数据查询语法
- 示例数据
基本的SELECT语句
- 语法
- WHERE子句
GROUP BY子句
- GROUP BY tags
- GROUP BY时间间隔
INTO子句
ORDER BY TIME DESC
LIMIT和SLIMIT子句
SLIMIT子句
LIMIT和SLIMIT一起使用
OFFSET和SOFFSET子句
Time Zone子句
时间语法
正则表达式
数据类型和转换
- 数据类型
- 类型转换
多语句
- 例子
  - CLI:
  - HTTP API
子查询

数据查询语法

InfluxQL是一种类似SQL的查询语言，用于与InfluxDB中的数据进行交互。以下部分详细介绍了InfluxQL的SELECT语句有关查询语法。

示例数据

本文使用国家海洋和大气管理局（NOAA）海洋作业和服务中心的公开数据。请参阅示例数据页面下载数据，并按照以下部分中的示例查询进行跟踪。开始之后，请随时了解h2o_feet这个measurement中的数据样本：

name: h2o_feet
-———————————–
time            level description      location      water_level   
2015-08-18T00:00:00Z    between 6 and 9 feet       coyote_creek    8.12
2015-08-18T00:00:00Z    below 3 feet        santa_monica       2.064
2015-08-18T00:06:00Z    between 6 and 9 feet      coyote_creek      8.005
2015-08-18T00:06:00Z    below 3 feet        santa_monica       2.116
2015-08-18T00:12:00Z    between 6 and 9 feet       coyote_creek    7.887
2015-08-18T00:12:00Z    below 3 feet        santa_monica       2.028

h2o_feet这个measurement中的数据以六分钟的时间间隔进行。measurement具有一个tag key(location)，它具有两个tag value：coyote_creek和santa_monica。measurement还有两个field：level description用字符串类型和water_level浮点型。所有这些数据都在NOAA_water_database数据库中。

声明：level description字段不是原始NOAA数据的一部分——我们将其存储在那里，以便拥有一个带有特殊字符和字符串field value的field key。

基本的SELECT语句

SELECT语句从特定的measurement中查询数据。如果厌倦阅读，查看这个InfluxQL短片(注意：可能看不到，请到原文处查看https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/query_language/data_exploration/#syntax)：

语法

SELECT <field_key>[,<field_key>,<tag_key>] FROM <measurement_name>[,<measurement_name>]

语法描述

SELECT语句需要一个SELECT和FROM子句。

`SELECT`子句

SELECT支持指定数据的几种格式：

SLECT *

返回所有的field和tag。

SELECT "<field_key>"

返回特定的field。

SELECT "<field_key>","<field_key>"

返回多个field。

SELECT "<field_key>","<tag_key>"

返回特定的field和tag，SELECT在包括一个tag时，必须至少指定一个field。

SELECT "<field_key>"::field,"<tag_key>"::tag

返回特定的field和tag，::[field | tag]语法指定标识符的类型。使用此语法来区分具有相同名称的field key和tag key。

`FROM`子句

FROM子句支持几种用于指定measurement的格式：

FROM <measurement_name>

从单个measurement返回数据。如果使用CLI需要先用USE指定数据库，并且使用的DEFAULT存储策略。如果您使用HTTP API,需要用db参数来指定数据库，也是使用DEFAULT存储策略。

FROM <measurement_name>,<measurement_name>

从多个measurement中返回数据。

FROM <database_name>.<retention_policy_name>.<measurement_name>

从一个完全指定的measurement中返回数据，这个完全指定是指指定了数据库和存储策略。

FROM <database_name>..<measurement_name>

从一个用户指定的数据库中返回存储策略为DEFAULT的数据。

引号

如果标识符包含除[A-z，0-9，_]之外的字符，如果它们以数字开头，或者如果它们是InfluxQL关键字，那么它们必须用双引号。虽然并不总是需要，我们建议您双引号标识符。

注意：查询的语法与行协议是不同的。

例子

例一：从单个measurement查询所有的field和tag

> SELECT * FROM "h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           santa_monica   2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   4.938

该查询从h2o_feetmeasurement中选择所有field和tag。

如果您使用CLI，请确保在运行查询之前输入USE NOAA_water_database。CLI查询USE的数据库并且存储策略是DEFAULT的数据。如果使用HTTP API，请确保将db查询参数设置为NOAA_water_database。如果没有设置rp参数，则HTTP API会自动选择数据库的DEFAULT存储策略。

例二：从单个measurement中查询特定tag和field

 > SELECT "level description","location","water_level" FROM "h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           santa_monica   2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   4.938

该查询field level descriptio，tag location和field water_leval。请注意，SELECT子句在包含tag时必须至少指定一个field。

例三：从单个measurement中选择特定的tag和field，并提供其标识符类型

> SELECT "level description"::field,"location"::tag,"water_level"::field FROM "h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           santa_monica   2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   4.938

查询从measurement h2o_feet中选择field level description，tag location和field water_leval。:: [field | tag]语法指定标识符是field还是tag。使用:: [field | tag]以区分相同的field key和tag key。大多数用例并不需要该语法。

例四：从单个measurement查询所有field

> SELECT *::field FROM "h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   4.938

该查询从measurement h2o_feet中选择所有field。SELECT子句支持将*语法与::语法相结合。

例五：从measurement中选择一个特定的field并执行基本计算

> SELECT ("water_level" * 2) + 4 from "h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   20.24
2015-08-18T00:00:00Z   8.128
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   14.132
2015-09-18T21:42:00Z   13.876

该查询将water_level字段值乘以2，并加上4。请注意，InfluxDB遵循标准操作顺序。

例六：从多个measurement中查询数据

> SELECT * FROM "h2o_feet","h2o_pH"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       pH   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           santa_monica        2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek        8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica        5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica        4.938
name: h2o_pH
------------
time                   level description   location       pH   water_level
2015-08-18T00:00:00Z                       santa_monica   6
2015-08-18T00:00:00Z                       coyote_creek   7
[...]
2015-09-18T21:36:00Z                       santa_monica   8
2015-09-18T21:42:00Z                       santa_monica   7

该查询从两个measurement h2o_feet和h2o_pH中查询所有的field和tag，多个measurement之间用逗号,分割。

例七：从完全限定的measurement中选择所有数据

> SELECT * FROM "NOAA_water_database"."autogen"."h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           santa_monica   2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   4.938

该查询选择数据库NOAA_water_database中的数据，autogen为存储策略，h2o_feet为measurement。

在CLI中，可以直接这样来代替USE指定数据库，以及指定DEFAULT之外的存储策略。在HTTP API中，如果需要完全限定使用db和rp参数来指定。

例八：从特定数据库中查询measurement的所有数据

> SELECT * FROM "NOAA_water_database".."h2o_feet"
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet           santa_monica   2.064
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet   santa_monica   4.938

该查询选择数据库NOAA_water_database中的数据，DEFAULT为存储策略和h2o_feet为measurement。 ..表示指定数据库的DEFAULT存储策略。

SELECT语句中常见的问题

问题一：在SELECT语句中查询tag key

一个查询在SELECT子句中至少需要一个field key来返回数据。如果SELECT子句仅包含单个tag key或多个tag key，则查询返回一个空的结果。这是系统如何存储数据的结果。

例如：

下面的查询不会返回结果，因为在SELECT子句中只指定了一个tag key(location)：

> SELECT "location" FROM "h2o_feet"
>

要想有任何有关tag key为location的数据，SELECT子句中必须至少有一个field(water_level)：

> SELECT "water_level","location" FROM "h2o_feet" LIMIT 3
name: h2o_feet
time                   water_level  location
----                   -----------  --------
2015-08-18T00:00:00Z   8.12         coyote_creek
2015-08-18T00:00:00Z   2.064        santa_monica
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   5.066        santa_monica
2015-09-18T21:42:00Z   4.938        santa_monica

WHERE子句

WHERE子句用作field，tag和timestamp的过滤。如果厌倦阅读，查看这个InfluxQL短片(注意：可能看不到，请到原文处查看https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/query_language/data_exploration/#the-where-clause)：

语法

SELECT_clause FROM_clause WHERE <conditional_expression> [(AND|OR) <conditional_expression> [...]]

语法描述

WHERE子句在field，tag和timestamp上支持conditional_expressions.

fields

field_key <operator> ['string' | boolean | float | integer]

WHERE子句支持field value是字符串，布尔型，浮点数和整数这些类型。

在WHERE子句中单引号来表示字符串字段值。具有无引号字符串字段值或双引号字符串字段值的查询将不会返回任何数据，并且在大多数情况下也不会返回错误。

支持的操作符：

= 等于<> 不等于!= 不等于> 大于>= 大于等于< 小于<= 小于等于

timestamps

对于大多数SELECT语句，默认时间范围为UTC的1677-09-21 00：12：43.145224194到2262-04-11T23：47：16.854775806Z。对于只有GROUP BY time()子句的SELECT语句，默认时间范围在UTC的1677-09-21 00：12：43.145224194和now()之间。

例子

例一：查询有特定field的key value的数据

> SELECT * FROM "h2o_feet" WHERE "water_level" > 8
name: h2o_feet
--------------
time                   level description      location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12
2015-08-18T00:06:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.005
[...]
2015-09-18T00:12:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.189
2015-09-18T00:18:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.084

这个查询将会返回measurement为h2o_feet，字段water_level的值大于8的数据。

例二：查询有特定field的key value为字符串的数据

> SELECT * FROM "h2o_feet" WHERE "level description" = 'below 3 feet'
name: h2o_feet
--------------
time                   level description   location       water_level
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet        santa_monica   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   below 3 feet        santa_monica   2.116
[...]
2015-09-18T14:06:00Z   below 3 feet        santa_monica   2.999
2015-09-18T14:36:00Z   below 3 feet        santa_monica   2.907

该查询从h2o_feet返回数据，其中level description等于below 3 feet。InfluxQL在WHERE子句中需要单引号来将字符串field value引起来。

例三：查询有特定field的key value并且带计算的数据

> SELECT * FROM "h2o_feet" WHERE "water_level" + 2 > 11.9
name: h2o_feet
--------------
time                   level description           location       water_level
2015-08-29T07:06:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.902
2015-08-29T07:12:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.938
2015-08-29T07:18:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.957
2015-08-29T07:24:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.964
2015-08-29T07:30:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.954
2015-08-29T07:36:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.941
2015-08-29T07:42:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.925
2015-08-29T07:48:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.902
2015-09-02T23:30:00Z   at or greater than 9 feet   coyote_creek   9.902

该查询从h2o_feet返回数据，其字段值为water_level加上2大于11.9。

例四：查询有特定tag的key value的数据

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica'
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   4.938

该查询从h2o_feet返回数据，其中tag location为santa_monica。InfluxQL需要WHERE子句中tag的过滤带单引号。

例五：查询有特定tag的key value以及特定field的key value的数据

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" <> 'santa_monica' AND (water_level < -0.59 OR water_level > 9.95)
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-29T07:18:00Z   9.957
2015-08-29T07:24:00Z   9.964
2015-08-29T07:30:00Z   9.954
2015-08-29T14:30:00Z   -0.61
2015-08-29T14:36:00Z   -0.591
2015-08-30T15:18:00Z   -0.594

该查询从h2o_feet中返回数据，其中tag location设置为santa_monica，并且field water_level的值小于-0.59或大于9.95。 WHERE子句支持运算符AND和OR，并支持用括号分隔逻辑。

例六：根据时间戳来过滤数据

> SELECT * FROM "h2o_feet" WHERE time > now() - 7d

该查询返回来自h2o_feet，该measurement在过去七天内的数据。

WHERE子句常见的问题

问题一：WHERE子句返回结果为空

在大多数情况下，这个问题是tag value或field value缺少单引号的结果。具有无引号或双引号tag value或field value的查询将不会返回任何数据，并且在大多数情况下不会返回错误。

下面的代码块中的前两个查询尝试指定tag value为santa_monica，没有任何引号和双引号。那些查询不会返回结果。第三个查询单引号santa_monica（这是支持的语法），并返回预期的结果。

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = santa_monica
> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = "santa_monica"
> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica'
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
[...]
2015-09-18T21:42:00Z   4.938

下面的代码块中的前两个查询尝试指定field字符串为at or greater than 9 feet，没有任何引号和双引号。第一个查询返回错误，因为field字符串包含空格。第二个查询不返回结果。第三个查询单引号at or greater than 9 feet（这是支持的语法），并返回预期结果。

> SELECT "level description" FROM "h2o_feet" WHERE "level description" = at or greater than 9 feet
ERR: error parsing query: found than, expected ; at line 1, char 86
> SELECT "level description" FROM "h2o_feet" WHERE "level description" = "at or greater than 9 feet"
> SELECT "level description" FROM "h2o_feet" WHERE "level description" = 'at or greater than 9 feet'
name: h2o_feet
--------------
time                   level description
2015-08-26T04:00:00Z   at or greater than 9 feet
[...]
2015-09-15T22:42:00Z   at or greater than 9 feet

GROUP BY子句

GROUP BY子句后面可以跟用户指定的tags或者是一个时间间隔。

GROUP BY tags

GROUP BY <tag>后面跟用户指定的tags。如果厌倦阅读，查看这个InfluxQL短片(注意：可能看不到，请到原文处查看https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/query_language/data_exploration/#group-by-tags)：

语法

SELECT_clause FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY [* | <tag_key>[,<tag_key]]

语法描述

GROUP BY *对结果中的所有tag作group by。

GROUP BY <tag_key>对结果按指定的tag作group by。

GROUP BY <tag_key>,<tag_key>对结果数据按多个tag作group by，其中tag key的顺序没所谓。

例子

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" GROUP BY "location"
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     5.359342451341401
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     3.530863470081006

上面的查询中用到了InfluxQL中的函数来计算measurement h2o_feet的每location的water_level的平均值。InfluxDB返回了两个series：分别是location的两个值。

说明：在InfluxDB中，epoch 0(1970-01-01T00:00:00Z)通常用作等效的空时间戳。如果要求查询不返回时间戳，例如无限时间范围的聚合函数，InfluxDB将返回epoch 0作为时间戳。

> SELECT MEAN("index") FROM "h2o_quality" GROUP BY location,randtag
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek, randtag=1
time                  mean
----                  ----
1970-01-01T00:00:00Z  50.69033760186263
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek, randtag=2
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   49.661867544220485
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek, randtag=3
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   49.360939907550076
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica, randtag=1
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   49.132712456344585
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica, randtag=2
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   50.2937984496124
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica, randtag=3
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   49.99919903884662

上面的查询中用到了InfluxQL中的函数来计算measurement h2o_quality的每个location和randtag的Index的平均值。在GROUP BY子句中用逗号来分割多个tag。

> SELECT MEAN("index") FROM "h2o_quality" GROUP BY *
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek, randtag=1
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     50.55405446521169
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek, randtag=2
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     50.49958856271162
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek, randtag=3
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     49.5164137518956
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica, randtag=1
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     50.43829082296367
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica, randtag=2
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     52.0688508894012
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica, randtag=3
time                           mean
----                           ----
1970-01-01T00:00:00Z     49.29386362086556

上面的查询中用到了InfluxQL中的函数来计算measurement h2o_quality的每个tag的Index的平均值。

请注意，查询结果与例二中的查询结果相同，其中我们明确指定了tag key location和randtag。这是因为measurement h2o_quality中只有这两个tag key。

GROUP BY时间间隔

GROUP BY time()返回结果按指定的时间间隔group by。

基本的GROUP BY time()语法

语法

SELECT <function>(<field_key>) FROM_clause WHERE <time_range> GROUP BY time(<time_interval>),[tag_key] [fill(<fill_option>)]

基本语法描述

基本GROUP BY time()查询需要SELECT子句中的InfluxQL函数和WHERE子句中的时间范围。请注意，GROUP BY子句必须在WHERE子句之后。

time(time_interval)GROUP BY time()语句中的time_interval是一个时间duration。决定了InfluxDB按什么时间间隔group by。例如：time_interval为5m则在WHERE子句中指定的时间范围内将查询结果分到五分钟时间组里。

fill(<fill_option>)fill（<fill_option>）是可选的。它会更改不含数据的时间间隔的返回值。

覆盖范围：基本GROUP BY time()查询依赖于time_interval和InfluxDB的预设时间边界来确定每个时间间隔中包含的原始数据以及查询返回的时间戳。

基本语法示例

下面的例子用到的示例数据如下：

> SELECT "water_level","location" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level   location
2015-08-18T00:00:00Z   8.12          coyote_creek
2015-08-18T00:00:00Z   2.064         santa_monica
2015-08-18T00:06:00Z   8.005         coyote_creek
2015-08-18T00:06:00Z   2.116         santa_monica
2015-08-18T00:12:00Z   7.887         coyote_creek
2015-08-18T00:12:00Z   2.028         santa_monica
2015-08-18T00:18:00Z   7.762         coyote_creek
2015-08-18T00:18:00Z   2.126         santa_monica
2015-08-18T00:24:00Z   7.635         coyote_creek
2015-08-18T00:24:00Z   2.041         santa_monica
2015-08-18T00:30:00Z   7.5           coyote_creek
2015-08-18T00:30:00Z   2.051         santa_monica

例一：时间间隔为12分钟的group by

> SELECT COUNT("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
--------------
time                   count
2015-08-18T00:00:00Z   2
2015-08-18T00:12:00Z   2
2015-08-18T00:24:00Z   2

该查询使用InfluxQL函数来计算location=coyote_creek的water_level数，并将其分组结果分为12分钟间隔。每个时间戳的结果代表一个12分钟的间隔。第一个时间戳记的计数涵盖大于2015-08-18T00：00：00Z的原始数据，但小于且不包括2015-08-18T00：12：00Z。第二时间戳的计数涵盖大于2015-08-18T00：12：00Z的原始数据，但小于且不包括2015-08-18T00：24：00Z。

例二：时间间隔为12分钟并且还对tag key作group by

> SELECT COUNT("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),"location"
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   count
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   2
2015-08-18T00:12:00Z   2
2015-08-18T00:24:00Z   2
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   count
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   2
2015-08-18T00:12:00Z   2
2015-08-18T00:24:00Z   2

该查询使用InfluxQL函数来计算water_leval的数量。它将结果按location分组并分隔12分钟。请注意，时间间隔和tag key在GROUP BY子句中以逗号分隔。查询返回两个measurement的结果：针对tag location的每个值。每个时间戳的结果代表一个12分钟的间隔。第一个时间戳记的计数涵盖大于2015-08-18T00：00：00Z的原始数据，但小于且不包括2015-08-18T00：12：00Z。第二时间戳的计数涵盖大于2015-08-18T00：12：00Z原始数据，但小于且不包括2015-08-18T00：24：00Z。

基本语法的共同问题

在查询结果中出现意想不到的时间戳和值

使用基本语法，InfluxDB依赖于GROUP BY time()间隔和系统预设时间边界来确定每个时间间隔中包含的原始数据以及查询返回的时间戳。在某些情况下，这可能会导致意想不到的结果。

原始值：

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:18:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
2015-08-18T00:06:00Z   8.005
2015-08-18T00:12:00Z   7.887
2015-08-18T00:18:00Z   7.762

查询和结果：

以下查询涵盖12分钟的时间范围，并将结果分组为12分钟的时间间隔，但返回两个结果：

> SELECT COUNT("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time < '2015-08-18T00:18:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
time                   count
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   1        <----- 请注意，此时间戳记的发生在查询时间范围最小值之前
2015-08-18T00:12:00Z   1

解释：

InfluxDB使用独立于WHERE子句中任何时间条件的GROUP BY间隔的预设的四舍五入时间边界。当计算结果时，所有返回的数据必须在查询的显式时间范围内发生，但GROUP BY间隔将基于预设的时间边界。

下表显示了结果中预设时间边界，相关GROUP BY time()间隔，包含的点以及每个GROUP BY time()间隔的返回时间戳。

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-18T00:00:00Z AND time < 2015-08-18T00:12:00Z`	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:12:00Z`	`8.005`	`2015-08-18T00:00:00Z`
2	`time >= 2015-08-12T00:12:00Z AND time < 2015-08-18T00:24:00Z`	`time >= 2015-08-12T00:12:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`7.887`	`2015-08-18T00:12:00Z`

第一个预设的12分钟时间边界从00:00开始，在00:12之前结束。只有一个数据点（8.005）落在查询的第一个GROUP BY time()间隔内，并且在第一个时间边界。请注意，虽然返回的时间戳在查询的时间范围开始之前发生，但查询结果排除了查询时间范围之前发生的数据。

第二个预设的12分钟时间边界从00:12开始，在00:24之前结束。只有一个原点（7.887）都在查询的第二个GROUP BY time()间隔内，在该第二个时间边界内。

高级GROUP BY time()语法允许用户移动InfluxDB预设时间边界的开始时间。高级语法部分中的例三将继续显示此处的查询; 它将预设时间边界向前移动六分钟，以便InfluxDB返回：

name: h2o_feet
time                   count
----                   -----
2015-08-18T00:06:00Z   2

高级`GROUP BY time()`语法

语法

SELECT <function>(<field_key>) FROM_clause WHERE <time_range> GROUP BY time(<time_interval>,<offset_interval>),[tag_key] [fill(<fill_option>)]

高级语法描述

高级GROUP BY time()查询需要SELECT子句中的InfluxQL函数和WHERE子句中的时间范围。请注意，GROUP BY子句必须在WHERE子句之后。

time(time_interval,offset_interval)

offset_interval是一个持续时间。它向前或向后移动InfluxDB的预设时间界限。offset_interval可以为正或负。

fill(<fill_option>)

fill(<fill_option>)是可选的。它会更改不含数据的时间间隔的返回值。

范围

高级GROUP BY time()查询依赖于time_interval，offset_interval和InfluxDB的预设时间边界，以确定每个时间间隔中包含的原始数据以及查询返回的时间戳。

高级语法的例子

下面例子都使用这份示例数据：

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:54:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
2015-08-18T00:06:00Z   8.005
2015-08-18T00:12:00Z   7.887
2015-08-18T00:18:00Z   7.762
2015-08-18T00:24:00Z   7.635
2015-08-18T00:30:00Z   7.5
2015-08-18T00:36:00Z   7.372
2015-08-18T00:42:00Z   7.234
2015-08-18T00:48:00Z   7.11
2015-08-18T00:54:00Z   6.982

例一：查询结果间隔按18分钟group by，并将预设时间边界向前移动

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:54:00Z' GROUP BY time(18m,6m)
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:06:00Z   7.884666666666667
2015-08-18T00:24:00Z   7.502333333333333
2015-08-18T00:42:00Z   7.108666666666667

该查询使用InfluxQL函数来计算平均water_level，将结果分组为18分钟的时间间隔，并将预设时间边界偏移六分钟。

没有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合InfluxDB的预设时间边界。我们先来看看没有offset_interval的结果：

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:54:00Z' GROUP BY time(18m)
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:00:00Z   7.946
2015-08-18T00:18:00Z   7.6323333333333325
2015-08-18T00:36:00Z   7.238666666666667
2015-08-18T00:54:00Z   6.982

没有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合InfluxDB的预设时间界限：

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-18T00:00:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`8.005,7.887`	`2015-08-18T00:00:00Z`
2	`time >= 2015-08-18T00:18:00Z AND time < 2015-08-18T00:36:00Z`	`同坐`	`7.762,7.635,7.5`	`2015-08-18T00:18:00Z`
3	`time >= 2015-08-18T00:36:00Z AND time < 2015-08-18T00:54:00Z`	`同左`	`7.372,7.234,7.11`	`2015-08-18T00:36:00Z`
4	`time >= 2015-08-18T00:54:00Z AND time < 2015-08-18T01:12:00Z`	`time = 2015-08-18T00:54:00Z`	`6.982`	`2015-08-18T00:54:00Z`

第一个预设的18分钟时间边界从00:00开始，在00:18之前结束。两个点（8.005和7.887）都落在第一个GROUP BY time()间隔内，并且在第一个时间边界。请注意，虽然返回的时间戳在查询的时间范围开始之前发生，但查询结果排除了查询时间范围之前发生的数据。

第二个预设的18分钟时间边界从00:18开始，在00:36之前结束。三个点（7.762和7.635和7.5）都落在第二个GROUP BY time()间隔内，在第二个时间边界。在这种情况下，边界时间范围和间隔时间范围是相同的。

第四个预设的18分钟时间边界从00:54开始，在1:12:00之前结束。一个点（6.982）落在第四个GROUP BY time()间隔内，在第四个时间边界。

具有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合偏移时间边界：

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:24:00Z`	`同左`	`8.005,7.887,7.762`	`2015-08-18T00:06:00Z`
2	`time >= 2015-08-18T00:24:00Z AND time < 2015-08-18T00:42:00Z`	`同坐`	`7.635,7.5,7.372`	`2015-08-18T00:24:00Z`
3	`time >= 2015-08-18T00:42:00Z AND time < 2015-08-18T01:00:00Z`	`同左`	`7.234,7.11,6.982`	`2015-08-18T00:42:00Z`
4	`time >= 2015-08-18T01:00:00Z AND time < 2015-08-18T01:18:00Z`	`无`	`无`	`无`

六分钟偏移间隔向前移动预设边界的时间范围，使得边界时间范围和相关GROUP BY time()间隔时间范围始终相同。使用偏移量，每个间隔对三个点执行计算，返回的时间戳与边界时间范围的开始和GROUP BY time()间隔时间范围的开始匹配。

请注意，offset_interval强制第四个时间边界超出查询的时间范围，因此查询不会返回该最后一个间隔的结果。

例二：查询结果按12分钟间隔group by，并将预设时间界限向后移动

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:54:00Z' GROUP BY time(18m,-12m)
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:06:00Z   7.884666666666667
2015-08-18T00:24:00Z   7.502333333333333
2015-08-18T00:42:00Z   7.108666666666667

该查询使用InfluxQL函数来计算平均water_level，将结果分组为18分钟的时间间隔，并将预设时间边界偏移-12分钟。

注意：例二中的查询返回与例一中的查询相同的结果，但例二中的查询使用负的offset_interval而不是正的offset_interval。两个查询之间没有性能差异; 在确定正负offset_intervel之间时，请任意选择最直观的选项。

没有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合InfluxDB的预设时间边界。我们首先检查没有偏移量的结果：

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:54:00Z' GROUP BY time(18m)
name: h2o_feet
time                    mean
----                    ----
2015-08-18T00:00:00Z    7.946
2015-08-18T00:18:00Z    7.6323333333333325
2015-08-18T00:36:00Z    7.238666666666667
2015-08-18T00:54:00Z    6.982

没有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合InfluxDB的预设时间界限：

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-18T00:00:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`8.005,7.887`	`2015-08-18T00:00:00Z`
2	`time >= 2015-08-18T00:18:00Z AND time < 2015-08-18T00:36:00Z`	`同坐`	`7.762,7.635,7.5`	`2015-08-18T00:18:00Z`
3	`time >= 2015-08-18T00:36:00Z AND time < 2015-08-18T00:54:00Z`	`同左`	`7.372,7.234,7.11`	`2015-08-18T00:36:00Z`
4	`time >= 2015-08-18T00:54:00Z AND time < 2015-08-18T01:12:00Z`	`time = 2015-08-18T00:54:00Z`	`6.982`	`2015-08-18T00:54:00Z`

第四个预设的18分钟时间边界从00:54开始，在1:12:00之前结束。一个点（6.982）落在第四个GROUP BY time()间隔内，在第四个时间边界。

具有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合偏移时间边界：

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-17T23:48:00Z AND time < 2015-08-18T00:06:00Z`	`无`	`无`	`无`
2	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:24:00Z`	`同左`	`8.005,7.887,7.762`	`2015-08-18T00:06:00Z`
3	`time >= 2015-08-18T00:24:00Z AND time < 2015-08-18T00:42:00Z`	`同坐`	`7.635,7.5,7.372`	`2015-08-18T00:24:00Z`
4	`time >= 2015-08-18T00:42:00Z AND time < 2015-08-18T01:00:00Z`	`同左`	`7.234,7.11,6.982`	`2015-08-18T00:42:00Z`

负十二分钟偏移间隔向后移动预设边界的时间范围，使得边界时间范围和相关GROUP BY time()间隔时间范围始终相同。使用偏移量，每个间隔对三个点执行计算，返回的时间戳与边界时间范围的开始和GROUP BY time()间隔时间范围的开始匹配。

请注意，offset_interval强制第一个时间边界超出查询的时间范围，因此查询不会返回该最后一个间隔的结果。

例三：查询结果按12分钟间隔group by，并将预设时间边界向前移动

这个例子是上面基本语法的问题的继续

> SELECT COUNT("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time < '2015-08-18T00:18:00Z' GROUP BY time(12m,6m)
name: h2o_feet
time                   count
----                   -----
2015-08-18T00:06:00Z   2

该查询使用InfluxQL函数来计算平均water_level，将结果分组为12分钟的时间间隔，并将预设时间边界偏移六分钟。

没有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合InfluxDB的预设时间边界。我们先来看看没有offset_interval的结果：

> SELECT COUNT("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:06:00Z' AND time < '2015-08-18T00:18:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
time                   count
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   1
2015-08-18T00:12:00Z   1

没有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合InfluxDB的预设时间界限：

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-18T00:00:00Z AND time < 2015-08-18T00:12:00Z`	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:12:00Z`	`8.005`	`2015-08-18T00:00:00Z`
2	`time >= 2015-08-12T00:12:00Z AND time < 2015-08-18T00:24:00Z`	`time >= 2015-08-12T00:12:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`7.887`	`2015-08-18T00:12:00Z`

第二个预设的12分钟时间边界从00:12开始，在00:24之前结束。只有一个原点（7.887）都在查询的第二个GROUP BY time()间隔内，在该第二个时间边界内。

具有offset_interval的查询的时间边界和返回的时间戳符合偏移时间边界：

时间间隔序号	预设的时间边界	`GROUP BY time()`间隔	包含的数据点	返回的时间戳
1	`time >= 2015-08-18T00:06:00Z AND time < 2015-08-18T00:18:00Z`	`同左`	`8.005，7.887`	`2015-08-18T00:06:00Z`
2	`time >= 2015-08-18T00:18:00Z AND time < 2015-08-18T00:30:00Z`	`无`	`无`	`无`

请注意，offset_interval强制第二个时间边界超出查询的时间范围，因此查询不会返回该最后一个间隔的结果。

GROUP BY time()加fill()

fill()更改不含数据的时间间隔的返回值。

语法

SELECT <function>(<field_key>) FROM_clause WHERE <time_range> GROUP BY time(time_interval,[<offset_interval])[,tag_key] [fill(<fill_option>)]

语法描述

默认情况下，没有数据的GROUP BY time()间隔返回为null作为输出列中的值。fill()更改不含数据的时间间隔返回的值。请注意，如果GROUP(ing)BY多个对象（例如，tag和时间间隔），那么fill()必须位于GROUP BY子句的末尾。

fill的参数

任一数值：用这个数字返回没有数据点的时间间隔
linear：返回没有数据的时间间隔的线性插值结果。
none: 不返回在时间间隔里没有点的数据
previous：返回时间隔间的前一个间隔的数据

例子：

例一：fill(100)

不带fill(100):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z

带fill(100):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m) fill(100)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z   100

例二：fill(linear)

不带fill(linear):

> SELECT MEAN("tadpoles") FROM "pond" WHERE time >= '2016-11-11T21:00:00Z' AND time <= '2016-11-11T22:06:00Z' GROUP BY time(12m)
name: pond
time                   mean
----                   ----
2016-11-11T21:00:00Z   1
2016-11-11T21:12:00Z
2016-11-11T21:24:00Z   3
2016-11-11T21:36:00Z
2016-11-11T21:48:00Z
2016-11-11T22:00:00Z   6

带fill(linear):

> SELECT MEAN("tadpoles") FROM "pond" WHERE time >= '2016-11-11T21:00:00Z' AND time <= '2016-11-11T22:06:00Z' GROUP BY time(12m) fill(linear)
name: pond
time                   mean
----                   ----
2016-11-11T21:00:00Z   1
2016-11-11T21:12:00Z   2
2016-11-11T21:24:00Z   3
2016-11-11T21:36:00Z   4
2016-11-11T21:48:00Z   5
2016-11-11T22:00:00Z   6

例三：fill(none)

不带fill(none):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z

带fill(none):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m) fill(none)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235

例四：fill(null)

不带fill(null):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z

带fill(null):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m) fill(null)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z

例五：fill(previous)

不带fill(previous):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z

带fill(previous):

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:42:00Z' GROUP BY time(12m) fill(previous)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:00:00Z   3.599
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z   3.235

`fill()`的问题

问题一：`fill()`当没有数据在查询时间范围内时

目前，如果查询的时间范围内没有任何数据，查询会忽略fill()。这是预期的行为。GitHub上的一个开放feature request建议，即使查询的时间范围不包含数据，fill()也会强制返回值。

例子：

以下查询不返回数据，因为water_level在查询的时间范围内没有任何点。请注意，fill(800)对查询结果没有影响。

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T22:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T22:18:00Z' GROUP BY time(12m) fill(800)
>

问题二：`fill(previous)`当前一个结果超出查询时间范围

当前一个结果超出查询时间范围，fill(previous)不会填充这个时间间隔。

例子：

以下查询涵盖2015-09-18T16：24：00Z和2015-09-18T16：54：00Z之间的时间范围。请注意，fill(previos)用2015-09-18T16：24：00Z的结果填写到了2015-09-18T16：36：00Z中。

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE location = 'coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:24:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:54:00Z' GROUP BY time(12m) fill(previous)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:24:00Z   3.235
2015-09-18T16:36:00Z   3.235
2015-09-18T16:48:00Z   4

下一个查询会缩短上一个查询的时间范围。它现在涵盖2015-09-18T16：36：00Z和2015-09-18T16：54：00Z之间的时间。请注意，fill(previos)不会用2015-09-18T16：24：00Z的结果填写到2015-09-18T16：36：00Z中。因为2015-09-18T16：24：00Z的结果在查询的较短时间范围之外。

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE location = 'coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:36:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:54:00Z' GROUP BY time(12m) fill(previous)
name: h2o_feet
--------------
time                   max
2015-09-18T16:36:00Z
2015-09-18T16:48:00Z   4

问题三：`fill(linear)`当前一个结果超出查询时间范围

当前一个结果超出查询时间范围，fill(linear)不会填充这个时间间隔。

例子：

以下查询涵盖2016-11-11T21:24:00Z和2016-11-11T22:06:00Z之间的时间范围。请注意，fill(linear)使用2016-11-11T21：24：00Z到2016-11-11T22：00：00Z时间间隔的值，填充到2016-11-11T21：36：00Z到2016-11-11T21：48：00Z时间间隔中。

> SELECT MEAN("tadpoles") FROM "pond" WHERE time > '2016-11-11T21:24:00Z' AND time <= '2016-11-11T22:06:00Z' GROUP BY time(12m) fill(linear)
name: pond
time                   mean
----                   ----
2016-11-11T21:24:00Z   3
2016-11-11T21:36:00Z   4
2016-11-11T21:48:00Z   5
2016-11-11T22:00:00Z   6

下一个查询会缩短上一个查询的时间范围。它现在涵盖2016-11-11T21:36:00Z和2016-11-11T22:06:00Z之间的时间。请注意，fill()不会使用2016-11-11T21：24：00Z到2016-11-11T22：00：00Z时间间隔的值，填充到2016-11-11T21：36：00Z到2016-11-11T21：48：00Z时间间隔中。因为2015-09-18T16：24：00Z的结果在查询的较短时间范围之外。

> SELECT MEAN("tadpoles") FROM "pond" WHERE time >= '2016-11-11T21:36:00Z' AND time <= '2016-11-11T22:06:00Z' GROUP BY time(12m) fill(linear)
name: pond
time                   mean
----                   ----
2016-11-11T21:36:00Z
2016-11-11T21:48:00Z
2016-11-11T22:00:00Z   6

INTO子句

INTO子句将查询的结果写入到用户自定义的measurement中。

语法

SELECT_clause INTO <measurement_name> FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause]

语法描述

INTO支持多种格式的measurement。

INTO <measurement_name>

写入到特定measurement中，用CLI时，写入到用USE指定的数据库，保留策略为DEFAULT，用HTTP API时，写入到db参数指定的数据库，保留策略为DEFAULT。

INTO <database_name>.<retention_policy_name>.<measurement_name>

写入到完整指定的measurement中。

INTO <database_name>..<measurement_name>

写入到指定数据库保留策略为DEFAULT。

INTO <database_name>.<retention_policy_name>.:MEASUREMENT FROM /<regular_expression>/

将数据写入与FROM子句中正则表达式匹配的用户指定数据库和保留策略的所有measurement。 :MEASUREMENT是对FROM子句中匹配的每个measurement的反向引用。

例子

例一：重命名数据库

> SELECT * INTO "copy_NOAA_water_database"."autogen".:MEASUREMENT FROM "NOAA_water_database"."autogen"./.*/ GROUP BY *
name: result
time written
---- -------
0    76290

在InfluxDB中直接重命名数据库是不可能的，因此INTO子句的常见用途是将数据从一个数据库移动到另一个数据库。上述查询将NOAA_water_database和autogen保留策略中的所有数据写入copy_NOAA_water_database数据库和autogen保留策略中。

反向引用语法（:MEASUREMENT）维护目标数据库中的源measurement名称。请注意，在运行INTO查询之前，copy_NOAA_water_database数据库及其autogen保留策略都必须存在。

GROUP BY *子句将源数据库中的tag留在目标数据库中的tag中。以下查询不为tag维护series的上下文;tag将作为field存储在目标数据库（copy_NOAA_water_database）中：

SELECT * INTO "copy_NOAA_water_database"."autogen".:MEASUREMENT FROM "NOAA_water_database"."autogen"./.*/

当移动大量数据时，我们建议在WHERE子句中顺序运行不同measurement的INTO查询并使用时间边界。这样可以防止系统内存不足。下面的代码块提供了这些查询的示例语法：

SELECT * 
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name> 
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
WHERE time > now() - 100w and time < now() - 90w GROUP BY *
SELECT * 
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name> 
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>} 
WHERE time > now() - 90w  and time < now() - 80w GROUP BY *
SELECT * 
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name> 
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
WHERE time > now() - 80w  and time < now() - 70w GROUP BY *

例二：将查询结果写入到一个measurement

> SELECT "water_level" INTO "h2o_feet_copy_1" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek'
name: result
------------
time                   written
1970-01-01T00:00:00Z   7604
> SELECT * FROM "h2o_feet_copy_1"
name: h2o_feet_copy_1
---------------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
[...]
2015-09-18T16:48:00Z   4

该查询将其结果写入新的measurement：h2o_feet_copy_1。如果使用CLI，InfluxDB会将数据写入USEd数据库和DEFAULT保留策略。如果您使用HTTP API，InfluxDB会将数据写入参数db指定的数据库和rp指定的保留策略。如果您没有设置rp参数，HTTP API将自动将数据写入数据库的DEFAULT保留策略。

响应显示InfluxDB写入h2o_feet_copy_1的点数（7605）。响应中的时间戳是无意义的; InfluxDB使用epoch 0（1970-01-01T00：00：00Z）作为空时间戳等价物。

例三：将查询结果写入到一个完全指定的measurement中

> SELECT "water_level" INTO "where_else"."autogen"."h2o_feet_copy_2" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek'
name: result
------------
time                   written
1970-01-01T00:00:00Z   7604
> SELECT * FROM "where_else"."autogen"."h2o_feet_copy_2"
name: h2o_feet_copy_2
---------------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
[...]
2015-09-18T16:48:00Z   4

例四：将聚合结果写入到一个measurement中(采样)

> SELECT MEAN("water_level") INTO "all_my_averages" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)
name: result
------------
time                   written
1970-01-01T00:00:00Z   3
> SELECT * FROM "all_my_averages"
name: all_my_averages
---------------------
time                   mean
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245
2015-08-18T00:24:00Z   7.5675

查询使用InfluxQL函数和GROUP BY time()子句聚合数据。它也将其结果写入all_my_averagesmeasurement。

该查询是采样的示例：采用更高精度的数据，将这些数据聚合到较低的精度，并将较低精度数据存储在数据库中。采样是INTO子句的常见用例。

例五：将多个measurement的聚合结果写入到一个不同的数据库中(逆向引用采样)

> SELECT MEAN(*) INTO "where_else"."autogen".:MEASUREMENT FROM /.*/ WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:06:00Z' GROUP BY time(12m)
name: result
time                   written
----                   -------
1970-01-01T00:00:00Z   5
> SELECT * FROM "where_else"."autogen"./.*/
name: average_temperature
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z   78.5
name: h2o_feet
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z                                         5.07625
name: h2o_pH
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z                               6.75
name: h2o_quality
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z                  51.75
name: h2o_temperature
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z   63.75

查询使用InfluxQL函数和GROUP BY time()子句聚合数据。它会在与FROM子句中的正则表达式匹配的每个measurement中聚合数据，并将结果写入where_else数据库和autogen保留策略中具有相同名称的measurement中。请注意，在运行INTO查询之前，where_else和autogen都必须存在。

该查询是使用反向引用进行下采样的示例。它从多个measurement中获取更高精度的数据，将这些数据聚合到较低的精度，并将较低精度数据存储在数据库中。使用反向引用进行下采样是INTO子句的常见用例。

INTO子句的共同问题

问题一：丢数据

如果INTO查询在SELECT子句中包含tag key，则查询将当前measurement中的tag转换为目标measurement中的字段。这可能会导致InfluxDB覆盖以前由tag value区分的点。请注意，此行为不适用于使用TOP()或BOTTOM()函数的查询。

要将当前measurement的tag保留在目标measurement中的tag中，GROUP BY相关tag key或INTO查询中的GROUP BY *。

问题二：使用INTO子句自动查询

本文档中的INTO子句部分显示了如何使用INTO子句手动实现查询。有关如何自动执行INTO子句查询实时数据，请参阅Continous Queries文档。除了其他用途之外，Continous Queries使采样过程自动化。

ORDER BY TIME DESC

默认情况下，InfluxDB以升序的顺序返回结果; 返回的第一个点具有最早的时间戳，返回的最后一个点具有最新的时间戳。 ORDER BY time DESC反转该顺序，使得InfluxDB首先返回具有最新时间戳的点。

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] ORDER BY time DESC

语法描述

如果查询包含GROUP BY子句,ORDER by time DESC必须出现在GROUP BY子句之后。如果查询包含一个WHERE子句并没有GROUP BY子句，ORDER by time DESC必须出现在WHERE子句之后。

例子

例一：首先返回最新的点

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' ORDER BY time DESC
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-09-18T21:42:00Z   4.938
2015-09-18T21:36:00Z   5.066
[...]
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
2015-08-18T00:00:00Z   2.064

该查询首先从h2o_feetmeasurement返回具有最新时间戳的点。没有ORDER by time DESC，查询将首先返回2015-08-18T00：00：00Z最后返回2015-09-18T21：42：00Z。

例二：首先返回最新的点并包括GROUP BY time()子句

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:42:00Z' GROUP BY time(12m) ORDER BY time DESC
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:36:00Z   4.6825
2015-08-18T00:24:00Z   4.80675
2015-08-18T00:12:00Z   4.950749999999999
2015-08-18T00:00:00Z   5.07625

该查询在GROUP BY子句中使用InfluxQL函数和时间间隔来计算查询时间范围内每十二分钟间隔的平均water_level。ORDER BY time DESC返回最近12分钟的时间间隔。

LIMIT和SLIMIT子句

LIMIT <N>从指定的measurement中返回前N个数据点。

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] LIMIT <N>

语法描述

N指定从指定measurement返回的点数。如果N大于measurement的点总数，InfluxDB返回该measurement中的所有点。请注意，LIMIT子句必须以上述语法中列出的顺序显示。

例子

例一：限制返回的点数

> SELECT "water_level","location" FROM "h2o_feet" LIMIT 3
name: h2o_feet
time                   water_level   location
----                   -----------   --------
2015-08-18T00:00:00Z   8.12          coyote_creek
2015-08-18T00:00:00Z   2.064         santa_monica
2015-08-18T00:06:00Z   8.005         coyote_creek

这个查询从measurementh2o_feet中返回最旧的三个点。

例二：限制返回的点数并包含一个GROUP BY子句

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:42:00Z' GROUP BY *,time(12m) LIMIT 2
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:00:00Z   2.09
2015-08-18T00:12:00Z   2.077

该查询使用InfluxQL函数和GROUP BY子句来计算每个tag以及查询时间内每隔十二分钟的间隔的平均water_level。 LIMIT 2请求两个最旧的十二分钟平均值。

请注意，没有LIMIT 2，查询将返回每个series四个点; 在查询的时间范围内每隔十二分钟的时间间隔一个点。

SLIMIT子句

SLIMIT <N>返回指定measurement的前个series中的每一个点。

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY *[,time(<time_interval>)] [ORDER_BY_clause] SLIMIT <N>

语法描述

N表示从指定measurement返回的序列数。如果N大于measurement中的series数，InfluxDB将从该measurement中返回所有series。

有一个issue，要求使用SLIMIT来查询GROUP BY *。请注意，SLIMIT子句必须按照上述语法中的顺序显示。

例子

例一：限制返回的series的数目

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" GROUP BY * SLIMIT 1
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   water_level
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
2015-08-18T00:06:00Z   8.005
2015-08-18T00:12:00Z   7.887
[...]
2015-09-18T16:12:00Z   3.402
2015-09-18T16:18:00Z   3.314
2015-09-18T16:24:00Z   3.235

该查询从measurementh2o_feet中返回一个series的所有点。

例二：限制返回的series的数目并且包括一个GROUP BY time()子句

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:42:00Z' GROUP BY *,time(12m) SLIMIT 1
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245
2015-08-18T00:24:00Z   7.5675
2015-08-18T00:36:00Z   7.303

该查询在GROUP BY子句中使用InfluxQL函数和时间间隔来计算查询时间范围内每十二分钟间隔的平均water_level。SLIMIT 1要求返回与measurementh2o_feet相关联的一个series。

请注意，如果没有SLIMIT 1，查询将返回与h2o_feet相关联的两个series的结果：location = coyote_creek和location = santa_monica。

LIMIT和SLIMIT一起使用

SLIMIT <N>后面跟着LIMIT <N>返回指定measurement的个series中的个数据点。

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY *[,time(<time_interval>)] [ORDER_BY_clause] LIMIT <N1> SLIMIT <N2>

语法描述

N1指定每次measurement返回的点数。如果N1大于measurement的点数，InfluxDB将从该测量中返回所有点。

N2指定从指定measurement返回的series数。如果N2大于measurement中series联数，InfluxDB将从该measurement中返回所有series。

有一个issue，要求需要LIMIT和SLIMIT的查询才能包含GROUP BY *。

例子

例一：限制数据点数和series数的返回

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" GROUP BY * LIMIT 3 SLIMIT 1
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
2015-08-18T00:06:00Z   8.005
2015-08-18T00:12:00Z   7.887

该查询从measurementh2o_feet中的一个series钟返回最老的三个点。

例二：限制数据点数和series数并且包括一个GROUP BY time()子句

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:42:00Z' GROUP BY *,time(12m) LIMIT 2 SLIMIT 1
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245

该查询在GROUP BY子句中使用InfluxQL函数和时间间隔来计算查询时间范围内每十二分钟间隔的平均water_level。LIMIT 2请求两个最早的十二分钟平均值，SLIMIT 1请求与measurementh2o_feet相关联的一个series。

请注意，如果没有LIMIT 2 SLIMIT 1，查询将返回与h2o_feet相关联的两个series中的每一个的四个点。

OFFSET和SOFFSET子句

OFFSET和SOFFSET分页和series返回。

OFFSET子句

OFFSET <N>从查询结果中返回分页的N个数据点

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] LIMIT_clause OFFSET <N> [SLIMIT_clause]

语法描述

N指定分页数。OFFSET子句需要一个LIMIT子句。使用没有LIMIT子句的OFFSET子句可能会导致不一致的查询结果。

例子

例一：分页数据点

> SELECT "water_level","location" FROM "h2o_feet" LIMIT 3 OFFSET 3
name: h2o_feet
time                   water_level   location
----                   -----------   --------
2015-08-18T00:06:00Z   2.116         santa_monica
2015-08-18T00:12:00Z   7.887         coyote_creek
2015-08-18T00:12:00Z   2.028         santa_monica

该查询从measurementh2o_feet中返回第4，5，6个数据点，如果查询语句中不包括OFFSET 3，则会返回measurement中的第1，2，3个数据点。

例二：分页数据点并包括多个子句

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:42:00Z' GROUP BY *,time(12m) ORDER BY time DESC LIMIT 2 OFFSET 2 SLIMIT 1
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625

这个例子包含的东西很多，我们一个一个来看：

SELECT指明InfluxQL的函数；
FROM指明单个measurement；
WHERE指明查询的时间范围；
GROUP BY将结果对所有tag作group by；
GROUP BY time DESC按照时间戳的降序返回结果；
LIMIT 2限制返回的点数为2；
OFFSET 2查询结果中不包括最开始的两个值；
SLIMIT 1限制返回的series数目为1；

如果没有OFFSET 2，查询将会返回最先的两个点：

name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:36:00Z   7.303
2015-08-18T00:24:00Z   7.5675

SOFFSET子句

SOFFSET <N>从查询结果中返回分页的N个series

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY *[,time(time_interval)] [ORDER_BY_clause] [LIMIT_clause] [OFFSET_clause] SLIMIT_clause SOFFSET <N>

语法描述

N指定series的分页数。SOFFSET子句需要一个SLIMIT子句。使用没有SLIMIT子句的SOFFSET子句可能会导致不一致的查询结果。

注意：如果SOFFSET指定的大于series的数目，则InfluxDB返回空值。

例子

例一：分页series

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" GROUP BY * SLIMIT 1 SOFFSET 1
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
[...]
2015-09-18T21:36:00Z   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   4.938

查询返回与h2o_feet相关的series数据，并返回taglocation = santa_monica。没有SOFFSET 1，查询返回与h2o_feet和location = coyote_creek相关的series的所有数据。

例二：分页series并包括多个子句

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:42:00Z' GROUP BY *,time(12m) ORDER BY time DESC LIMIT 2 OFFSET 2 SLIMIT 1 SOFFSET 1
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:12:00Z   2.077
2015-08-18T00:00:00Z   2.09

这个例子包含的东西很多，我们一个一个来看：

SELECT指明InfluxQL的函数；
FROM指明单个measurement；
WHERE指明查询的时间范围；
GROUP BY将结果对所有tag作group by；
GROUP BY time DESC按照时间戳的降序返回结果；
LIMIT 2限制返回的点数为2；
OFFSET 2查询结果中不包括最开始的两个值；
SLIMIT 1限制返回的series数目为1；
SOFFSET 1分页返回的series；

如果没有SOFFSET 2，查询将会返回不同的series：

name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   mean
----                   ----
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625

Time Zone子句

tz()子句返回指定时区的UTC偏移量。

语法

SELECT_clause [INTO_clause] FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause] [ORDER_BY_clause] [LIMIT_clause] [OFFSET_clause] [SLIMIT_clause] [SOFFSET_clause] tz('<time_zone>')

语法描述

默认情况下，InfluxDB以UTC为单位存储并返回时间戳。 tz()子句包含UTC偏移量，或UTC夏令时（DST）偏移量到查询返回的时间戳中。返回的时间戳必须是RFC3339格式，用于UTC偏移量或UTC DST才能显示。time_zone参数遵循Internet Assigned Numbers Authority时区数据库中的TZ语法，它需要单引号。

例子

例一：返回从UTC偏移到芝加哥时区的数据

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:18:00Z' tz('America/Chicago')
name: h2o_feet
time                       water_level
----                       -----------
2015-08-17T19:00:00-05:00  2.064
2015-08-17T19:06:00-05:00  2.116
2015-08-17T19:12:00-05:00  2.028
2015-08-17T19:18:00-05:00  2.126

查询的结果包括UTC偏移-5个小时的美国芝加哥时区的时间戳。

时间语法

对于大多数SELECT语句，默认时间范围为UTC的1677-09-21 00：12：43.145224194到2262-04-11T23：47：16.854775806Z。对于具有GROUP BY time()子句的SELECT语句，默认时间范围在UTC的1677-09-21 00：12：43.145224194和now()之间。以下部分详细说明了如何在SELECT语句的WHERE子句中指定替代时间范围。

绝对时间

用时间字符串或是epoch时间来指定绝对时间

语法

SELECT_clause FROM_clause WHERE time <operator> ['<rfc3339_date_time_string>' | '<rfc3339_like_date_time_string>' | <epoch_time>] [AND ['<rfc3339_date_time_string>' | '<rfc3339_like_date_time_string>' | <epoch_time>] [...]]

语法描述

支持的操作符

= 等于<> 不等于!= 不等于> 大于>= 大于等于< 小于<= 小于等于

最近，InfluxDB不再支持在WHERE的绝对时间里面使用OR了。

rfc3399时间字符串

'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.nnnnnnnnnZ'

.nnnnnnnnn是可选的，如果没有的话，默认是.00000000,rfc3399格式的时间字符串要用单引号引起来。

epoch_time

Epoch时间是1970年1月1日星期四00:00:00（UTC）以来所经过的时间。默认情况下，InfluxDB假定所有epoch时间戳都是纳秒。也可以在epoch时间戳的末尾包括一个表示时间精度的字符，以表示除纳秒以外的精度。

基本算术

所有时间戳格式都支持基本算术。用表示时间精度的字符添加（+）或减去（-）一个时间。请注意，InfluxQL需要+或-和表示时间精度的字符之间用空格隔开。

例子

例一：指定一个RFC3339格式的时间间隔

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00.000000000Z' AND time <= '2015-08-18T00:12:00Z'
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
2015-08-18T00:12:00Z   2.028

该查询会返回时间戳在2015年8月18日00：00：00.000000000和2015年8月18日00:12:00之间的数据。第一个时间戳（.000000000）中的纳秒是可选的。

请注意，RFC3339日期时间字符串必须用单引号引起来。

例二：指定一个类似于RFC3339格式的时间间隔

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18' AND time <= '2015-08-18 00:12:00'
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
2015-08-18T00:12:00Z   2.028

该查询会返回时间戳在2015年8月18日00:00:00和2015年8月18日00:12:00之间的数据。第一个日期时间字符串不包含时间; InfluxDB会假设时间是00:00:00。

例三：指定epoch格式的时间间隔

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= 1439856000000000000 AND time <= 1439856720000000000
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
2015-08-18T00:12:00Z   2.028

该查询返回的数据的时间戳为2015年8月18日00:00:00和2015年8月18日00:12:00之间。默认情况下，InfluxDB处理epoch格式下时间戳为纳秒。

例四：指定epoch以秒为精度的时间间隔

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= 1439856000s AND time <= 1439856720s
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   2.116
2015-08-18T00:12:00Z   2.028

该查询返回的数据的时间戳为2015年8月18日00:00:00和2015年8月18日00:12:00之间。在epoch时间戳结尾处的s表示时间戳以秒为单位。

例五：对RFC3339格式的时间戳的基本计算

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE time > '2015-09-18T21:24:00Z' + 6m
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-09-18T21:36:00Z   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   4.938

该查询返回数据，其时间戳在2015年9月18日21时24分后六分钟。请注意，+和6m之间的空格是必需的。

例六：对epoch时间戳的基本计算

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE time > 24043524m - 6m
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-09-18T21:24:00Z   5.013
2015-09-18T21:30:00Z   5.01
2015-09-18T21:36:00Z   5.066
2015-09-18T21:42:00Z   4.938

该查询返回数据，其时间戳在2015年9月18日21:24:00之前六分钟。请注意，-和6m之间的空格是必需的。

相对时间

使用now()查询时间戳相对于服务器当前时间戳的的数据。

语法

SELECT_clause FROM_clause WHERE time <operator> now() [[ - | + ] <duration_literal>] [(AND|OR) now() [...]]

语法描述

now()是在该服务器上执行查询时服务器的Unix时间。-或+和时间字符串之间需要空格。

支持的操作符

= 等于<> 不等于!= 不等于> 大于>= 大于等于< 小于<= 小于等于

时间字符串

u或µ 微秒ms 毫秒s 秒m 分钟h 小时d 天w 星期

例子

例一：用相对时间指定时间间隔

> SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" WHERE time > now() - 1h

该查询返回过去一个小时的数据。

例二：用绝对和相对时间指定时间间隔

> SELECT "level description" FROM "h2o_feet" WHERE time > '2015-09-18T21:18:00Z' AND time < now() + 1000d
name: h2o_feet
time                   level description
----                   -----------------
2015-09-18T21:24:00Z   between 3 and 6 feet
2015-09-18T21:30:00Z   between 3 and 6 feet
2015-09-18T21:36:00Z   between 3 and 6 feet
2015-09-18T21:42:00Z   between 3 and 6 feet

该查询返回的数据的时间戳在2015年9月18日的21:18:00到从现在之后1000天之间。

时间语法的一些常见问题

问题一：在绝对时间中使用OR

当前，InfluxDB不支持在绝对时间的WHERE子句中使用OR。

问题二：在有GROUP BY time()中查询发生在now()之后的数据

大多数SELECT语句的默认时间范围为UTC的1677-09-21 00：12：43.145224194到2262-04-11T23：47：16.854775806Z。对于具有GROUP BY time()子句的SELECT语句，默认时间范围在UTC的1677-09-21 00：12：43.145224194和now()之间。

要查询now()之后发生的时间戳的数据，具有GROUP BY time()子句的SELECT语句必须在WHERE子句中提供一个时间的上限。

例子

使用CLI写入数据库NOAA_water_database,且发生在now()之后的数据点。

> INSERT h2o_feet,location=santa_monica water_level=3.1 1587074400000000000

运行GROUP BY time()查询，涵盖2015-09-18T21：30：00Z和now()之间的时间戳的数据：

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='santa_monica' AND time >= '2015-09-18T21:30:00Z' GROUP BY time(12m) fill(none)
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
2015-09-18T21:24:00Z   5.01
2015-09-18T21:36:00Z   5.002

运行GROUP BY time()查询，涵盖2015-09-18T21：30：00Z和now()之后180星期之间的时间戳的数据：

 > SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='santa_monica' AND time >= '2015-09-18T21:30:00Z' AND time <= now() + 180w GROUP BY time(12m) fill(none)
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
2015-09-18T21:24:00Z   5.01
2015-09-18T21:36:00Z   5.002
2020-04-16T22:00:00Z   3.1

请注意，WHERE子句必须提供替代上限来覆盖默认的now()上限。以下查询仅将下限重置为now()，这样查询的时间范围在now()和now()之间：

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='santa_monica' AND time >= now() GROUP BY time(12m) fill(none)
>

问题三：配置返回的时间戳

默认情况下，CLI以纳秒时间格式返回时间戳。使用precision <format>命令指定替代格式。默认情况下，HTTP API返回RFC3339格式的时间戳。使用epoch查询参数指定替代格式。

正则表达式

InluxDB支持在以下场景使用正则表达式：

在SELECT中的field key和tag key；
在FROM中的measurement
在WHERE中的tag value和字符串类型的field value
在GROUP BY中的tag key

目前，InfluxQL不支持在WHERE中使用正则表达式去匹配不是字符串的field value，以及数据库名和retention policy。

注意：正则表达式比精确的字符串更加耗费计算资源; 具有正则表达式的查询比那些没有的性能要低一些。

语法

SELECT /<regular_expression_field_key>/ FROM /<regular_expression_measurement>/ WHERE [<tag_key> <operator> /<regular_expression_tag_value>/ | <field_key> <operator> /<regular_expression_field_value>/] GROUP BY /<regular_expression_tag_key>/

语法描述

正则表达式前后使用斜杠/，并且使用Golang的正则表达式语法。

支持的操作符：

=~ 匹配!~ 不匹配

例子：

例一：在SELECT中使用正则表达式指定field key和tag key

> SELECT /l/ FROM "h2o_feet" LIMIT 1
name: h2o_feet
time                   level description      location       water_level
----                   -----------------      --------       -----------
2015-08-18T00:00:00Z   between 6 and 9 feet   coyote_creek   8.12

查询选择所有包含l的tag key和field key。请注意，SELECT子句中的正则表达式必须至少匹配一个field key，以便返回与正则表达式匹配的tag key。

目前，没有语法来区分SELECT子句中field key的正则表达式和tag key的正则表达式。不支持语法/<regular_expression>/::[field | tag]。

例二：在SELECT中使用正则表达式指定函数里面的field key

> SELECT DISTINCT(/level/) FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00.000000000Z' AND time <= '2015-08-18T00:12:00Z'
name: h2o_feet
time                   distinct_level description   distinct_water_level
----                   --------------------------   --------------------
2015-08-18T00:00:00Z   below 3 feet                 2.064
2015-08-18T00:00:00Z                                2.116
2015-08-18T00:00:00Z                                2.028

该查询使用InfluxQL函数返回每个包含level的field key的去重后的field value。

例三：在FROM中使用正则表达式指定measurement

> SELECT MEAN("degrees") FROM /temperature/
name: average_temperature
time            mean
----            ----
1970-01-01T00:00:00Z   79.98472932232272
name: h2o_temperature
time            mean
----            ----
1970-01-01T00:00:00Z   64.98872722506226

该查询使用InfluxQL函数计算在数据库NOAA_water_database中包含temperature的每个measurement的平均degrees。

例四：在WHERE中使用正则表达式指定tag value

> SELECT MEAN(water_level) FROM "h2o_feet" WHERE "location" =~ /[m]/ AND "water_level" > 3
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   4.47155532049926

该查询使用InfluxQL函数来计算平均水位，其中location的tag value包括m并且water_level大于3。

例五：在WHERE中使用正则表达式指定无值的tag

> SELECT * FROM "h2o_feet" WHERE "location" !~ /./
>

该查询从measurementh2o_feet中选择所有数据，其中tag location没有值。NOAA_water_database中的每个数据点都具有location这个tag。

例六：在WHERE中使用正则表达式指定有值的tag

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location" =~ /./
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   4.442107025822523

该查询使用InfluxQL函数计算所有location这个tag的数据点的平均water_level。

例七：在WHERE中使用正则表达式指定一个field value

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'santa_monica' AND "level description" =~ /between/
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   4.47155532049926

该查询使用InfluxQL函数计算所有字段level description的值含有between的数据点的平均water_level。

例八：在GROUP BY中使用正则表达式指定tag key

> SELECT FIRST("index") FROM "h2o_quality" GROUP BY /l/
name: h2o_quality
tags: location=coyote_creek
time                   first
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   41
name: h2o_quality
tags: location=santa_monica
time                   first
----                   -----
2015-08-18T00:00:00Z   99

该查询使用InfluxQL函数查询每个tag key包含字母l的tag的第一个index值。

数据类型和转换

在SELECT中支持指定field的类型，以及使用::完成基本的类型转换。

数据类型

field的value支持浮点，整数，字符串和布尔型。::语法允许用户在查询中指定field的类型。

注意：一般来说，没有必要在SELECT子句中指定字段值类型。在大多数情况下，InfluxDB拒绝尝试将字段值写入以前接受的不同类型的字段值的字段的任何数据。字段值类型可能在分片组之间不同。在这些情况下，可能需要在SELECT子句中指定字段值类型。

语法

SELECT_clause <field_key>::<type> FROM_clause

语法描述

type可以是float，integer，string和boolean。在大多数情况下，如果field_key没有存储指定type的数据，那么InfluxDB将不会返回数据。

例子

> SELECT "water_level"::float FROM "h2o_feet" LIMIT 4
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
2015-08-18T00:00:00Z   2.064
2015-08-18T00:06:00Z   8.005
2015-08-18T00:06:00Z   2.116

该查询返回field keywater_level为浮点型的数据。

类型转换

::语法允许用户在查询中做基本的数据类型转换。目前，InfluxDB支持冲整数转到浮点，或者从浮点转到整数。

语法

SELECT_clause <field_key>::<type> FROM_clause

语法描述

type可以是float或者integer。

如果查询试图把整数或者浮点数转换成字符串或者布尔型，InfluxDB将不会返回数据。

例子

例一：浮点数转换成整型

> SELECT "water_level"::integer FROM "h2o_feet" LIMIT 4
name: h2o_feet
--------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8
2015-08-18T00:00:00Z   2
2015-08-18T00:06:00Z   8
2015-08-18T00:06:00Z   2

例一：浮点数转换成字符串(目前不支持)

> SELECT "water_level"::string FROM "h2o_feet" LIMIT 4
>

所有返回为空。

多语句

用分号;分割多个SELECT语句。

例子

CLI:

> SELECT MEAN("water_level") FROM "h2o_feet"; SELECT "water_level" FROM "h2o_feet" LIMIT 2
name: h2o_feet
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   4.442107025822522
name: h2o_feet
time                   water_level
----                   -----------
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
2015-08-18T00:00:00Z   2.064

HTTP API

{
    "results": [
        {
            "statement_id": 0,
            "series": [
                {
                    "name": "h2o_feet",
                    "columns": [
                        "time",
                        "mean"
                    ],
                    "values": [
                        [
                            "1970-01-01T00:00:00Z",
                            4.442107025822522
                        ]
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "statement_id": 1,
            "series": [
                {
                    "name": "h2o_feet",
                    "columns": [
                        "time",
                        "water_level"
                    ],
                    "values": [
                        [
                            "2015-08-18T00:00:00Z",
                            8.12
                        ],
                        [
                            "2015-08-18T00:00:00Z",
                            2.064
                        ]
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

子查询

子查询是嵌套在另一个查询的FROM子句中的查询。使用子查询将查询作为条件应用于其他查询。子查询提供与嵌套函数和SQLHAVING子句类似的功能。

语法

SELECT_clause FROM ( SELECT_statement ) [...]

语法描述

InfluxDB首先执行子查询，再次执行主查询。

主查询围绕子查询，至少需要SELECT和FROM子句。主查询支持本文档中列出的所有子句。

子查询显示在主查询的FROM子句中，它需要附加的括号。子查询支持本文档中列出的所有子句。

InfluxQL每个主要查询支持多个嵌套子查询。多个子查询的示例语法：

SELECT_clause FROM ( SELECT_clause FROM ( SELECT_statement ) [...] ) [...]

例子

例一：计算多个`MAX()`值的`SUM()`

> SELECT SUM("max") FROM (SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" GROUP BY "location")
name: h2o_feet
time                   sum
----                   ---
1970-01-01T00:00:00Z   17.169

该查询返回location的每个tag值之间的最大water_level的总和。

InfluxDB首先执行子查询; 它计算每个tag值的water_level的最大值：

> SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" GROUP BY "location"
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   max
----                   ---
2015-08-29T07:24:00Z   9.964
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   max
----                   ---
2015-08-29T03:54:00Z   7.205

接下来，InfluxDB执行主查询并计算这些最大值的总和：9.964 + 7.205 = 17.169。请注意，主查询将max(而不是water_level)指定为SUM()函数中的字段键。

例二：计算两个field的差值的`MEAN()`

> SELECT MEAN("difference") FROM (SELECT "cats" - "dogs" AS "difference" FROM "pet_daycare")
name: pet_daycare
time                   mean
----                   ----
1970-01-01T00:00:00Z   1.75

查询返回measurementpet_daycare``cats和dogs数量之间的差异的平均值。

InfluxDB首先执行子查询。子查询计算cats字段中的值和dogs字段中的值之间的差值，并命名输出列difference：

> SELECT "cats" - "dogs" AS "difference" FROM "pet_daycare"
name: pet_daycare
time                   difference
----                   ----------
2017-01-20T00:55:56Z   -1
2017-01-21T00:55:56Z   -49
2017-01-22T00:55:56Z   66
2017-01-23T00:55:56Z   -9

接下来，InfluxDB执行主要查询并计算这些差的平均值。请注意，主查询指定difference作为MEAN()函数中的字段键。

例三：计算`MEAN()`然后将这些平均值作为条件

> SELECT "all_the_means" FROM (SELECT MEAN("water_level") AS "all_the_means" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m) ) WHERE "all_the_means" > 5
name: h2o_feet
time                   all_the_means
----                   -------------
2015-08-18T00:00:00Z   5.07625

该查询返回water_level的平均值大于5的所有平均值。

InfluxDB首先执行子查询。子查询从2015-08-18T00：00：00Z到2015-08-18T00：30：00Z计算water_level的MEAN()值，并将结果分组为12分钟。它也命名输出列all_the_means：

> SELECT MEAN("water_level") AS "all_the_means" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
time                   all_the_means
----                   -------------
2015-08-18T00:00:00Z   5.07625
2015-08-18T00:12:00Z   4.950749999999999
2015-08-18T00:24:00Z   4.80675

接下来，InfluxDB执行主查询，只返回大于5的平均值。请注意，主查询将all_the_means指定为SELECT子句中的字段键。

例四：计算多个`DERIVATIVE()`值得`SUM()`

> SELECT SUM("water_level_derivative") AS "sum_derivative" FROM (SELECT DERIVATIVE(MEAN("water_level")) AS "water_level_derivative" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),"location") GROUP BY "location"
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   sum_derivative
----                   --------------
1970-01-01T00:00:00Z   -0.4950000000000001
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   sum_derivative
----                   --------------
1970-01-01T00:00:00Z   -0.043999999999999595

查询返回每个tag location的平均water_level的导数之和。

InfluxDB首先执行子查询。子查询计算以12分钟间隔获取的平均water_level的导数。它对location的每个tag value进行计算，并将输出列命名为water_level_derivative：

> SELECT DERIVATIVE(MEAN("water_level")) AS "water_level_derivative" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),"location"
name: h2o_feet
tags: location=coyote_creek
time                   water_level_derivative
----                   ----------------------
2015-08-18T00:12:00Z   -0.23800000000000043
2015-08-18T00:24:00Z   -0.2569999999999997
name: h2o_feet
tags: location=santa_monica
time                   water_level_derivative
----                   ----------------------
2015-08-18T00:12:00Z   -0.0129999999999999
2015-08-18T00:24:00Z   -0.030999999999999694

接下来，InfluxDB执行主查询，并计算location的water_level_derivative值的总和。请注意，主要查询指定了water_level_derivative，而不是water_level或者derivative，作为SUM()函数中的字段键。

子查询的常见问题

子查询中多个`SELECT`语句

InfluxQL支持在每个主查询中嵌套多个子查询：

SELECT_clause FROM ( SELECT_clause FROM ( SELECT_statement ) [...] ) [...]
                     ------------------   ----------------
                         Subquery 1          Subquery 2

InfluxQL不支持每个子查询中多个SELECT语句：

SELECT_clause FROM (SELECT_statement; SELECT_statement) [...]

如果一个子查询中多个SELECT语句，系统会返回一个解析错误。

数据查询语法

数据查询语法

示例数据

基本的SELECT语句

语法

语法描述

SELECT子句

FROM子句

引号

例子

例一：从单个measurement查询所有的field和tag

例二：从单个measurement中查询特定tag和field

例三：从单个measurement中选择特定的tag和field，并提供其标识符类型

例四：从单个measurement查询所有field

例五：从measurement中选择一个特定的field并执行基本计算

例六：从多个measurement中查询数据

例七：从完全限定的measurement中选择所有数据

例八：从特定数据库中查询measurement的所有数据

SELECT语句中常见的问题

问题一：在SELECT语句中查询tag key

WHERE子句

语法

语法描述

fields

tags

timestamps

例子

例一：查询有特定field的key value的数据

例二：查询有特定field的key value为字符串的数据

例三：查询有特定field的key value并且带计算的数据

例四：查询有特定tag的key value的数据

例五：查询有特定tag的key value以及特定field的key value的数据

例六：根据时间戳来过滤数据

WHERE子句常见的问题

问题一：WHERE子句返回结果为空

GROUP BY子句

GROUP BY tags

语法

语法描述

例子

例一：对单个tag作group by

例二：对多个tag作group by

例三：对所有tag作group by

GROUP BY时间间隔

基本的GROUP BY time()语法

语法

基本语法描述

基本语法示例

例一：时间间隔为12分钟的group by

例二：时间间隔为12分钟并且还对tag key作group by

基本语法的共同问题

在查询结果中出现意想不到的时间戳和值

高级GROUP BY time()语法

语法

高级语法描述

高级语法的例子

例一：查询结果间隔按18分钟group by，并将预设时间边界向前移动

例二：查询结果按12分钟间隔group by，并将预设时间界限向后移动

例三：查询结果按12分钟间隔group by，并将预设时间边界向前移动

GROUP BY time()加fill()

语法

语法描述

例子：

例一：fill(100)

例二：fill(linear)

例三：fill(none)

例四：fill(null)

例五：fill(previous)

fill()的问题

问题一：fill()当没有数据在查询时间范围内时

问题二：fill(previous)当前一个结果超出查询时间范围

问题三：fill(linear)当前一个结果超出查询时间范围

INTO子句

语法

语法描述

例子

例一：重命名数据库

例二：将查询结果写入到一个measurement

例三：将查询结果写入到一个完全指定的measurement中

例四：将聚合结果写入到一个measurement中(采样)

`SELECT`子句

`FROM`子句

高级`GROUP BY time()`语法

`fill()`的问题

问题一：`fill()`当没有数据在查询时间范围内时

问题二：`fill(previous)`当前一个结果超出查询时间范围

问题三：`fill(linear)`当前一个结果超出查询时间范围