• 四、inflxudb保留字

• 五、总结

一、前言

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influxdb的查询语法在基本组成上和mysql非常相似，都有基本的select … from …、group by、order by、limit、聚合函数等，在一定程度上降低了influxdb的学习门槛。但是也有很多细节需要注意，比如：

1. group by后面只能对tags和time分组。

2. order by 只能对time进行排序。

3. 聚合函数只能作用于fields。

4. limit语法也不太一样。

友情提示：篇幅冗长，所有的细节可直接看总结就完事了！

二、导入官方示例数据

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inflxudb官方提供了示例数据供使用者模拟查询。

1、首先将示例数据下载到机器本地：

将示例数据下载到某个地方

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

2、导入数据

如果influx 设置了权限验证，需要加上 -username和-password。

NOAA_data.txt中已包含创建数据库NOAA_water_database的语句。

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

三、SELECT基本语法

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SELECT field keys [time | tag kyes | * ] FROM measurements WHERE conditions GROUP BY [tag keys | time] ORDER BY time [asc | desc] LIMIT number [OFFSET number]

• SELECT后面查询显示字段必须至少有一个field key，否则会抛异常ERR: at least 1 non-time field must be queried。还可显示tag keys、time，或者*显示所有字段。

• FROM查询数据来源一个或者多个measurement。

• WHERE查询条件可为tag keys和time，field keys 也可作为查询条件但是不常用，因为不是索引，查询效率比较低。tag keys条件操作符支持=、!=、<>、正则，field keys支持=、!=、<>、>、>=、<、<=、正则。

• 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）。

• ORDER BY只能对time进行排序，asc升序，desc降序。

• LIMIT分页，LIMIT后面的数字是查询显示多少条，OFFSET后面数字代表偏移量（从0开始代表第一条），如limit 10 offset 10意思为从第11条开始往后10条。

1、简单查询示例数据

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现在开始简单查询之前导入的示例数据：

（1）查询average_temperature的数据。

因为数据量比较大，配合limit防止返回大量数据。

select * from average_temperature limit 2

（2）查询average_temperature，location为coyote_creek的数据，字段只显示time和degrees。

select time, degrees from average_temperature where location=‘coyote_creek’ limit 2

上面的数据显示格式是column，且时间是时间戳，前面的文章也介绍过，可执行如下指令进行设置：

输入json格式

format json

让json格式输出更好看

pretty

格式化时间显示

precision rfc3339

2、没有in还有or

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where后面没有in来范围查询，但是有or也可以做到异曲同工之妙。

select * from h2o_pH where location=‘coyote_creek’ or location=‘santa_monica’ limit 4

3、模糊查询

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tag keys和field keys都支持正则，可通过如下正则达到模糊查询的效果。

location名称中包含coyote的数据

select * from h2o_quality where location=~/.coyote./ limit 10

4、group by

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（1）group by tag

对location分组查询，返回结果是一个大results对象结果集内包含两个series，第一个series是location为coyote_creek的聚合结果集，第二个series是location为santa_monica的聚合结果集。

select * from h2o_pH group by location limit 2

查询结果显示

{

“results”: [

{

“series”: [

{

“name”: “h2o_pH”,

“tags”: {

“location”: “coyote_creek”

},

“columns”: [

“time”,

“pH”

],

“values”: [

[

“2019-08-17T00:00:00Z”,

7

],

[

“2019-08-17T00:06:00Z”,

8

]

]

}

]

},

{

“series”: [

{

“name”: “h2o_pH”,

“tags”: {

“location”: “santa_monica”

},

“columns”: [

“time”,

“pH”

],

“values”: [

[

“2019-08-17T00:00:00Z”,

6

],

[

“2019-08-17T00:06:00Z”,

6

]

]

}

]

}

]

}

（2）group by time(1m)

对time分组时并不是简单的group by time，time后面还需要加一个分组聚合的持续时间，如group by time(1m)。支持的持续时间单位有：

| 单位 | 备注 |

| — | — |

| u or µ | microseconds (1 millionth of a second) |

| ms | milliseconds (1 thousandth of a second) |

| s | second |

| m | minute |

| h | hour |

| d | day |

| w | week |

对time进行分组，查询结果必须对field使用聚合函数，如count()、sum()、max()、min()等。

select sum(pH) from h2o_pH group by time(1m) limit 4

查询结果显示

{

“results”: [

{

“series”: [

{

“name”: “h2o_pH”,

“columns”: [

“time”,

“sum”

],

“values”: [

[

“2019-08-17T08:00:00+08:00”,

13

],

[

“2019-08-17T08:01:00+08:00”,

null

]

]

}

]

}

]

}

由于Influxdb 时区默认是UTC，若以一天进行数据聚合，需要加上便宜量 -8h 进行聚合：

select sum(pH) from h2o_pH group by time(1d,-8h) fill(0) limit 4

（3）fill(0)填充null

可以看到values结果集中有null的情况，可在查询语句中加fill(0)，遇到null用0来填充。fill()中只能填数字。

5、order by

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order by 只能对time进行排序，asc升序，desc降序。

select sum(pH) from h2o_pH group by time(1m) fill(0) order by time asc limit 2

6、limit和slimit

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limit可单独使用，也可配合offset使用，offset偏移量的意思。

select sum(pH) from h2o_pH group by time(1h) fill(0) order by time asc limit 2 offset 10

select进行多个tag分组后，会返回多个series，可使用slmit限制series返回的个数。slimit不像limit有偏移量offset，但是可以配合limit一起使用：

查询显示 前两个series，且每个series里显示2条数据，偏移量10

select * from h2o_quality group by * limit 2 offset 10 slimit 2

7、from多表查询

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多表查询，以时间进行连接，不存在的值用null填充。一般情况连接的两张表tag和field上有一定的联系和比较，毫不相干的两表连接查询没什么价值。

select * from h2o_feet,h2o_pH limit 1

{

“results”: [

{

“series”: [

{

“name”: “h2o_feet”,

“columns”: [

“time”,

“level description”,

“location”,

“pH”,

“water_level”

],

“values”: [

[

“2019-08-17T00:00:00Z”,

“below 3 feet”,

“santa_monica”,

null,

2.064

]

]

}

]

},

{

“series”: [

{

“name”: “h2o_pH”,

“columns”: [

“time”,

“level description”,

“location”,

“pH”,