时序数据库 InfluxDB(六)

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CQ 连续查询


连续查询 Continuous Queries( CQ )是 InfluxDB 很重要的一项功能,它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询,然后将查询结果存储到指定的 measurement 里。

配置文件中的相关配置:

[continuous_queries]
  enabled = true
  log-enabled = true
  query-stats-enabled = false
  run-interval = "1s"
  • enabled = true :开启CQ
  • log-enabled = true :输出 CQ 日志
  • query-stats-enabled = false :关闭 CQ 执行相关的监控,不会将统计数据写入默认的监控数据库 _internal
  • run-interval = "1s" :InfluxDB 每隔 1s 检查是否有 CQ 需要执行

基本语法


一 、

基本语法:

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
BEGIN
  <cq_query>
END

在某个数据库上创建一个 CQ ,而查询的具体内容 cq_query 的语法为:

SELECT <function[s]> 
  INTO <destination_measurement> 
  FROM <measurement> 
  [WHERE <stuff>] 
  GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]
  • SELECT function[s] : 连续查询并不只是简单的查询原始数据,而是基于原始数据进行聚合、特选、转换、预测等处理,所以 CQ 必须要有一个或多个数据处理函数。
  • INTO <destination_measurement> : 将 CQ 的结果存储到指定的 measurement 中。
  • FROM <measurement> : 原始数据的来源 measurement 。
  • [WHERE <stuff>] : 可选项,原始数据的筛选条件。
  • GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>] : 连续查询不是查一次就完了,而是每次查询指定时间范围内的数据,不断周期性的执行下去。

定位一个 measurement 的完整格式是:

<database>.<RP>.<measurement>

使用当前数据库和默认 RP 的情况就只需要 measurement 。

InfluxDB 支持的时长单位:

  • ns : 纳秒
  • u / µ : 微秒
  • ms : 毫秒
  • s : 秒
  • m : 分钟
  • h : 小时
  • d : 天
  • w : 周

二、

1、CQ 在何时执行?

CQ 在何时执行取决于 CQ 创建完成的时间点、GROUP BY time() 设置的时间间隔、以及 InfluxDB 数据库预设的时间边界(这个预设的时间边界其实就是 1970.01.01 00:00:00 UTC 时间,对应 Unix timestamp 的 0 值)。

假设我在 2019.11.05(北京时间)创建好了一个 GROUP BY time(30d) 的 CQ(也就是时间间隔为 30 天),那么这个 CQ 会在什么时间点执行?

首先,2019.11.05 号转换为 timestamp 是 1572883200 秒;
再算1572883200 距离 0 值隔了多少个 30 天(一天是 86400 秒),1572883200/86400/30 = 606.8 ;
那么下一个 30 天就是 606.8 向上取整 607 ,6078640030 = 1573344000 ,转换为对应的日期就是 2019.11.10 号,这也就是第一次执行 CQ 的时间,之后每次执行就是往后推 30 天。

如果每次都这样算就很麻烦,但其实我们更常使用的时间间隔没有那么长,通常都是秒、分钟、小时单位,这种情况下直接从 0 速算就可以了,比如:

  • 在时间点 16:09:35 创建了 CQ ,GROUP BY time(30s) ,那么 CQ 的执行时间就是 16:10:00、16:10:30、16:11:00 以此类推(从 0s 开始速算)。
  • 在时间点 16:16:08 创建了 CQ ,GROUP BY time(5m) ,那么 CQ 的执行时间就是 16:20:00、16:25:00、16:30:00 以此类推(从 0m 开始速算)。
  • 在时间点 16:38:27 创建了 CQ ,GROUP BY time(2h) ,那么 CQ 的执行时间就是 18:00:00 、20:00:00 、22:00:00 以此类推(从 0h 开始速算)。
2、CQ 执行的数据范围?

连续查询会根据 GROUP BY time() 的时间间隔确定作用的数据,每次执行所针对的数据的时间范围是 [ now() - GROUP BY time() ,now() ) 。

例如,GROUP BY time(1h) :

  • 在 8:00 执行时,数据是时间大于等于 7:00,小于 8:00,即 [ 7:00 , 8:00 ) 范围内的数据。
  • 在 9:00 执行时,数据是时间大于等于 8:00,小于 9:00,即 [ 8:00 , 9:00 ) 范围内的数据。

你可以使用 WHERE 去过滤数据,但是 WHERE 里指定的时间范围会被忽略掉。

3、CQ 的执行结果?

CQ 会将执行结果存储到指定的 measurement ,但是存储的具体字段有哪些呢?首先 time 是必不可少的,time 写入的是 CQ 执行时数据范围的开始时间点;其次就是 function 的处理结果,如果只有单一字段,那么 field key 就是 function 的名称,如果有多个字段,那么 field key 就是 function 名称_作用字段。

例如,GROUP BY time(30m) ,UTC 7:30 执行:
单一字段:

SELECT mean("field")   
  INTO "result_measurement"   
  FROM "source_measurement"   
  GROUP BY time(30m)

CQ 结果:

time                      mean
2019-11-05T07:00:00Z      7

多字段:

SELECT mean("*") 
  INTO "result_measurement" 
  FROM "source_measurement" 
  GROUP BY time(30m)

CQ 结果:

time                      mean_field1    mean_field2
2019-11-05T07:00:00Z      7              6.5

这里的 mean 对应的是 function 里的平均值函数。

三、

GROUP BY time() 的完整格式是:

GROUP BY time(<interval>[,<offset_interval>])

第二个参数 offset_interval 偏移量是可选的,这个偏移量会对 CQ 的执行时间和数据范围产生影响。

如果 GROUP BY time(1h) ,在 8:00 执行,数据范围是 [ 7:00 , 8:00 ) 。
那么 GROUP BY time(1h, 15m) 会使 CQ 的执行时间向后推迟 15m ,即在 8:15 执行,数据范围也就变成了 [ 7:15 , 8:15 ) 。


高级语法


高级语法:

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
RESAMPLE EVERY <interval> FOR <interval>
BEGIN
  <cq_query>
END

与基本语法不同的是,高级语法多了

RESAMPLE EVERY <interval> FOR <interval>

1、RESAMPLE EVERY

EVERY 定义了 CQ 执行的间隔:

RESAMPLE EVERY 30m

意思就是每隔 30m 执行一次 CQ 。

示例:

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_every" ON "db"
RESAMPLE EVERY 30m
BEGIN
  SELECT mean("field") 
    INTO "result_measurement"
    FROM "source_measurement"
    GROUP BY time(1h)
END

如果没有 RESAMPLE EVERY 30m ,只有 GROUP BY time(1h) 将会:

  • 在 8:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 7:00 , 8:00 )
  • 在 9:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 9:00 )

增加了 RESAMPLE EVERY 30m 之后,每 30m 执行一次 CQ :

  • 在 8:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 7:00 , 8:00 )
  • 在 8:30 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 9:00 )
  • 在 9:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 9:00 ) ,由于执行结果的 time 字段是 8:00 与上一次 CQ 一致,因此会覆盖上一次 CQ 的结果。

当 EVERY 的时间间隔小于 GROUP BY time() 时,会增加 CQ 的执行频率(如上述示例)。

当 EVERY 与 GROUP BY time() 的时间间隔一致时,无影响。

当 EVERY 的时间间隔大于 GROUP BY time() 时,CQ 执行时间和数据范围完全由 EVERY 控制,例如 EVERY 30m ,GROUP BY time(10m) :

  • 在 8:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 7:30 , 8:00 )
  • 在 8:30 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 8:30 )

2、RESAMPLE FOR

FOR 定义了数据的时间范围:

RESAMPLE FOR 1h

意思就是每次 CQ 的数据的时间范围是 1h 。

示例:

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_for" ON "db"
RESAMPLE FOR 1h
BEGIN
  SELECT mean("field") 
    INTO "result_measurement"
    FROM "source_measurement"
    GROUP BY time(30m)
END

如果没有 RESAMPLE FOR 1h ,只有 GROUP BY time(30m) 将会:

  • 在 8:00 执行 CQ ,数据范围是 [ 7:30 , 8:00 )
  • 在 8:30 执行 CQ ,数据范围是 [ 8:00 , 8:30 )

增加了 RESAMPLE FOR 1h 之后,每次 CQ 的时间范围是 1h ,但是因为 GROUP BY time(30m) ,每次 CQ 将会按照 30m 写入两点数据:

  • 在 8:00 执行 CQ ,数据总范围是 [ 7:00 , 8:00 ) ,实际会拆分成两点 [ 7:00 , 7:30 ) 和 [ 7:30 , 8:00 )
  • 在 8:30 执行 CQ ,数据总范围是 [ 7:30 , 8:30 ) ,实际会拆分成两点 [ 7:30 , 8:00 ) 和 [ 8:00 , 8:30 )

当 FOR 的时间间隔大于 GROUP BY time() 时,每次 CQ 的时间范围被扩大,但是每一个点仍然按照 GROUP BY time() 的时间间隔,因此每次 CQ 会写入多个点(如上述示例)。

当 FOR 与 GROUP BY time() 的时间间隔一致时,无影响。

当 FOR 的时间间隔小于 GROUP BY time() 时,创建 CQ 时报错,不允许这种情况。

3、EVERY ... FOR

EVERY 和 FOR 可以一起使用。

示例:

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_every_for" ON "db"
RESAMPLE EVERY 1h FOR 90m
BEGIN
  SELECT mean("field") 
    INTO "result_measurement"
    FROM "source_measurement"
    GROUP BY time(30m)
END

EVERY 1h 大于 GROUP BY time(30m),因此 CQ 每隔 1h 执行一次;FOR 90m ,每次 CQ 执行的时间范围是 90m,按照 30m 拆分成三个点:

  • 在 8:00 执行 CQ ,数据总范围 [ 6:30 , 8:00 ) ,实际会拆分为三个点 [ 6:30 , 7:00 )、 [ 7:00 , 7:30 )、 [ 7:30 , 8:00 )
  • 在 9:00 执行 CQ ,数据总范围 [ 7:30 , 9:00 ) ,实际会拆分为三个点 [ 7:30 , 8:00 )、 [ 8:00 , 8:30 )、 [ 8:30 , 9:00 )

最后,CQ 只能创建和删除,无法修改。

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时序数据库 InfluxDB(六)

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