InfluxDB学习之InfluxDB常用函数（三）变换类函数

摘要

本文给大家介绍下InfluxDB常用函数中的另外一个部分–变换类函数。

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本文给大家介绍下InfluxDB常用函数中的另外一个部分--变换类函数。更多InfluxDB详细教程请看：InfluxDB系列学习教程目录

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函数速查：DERIVATIVE() DIFFERENCE() ELAPSED() MOVING_AVERAGE() NON_NEGATIVE_DERIVATIVE() STDDEV()

1）DERIVATIVE()函数

作用：返回一个字段在一个series中的变化率。

InfluxDB会计算按照时间进行排序的字段值之间的差异，并将这些结果转化为单位变化率。其中，单位可以指定，默认为1s。

语法：

SELECT DERIVATIVE(<field_key>, [<unit>]) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>]

其中，unit取值可以为以下几种：

u --microseconds
s --seconds
m --minutes
h --hours
d --days
w --weeks

DERIVATIVE()函数还可以在GROUP BY time()的条件下与聚合函数嵌套使用，格式如下：

SELECT DERIVATIVE(AGGREGATION_FUNCTION(<field_key>),[<unit>]) FROM <measurement_name> WHERE <stuff> GROUP BY time(<aggregation_interval>)

示例：

假设location = santa_monica 条件下数据有以下几条：

name: h2o_feet
--------------
time                           water_level
2015-08-18T00:00:00Z     2.064
2015-08-18T00:06:00Z     2.116
2015-08-18T00:12:00Z     2.028
2015-08-18T00:18:00Z     2.126
2015-08-18T00:24:00Z     2.041
2015-08-18T00:30:00Z     2.051

计算每一秒的变化率：

> SELECT DERIVATIVE(water_level) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' LIMIT 5
name: h2o_feet
--------------
time                           derivative
2015-08-18T00:06:00Z     0.00014444444444444457
2015-08-18T00:12:00Z     -0.00024444444444444465
2015-08-18T00:18:00Z     0.0002722222222222218
2015-08-18T00:24:00Z     -0.000236111111111111
2015-08-18T00:30:00Z     2.777777777777842e-05

第一行数据的计算公式为(2.116 - 2.064) / (360s / 1s)

计算每六分钟的变化率

> SELECT DERIVATIVE(water_level,6m) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' LIMIT 5
name: h2o_feet
--------------
time                           derivative
2015-08-18T00:06:00Z     0.052000000000000046
2015-08-18T00:12:00Z     -0.08800000000000008
2015-08-18T00:18:00Z     0.09799999999999986
2015-08-18T00:24:00Z     -0.08499999999999996
2015-08-18T00:30:00Z     0.010000000000000231

第一行数据的计算过程如下：(2.116 - 2.064) / (6m / 6m)

计算每12分钟的变化率：

> SELECT DERIVATIVE(water_level,12m) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' LIMIT 5
name: h2o_feet
--------------
time                           derivative
2015-08-18T00:06:00Z     0.10400000000000009
2015-08-18T00:12:00Z     -0.17600000000000016
2015-08-18T00:18:00Z     0.19599999999999973
2015-08-18T00:24:00Z     -0.16999999999999993
2015-08-18T00:30:00Z     0.020000000000000462

第一行数据计算过程为：(2.116 - 2.064 / (6m / 12m)

计算每12分钟最大值的变化率

> SELECT DERIVATIVE(MAX(water_level)) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time < '2015-08-18T00:36:00Z' GROUP BY time(12m)
name: h2o_feet
--------------
time                           derivative
2015-08-18T00:12:00Z     0.009999999999999787
2015-08-18T00:24:00Z     -0.07499999999999973

这个函数功能非常多，也非常复杂，更多对于此功能的详细解释请看官网：https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.13/query_language/functions/#derivative

2）DIFFERENCE()函数

作用：返回一个字段中连续的时间值之间的差异。字段类型必须是长整型或float64。

最基本的语法：

SELECT DIFFERENCE(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>]

与GROUP BY time()以及其他嵌套函数一起使用的语法格式：

SELECT DIFFERENCE(<function>(<field_key>)) FROM <measurement_name> WHERE <stuff> GROUP BY time(<time_interval>)

其中，函数可以包含以下几个：

COUNT(), MEAN(), MEDIAN(),SUM(), FIRST(), LAST(), MIN(), MAX(), 和 PERCENTILE()。

使用示例

例子中使用的源数据如下所示：

> SELECT water_level FROM h2o_feet WHERE location='santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:36:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                            water_level
2015-08-18T00:00:00Z      2.064
2015-08-18T00:06:00Z      2.116
2015-08-18T00:12:00Z      2.028
2015-08-18T00:18:00Z      2.126
2015-08-18T00:24:00Z      2.041
2015-08-18T00:30:00Z      2.051
2015-08-18T00:36:00Z      2.067

计算water_level间的差异：

> SELECT DIFFERENCE(water_level) FROM h2o_feet WHERE location='santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:36:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                            difference
2015-08-18T00:06:00Z      0.052000000000000046
2015-08-18T00:12:00Z      -0.08800000000000008
2015-08-18T00:18:00Z      0.09799999999999986
2015-08-18T00:24:00Z      -0.08499999999999996
2015-08-18T00:30:00Z      0.010000000000000231
2015-08-18T00:36:00Z      0.016000000000000014

数据类型都为float类型。

3）ELAPSED()函数

作用：返回一个字段在连续的时间间隔间的差异，间隔单位可选，默认为1纳秒。

单位可选项如下图：

语法：

SELECT ELAPSED(<field_key>, <unit>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>]

示例：

计算h2o_feet字段在纳秒间隔下的差异。

> SELECT ELAPSED(water_level) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:24:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                            elapsed
2015-08-18T00:06:00Z      360000000000
2015-08-18T00:12:00Z      360000000000
2015-08-18T00:18:00Z      360000000000
2015-08-18T00:24:00Z      360000000000

在一分钟间隔下的差异率：

> SELECT ELAPSED(water_level,1m) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:24:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                            elapsed
2015-08-18T00:06:00Z      6
2015-08-18T00:12:00Z      6
2015-08-18T00:18:00Z      6
2015-08-18T00:24:00Z      6

注意：如果设置的时间间隔比字段数据间的时间间隔更大时，则函数会返回0，如下所示：

> SELECT ELAPSED(water_level,1h) FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:24:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                            elapsed
2015-08-18T00:06:00Z      0
2015-08-18T00:12:00Z      0
2015-08-18T00:18:00Z      0
2015-08-18T00:24:00Z      0

4）MOVING_AVERAGE()函数

作用：返回一个连续字段值的移动平均值，字段类型必须是长整形或者float64类型。

语法：

基本语法

SELECT MOVING_AVERAGE(<field_key>,<window>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>]

与其他函数和GROUP BY time()语句一起使用时的语法

SELECT MOVING_AVERAGE(<function>(<field_key>),<window>) FROM <measurement_name> WHERE <stuff> GROUP BY time(<time_interval>)

此函数可以和以下函数一起使用：

COUNT(), MEAN(),MEDIAN(), SUM(), FIRST(), LAST(), MIN(), MAX(), and PERCENTILE().

示例：

> SELECT water_level FROM h2o_feet WHERE location = 'santa_monica' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time <= '2015-08-18T00:36:00Z'
name: h2o_feet
--------------
time                            water_level
2015-08-18T00:00:00Z      2.064
2015-08-18T00:06:00Z      2.116
2015-08-18T00:12:00Z      2.028
2015-08-18T00:18:00Z      2.126
2015-08-18T00:24:00Z      2.041
2015-08-18T00:30:00Z      2.051
2015-08-18T00:36:00Z      2.067

5）NON_NEGATIVE_DERIVATIVE()函数

作用：返回在一个series中的一个字段中值的变化的非负速率。

语法：

SELECT NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(<field_key>, [<unit>]) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>]

其中unit取值可以为以下几个：

与聚合类函数放在一起使用时的语法如下所示：

SELECT NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(AGGREGATION_FUNCTION(<field_key>),[<unit>]) FROM <measurement_name> WHERE <stuff> GROUP BY time(<aggregation_interval>)

此函数示例请参阅：DERIVATIVE()函数

6）STDDEV()函数

作用：返回一个字段中的值的标准偏差。值的类型必须是长整型或float64类型。

语法：

SELECT STDDEV(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]

示例：

> SELECT STDDEV(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time                           stddev
1970-01-01T00:00:00Z     2.279144584196145

示例2：

> SELECT STDDEV(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' and time < '2015-09-18T12:06:00Z' GROUP BY time(1w), location
name: h2o_feet
tags: location = coyote_creek
time                           stddev
----                           ------
2015-08-13T00:00:00Z     2.2437263080193985
2015-08-20T00:00:00Z     2.121276150144719
2015-08-27T00:00:00Z     3.0416122170786215
2015-09-03T00:00:00Z     2.5348065025435207
2015-09-10T00:00:00Z     2.584003954882673
2015-09-17T00:00:00Z     2.2587514836274414

name: h2o_feet
tags: location = santa_monica
time                           stddev
----                           ------
2015-08-13T00:00:00Z     1.11156344587553
2015-08-20T00:00:00Z     1.0909849279082366
2015-08-27T00:00:00Z     1.9870116180096962
2015-09-03T00:00:00Z     1.3516778450902067
2015-09-10T00:00:00Z     1.4960573811500588
2015-09-17T00:00:00Z     1.075701669442093