使用 Flux 查询 InfluxDB
本指南将引导您了解使用 Flux 从 InfluxDB 查询数据的基本知识。每个 Flux 查询都需要以下内容
1. 定义您的数据源
Flux 的 from() 函数定义了一个 InfluxDB 数据源。它需要一个 bucket 参数。以下示例使用 example-bucket 作为桶名称。
from(bucket:"example-bucket")
2. 指定时间范围
Flux 在查询时间序列数据时需要一个时间范围。未指定范围查询的资源消耗非常大，因此作为保护措施，Flux 不会在没有指定范围的情况下查询数据库。
使用 管道前向运算符 (|>) 将数据从您的数据源传输到 range()，该运算符指定查询的时间范围。它接受两个参数：start 和 stop。开始和结束值可以是 相对的，使用负 持续时间，或者 绝对的，使用 时间戳。
示例相对时间范围
// Relative time range with start only. Stop defaults to now.
from(bucket:"example-bucket")
|> range(start: -1h)
// Relative time range with start and stop
from(bucket:"example-bucket")
|> range(start: -1h, stop: -10m)
相对范围相对于“现在”。
示例绝对时间范围
from(bucket:"example-bucket")
|> range(start: 2021-01-01T00:00:00Z, stop: 2021-01-01T12:00:00Z)
使用以下
对于本指南，使用相对时间范围 -15m，将查询结果限制为最后 15 分钟的数据
from(bucket:"example-bucket")
|> range(start: -15m)
3. 过滤您的数据
将您的时间范围数据传递到 filter() 中，以根据数据属性或列缩小结果。 filter() 有一个参数 fn，它期望一个 谓词函数，通过列值评估行。
filter() 遍历每个输入行，并将行数据结构化为 Flux 记录。记录作为 r 传递到谓词函数中，并使用 谓词表达式 进行评估。
评估为 false 的行将从输出数据中删除。评估为 true 的行将保留在输出数据中。
// Pattern
(r) => (r.recordProperty comparisonOperator comparisonExpression)
// Example with single filter
(r) => (r._measurement == "cpu")
// Example with multiple filters
(r) => (r._measurement == "cpu" and r._field != "usage_system")
使用以下
对于此示例，按 cpu 测量、usage_system 字段和 cpu-total 标记值进行筛选
from(bucket: "example-bucket")
|> range(start: -15m)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r._field == "usage_system" and r.cpu == "cpu-total")
4. 生成您的查询数据
yield() 输出查询的结果。
from(bucket: "example-bucket")
|> range(start: -15m)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r._field == "usage_system" and r.cpu == "cpu-total")
|> yield()
Flux 会自动在每个脚本末尾假设一个 yield() 函数来输出和可视化数据。只有当在同一个 Flux 查询中包含多个查询时，才需要显式调用 yield()。每组返回的数据都需要使用 yield() 函数进行命名。
恭喜！
您现在已使用 Flux 从 InfluxDB 中查询数据。
此处显示的查询是一个基本示例。Flux 查询可以通过多种方式扩展，形成强大的脚本。
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