时序数据库Influxdb查询多个字段_field同一时间的值,组成一条数据

本文主要是介绍时序数据库Influxdb查询多个字段_field同一时间的值,组成一条数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Influxdb将表格数据多个字段_field从垂直列布局聚合成水平布局行字段。

问题

1、Influxdb 是一种时间序列数据库,在我的项目中主要用来存储换热站的测点数据的。换热站有非常多的测点,我们用Flux 语法去查询测点数据,返回的数据结构是每个测点字段对应的所有时间数据。

from(bucket: "autodata")|> range(start:2023-04-11T06:34:16.000Z, stop:2023-04-12T06:35:20.000Z)|> filter(fn: (r) => r._measurement == "HeatStationData")|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.TT_17_PV" or r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.Level_1_PV" or r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.Modbus_FLMeter_5_LLLL") |> sort(columns:[ "_time"], desc: true) |> limit(n:10, offset: 1) 

2、而我想要的数据格式则是这几个field字段的值作为行字段水平展示,并根据时间聚合在一起,形成一条根据时间的完整数据。也就是我想查询多个字段同一时间的值,组成一条数据。

解决方法

Flux 查询提供了两种方式来解决这个问题:

1、 pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")

使用pivot将_field的_value值,作为一个行字段。这样就可以查询同一时间,这三个字段的值了

from(bucket: "autodata")|> range(start:2023-04-11T06:34:16.000Z, stop:2023-04-12T06:35:20.000Z)|> filter(fn: (r) => r._measurement == "HeatStationData")|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.TT_17_PV" or r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.Level_1_PV" or r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.Modbus_FLMeter_5_LLLL") |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")|> sort(columns:[ "_time"], desc: true) |> limit(n:10, offset: 1) 

2、v1.fieldsAsCols()

这是一个Flux 查询提供的函数,使用时,需要先引入,他的功能跟上边的pivot效果是一样的。

 import "influxdata/influxdb/v1"from(bucket: "autodata")|> range(start:2023-04-11T06:34:16.000Z, stop:2023-04-12T06:35:20.000Z)|> filter(fn: (r) => r._measurement == "HeatStationData")|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.Modbus_FLMeter_5_LLLL" or r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.Level_1_PV" or r["_field"] == "HuiYuanZhan.1500.TT_17_PV") |> sort(columns:[ "_time"], desc: true) |> v1.fieldsAsCols()

这篇关于时序数据库Influxdb查询多个字段_field同一时间的值,组成一条数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/686631

相关文章

Java中注解与元数据示例详解

《Java中注解与元数据示例详解》Java注解和元数据是编程中重要的概念,用于描述程序元素的属性和用途,:本文主要介绍Java中注解与元数据的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参... 目录一、引言二、元数据的概念2.1 定义2.2 作用三、Java 注解的基础3.1 注解的定义3.2 内

将sqlserver数据迁移到mysql的详细步骤记录

《将sqlserver数据迁移到mysql的详细步骤记录》:本文主要介绍将SQLServer数据迁移到MySQL的步骤,包括导出数据、转换数据格式和导入数据,通过示例和工具说明,帮助大家顺利完成... 目录前言一、导出SQL Server 数据二、转换数据格式为mysql兼容格式三、导入数据到MySQL数据

C++中使用vector存储并遍历数据的基本步骤

《C++中使用vector存储并遍历数据的基本步骤》C++标准模板库(STL)提供了多种容器类型,包括顺序容器、关联容器、无序关联容器和容器适配器,每种容器都有其特定的用途和特性,:本文主要介绍C... 目录(1)容器及简要描述‌php顺序容器‌‌关联容器‌‌无序关联容器‌(基于哈希表):‌容器适配器‌:(

C#提取PDF表单数据的实现流程

《C#提取PDF表单数据的实现流程》PDF表单是一种常见的数据收集工具,广泛应用于调查问卷、业务合同等场景,凭借出色的跨平台兼容性和标准化特点,PDF表单在各行各业中得到了广泛应用,本文将探讨如何使用... 目录引言使用工具C# 提取多个PDF表单域的数据C# 提取特定PDF表单域的数据引言PDF表单是一

一文详解Python中数据清洗与处理的常用方法

《一文详解Python中数据清洗与处理的常用方法》在数据处理与分析过程中,缺失值、重复值、异常值等问题是常见的挑战,本文总结了多种数据清洗与处理方法,文中的示例代码简洁易懂,有需要的小伙伴可以参考下... 目录缺失值处理重复值处理异常值处理数据类型转换文本清洗数据分组统计数据分箱数据标准化在数据处理与分析过

大数据小内存排序问题如何巧妙解决

《大数据小内存排序问题如何巧妙解决》文章介绍了大数据小内存排序的三种方法:数据库排序、分治法和位图法,数据库排序简单但速度慢,对设备要求高;分治法高效但实现复杂;位图法可读性差,但存储空间受限... 目录三种方法:方法概要数据库排序(http://www.chinasem.cn对数据库设备要求较高)分治法(常

Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践

《Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践》:本文主要介绍Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的相关资料,包括使用ROWNUM、ROW_NUMBER()函数、FET... 目录1. 使用 ROWNUM 查询2. 使用 ROW_NUMBER() 函数3. 使用 FETCH FI

数据库oracle用户密码过期查询及解决方案

《数据库oracle用户密码过期查询及解决方案》:本文主要介绍如何处理ORACLE数据库用户密码过期和修改密码期限的问题,包括创建用户、赋予权限、修改密码、解锁用户和设置密码期限,文中通过代码介绍... 目录前言一、创建用户、赋予权限、修改密码、解锁用户和设置期限二、查询用户密码期限和过期后的修改1.查询用

Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)

《Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)》本文介绍基于Python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处理,并将所得处理后数据保存为新的遥感影像... 本文介绍基于python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB?MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB