使用 Flux 查询 InfluxDB
此页面记录了早期版本的 InfluxDB OSS。InfluxDB OSS v2 是最新的稳定版本。请参阅等效的 InfluxDB v2 文档： 使用 Flux 查询 InfluxDB。
本指南介绍了使用 Flux 查询 InfluxDB 数据的基本知识。如果您尚未执行以下操作，请确保安装 InfluxDB v1.8+，启用 Flux，并选择用于编写 Flux 查询的工具。
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 InfluxDB 数据源。它需要一个 bucket 参数。对于此示例，请使用 telegraf/autogen，它是 TICK 堆栈提供的默认数据库和保留策略的组合。
from(bucket:"telegraf/autogen")
2. 指定时间范围
Flux 在查询时间序列数据时需要时间范围。“无界”查询会消耗大量资源，作为一种保护措施，Flux 不会在没有指定范围的情况下查询数据库。
使用管道转发运算符 (|>) 将数据从您的数据源管道传输到 range() 函数，该函数为您的查询指定时间范围。它接受两个属性：start 和 stop。范围可以是使用负 持续时间 的相对范围，也可以是使用 时间戳 的绝对范围。
示例相对时间范围
// Relative time range with start only. Stop defaults to now.
from(bucket:"telegraf/autogen")
|> range(start: -1h)
// Relative time range with start and stop
from(bucket:"telegraf/autogen")
|> range(start: -1h, stop: -10m)
相对范围是相对于“现在”。
示例绝对时间范围
from(bucket:"telegraf/autogen")
|> range(start: 2018-11-05T23:30:00Z, stop: 2018-11-06T00:00:00Z)
使用以下内容
对于本指南，请使用相对时间范围 -15m，将查询结果限制为过去 15 分钟的数据
from(bucket:"telegraf/autogen")
|> range(start: -15m)
3. 过滤您的数据
将您的范围数据传递到 filter() 函数，以根据数据属性或列缩小结果。filter() 函数有一个参数 fn，它期望一个匿名函数，该函数具有基于列或属性过滤数据的逻辑。
Flux 的匿名函数语法与 JavaScript 的非常相似。记录或行作为记录 (r) 传递到 filter() 函数。匿名函数接受记录并对其进行评估，以查看它是否与定义的过滤器匹配。使用 AND 关系运算符链接多个过滤器。
// 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" )
使用以下内容
对于此示例，按 cpu measurement、usage_system 字段和 cpu-total 标签值进行过滤
from(bucket:"telegraf/autogen")
|> range(start: -15m)
|> filter(fn: (r) =>
r._measurement == "cpu" and
r._field == "usage_system" and
r.cpu == "cpu-total"
)
4. 生成您查询的数据
使用 Flux 的 yield() 函数输出过滤后的表作为查询结果。
from(bucket:"telegraf/autogen")
|> range(start: -15m)
|> filter(fn: (r) =>
r._measurement == "cpu" and
r._field == "usage_system" and
r.cpu == "cpu-total"
)
|> yield()
Chronograf 和
influxCLI 会自动假定每个脚本末尾都有一个yield()函数，以便输出和可视化数据。最佳实践是包含yield()函数，但并非总是必需的。
恭喜！
您现在已使用 Flux 从 InfluxDB 查询数据。
此处显示的查询只是一个基本示例。Flux 查询可以以多种方式扩展以形成强大的脚本。
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