处理重复数据点
InfluxDB 通过测量值、标签集和时间戳（每个都是用于将数据写入 InfluxDB 的 Line protocol 的一部分）来识别唯一数据点。
web,host=host2,region=us_west firstByte=15.0 1559260800000000000
--- ------------------------- -------------------
| | |
Measurement Tag set Timestamp
重复数据点
对于具有相同测量名称、标签集和时间戳的点，InfluxDB 会创建旧字段集和新字段集的并集。对于任何匹配的字段键，InfluxDB 使用新点的字段值。例如
# Existing data point
web,host=host2,region=us_west firstByte=24.0,dnsLookup=7.0 1559260800000000000
# New data point
web,host=host2,region=us_west firstByte=15.0 1559260800000000000
在您提交新的数据点后，InfluxDB 会用新的字段值覆盖 firstByte，并保持字段 dnsLookup 不变
# Resulting data point
web,host=host2,region=us_west firstByte=15.0,dnsLookup=7.0 1559260800000000000
from(bucket: "example-bucket")
|> range(start: 2019-05-31T00:00:00Z, stop: 2019-05-31T12:00:00Z)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "web")
Table: keys: [_measurement, host, region]
_time _measurement host region dnsLookup firstByte
-------------------- ------------ ----- ------- --------- ---------
2019-05-31T00:00:00Z web host2 us_west 7 15
保留重复点
要在重复点中保留旧字段值和新字段值，请使用以下策略之一
添加任意标签
添加具有唯一值的任意标签，以便 InfluxDB 将重复点读取为唯一点。
例如，为每个数据点添加一个 uniq 标签
# Existing point
web,host=host2,region=us_west,uniq=1 firstByte=24.0,dnsLookup=7.0 1559260800000000000
# New point
web,host=host2,region=us_west,uniq=2 firstByte=15.0 1559260800000000000
无需追溯地将唯一标签添加到现有数据点。标签集作为一个整体进行评估。新点上的任意 uniq 标签允许 InfluxDB 将其识别为唯一点。但是，这会导致两个点的模式不同，并可能在查询数据时导致挑战。
将新点写入 InfluxDB 后
from(bucket: "example-bucket")
|> range(start: 2019-05-31T00:00:00Z, stop: 2019-05-31T12:00:00Z)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "web")
Table: keys: [_measurement, host, region, uniq]
_time _measurement host region uniq firstByte dnsLookup
-------------------- ------------ ----- ------- ---- --------- ---------
2019-05-31T00:00:00Z web host2 us_west 1 24 7
Table: keys: [_measurement, host, region, uniq]
_time _measurement host region uniq firstByte
-------------------- ------------ ----- ------- ---- ---------
2019-05-31T00:00:00Z web host2 us_west 2 15
递增时间戳
将时间戳递增一纳秒以强制每个点的唯一性。
# Old data point
web,host=host2,region=us_west firstByte=24.0,dnsLookup=7.0 1559260800000000000
# New data point
web,host=host2,region=us_west firstByte=15.0 1559260800000000001
将新点写入 InfluxDB 后
from(bucket: "example-bucket")
|> range(start: 2019-05-31T00:00:00Z, stop: 2019-05-31T12:00:00Z)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "web")
Table: keys: [_measurement, host, region]
_time _measurement host region firstByte dnsLookup
------------------------------ ------------ ----- ------- --------- ---------
2019-05-31T00:00:00.000000000Z web host2 us_west 24 7
2019-05-31T00:00:00.000000001Z web host2 us_west 15
本文中示例查询的输出已进行修改，以清晰地展示处理重复数据的不同方法和结果。
此页面是否有帮助？
感谢您的反馈！