はじめに
InfluxDB 2.0で、登録されたデータをCLIで取得する色々なやり方を見ていきます。
環境
- OS: Debian 9.11
- InfluxDB: v2.0.0-alpha.20
サンプルデータの登録
はじめにサンプルデータをまとめてInfluxDBに登録しておきます。以下のファイルline-protocol.txtを用意します。2019-11-23の00:00～01:00の1時間の、1分おき60点のデータです。
line-protocol.txt
my_measurement temperature=10.0 1574434800
my_measurement temperature=10.1 1574434860
my_measurement temperature=10.2 1574434920
my_measurement temperature=10.3 1574434980
my_measurement temperature=10.4 1574435040
my_measurement temperature=10.5 1574435100
my_measurement temperature=10.6 1574435160
my_measurement temperature=10.7 1574435220
my_measurement temperature=10.8 1574435280
my_measurement temperature=10.9 1574435340
my_measurement temperature=11.0 1574435400
my_measurement temperature=11.1 1574435460
my_measurement temperature=11.2 1574435520
my_measurement temperature=11.3 1574435580
my_measurement temperature=11.4 1574435640
my_measurement temperature=11.5 1574435700
my_measurement temperature=11.6 1574435760
my_measurement temperature=11.7 1574435820
my_measurement temperature=11.8 1574435880
my_measurement temperature=11.9 1574435940
my_measurement temperature=12.0 1574436000
my_measurement temperature=12.1 1574436060
my_measurement temperature=12.2 1574436120
my_measurement temperature=12.3 1574436180
my_measurement temperature=12.4 1574436240
my_measurement temperature=12.5 1574436300
my_measurement temperature=12.6 1574436360
my_measurement temperature=12.7 1574436420
my_measurement temperature=12.8 1574436480
my_measurement temperature=12.9 1574436540
my_measurement temperature=13.0 1574436600
my_measurement temperature=13.1 1574436660
my_measurement temperature=13.2 1574436720
my_measurement temperature=13.3 1574436780
my_measurement temperature=13.4 1574436840
my_measurement temperature=13.5 1574436900
my_measurement temperature=13.6 1574436960
my_measurement temperature=13.7 1574437020
my_measurement temperature=13.8 1574437080
my_measurement temperature=13.9 1574437140
my_measurement temperature=14.0 1574437200
my_measurement temperature=14.1 1574437260
my_measurement temperature=14.2 1574437320
my_measurement temperature=14.3 1574437380
my_measurement temperature=14.4 1574437440
my_measurement temperature=14.5 1574437500
my_measurement temperature=14.6 1574437560
my_measurement temperature=14.7 1574437620
my_measurement temperature=14.8 1574437680
my_measurement temperature=14.9 1574437740
my_measurement temperature=15.0 1574437800
my_measurement temperature=15.1 1574437860
my_measurement temperature=15.2 1574437920
my_measurement temperature=15.3 1574437980
my_measurement temperature=15.4 1574438040
my_measurement temperature=15.5 1574438100
my_measurement temperature=15.6 1574438160
my_measurement temperature=15.7 1574438220
my_measurement temperature=15.8 1574438280
my_measurement temperature=15.9 1574438340
サーバを起動し、同じホストから以下のコマンドでデータをまとめて登録します。
/influx write -p s @line-protocol.txt
時間の指定
前記事でも述べた通り、データの取得を行うには、Fluxという言語でファイルにクエリを書き、influx queryで実行します。
以下は指定時間のデータを取得するクエリです。時間の指定にはrange関数を用います。
query1.flux
from(bucket: "my_bucket")
|> range(start:2019-11-23T00:30:00+09:00, stop:2019-11-23T00:40:00+09:00)
実行結果は以下の通りです。00:30以降かつ00:40より前のデータ点が得られています。時刻がUTCで表されている点に注意して下さい。
$ ./influx query @query1.flux --org my_organization
Result: _result
Table: keys: [_start, _stop, _field, _measurement]
_start:time _stop:time _field:string _measurement:string _time:time _value:float
------------------------------ ------------------------------ ---------------------- ---------------------- ------------------------------ ----------------------------
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:30:00.000000000Z 13
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:31:00.000000000Z 13.1
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:32:00.000000000Z 13.2
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:33:00.000000000Z 13.3
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:34:00.000000000Z 13.4
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:35:00.000000000Z 13.5
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:36:00.000000000Z 13.6
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:37:00.000000000Z 13.7
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:38:00.000000000Z 13.8
2019-11-22T15:30:00.000000000Z 2019-11-22T15:40:00.000000000Z temperature my_measurement 2019-11-22T15:39:00.000000000Z 13.9
平均値の取得
統計処理を施した結果を得ることができます。以下は、10分ごとの平均値を得るクエリです。
query2.flux
from(bucket: "my_bucket")
|> range(start:2019-11-23T00:00:00+09:00, stop:2019-11-23T01:00:00+09:00)
|> aggregateWindow(every: 10m, fn: mean)
rangeで時間指定した結果にaggregateWindow関数をつなげます。結果は次のようになります。
$ ./influx query @query2.flux --org my_organization
Result: _result
Table: keys: [_start, _stop, _field, _measurement]
_start:time _stop:time _field:string _measurement:string _value:float _time:time
------------------------------ ------------------------------ ---------------------- ---------------------- ---------------------------- ------------------------------
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 10.45 2019-11-22T15:10:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 11.45 2019-11-22T15:20:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 12.45 2019-11-22T15:30:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 13.45 2019-11-22T15:40:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 14.45 2019-11-22T15:50:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 15.45 2019-11-22T16:00:00.000000000Z
aggregateWindowの引数では、everyで時間間隔、fnで適用する関数を指定します。fnには平均値meanのほか、個数countや総和sumなどが指定できます。詳細はAggregate functionsを参照して下さい。
オフセット付きでの平均値の取得
さらに複雑な処理を書くことができます。例えば以下は、時刻を5分ずつずらした10分ごとの平均値を求めるクエリです。つまり00:00～00:05, 00:05～00:15, 00:15～00:25, ・・の平均値を求めます。クエリの書き方は「Window and aggregate data with Flux」の記事を全面的に参考にしています。
query3.flux
from(bucket: "my_bucket")
|> range(start: 2019-11-23T00:00:00+09:00, stop: 2019-11-23T01:00:00+09:00)
|> window(every: 10m, offset: 5m)
|> mean()
|> duplicate(column: "_stop", as: "_time")
|> window(every: inf)
結果は次のようになります。
$ ./influx query @query3.flux --org my_organization
Result: _result
Table: keys: [_start, _stop, _field, _measurement]
_start:time _stop:time _field:string _measurement:string _value:float _time:time
------------------------------ ------------------------------ ---------------------- ---------------------- ---------------------------- ------------------------------
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 10.2 2019-11-22T15:05:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 10.95 2019-11-22T15:15:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 11.95 2019-11-22T15:25:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 12.95 2019-11-22T15:35:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 13.95 2019-11-22T15:45:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 14.95 2019-11-22T15:55:00.000000000Z
2019-11-22T15:00:00.000000000Z 2019-11-22T16:00:00.000000000Z temperature my_measurement 15.7 2019-11-22T16:00:00.000000000Z
InfluxDB v1のクエリ言語InfluxQLでも、GROUP BY time()を使って一定時間ごとの平均値を求めることは可能でしたが、このようなオフセット付きでの計算は困難でした。Fluxの表現力はいろいろと有益そうです。（ちなみにFlux自体はInfluxDB v1でもv1.7以降で利用可能です。）
おわりに
InfluxDB 2.0で登録されたデータを取得する色々なやり方を見ていきました。