InfluxDB入门记录（三）flux-dsl

通过flux-dsl构建flux查询语句的详细教程可参考 flux-dsl

一、函数属性赋值方式

flux中的每一个，以window函数为例，该函数具有两个属性：

window(every: 1m, period: 10s)
//every   窗口创建频率
//period  窗口长度

1、使用内置构造方法

Flux flux = Flux  
    .from("telegraf")  
    .window(15L, ChronoUnit.MINUTES, 20L, ChronoUnit.SECONDS)  
    .sum();

window构造方法为：window(every, everyUnit, period, periodUnit)

2、使用内置属性方法（推荐）

Flux.from("telegraf")
    .window()
        .withEvery(15L, ChronoUnit.MINUTES)
        .withPeriod(20L, ChronoUnit.SECONDS)
    .sum();

3、使用通用 property 方法

Flux.from("telegraf")
    .window()
        .withPropertyValue("every", 15L, ChronoUnit.MINUTES)
        .withPropertyValue("period", 20L, ChronoUnit.SECONDS)
    .sum();

这种方法较为灵活，但缺点是属性名称出错会导致无法查询。

二、Flux支持的函数

1、form

from是所有查询的起点，定义从哪个存储桶中获取数据。

Flux flux = Flux.from("telegraf");

但是只有from函数无法获得数据，需要与其他函数配合使用

2、range

range() 用来指定查询的时间边界，只返回指定时间范围内的数据。其中包含两个参数：

• start 查询开始时间（必须）
• stop 查询结束时间（可选，默认为当前时间）

使用方法如下：

// by interval
Flux flux = Flux
    .from("test")
    .range(-12L, -1L, ChronoUnit.HOURS) //查询12小时前到1小时前的数据

使用instant

// by Instant
Flux flux = Flux
    .from("test")
    .range(Instant.now().minus(4, ChronoUnit.HOURS),
           Instant.now().minus(15, ChronoUnit.MINUTES)
    );

3、filter

用于筛选记录的函数。该函数必须接受一个参数，即待筛选的记录，并返回一个布尔值。返回值为 true 的记录将被包含在结果中。该方法支持对_measurement、tag、_field等字段筛选：

Flux flux = Flux
        .from("test")
        .filter(Restrictions.and(Restrictions.measurement().equal("mem"),
                Restrictions.tag("service").equal("app-server"),
                Restrictions.field().equal("usage_system")))
        .range(-4L, ChronoUnit.HOURS);

4、drop

删除操作会将指定的列从表中排除（只会在显示结果中删除某一列，实际数据不会改变）：

Flux flux = Flux
    .from("test")
    .drop(new String[]{"_start","_stop", "_measurement"});  // 删除_start列、_stop列和_measurement列

使用后效果如下：

• 使用前：
• 使用后：

5、keep

Keep 是 drop 的逆操作。它将返回一个仅包含指定列的表，忽略所有其他列。

Flux flux = Flux
    .from("telegraf")
    .keep(new String[]{"_time", "_value"});  // 只保留_time和_value

• 使用前：
• 使用后：

6、limit

限制结果中返回的行数：

Flux flux = Flux
    .from("telegraf")
    .limit(100, 10); //n, offset

• n: 要输出的最大记录数。
• offset: 要跳过的记录数。默认值为 0。

7、sort

按指定的列对结果进行排序:

Flux flux = Flux
    .from("test")
    .sort(new String[]{"_value", "_time"}, true) // columns, desc
    //此处为根据_value列和_time列排序,降序排序

• columns: 用于排序的列列表。优先级从左到右。默认值为空"value"
• desc: 按降序排列结果。默认为 false(布尔值)

8、聚合函数

• sum() 求和
• mean() 平均
• max() 最大
• min() 最小
• count() 计数

Flux flux = Flux
    .from("test")
    .sum("_value");

• column: 用于计算的列

9、window 和 aggregateWindow

aggregateWindow用于将聚合函数或选择器函数（任何带有列参数的函数）应用于固定的时间窗口:

Flux flux = Flux
    .from("telegraf")
        .aggregateWindow()
            .withEvery("10s")
            .withAggregateFunction("sum")
            .withColumn("_value")

aggregateWindow查询和window查询的最大区别就是:

• aggregateWindow不会分表, 每个时间窗口的结果汇总为一张表, 并且结果必须被聚合函数处理
• window会将不同的时间窗口分为不同的表, 且只用于汇总, 该函数不会进行聚合处理

window使用方法如下:

Flux flux = Flux
    .from("telegraf")
    .window(15L, ChronoUnit.MINUTES,
            20L, ChronoUnit.SECONDS)
    .max();

• every- 窗口之间的间隔时间。默认为period的值。
• period- 窗口分区持续时间。