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子查询

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子查询是嵌套在另一个查询的FROM子句中的查询。使用子查询将查询作为条件应用在另一个查询中。子查询提供类似嵌套函数和SQL HAVING子句的功能。

语法

  1. SELECT_clause FROM ( SELECT_statement ) [...]

语法描述

TSDB For InfluxDB®首先执行子查询，然后执行主查询。

主查询包含着子查询，至少需要SELECT子句和FROM子句。主查询支持本文档中列出的所有子句。

子查询在主查询的FROM子句中，需要用括号将子查询括起来。子查询支持本文档中列出的所有子句。

InfluxQL支持在主查询中有多个嵌套的子查询，示例语法如下：

  1. SELECT_clause FROM ( SELECT_clause FROM ( SELECT_statement ) [...] ) [...]

示例

计算多个MAX()值的SUM()

  1. > SELECT SUM("max") FROM (SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" GROUP BY "location")
  3. name: h2o_feet
  4. time                   sum
  5. ----                   ---
  6. 1970-01-01T00:00:00Z   17.169

该查询返回每个location中water_level的最大值的总和。

TSDB For InfluxDB®首先执行子查询，计算每个location的water_level的最大值：

  1. > SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" GROUP BY "location"
  2. name: h2o_feet
  4. tags: location=coyote_creek
  5. time                   max
  6. ----                   ---
  7. 2015-08-29T07:24:00Z   9.964
  9. name: h2o_feet
  10. tags: location=santa_monica
  11. time                   max
  12. ----                   ---
  13. 2015-08-29T03:54:00Z   7.205

然后，TSDB For InfluxDB®执行主查询，计算这些最大值的总和：9.964 + 7.205 = 17.169。请注意，该主查询指定max（而不是water_level）作为SUM()函数中的field key。

计算两个field的差值的MEAN()

  1. > SELECT MEAN("difference") FROM (SELECT "cats" - "dogs" AS "difference" FROM "pet_daycare")
  3. name: pet_daycare
  4. time                   mean
  5. ----                   ----
  6. 1970-01-01T00:00:00Z   1.75

该查询返回measurement pet_daycare中cats数量和dogs数量的差异的平均值。

TSDB For InfluxDB®首先执行子查询，计算field cats中的值和field dogs中的值的差异，并将输出列命名为difference：

  1. > SELECT "cats" - "dogs" AS "difference" FROM "pet_daycare"
  3. name: pet_daycare
  4. time                   difference
  5. ----                   ----------
  6. 2017-01-20T00:55:56Z   -1
  7. 2017-01-21T00:55:56Z   -49
  8. 2017-01-22T00:55:56Z   66
  9. 2017-01-23T00:55:56Z   -9

然后，TSDB For InfluxDB®执行主查询，计算这些差值的平均值。请注意，该主查询指定difference作为MEAN()函数中的field key。

计算多个MEAN()值并在这些值上加上条件

  1. > SELECT "all_the_means" FROM (SELECT MEAN("water_level") AS "all_the_means" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m) ) WHERE "all_the_means" > 5
  3. name: h2o_feet
  4. time                   all_the_means
  5. ----                   -------------
  6. 2015-08-18T00:00:00Z   5.07625

该查询返回water_level的所有大于5的平均值。

TSDB For InfluxDB®首先执行子查询，计算从2015-08-18T00:00:00Z到2015-08-18T00:30:00Z water_level的平均值，并将结果按12分钟的时间间隔进行分组，同时将输出列命名为all_the_means：

  1. > SELECT MEAN("water_level") AS "all_the_means" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)
  3. name: h2o_feet
  4. time                   all_the_means
  5. ----                   -------------
  6. 2015-08-18T00:00:00Z   5.07625
  7. 2015-08-18T00:12:00Z   4.950749999999999
  8. 2015-08-18T00:24:00Z   4.80675

然后，TSDB For InfluxDB®执行主查询，只返回那些大于5的平均值。请注意，该主查询指定all_the_means作为SELECT子句中的field key。

计算多个DERIVATIVE()值的SUM()

  1. > SELECT SUM("water_level_derivative") AS "sum_derivative" FROM (SELECT DERIVATIVE(MEAN("water_level")) AS "water_level_derivative" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),"location") GROUP BY "location"
  3. name: h2o_feet
  4. tags: location=coyote_creek
  5. time                   sum_derivative
  6. ----                   --------------
  7. 1970-01-01T00:00:00Z   -0.4950000000000001
  9. name: h2o_feet
  10. tags: location=santa_monica
  11. time                   sum_derivative
  12. ----                   --------------
  13. 1970-01-01T00:00:00Z   -0.043999999999999595

该查询返回每个location中water_level的平均值的导数之和。

TSDB For InfluxDB®首先执行子查询，计算以12分钟为间隔获取的water_level的平均值的导数，它对每个location都进行了计算，并将输出列命名为water_level_derivative：

  1. > SELECT DERIVATIVE(MEAN("water_level")) AS "water_level_derivative" FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),"location"
  3. name: h2o_feet
  4. tags: location=coyote_creek
  5. time                   water_level_derivative
  6. ----                   ----------------------
  7. 2015-08-18T00:12:00Z   -0.23800000000000043
  8. 2015-08-18T00:24:00Z   -0.2569999999999997
  10. name: h2o_feet
  11. tags: location=santa_monica
  12. time                   water_level_derivative
  13. ----                   ----------------------
  14. 2015-08-18T00:12:00Z   -0.0129999999999999
  15. 2015-08-18T00:24:00Z   -0.030999999999999694

然后，TSDB For InfluxDB®执行主查询，计算每个location的water_level_derivative的总和。请注意，该主查询指定water_level_derivative（而不是water_level或derivative）作为SUM()函数中的field key。

子查询的常见问题

在子查询中有多个SELECT语句

InfluxQL支持在主查询中有多个嵌套的子查询：

  1. SELECT_clause FROM ( SELECT_clause FROM ( SELECT_statement ) [...] ) [...]
  2.                      ------------------   ----------------
  3.                          Subquery 1          Subquery 2

InfluxQL不支持在子查询中有多个SELECT语句：

  1. SELECT_clause FROM (SELECT_statement; SELECT_statement) [...]

如果在子查询中有多个SELECT语句，那么系统会返回解析错误。


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