InfluxDB是一款开源的时间序列数据库，它的数据模型和查询语言都是针对时间序列数据进行优化的。而Flux语法则是InfluxDB 2.0版本中的全新查询语言，它的设计目标是提供更加灵活、强大的查询能力。 本文将介绍Flux语法的基本语法和一些常用的操作符，同时提供一些示例代码，帮助读者更好地理解和使用Flux语法。
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InfluxDB Flux
InfluxDB是一款开源的时间序列数据库，它的数据模型和查询语言都是针对时间序列数据进行优化的。而Flux语法则是InfluxDB 2.0版本中的全新查询语言，它的设计目标是提供更加灵活、强大的查询能力。 本文将介绍Flux语法的基本语法和一些常用的操作符，同时提供一些示例代码，帮助读者更好地理解和使用Flux语法。
Flux基本语法
数据源
Flux查询的第一步是指定数据源，可以使用from关键字来指定数据源。例如：
1
from(bucket: "my-bucket")
这个查询语句指定了数据源为名为my-bucket的桶。
过滤器
Flux查询中可以使用过滤器来筛选出符合条件的数据。过滤器使用filter()函数来实现，可以传入一个Lambda表达式作为参数，该表达式用于对数据进行过滤。例如：
1
2
from(bucket: "my-bucket")
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用filter()函数来筛选出_measurement字段等于cpu的数据。
转换器
Flux查询中可以使用转换器对数据进行转换和处理。转换器使用map()函数来实现，可以传入一个Lambda表达式作为参数，该表达式用于对数据进行转换。例如：
1
2
3
from(bucket: "my-bucket")
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value * 2.0 }))
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，然后使用map()函数将_value字段的值乘以2.0。
聚合器
Flux查询中可以使用聚合器对数据进行聚合计算。聚合器使用aggregateWindow()函数来实现，可以传入一个Lambda表达式作为参数，该表达式用于指定聚合计算的方式。例如：
1
2
3
from(bucket: "my-bucket")
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，然后使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算，每分钟计算一次平均值。
排序器
Flux查询中可以使用排序器对数据进行排序。排序器使用sort()函数来实现，可以传入一个Lambda表达式作为参数，该表达式用于指定排序方式。例如：
1
2
3
from(bucket: "my-bucket")
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> sort(columns: ["_time"], desc: true)
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，然后使用sort()函数对数据按照_time字段进行降序排序。
常用操作符
数学操作符
Flux语法支持常见的数学操作符，例如加减乘除和取模等。例如：
1
2
3
4
5
x + y
x - y
x * y
x / y
x % y
逻辑操作符
Flux语法支持常见的逻辑操作符，例如与、或和非等。例如：
1
2
3
x and y
x or y
not x
比较操作符
Flux语法支持常见的比较操作符，例如等于、不等于、大于、小于、大于等于和小于等于等。例如：
1
2
3
4
5
6
x == y
x != y
x > y
x < y
x >= y
x <= y
字符串操作符
Flux语法支持常见的字符串操作符，例如连接和分割等。例如：
1
2
x + y
strings.split(v: "x,y,z", t: ",")
时间操作符
Flux语法支持常见的时间操作符，例如时间加减和时间格式化等。例如：
1
2
3
time + duration(v: 1h)
time - duration(v: 1h)
time |> formatTime(fmt: "2006-01-02T15:04:05Z07:00")
Flux 常用函数
InfluxDB Flux语法是InfluxDB 2.0版本中的全新查询语言，它的设计目标是提供更加灵活、强大的查询能力。在实际应用中，我们可以通过灵活使用Flux语法，优化查询性能，提高数据处理效率。 以下是一些实践经验，帮助童鞋们更好地理解和使用Flux语法。
使用range()函数限制查询时间范围
在查询数据时，我们通常只需要查询指定时间范围内的数据。Flux语法中可以使用range()函数来限制查询时间范围。例如：
1
2
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据。
使用filter()函数筛选数据
在查询数据时，我们通常需要筛选出符合条件的数据。Flux语法中可以使用filter()函数来筛选数据。例如：
1
2
3
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据，然后使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据。
使用map()函数对数据进行转换
在查询数据时，我们通常需要对数据进行转换和处理。Flux语法中可以使用map()函数对数据进行转换。例如：
1
2
3
4
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value * 2.0 }))
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据，然后使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，最后使用map()函数将_value字段的值乘以2.0。
使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算
在查询数据时，我们通常需要对数据进行聚合计算。Flux语法中可以使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算。例如：
1
2
3
4
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据，然后使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，最后使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算，每分钟计算一次平均值。
使用group()函数对数据进行分组
在查询数据时，我们通常需要对数据进行分组。Flux语法中可以使用group()函数对数据进行分组。例如：
1
2
3
4
5
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
|> group(columns: ["_field"])
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据，然后使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，最后使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算，每分钟计算一次平均值，最后使用group()函数对数据按照_field字段进行分组。
使用sort()函数对数据进行排序
在查询数据时，我们通常需要对数据进行排序。Flux语法中可以使用sort()函数对数据进行排序。例如：
1
2
3
4
5
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
|> sort(columns: ["_value"], desc: true)
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据，然后使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，最后使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算，每分钟计算一次平均值，最后使用sort()函数对数据按照_value字段进行降序排序。
使用join()函数连接多个数据源
在查询数据时，我们通常需要连接多个数据源。Flux语法中可以使用join()函数连接多个数据源。例如：
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2
3
4
5
6
7
8
9
10
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
|> join(tables: {
other_table: from(bucket: "my-bucket-2")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "memory")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
}, on:["_time"])
这个查询语句指定了数据源为my-bucket桶，并使用range()函数限制查询时间范围为最近一小时内的数据，然后使用filter()函数筛选出_measurement字段等于cpu的数据，最后使用aggregateWindow()函数对数据进行聚合计算，每分钟计算一次平均值。同时，使用join()函数连接了另一个数据源my-bucket-2，并对其进行类似的处理，然后按照_time字段进行连接。
以上是一些Flux的常用函数用法示例，希望能够对读者理解和使用Flux语法有所帮助。
Flux 实战进阶示例
以下是一些示例代码，帮助读者更好地理解和使用Flux语法。
查询最近10分钟的CPU使用率
1
2
3
4
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -10m)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
查询最近一小时内CPU使用率最高的前5台服务器
1
2
3
4
5
6
7
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
|> group(columns: ["_field"])
|> sort(columns: ["_value"], desc: true)
|> limit(n: 5)
查询某个标签的所有值
1
2
3
4
5
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h)
|> keys()
|> filter(fn: (r) => r._field == "tag_name")
|> group(columns: ["_value"])
对数据进行归一化处理
1
2
3
4
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
|> map(fn: (r) => ({ r with _value: (r._value - 50.0) / 10.0 }))
总结
本文介绍了InfluxDB Flux语法的基本语法和常用操作符，并提供了一些示例代码。Flux语法是InfluxDB 2.0版本中的全新查询语言，相比于之前的查询语言，它更加灵活、强大，可以帮助用户更好地处理和分析时间序列数据。读者可以根据本文提供的内容，深入学习和使用Flux语法，从而更好地利用InfluxDB进行时间序列数据处理和分析。
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