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我使用 influx db 来保存我网站的性能数据。我的 influx db 中的数据如下：

//mock data
time                       load
----                       ----
2018-11-27T08:34:46.899z   262
2018-11-27T08:35:46.899z   300
2018-11-27T08:36:46.899z   102
2018-11-27T08:37:46.899z   1000
2018-11-27T08:38:46.899z   800
2018-11-27T08:39:46.899z   6000
2018-11-27T08:40:46.899z   326
2018-11-27T08:41:46.899z   500
2018-11-27T08:42:46.899z   90
2018-11-27T08:43:46.899z   902

我的目的是得到负载值的分布。例如，我想以如下形式获取加载时间的分布：

load      frequent
----      ----
0~100     1  
100~200   1  
200~300   2 
300~400   2
.
.
.
5000~6000 1

我尝试通过两种方式解决此问题，但我认为这不是获得此结果的最佳方式。

（一）查询整个加载时间，然后在我的nodejs服务器中计算这个结果。我认为当我想获得一年或更长时间的分布时，这个解决方案会遇到性能问题。

(二) 在将我的原始数据保存到 influx db 的同时，我计算了加载时间的范围，然后将其保存到另一个 influx db 表中，计算表如下：

// load distribute table
time       100~200  200~300  300~400  ....  5000~6000
----        ----     ----     ----           ----
08:34:46     1
08:34:47              1
08:34:48     1
08:34:49                       1
08:34:50                       1
  

// then in the future I can get the distribution like this:
select count(*) from load_distribute
但我认为这个解决方案也可能有缺点，比如浪费主机空间，因为你知道这个表很稀疏。

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1 回答 1

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我不知道单独在 InfluxDB 中进行范围分组的方法（按时间间隔除外）。

此外，即使是关系数据库也依赖于 CASE 之类的 SQL 扩展，或者那里的子查询连接——尽管 Influx 不是关系数据库。

不过，留在 TICK 堆栈中，您可以使用 Kapacitor 处理来完成，但事情是这样的：它是一个 TIMESERIES 数据库。时间是关键，我看不出时间因素在哪里...

因此，也许最好的解决方案是执行一系列单独的查询，计算每个范围内值的出现次数，然后将它们放在您的应用程序中。

或者按时间间隔加入 Kapacitor 中的相同内容（例如，每 10 分钟批处理一次），将其设置为一次测量，其中值名称表示负载范围，计数将是值（load0_99=3,load100_199=24等） - 然后你就可以在一个查询中完成它。

于 2018-12-04T16:36:17.283 回答