如何使用Flux编写InfluxDB多列查询按指定列分组的语句？

对应你给出的SQL查询逻辑，可直接使用如下Flux语句，注意Flux采用流水线式的处理逻辑，执行顺序和代码书写顺序一致：

from(bucket: "替换为你实际使用的bucket名称")
  // Flux强制要求指定查询时间范围，请根据业务场景替换参数，例如查最近24小时可写为start: -24h
  |> range(start: -1h)
  // 匹配目标measurement
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "measurement")
  // 筛选需要查询的field_a、field_b两个字段
  |> filter(fn: (r) => r._field == "field_a" or r._field == "field_b")
  // 将InfluxDB默认的行式字段存储转换为类似SQL的多列宽表结构
  |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
  // 筛选field_a值为10的记录
  |> filter(fn: (r) => r.field_a == 10)
  // 按field_b字段分组
  |> group(columns: ["field_b"])

逻辑对应说明 #

• 时间范围配置：range()是Flux查询的必填项，没有默认时间范围，你可以传入相对时间（比如-7d代表最近7天），也可以传入固定起止时间，例如start: 2024-01-01T00:00:00Z, end: 2024-02-01T00:00:00Z
• 基础资源筛选：前两个filter()函数分别完成测量、目标字段的圈定，匹配SQL中from 'measurement'选取数据源、select field_a,field_b选取字段的逻辑
• 结构转换：pivot()是多字段查询时的常用操作，因为InfluxDB底层会把每个字段的值单独存为一行，必须通过行列转换才能同时对多个字段做筛选、计算
• 条件过滤：pivot完成后直接通过filter()匹配field_a == 10的记录，和SQL中where field_a = 10的逻辑完全一致
• 分组操作：最后调用group()并指定分组列为field_b，即可实现SQL中group by field_b的效果，如果需要在分组后做聚合（比如计数、求和、求均值），直接在group()后拼接对应聚合函数即可，例如|> count()可以统计每个field_b分组下的符合条件的记录总数

注意：如果field_b是tag类型而非field类型，上述语句依然可以正常运行，tag在pivot后会默认作为普通列存在，可直接用于分组、筛选。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nikhil