准备

在开始查询之前，先看一下我们准备的数据，其中name,phone为tag, age,blog,id为field

> select * from yhh
name: yhh
time                age blog                 id name phone
----                --- ----                 -- ---- -----
1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰
1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰
1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2
1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110
> show tag keys from yhh
name: yhh
tagKey
------
name
phone

1. 分组查询

和sql语法一样，influxdb sql的分组也是使用group by语句，其定义如下

SELECT_clause FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY [* | <tag_key>[,<tag_key]]

a. group by tag

从上面的定义中，有一点需要特别强调，用来分组的必须是tag，也就是说对于influxdb而言，不支持根据field进行分组

一个实际的演示如下:

> select * from yhh group by phone
name: yhh
tags: phone=
time                age blog                 id name
----                --- ----                 -- ----
1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰
1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰
1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2

name: yhh
tags: phone=110
time                age blog                 id name
----                --- ----                 -- ----
1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3

注意上面的输出结果，比较有意思，分成了两个结构段落，且可以输出完整的数据；而mysql的分组查询条件中一般需要带上分组key，然后实现一些数据上的聚合查询

如果我的分组中，使用field进行分组查询，会怎样？报错么?

> select * from yhh group by age
name: yhh
tags: age=
time                age blog                 id name phone
----                --- ----                 -- ---- -----
1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰
1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰
1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2
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从上面的case中可以看出，虽然执行了，但是返回的结果并不是我们预期的。

b. group by *

另外一个与一般SQL语法不一样的是group by 后面可以跟上*，表示根据所有的tag进行分组，一个测试如下

> select * from yhh group by *
name: yhh
tags: name=一灰灰, phone=
time                age blog                 id
----                --- ----                 --
1563889538654374538 26  http://blog.hhui.top 10
1563889547738266214 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh
tags: name=一灰灰2, phone=
time                age blog                 id
----                --- ----                 --
1563889704754695002 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh
tags: name=一灰灰3, phone=110
time                age blog                 id
----                --- ----                 --
1563889723440000821 30  http://blog.hhui.top 11
>

c. group by time

除了上面的根据tag进行分组之外，还有一个更高级的特性，根据时间来分组，这个时间还支持一些简单的函数操作

定义如下

SELECT <function>(<field_key>) FROM_clause WHERE <time_range> GROUP BY time(<time_interval>),[tag_key] [fill(<fill_option>)]

我们知道influxdb的一个重要应用场景就是监控的记录，在监控面板上经常会有的就是根据时间进行聚合，比如查询某个服务每分钟的异常数，qps, rt等

下面给出一个简单的使用case

# 为了显示方便，将数据的时间戳改成日期方式展示
> precision rfc3339
> select * from yhh
name: yhh
time                           age blog                 id name phone
----                           --- ----                 -- ---- -----
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰
2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰
2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110
> select count(*) from yhh where time>'2019-07-23T13:44:38.654374538Z' and time<'2019-07-23T13:50:43.440000821Z'  GROUP BY time(2m)
name: yhh
time                 count_age count_blog count_id
----                 --------- ---------- --------
2019-07-23T13:44:00Z 2         2          2
2019-07-23T13:46:00Z 0         0          0
2019-07-23T13:48:00Z 2         2          2
2019-07-23T13:50:00Z 0         0          0

在上面的查询语句中，有几个地方需要说明一下

• select后面跟上的是单个or多个field的聚合操作，根据时间进行分组时，不允许查询具体的field值，否则会有下面的错误提示

  > select * from yhh where time>'2019-07-23T13:44:38.654374538Z' and time<'2019-07-23T13:50:43.440000821Z'  GROUP BY time(2m)
  ERR: GROUP BY requires at least one aggregate function
  

• where条件限定查询的时间范围，否则会得到很多数据
• group by time(2m) 表示每2分钟做一个分组， group by time(2s)则表示每2s做一个分组

2. 排序

在influxdb中排序，只支持针对time进行排序，其他的field，tag（因为是string类型，也没法排）是不能进行排序的

语法比较简单，如下，根据时间倒序/升序

order by time desc/asc

一个简单的实例如下

# 根据非time进行排序时，直接报错
> select * from yhh order by age
ERR: error parsing query: only ORDER BY time supported at this time
# 根据时间进行倒排
> select * from yhh order by time desc
name: yhh
time                           age blog                 id name phone
----                           --- ----                 -- ---- -----
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰3 110
2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰2
2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰
>

3. 查询限制

我们常见的分页就是limit语句，我们常见的limit语句为 limit page, size，可以实现分页；然而在influxdb中则不同，limit后面只能跟上一个数字，表示限定查询的最多条数

a. limit

N指定每次measurement返回的point个数

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] LIMIT <N>

下满给出几个实际的case

> select * from yhh limit 2
name: yhh
time                           age blog                 id name phone
----                           --- ----                 -- ---- -----
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10 一灰灰
2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11 一灰灰

# 分组之后，再限定查询条数
> select * from yhh group by "name" limit 1
name: yhh
tags: name=一灰灰
time                           age blog                 id phone
----                           --- ----                 -- -----
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10

name: yhh
tags: name=一灰灰2
time                           age blog                 id phone
----                           --- ----                 -- -----
2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh
tags: name=一灰灰3
time                           age blog                 id phone
----                           --- ----                 -- -----
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11 110

b. slimit

N指定从指定measurement返回的series数

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY *[,time(<time_interval>)] [ORDER_BY_clause] SLIMIT <N>

接下来演示下这个的使用姿势，首先准备插入几条数据，确保tag相同

> insert yhh,name=一灰灰,phone=110 blog="http://spring.hhui.top",age=14,id=14
> insert yhh,name=一灰灰,phone=110 blog="http://spring.hhui.top",age=15,id=15
> insert yhh,name=一灰灰,phone=110 blog="http://spring.hhui.top",age=16,id=16
> select * from yhh
name: yhh
time                           age blog                   id name phone
----                           --- ----                   -- ---- -----
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top   10 一灰灰
2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰
2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰2
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰3 110
2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14 一灰灰  110
2019-08-14T11:18:10.146588721Z 15  http://spring.hhui.top 15 一灰灰  110
2019-08-14T11:18:12.753413004Z 16  http://spring.hhui.top 16 一灰灰  110
> show series on test from yhh
key
---
yhh,name=一灰灰
yhh,name=一灰灰,phone=110
yhh,name=一灰灰2
yhh,name=一灰灰3,phone=110

如下面的一个使用case

> select * from yhh group by * slimit 3
name: yhh
tags: name=一灰灰, phone=
time                           age blog                 id
----                           --- ----                 --
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top 10
2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh
tags: name=一灰灰, phone=110
time                           age blog                   id
----                           --- ----                   --
2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14
2019-08-14T11:18:10.146588721Z 15  http://spring.hhui.top 15
2019-08-14T11:18:12.753413004Z 16  http://spring.hhui.top 16

name: yhh
tags: name=一灰灰2, phone=
time                           age blog                 id
----                           --- ----                 --
2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top 11

name: yhh
tags: name=一灰灰3, phone=110
time                           age blog                 id
----                           --- ----                 --
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top 11

说实话，这一块没看懂，根据官方的文档进行翻译的，没有get这个slimit的特点

4. 分页

上面只有point个数限制，但是分页怎么办？难道不支持么？

在influxdb中，有专门的offset来实现分页

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] LIMIT_clause OFFSET <N> [SLIMIT_clause]

简单来讲，就是limit 条数 offset 偏移

使用实例

> select * from yhh
name: yhh
time                           age blog                   id name phone
----                           --- ----                   -- ---- -----
2019-07-23T13:45:38.654374538Z 26  http://blog.hhui.top   10 一灰灰
2019-07-23T13:45:47.738266214Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰
2019-07-23T13:48:24.754695002Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰2
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰3 110
2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14 一灰灰  110
2019-08-14T11:18:10.146588721Z 15  http://spring.hhui.top 15 一灰灰  110
2019-08-14T11:18:12.753413004Z 16  http://spring.hhui.top 16 一灰灰  110
# 查询结果只有2条数据，从第三个开始（0开始计数）
> select * from yhh limit 2 offset 3
name: yhh
time                           age blog                   id name phone
----                           --- ----                   -- ---- -----
2019-07-23T13:48:43.440000821Z 30  http://blog.hhui.top   11 一灰灰3 110
2019-08-14T11:18:06.804162557Z 14  http://spring.hhui.top 14 一灰灰  110
> select * from yhh limit 2 offset 3

5. 小结

本篇influxdb的查询篇主要介绍了sql中的三种常用case，分组，排序，分页；虽然使用姿势和我们常见的SQL大同小异，但是一些特殊点需要额外注意一下

• 分组查询时，注意分组的key必须是time或者tag，分组查询可以返回完整的point
• 排序，只支持根据时间进行排序，其他的字段都不支持
• 分页，需要注意limit size offset startIndex和我们一般的使用case不同，它的两个参数分别表示查询的point个数，以及偏移量；而不是传统sql中的页和条数

II. 其他

0. 系列博文

• 190813-Influx Sql系列教程八：query数据查询基本篇
• 190730-Influx Sql系列教程七：delete 删除数据
• 190729-Influx Sql系列教程六：insert 修改数据
• 190726-Influx Sql系列教程五：insert 添加数据
• 190723-Influx Sql系列教程四：series/point/tag/field
• 190721-Influx Sql系列教程三：measurement 表
• 190719-Influx Sql系列教程二：retention policy 保存策略
• 190718-Influx Sql系列教程一：database 数据库
• 190717-Influx Sql系列教程零：安装及influx-cli使用姿势介绍
• 190509-InfluxDb之时间戳显示为日期格式
• 190506-InfluxDB之配置修改
• 190505-InfluxDB之权限管理
• 180727-时序数据库InfluxDB之备份和恢复策略
• 180726-InfluxDB基本概念小结
• 180725-InfluxDB-v1.6.0安装和简单使用小结

参考博文

• docs.influxdata.com/influxdb/v1…

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