GROUP BY 子句

使用 GROUP BY 子句按一个或多个指定的标签或按指定的时间间隔对数据进行分组。 GROUP BY 需要在 SELECT 语句中使用聚合或选择器函数。

• 语法
• GROUP BY 子句行为
• GROUP BY 标签
  • GROUP BY 标签示例
• GROUP BY 时间
  • GROUP BY 时间并填充空白
  • GROUP BY 时间示例 - GROUP BY 时间和偏移量 - GROUP BY 时间并填充空白
• 结果集
  • 默认时间范围
• GROUP BY 子句的显著行为
  • 不能按字段分组
  • 标签顺序无关紧要
  • 按标签分组且没有时间范围会返回意外的时间戳
  • 按时间分组的数据可能会返回意外的时间戳
    • 示例数据
    • 查询结果
  • 在查询时间范围内用无数据填充
  • 如果不存在先前的值，则用先前的值填充
  • 如果不存在两个值进行插值，则使用线性插值填充

语法

SELECT_clause FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY group_expression[, ..., group_expression_n]

• group_expression：用于标识要分组的标签或时间间隔的表达式。可以是标签键、常量、正则表达式、通配符 (*) 或函数表达式。

GROUP BY 子句行为

• GROUP BY tag_key - 按特定标签对数据进行分组
• GROUP BY tag_key1, tag_key2 - 按多个标签对数据进行分组
• GROUP BY * - 按所有标签对数据进行分组
• GROUP BY /regex/ - 按与正则表达式匹配的标签键对数据进行分组
• GROUP BY time() - 将数据分组到时间间隔（窗口）中

GROUP BY 标签

按一个或多个标签列对数据进行分组。

GROUP BY 标签示例

以下示例使用比特币价格示例数据。

SELECT MEAN(*) FROM bitcoin GROUP BY code

SELECT MEAN(*) FROM bitcoin GROUP BY code, description

SELECT MEAN(*) FROM bitcoin GROUP BY *

SELECT MEAN(*) FROM bitcoin GROUP BY /^[cd]/

GROUP BY 时间

GROUP BY time() 将数据分组到指定的时间间隔（也称为“窗口”）中，并将 SELECT 子句中的聚合和选择器函数应用于每个间隔。使用time() 函数指定要分组的时间间隔。

SELECT_clause FROM_clause WHERE <time_range> GROUP BY time(time_interval[, offset])[, group_expression (...)] [fill(behavior)]

GROUP BY time() 间隔使用预设的舍入时间边界，这些边界独立于WHERE 子句中的时间条件。输出数据使用窗口起始边界作为聚合时间戳。 使用 time() 函数的 offset 参数向前或向后移动时间边界。

GROUP BY 时间并填充空白

按时间分组时，如果查询时间范围内的窗口不包含数据，则结果会为每个空窗口返回一行，其中包含空窗口的时间戳以及每个查询字段的null值。在 GROUP BY 子句的末尾使用fill() 函数来替换null字段值。如果未包含 FILL 子句，则默认行为为 fill(null)。

fill() 为填充值提供以下行为

• 数字字面量：将 null 值替换为指定的数字字面量。
• 线性：使用现有值之间的线性插值来替换 null 值。
• 无：删除包含 null 字段值的行。
• null：保留 null 值和关联的时间戳。
• 先前值：将 null 值替换为最近的非 null 值。

有关详细示例，请参阅fill() 文档。

GROUP BY 时间示例

以下示例使用比特币价格示例数据。

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  code = 'USD'
  AND time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-15T00:00:00Z'
GROUP BY time(1h)

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-15T00:00:00Z'
GROUP BY time(1w), code

GROUP BY 时间和偏移量

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  code = 'USD'
  AND time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-02T00:00:00Z'
GROUP BY time(1h, 15m)

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  code = 'USD'
  AND time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-02T00:00:00Z'
GROUP BY time(1h, -15m)

GROUP BY 时间并填充空白

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  code = 'USD'
  AND time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-01T02:00:00Z'
GROUP BY
  time(30m)
  fill(0)

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  code = 'USD'
  AND time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-01T02:00:00Z'
GROUP BY
  time(30m)
  fill(linear)

SELECT
  MEAN(price)
FROM bitcoin
WHERE
  code = 'USD'
  AND time >= '2023-05-01T00:00:00Z'
  AND time < '2023-05-01T02:00:00Z'
GROUP BY
  time(30m)
  fill(previous)

结果集

如果至少有一行满足查询条件，则 InfluxDB 3 Core 会在查询结果集中返回行数据。如果查询使用 GROUP BY 子句，则结果集包括以下内容

• 查询的 SELECT 子句中列出的列
• 一个 time 列，其中包含记录或组的时间戳
• 一个 iox::measurement 列，其中包含记录的 measurement（表）名称
• 查询的 GROUP BY 子句中列出的列；结果集中的每一行都包含用于分组的值

默认时间范围

如果查询未在WHERE 子句中指定时间范围，则 InfluxDB 使用默认时间范围进行过滤和按时间分组。如果查询包含 GROUP BY 子句，并且未在 WHERE 子句中指定时间范围，则默认时间组是默认时间范围，并且结果集中的 time 列包含范围的开始时间，例如

SELECT mean(temp) FROM home GROUP BY room

GROUP BY 子句的显著行为

不能按字段分组

InfluxQL 不支持按字段对数据进行分组。

标签顺序无关紧要

GROUP BY 子句中列出的标签顺序不会影响数据的分组方式。

按标签分组且没有时间范围会返回意外的时间戳

time 列包含默认时间范围的开始时间。

按时间分组的数据可能会返回意外的时间戳

由于 GROUP BY time() 间隔使用预设的舍入时间边界，这些边界独立于WHERE 子句中的时间条件，因此结果可能包含查询时间范围之外的时间戳。结果仅表示时间戳在指定时间范围内的数据，但输出时间戳由预设的时间边界确定。

以下示例按 1 小时间隔对数据进行分组，但 WHERE 子句中定义的时间范围仅覆盖窗口的一部分

SELECT MEAN(field)
FROM example 
WHERE
  time >= '2022-01-01T00:30:00Z'
  AND time <= '2022-01-01T01:30:00Z'
GROUP BY time(1h)

在查询时间范围内用无数据填充

如果查询时间范围内没有数据，则查询会忽略 fill()。这是预期行为。

如果不存在先前的值，则用先前的值填充

如果查询时间范围内没有先前的值，则 fill(previous) 不会填充 null 值。

如果不存在两个值进行插值，则使用线性插值填充

如果在查询时间范围内 null 值之前或之后没有值，则 fill(linear) 不会填充 null 值。