使用自定义窗口聚合函数的Influxdb通量查询 [英] Influxdb Flux query with custom window aggregate function
本文介绍了使用自定义窗口聚合函数的Influxdb通量查询的处理方法,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
您能否帮助我了解InfluxDB 2 Flux查询语法以使用自定义聚合函数构建窗口查询。
我浏览了在线文档,但它们似乎缺少如何从自定义聚合函数中获取实际窗口内容(第一条、最后一条记录)的示例。它也不会立即描述自定义函数的预期签名。
我想构建一个带有滑动窗口的查询,它会在窗口中的第一个值和最后一个值之间产生差异。大致是这样的:
difference = (column, tables=<-) => ({ tables.last() - tables.first() })
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "simple")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(every: 1mo, fn: difference, column: "_value", timeSrc: "_stop", timeDst: "_time", createEmpty: true)
|> yield(name: "diff")
以上示例的语法显然是错误的,但希望您能理解我正在尝试做的事情。
谢谢!
推荐答案
想出了以下内容。它至少在语法上有效:
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "simple")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> aggregateWindow(
every: 1mo,
fn: (column, tables=<-) => tables |> reduce(
identity: {first: -1.0, last: -1.0, diff: -1.0},
fn: (r, acc) => ({
first:
if acc.first < 0.0 then r._value
else acc.first,
last:
r._value,
diff:
if acc.first < 0.0 then 0.0
else (acc.last - acc.first)
})
)
|> drop(columns: ["first", "last"])
|> set(key: "_field", value: column)
|> rename(columns: {diff: "_value"})
)
|> yield(name: "diff")
不过,窗口并没有真正滑动。
滑动窗口相同:
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "simple")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
|> window(every: 1h, period: 1mo)
|> reduce(
identity: {first: -1.0, last: -1.0, diff: -1.0},
fn: (r, acc) => ({
first:
if acc.first < 0.0 then r._value
else acc.first,
last:
r._value,
diff:
if acc.first < 0.0 then 0.0
else (acc.last - acc.first)
})
)
|> duplicate(column: "_stop", as: "_time")
|> drop(columns: ["first", "last"])
|> rename(columns: {diff: "_value"})
|> window(every: inf)
这篇关于使用自定义窗口聚合函数的Influxdb通量查询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!
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