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influxDB2.2( 四 )

生活百科influxDB2.2

配置类@Data@ConfigurationProperties(prefix = "influxdb")@Componentpublic class InfluxdbConfigProp {  private String token;  private String bucket;  private String org;  private String url;}@Configurationpublic class InfluxdbConfig {  @Autowired private InfluxdbConfigProp influxdbConfigProp;  @Bean  public InfluxDBClient influxDBClient() {    InfluxDBClient influxClient =        InfluxDBClientFactory.create(            influxdbConfigProp.getUrl(), influxdbConfigProp.getToken().toCharArray());    influxClient.setLogLevel(LogLevel.BASIC);    return influxClient;  }  @Bean  public WriteApi writeApi(InfluxDBClient influxDBClient) {    WriteOptions writeOptions =        WriteOptions.builder()            .batchSize(5000)            .flushInterval(1000)            .bufferLimit(10000)            .jitterInterval(1000)            .retryInterval(5000)            .build();    return influxDBClient.getWriteApi(writeOptions);  }  @Bean  public QueryApi queryApi(InfluxDBClient influxDBClient) {    return influxDBClient.getQueryApi();  }}常用函数window()使用window()函数根据时间界限对数据进行分组 。window()传递的最常用参数是every，它定义了窗口之间的持续时间 。也可以使用其他参数，但是对于本例，将基本数据集窗口化为一分钟窗口 。dataSet     |> window(every: 1m)
first()和last()【influxDB2.2】获取查询结果的第一条或最后一条
drop()删除查询结果的指定列|> drop(columns: ["host"])
sort()和limit()排序和分页|> sort(columns: ["index", "time"], desc: true)|> limit(n: 10)n参数为pageSize
timedMovingAverage()对于表中的每一行，timedMovingAverage()返回当前值和上一个周期(持续时间)中所有行值的平均值 。它以每个参数定义的频率返回移动平均线 。|> timedMovingAverage(every: 1h, period: 1h)
aggregateWindow()|> aggregateWindow(every: 1h, fn: first, createEmpty: true)每一小时时间片的第一条记录，空数据以null填充
map()|> map( fn:(r) => {    return {      code: r["code"],      time: r["_time"],      value: r["_value"],      index: r["indexName"]      }   }  )注意事项

  • tag与tag之间用逗号分隔
  • field与field之间用逗号分隔
  • tag与field之间用空格分隔
  • tag都是string类型，不需要引号将value包裹
  • tag的值不能有空格
  • 写入数据时，若tag和时间戳都相同的多条记录，则最后只会保存一条

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