InfluxDB时序数据库的安装使用教程5（连续查询CQ）

2020-09-25 发布：hangge 阅读：1351

五、连续查询

1，基本介绍

连续查询 Continuous Query（CQ）是在数据库内部自动周期性跑着的一个 InfluxQL 的查询，InfluxDB 会将查询结果放在指定的数据表中。CQs 需要在 SELECT 语句中使用一个函数，并且一定包括一个 GROUP BY time() 语句。

（1）CQ 的目的：

使用连续查询是最优的降低采样率的方式，连续查询和存储策略搭配使用将会大大降低 InfluxDB 的系统占用量。而且使用连续查询后，数据会存放到指定的数据表中，这样就为以后统计不同精度的数据提供了方便。

（2）CQ 的使用场景：

采样和数据保留：使用 CQ 与 InfluxDB 的保留策略（RP）来减轻存储问题。结合 CQ 和 RP 自动将高精度数据降低到较低的精度，并从数据库中移除可分配的高精度数据。
预先计算昂贵的查询：通过使用 CQ 预先计算昂贵的查询来缩短查询运行时间。使用 CQ 自动将普通查询的高精度数据下采样到较低的精度。较低精度数据的查询需要更少的资源并且返回更快。
替换 HAVING 子句：InfluxQL 不支持 HAVING 子句。通过创建 CQ 来聚合数据并查询 CQ 结果以达到应用 HAVING 子句相同的功能。
替换嵌套函数：一些 InfluxQL 函数支持嵌套其他函数，大多数是不行的。如果函数不支持嵌套，可以使用 CQ 获得相同的功能来计算最内部的函数。然后简单地查询 CQ 结果来计算最外层的函数。

2，创建 CQ（基本语法）

（1）我们执行如下命令创建一个 CQ：

我们创建了一个叫做 cq_30m 的 CQ 作用于 mydb 数据库上
cq_30m 告诉 InfluxDB 每 30 分钟计算一次 measurement 为 temperature 并使用默认 RP 的字段 internal 和 external 的平均值，然后把结果写入到使用默认 RP，两个字段分别是 mean_internal 和 mean_external 的 measurement 名为 average_temperature 的数据中。
InfluxDB 会每隔 30 分钟对之前 30 分钟的数据跑一次这个查询。

注意：在 WHERE 子句中，cq_query 不需要时间范围。 InfluxDB 在执行 CQ 时自动生成 cq_query 的时间范围。cq_query 的 WHERE 子句中的任何用户指定的时间范围将被系统忽略。

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_30m" ON "mydb" 
BEGIN
  SELECT mean("internal") AS "mean_internal",mean("external") AS "mean_external"
  INTO "average_temperature"
  FROM "temperature"
  GROUP BY time(30m)
END

（2）下面是其他一些样例：

// 自动采样数据到另一个保留策略里
CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_rp" ON "mydb"
BEGIN
  SELECT mean("external") INTO "mydb2"."three_weeks"."average_external" FROM "temperature" GROUP BY time(1h)
END

// 使用逆向引用自动采样数据
CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_br" ON "mydb"
BEGIN
  SELECT mean(*) INTO "mydb2"."autogen".:MEASUREMENT FROM /.*/ GROUP BY time(30m),*
END

// 自动采样数据并配置CQ的时间边界
CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_offset" ON "mydb"
BEGIN
  SELECT mean("external") INTO "average_external" FROM "temperature" GROUP BY time(1h,15m)
END

3，创建 CQ（高级语法）

（1）InfluxDB 连续查询的高级语法如下，与基本语法不同的是，多了 RESAMPLE 关键字。高级语法里 CQ 的执行时间和查询时间范围则与 RESAMPLE 里面的两个 interval 有关系。

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

（2）假设我们 bus_data 表中的数据如下：

（3）当我们使用高级语法创建 CQ 只配置执行时间间隔（RESAMPLE EVERY）时：

这里配置了 30 分钟执行一次 CQ，没有指定 FOR interval，于是查询的时间范围还是 GROUP BY time(1h) 指定的一个小时。

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_every" ON "transportation"
RESAMPLE EVERY 30m
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)
END

执行流程如下，可以看到这里的 8 点到 9 点这个区间执行了两次，第一次执行时间是 8:30，平均值是 (8+15+15）/ 3 = 12.6667，而第二次执行时间是 9:00，平均值是 (8+15+15+17) / 4=13.75，而且最后第二个结果覆盖了第一个结果。

最终的结果如下：

（4）当我们使用高级语法创建 CQ 只配置查询时间范围（RESAMPLE FOR）时：

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_for" ON "transportation"
RESAMPLE FOR 1h
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(30m)
END

因为只配置了时间范围，而没有配置 EVERY interval。这样，执行的时间间隔与 GROUP BY time(30m) 一样为 30 分钟，而查询的时间范围为 1 小时，由于是按 30 分钟分组，所以每次会写入两条记录。

需要注意的是，cq_advanced_for 每次写入了两条记录，重复的记录会被覆盖。最终结果如下：

（5）当然我们也可以同时配置执行时间间隔和查询时间范围：

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_every_for" ON "transportation"
RESAMPLE EVERY 1h FOR 90m
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(30m)
END

这里配置了执行间隔为 1 小时，而查询范围 90 分钟，最后分组是 30 分钟，每次插入了三条记录。执行流程如下：

同样重复的记录会被覆盖，最终结果如下：

4，显示所有已存在的 CQ

执行如下命令可以显示所有已存在的连续查询（会按照 database 作分组）

SHOW CONTINUOUS QUERIES

5，删除 CQ

执行如下命令删除指定的 CQ：

注意：CQ 一旦创建就不能修改了，我们必须 DROP 再 CREATE 才行。

DROP CONTINUOUS QUERY "cq_30m" ON "mydb"