十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队
量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决
返回一个(field)字段中的非空值的数量。
创新互联专注于企业营销型网站、网站重做改版、吉水网站定制设计、自适应品牌网站建设、H5页面制作、商城网站建设、集团公司官网建设、成都外贸网站建设公司、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务,价格优惠性价比高,为吉水等各大城市提供网站开发制作服务。
语法:
SELECT COUNT() FROM [WHERE ] [GROUP BY ]
示例:
>SELECT COUNT(water_level) FROM h3o_feet name: h3o_feet--------------time count1970-01-01T00:00:00Z 15258
说明 water_level这个字段在 h3o_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 h3o_feet WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time < '2015-09-18T17:00:00Z' GROUP BY time(4d) name: h3o_feet--------------time count2015-08-17T00:00:00Z 14402015-08-21T00:00:00Z 19202015-08-25T00:00:00Z 19202015-08-29T00:00:00Z 19202015-09-02T00:00:00Z 19152015-09-06T00:00:00Z 19202015-09-10T00:00:00Z 19202015-09-14T00:00:00Z 19202015-09-18T00:00:00Z 335
这样结果中会包含时间结果。
返回一个字段(field)的唯一值。
语法:
SELECT DISTINCT() FROM [WHERE ] [GROUP BY ]
使用示例
> SELECT DISTINCT("level description") FROM h3o_feet name: h3o_feet--------------time distinct1970-01-01T00:00:00Z between 6 and 9 feet1970-01-01T00:00:00Z below 3 feet1970-01-01T00:00:00Z between 3 and 6 feet1970-01-01T00:00:00Z 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。
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() FROM [WHERE ] [GROUP BY ]
使用示例
> SELECT MEAN(water_level) FROM h3o_feet name: h3o_feet--------------time mean1970-01-01T00:00:00Z 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。
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() FROM [WHERE ] [GROUP BY ]
使用示例
> SELECT MEDIAN(water_level) from h3o_feet name: h3o_feet--------------time median1970-01-01T00:00:00Z 4.124
说明表中 water_level字段的中位数是 4.124
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() FROM [WHERE ] [GROUP BY ]
使用示例
> SELECT SPREAD(water_level) FROM h3o_feet name: h3o_feet--------------time spread1970-01-01T00:00:00Z 10.574
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() FROM [WHERE ] [GROUP BY ]
使用示例:
> SELECT SUM(water_level) FROM h3o_feet name: h3o_feet--------------time sum1970-01-01T00:00:00Z 67777.66900000002