influxdb group by 多个字段

在 InfluxDB 中，可以使用 `GROUP BY` 语句按多个字段进行分组。以下是示例查询的语法：

SELECT field1, field2, aggregate_function(field3)
FROM measurement
WHERE time >= start_time AND time <= end_time
GROUP BY tag_key1, tag_key2

其中，`measurement` 是要查询的测量值表，`field1`、`field2` 是要检索的字段，`aggregate_function` 是要应用于第三个字段 `field3` 的聚合函数，`start_time` 和 `end_time` 是时间范围，`tag_key1` 和 `tag_key2` 是用于分组的标签键。

例如，要按照 `tag_key1` 和 `tag_key2` 进行分组，并计算 `field3` 的平均值，可以使用以下查询：

SELECT field1, field2, MEAN(field3)
FROM measurement
WHERE time >= '2022-01-01T00:00:00Z' AND time <= '2022-01-02T00:00:00Z'
GROUP BY tag_key1, tag_key2

相关问题

influxdb的group by关键字的使用方法

InfluxDB中的GROUP BY关键字用于按照指定的标签或时间范围对数据进行分组并进行聚合计算。

其基本语法格式如下：

SELECT <function>(<field_key>) FROM <measurement> [WHERE <tag_key>='<tag_value>'] GROUP BY <tag_key> [fill(<fill_option>)]

其中，`<function>`是聚合函数，可以是`COUNT`、`SUM`、`MEAN`、`MEDIAN`、`MODE`等；`<field_key>`是要聚合计算的字段名称；`<measurement>`是要查询的测量值名称；`<tag_key>`是要按照哪个标签进行分组，可以有多个标签；`<fill_option>`是填充选项，用于填充缺失的数据。

例如，查询measurement为cpu的数据，并按照hostname标签进行分组，计算每个主机的cpu使用率平均值：

SELECT MEAN("usage_idle") FROM "cpu" WHERE "cpu"='cpu-total' GROUP BY "hostname"

如果要按照时间范围进行分组，则可以使用时间函数进行转换，例如将时间按照5分钟为一个时间段进行分组：

SELECT MEAN("usage_idle") FROM "cpu" WHERE "cpu"='cpu-total' AND time >= '2021-01-01T00:00:00Z' AND time <= '2021-01-31T23:59:59Z' GROUP BY time(5m)

在使用GROUP BY关键字时，还可以添加HAVING子句进行筛选，例如只保留聚合结果大于某个值的分组数据：

SELECT COUNT("value") FROM "temperature" WHERE "location"='room1' GROUP BY time(1h) HAVING COUNT("value") > 10

以上是InfluxDB中GROUP BY关键字的基本用法，希望能对你有所帮助。

influxdb sql

InfluxDB SQL是InfluxDB数据库查询语言，也称为InfluxQL。它是一个专门为处理时间序列数据（time series data）设计的语言，非常适合用于监控、日志分析和IoT（物联网）应用中。InfluxDB SQL提供了一种简洁的语法，支持数据的插入、查询、聚合以及数据可视化。

以下是InfluxDB SQL的一些核心概念和操作：

1. 描述数据：数据表通常被称为`measurement`，每个测量值有`fields`（键值对存储具体数值）和一个或多个`tags`（用于分类的键值对）。

2. INSERT语句：用于添加新的时间序列数据，例如：

   INSERT INTO "temperature" (location, time, value) VALUES ('New York', now(), 72);

3. SELECT语句：用于查询数据，如查询特定时间范围内的温度：

   SELECT "value" FROM "temperature" WHERE location = 'New York' AND time > now() - 1h;

4. GROUP BY：按标签或字段进行分组统计：

   SELECT location, AVG(value) FROM "temperature" GROUP BY location;

5. 时间窗口：时间窗口函数，如`count()`、`sum()`、`avg()`等，用于在一定时间段内计算值：

   SELECT MEAN(value) OVER (PERIOD 5m) FROM "temperature";

6. ORDER BY和LIMIT：排序结果并限制返回的数据量：

   SELECT * FROM "temperature" ORDER BY time DESC LIMIT 10;