本文主要是介绍8、InfluxDB常用函数(一)聚合函数，count()函数，DISTINCT()函数，MEAN()函数，MEDIAN()函数，SPREAD()函数，SUM()函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
8.InfluxDB学习之InfluxDB常用函数(一)聚合函数
8.1.count()函数
8.2.DISTINCT()函数
8.3.MEAN()函数
8.4.MEDIAN()函数
8.5.SPREAD()函数
8.6.SUM()函数
8.InfluxDB学习之InfluxDB常用函数(一)聚合函数
8.1.count()函数
返回一个（field）字段中的非空值的数量。
语法：
SELECT COUNT(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
示例：
>SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time count
1970-01-01T00:00:00Z 15258
说明 water_level这个字段在 h2o_feet表中共有15258条数据。
注意：InfluxDB中的函数如果没有指定时间的话，会默认以 epoch 0 (1970-01-01T00:00:00Z) 作为时间。
可以在where 中加入时间条件，如下：
> SELECT COUNT(water_level) FROM h2o_feet WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time < '2015-09-18T17:00:00Z' GROUP BY time(4d)
name: h2o_feet
--------------
time count
2015-08-17T00:00:00Z 1440
2015-08-21T00:00:00Z 1920
2015-08-25T00:00:00Z 1920
2015-08-29T00:00:00Z 1920
2015-09-02T00:00:00Z 1915
2015-09-06T00:00:00Z 1920
2015-09-10T00:00:00Z 1920
2015-09-14T00:00:00Z 1920
2015-09-18T00:00:00Z 335
这样结果中会包含时间结果。
8.2.DISTINCT()函数
返回一个字段（field）的唯一值。
SELECT DISTINCT(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
使用示例：
> SELECT DISTINCT("level description") FROM h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time distinct
1970-01-01T00:00:00Z between 6 and 9 feet
1970-01-01T00:00:00Z below 3 feet
1970-01-01T00:00:00Z between 3 and 6 feet
1970-01-01T00:00:00Z at or greater than 9 feet
这个例子显示level description这个字段共有四个值，然后将其显示了出来，时间为默认时间。
8.3.MEAN()函数
返回一个字段（field）中的值的算术平均值（平均值）。字段类型必须是长整型或float64。
语法格式：
SELECT MEAN(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
使用示例：
> SELECT MEAN(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time mean
1970-01-01T00:00:00Z 4.286791371454075
说明water_level字段的平均值为4.286791371454075
时间为默认时间，当然，你也可以加入where条件。
8.4.MEDIAN()函数
从单个字段（field）中的排序值返回中间值（中位数）。字段值的类型必须是长整型或float64格式。
语法：
SELECT MEDIAN(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
使用示例
> SELECT MEDIAN(water_level) from h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time median
1970-01-01T00:00:00Z 4.124
说明表中 water_level字段的中位数是 4.124
8.5.SPREAD()函数
返回字段的最小值和最大值之间的差值。数据的类型必须是长整型或float64。
语法：
SELECT SPREAD(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
使用示例
> SELECT SPREAD(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time spread
1970-01-01T00:00:00Z 10.574
8.6.SUM()函数
返回一个字段中的所有值的和。字段的类型必须是长整型或float64。
语法：
SELECT SUM(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]
使用示例：
> SELECT SUM(water_level) FROM h2o_feet
name: h2o_feet
--------------
time sum
1970-01-01T00:00:00Z 67777.66900000002
此语句计算出了 h2o_feet表中 所有 water_level 字段的和。
这篇关于8、InfluxDB常用函数(一)聚合函数，count()函数，DISTINCT()函数，MEAN()函数，MEDIAN()函数，SPREAD()函数，SUM()函数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
