Influxdb+Collectd（3）——InfluxDB基本操作2

1）count()函数

返回一个（field）字段中的非空值的数量。

语法：

SELECT COUNT(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

示例：

>SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           count1970-01-01T00:00:00Z     15258

说明 water_level这个字段在 h2o_feet表中共有15258条数据。

注意：InfluxDB中的函数如果没有指定时间的话，会默认以 epoch 0 (1970-01-01T00:00:00Z) 作为时间。

可以在where 中加入时间条件，如下：

> SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= ‘2015-08-18T00:00:00Z‘ AND time < ‘2015-09-18T17:00:00Z‘ GROUP BY time(4d)
name: h2o_feet--------------time                           count2015-08-17T00:00:00Z     14402015-08-21T00:00:00Z     19202015-08-25T00:00:00Z     19202015-08-29T00:00:00Z     19202015-09-02T00:00:00Z     19152015-09-06T00:00:00Z     19202015-09-10T00:00:00Z     19202015-09-14T00:00:00Z     19202015-09-18T00:00:00Z     335

这样结果中会包含时间结果。

2）DISTINCT()函数

返回一个字段（field）的唯一值。

语法：

SELECT DISTINCT(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

使用示例

> SELECT DISTINCT("level description") FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           distinct1970-01-01T00:00:00Z     between 6 and 9 feet1970-01-01T00:00:00Z     below 3 feet1970-01-01T00:00:00Z     between 3 and 6 feet1970-01-01T00:00:00Z     at or greater than 9 feet

这个例子显示level description这个字段共有四个值，然后将其显示了出来，时间为默认时间。

3）MEAN() 函数

返回一个字段（field）中的值的算术平均值（平均值）。字段类型必须是长整型或float64。

语法格式：

SELECT MEAN(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

使用示例

> SELECT MEAN(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           mean1970-01-01T00:00:00Z     4.286791371454075

说明water_level字段的平均值为4.286791371454075

时间为默认时间，当然，你也可以加入where条件。

4）MEDIAN()函数

从单个字段（field）中的排序值返回中间值（中位数）。字段值的类型必须是长整型或float64格式。

语法：

SELECT MEDIAN(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

使用示例

> SELECT MEDIAN(water_level) from h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           median1970-01-01T00:00:00Z     4.124

说明表中 water_level字段的中位数是 4.124

5）SPREAD()函数

返回字段的最小值和最大值之间的差值。数据的类型必须是长整型或float64。

语法：

SELECT SPREAD(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

使用示例

> SELECT SPREAD(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                            spread1970-01-01T00:00:00Z      10.574

6）SUM()函数

返回一个字段中的所有值的和。字段的类型必须是长整型或float64。

语法：

SELECT SUM(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

使用示例：

> SELECT SUM(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet--------------time                           sum1970-01-01T00:00:00Z     67777.66900000002

此语句计算出了 h2o_feet表中 所有 water_level 字段的和。

Influxdb+Collectd（3）——InfluxDB基本操作2

原文：http://pkbai.blog.51cto.com/9086550/1892789