如何跨表查询数据?
表在天翼云时序数据库 Influx 版中是measurement的概念。
目前无法跨表执行数学运算或分组。所有数据必须在同一个表下,才能一起查询这些数据。
天翼云时序数据库 Influx版不是一个关系型数据库,跨表映射数据目前不是一个推荐的模式。
时间戳的顺序是否重要?
不重要。测试结果表明天翼云时序数据库 Influx版完成以下查询所需的时间差别非常小:
from(bucket: "monitor")
|> range(start:2023-07-14T06:02:24.000000000Z, stop:2023-07-14T07:02:24.000000000Z )
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "http_api_request_duration_seconds" or r["_measurement"] == "http_query_request_count" or r["_measurement"] == "http_query_response_bytes")
|> yield(name: "mean")from(bucket: "monitor")
|> range(stop:2023-07-14T07:02:24.000000000Z,start:2023-07-14T06:02:24.000000000Z )
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "http_api_request_duration_seconds" or r["_measurement"] == "http_query_request_count" or r["_measurement"] == "http_query_response_bytes")
|> yield(name: "mean")
是否可以对时间戳执行数学运算?
目前在天翼云时序数据库 Influx版中,不能对时间戳执行数学运算。
数学运算是指对数字、变量或数学对象进行各种操作,以产生一个新的数值结果或对象。
是否可以从返回的时间戳中识别写入精度?
不管提供的写入精度是多少,天翼云时序数据库 Influx版将所有时间戳存储为纳秒。
需要注意的一个重要事项是,当返回查询结果时,数据库隐式删除时间戳后面的零,使原始的写入精度很难识别。
因此在分析和处理数据时,如果对时间戳的精度要求较高,可能需要额外的处理来还原原始的纳秒级精度。
支持不支持索引?
支持。天翼云时序数据库 Influx版 支持索引功能。
可以根据数据的特点和查询需求进行灵活配置和管理,提高数据查询的效率和准确性,索引是通过在数据字段上创建标签和字段索引来实现的,从而提高查询的效率。
查询的时效性?
在天翼云时序数据库 Influx 版中,进行查询操作时,需要注意查询结果的时效性。
如果查询的数据已经过期或者已经被删除,可能会导致查询结果不准确。因此,在进行数据查询操作时,需要根据实际情况确定查询的时间范围和数据保留策略。
数据量大小影不影响效率?
影响。 在进行查询操作时,需要注意数据量的变化。如果查询的时间范围跨越了多个时间段,可能会导致查询结果的数据量变化。
因此,在进行查询操作时,需要根据实际情况进行分析和处理 。还需要注意规格容量也会影响,因为数据量越大磁盘占用就愈大。
多个用户同时进行查询操作影不影响效率?
影响。在进行查询操作时,需要注意数据库的并发性。
如果多个用户同时进行查询操作,可能会导致数据库的性能下降或者查询失败。因此,需要考虑并发性的问题,并进行相应的优化和提升规格。