Multiple Fields

공식문서-Overview
공식문서-Functions

filter() functions

filter() 사용시 요청한 measurement의 특정 필드 값만 리턴받을 수 있다.
이때 or 을 사용하여 여러 필드를 가져올 수 있다. 여러 필드를 호출하더라도 output은 하나의 field key-value 쌍을 출력한다.
즉 아래와 같이 A or B field를 호출하면 2개의 field에 대한 2개의 테이블이 출력된다.

|> filter(fn:(r) =>
		r._measurement == "${measurement 이름}" and
		r._field == "utime" or r._field == "stime")

output table

_time _field _value contName
2021-03-23T21:48 utime 0.840993206 name0
_time _field _value contName
2021-03-23T21:48 stime 0.000993206 name0


pivot() functions

pivot() 를 사용하면 row key를 기준으로(보통 time값) 가지면서 여러 필드의 값을 column으로 가지며 한 row에 나타낼 수 있다. 

|> filter(fn:(r) =>
		r._measurement == "${measurement 이름}" and
		r._field == "utime" or r._field == "stime")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")

output table

_time utime stime contName
2021-03-23T21:48 0.840993206 0.000993206 name0


columnKey에 여러 column 을 조합할 수 있다.

|> pivot(
	rowKey:["_time"], 
	columnKey: ["contName", "_field"], 
	valueColumn: "_value"
)

output table

_time name0_utime name0_stime contName
2021-03-23T21:48 0.840993206 0.000993206 name0
2021-03-23T23:48 0.870993206 0.001093206 name0


map() functions

map() 를 이용하여 새로운 column을 추가할 수 있다.

|> map(fn: (r) => ({ r with newColum: r.utime + r.stime}))


Examples

root@88dd1dd67800:/# influx query -
data = from(bucket: "rand-buck")
	|> range(start: -8h)
	|> filter(fn:(r) =>
		r._measurement == "rand-buck" and
		r._field == "utime" or r._field == "stime")
	|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
	|> map(fn: (r) => ({ r with _value: r.utime + r.stime}))
	|> yield(name: "_results")

output table

_time utime stime _value(계산값)
2021-03-23T01:41:18 0.60466028797 0.94050908804 1.5451693760
2021-03-23T05:42:48 0.60466028797 0.94050908804 1.5451693760
2021-03-23T05:53:09 0.60466028797 0.94050908804 1.5451693760


Output

Result: _results
Table: keys: [_measurement, _start, _stop, contName, containerID, vendor]
   _measurement:string                     _start:time                      _stop:time         contName:string      containerID:string           vendor:string                  _value:float                   stime:float                   utime:float                      _time:time
----------------------  ------------------------------  ------------------------------  ----------------------  ----------------------  ----------------------  ----------------------------  ----------------------------  ----------------------------  ------------------------------
rand-buck  2021-03-23T00:14:59.557030871Z  2021-03-23T08:14:59.557030871Z                   name0                 contid0                 mobigen             1.545169376024632            0.9405090880450124            0.6046602879796196  2021-03-23T01:41:18.134184438Z
rand-buck  2021-03-23T00:14:59.557030871Z  2021-03-23T08:14:59.557030871Z                   name0                 contid0                 mobigen             1.545169376024632            0.9405090880450124            0.6046602879796196  2021-03-23T05:42:48.414859117Z
rand-buck  2021-03-23T00:14:59.557030871Z  2021-03-23T08:14:59.557030871Z                   name0                 contid0                 mobigen             1.545169376024632            0.9405090880450124            0.6046602879796196  2021-03-23T05:53:09.296947480Z


aggregateWindow() functions

TSDB에서 자주 사용되는 operation은 데이터를 grouping하고 시간별로 나타내는 것이다.