在Home Assistant中用InfluxDB将两个Yield结果合并为单表

要将两个时间偏移的聚合结果合并为包含today和tomorrow列的单表，你可以使用Flux的join函数关联两个数据集，通过调整时间戳让它们对齐。以下是实现代码：

// 先获取基础聚合数据，避免重复查询提升效率
base_agg = from(bucket: "HomeAssistant/autogen")
  |> range(start: 2022-11-01T00:00:00Z, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "total_energy")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "total_kwh")
  |> aggregateWindow(every: 24h, fn: max)
  |> keep(columns: ["_time", "_value"])

// 处理今日数据：将聚合值重命名为today
today_data = base_agg |> rename(columns: {_value: "today"})

// 处理明日数据：将时间戳前移24小时对齐今日时间，并重命名聚合值为tomorrow
tomorrow_data = base_agg
  |> timeShift(duration: -24h)
  |> rename(columns: {_value: "tomorrow"})

// 按时间字段合并两个数据集，得到单表结果
join(tables: {today: today_data, tomorrow: tomorrow_data}, on: ["_time"])

代码说明 #

1. 基础聚合：只执行一次核心聚合逻辑，减少重复查询的性能消耗。
2. 时间对齐：通过timeShift(duration: -24h)把次日数据的时间戳向前调整24小时，让它能和今日数据的时间戳匹配，确保join操作能把同一时间点对应的今日、明日值放在同一行。
3. 合并数据集：join函数基于_time字段关联两个数据集，最终输出每行包含_time、today、tomorrow三个字段的结果表。

如果偏好单管道写法（可读性稍弱），也可以这样写：

join(
  tables: {
    today: from(bucket: "HomeAssistant/autogen")
      |> range(start: 2022-11-01T00:00:00Z, stop: v.timeRangeStop)
      |> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "total_energy")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "total_kwh")
      |> aggregateWindow(every: 24h, fn: max)
      |> keep(columns: ["_time", "_value"])
      |> rename(columns: {_value: "today"}),
    tomorrow: from(bucket: "HomeAssistant/autogen")
      |> range(start: 2022-11-01T00:00:00Z, stop: v.timeRangeStop)
      |> filter(fn: (r) => r["entity_id"] == "total_energy")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "total_kwh")
      |> aggregateWindow(every: 24h, fn: max)
      |> timeShift(duration: -24h)
      |> keep(columns: ["_time", "_value"])
      |> rename(columns: {_value: "tomorrow"})
  },
  on: ["_time"]
)

需要说明的是，Flux中没有无需关联的“直接合并为列”的语法——因为两个结果集的时间戳原本不重合，必须通过对齐时间后关联，才能将不同时间的数值合并到同一行的不同列中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marky0