Fluxdb:计算布尔事件的持续时间? [英] influxdb: calculating duration of boolean events?
本文介绍了Fluxdb:计算布尔事件的持续时间?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我从一个门传感器那里得到的数据保存在一个数据库中。这是一个布尔传感器(门是打开的(值为false
),也可以是关闭的(值为true
)),该表如下所示:
name: door
--------------
time value
1506026143659488953 true
1506026183699139512 false
1506026751433484237 true
1506026761473122666 false
1506043848850764808 true
1506043887602743375 false
我想计算一下在给定的时间段内门打开的时间有多长。ELAPSED函数使我接近,但我不确定如何(A)将其限制为初始值为false
的那些区间,或(B)从类似select elapsed(value, 1s) from door
的输出中识别"开放"区间。
我希望我能做些什么:
select elapsed(value, 1s), first(value) from door
但这并没有给我带来任何有用的东西:
name: door
--------------
time elapsed first
0 true
1506026183699139512 40
1506026751433484237 567
1506026761473122666 10
1506043848850764808 17087
1506043887602743375 38
我希望有更多类似的东西:
name: door
--------------
time elapsed first
1506026183699139512 40 true
1506026751433484237 567 false
1506026761473122666 10 true
1506043848850764808 17087 false
1506043887602743375 38 true
除了我自己提取数据并在Python中处理之外,有什么方法可以通过impxdb查询来实现这一点吗?
推荐答案
我也遇到过同样的问题。在使用InfluxDB遇到这堵墙,但在这里或其他地方找不到干净的解决方案后,我最终切换到TimscaleDB(基于PostgreSQL),并使用SQLwindow function解决它,使用lag()
计算到前一个时间值的增量。
对于OP的数据集,可能的解决方案如下所示:
SELECT
"time",
("time" - lag("time") OVER (ORDER BY "time"))/1000000000 AS elapsed,
value AS first
FROM door
ORDER BY 1
OFFSET 1; -- omit the initial zero value
输入:
CREATE TEMPORARY TABLE "door" (time bigint, value boolean);
INSERT INTO "door" VALUES
(1506026143659488953, true),
(1506026183699139512, false),
(1506026751433484237, true),
(1506026761473122666, false),
(1506043848850764808, true),
(1506043887602743375, false);
输出:
time | elapsed | first
---------------------+---------+-------
1506026183699139512 | 40 | f
1506026751433484237 | 567 | t
1506026761473122666 | 10 | f
1506043848850764808 | 17087 | t
1506043887602743375 | 38 | f
(5 rows)
这篇关于Fluxdb:计算布尔事件的持续时间?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
查看全文