SQL
GreptimeDB 在查询数据时支持完整的 SQL
语法。
在这篇文档中,我们将使用 monitor
表中的数据作为示例来演示如何查询数据。关于如何创建 monitor
表格并向其中插入数据,请参考表管理和写入数据。
基础查询
通过 SELECT
语句来查询数据。例如,下面的查询返回 monitor
表中的所有数据:
SELECT * FROM monitor;
查询结果如下:
+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:57 | 0.1 | 0.4 |
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:58 | 0.5 | 0.2 |
| 127.0.0.2 | 2022-11-03 03:39:58 | 0.2 | 0.3 |
+-----------+---------------------+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
SELECT
字段列表中也支持使用函数。
例如,你可以使用 count()
函数来获取表中的总行数:
SELECT count(*) FROM monitor;
+-----------------+
| COUNT(UInt8(1)) |
+-----------------+
| 3 |
+-----------------+
使用函数 avg()
返回某个字段的平均值:
SELECT avg(cpu) FROM monitor;
+---------------------+
| AVG(monitor.cpu) |
+---------------------+
| 0.26666666666666666 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
你还可以只返回函数的结果,例如从时间戳中提取一年中的第几天。
SQL 语句中的 DOY
是 day of the year
的缩写:
SELECT date_part('DOY', '2021-07-01 00:00:00');
结果:
+----------------------------------------------------+
| date_part(Utf8("DOY"),Utf8("2021-07-01 00:00:00")) |
+----------------------------------------------------+
| 182 |
+----------------------------------------------------+
1 row in set (0.003 sec)
请参考 SELECT 和 Functions 获取更多信息。
限制返回的行数
时间序列数据通常是海量的。
为了节省带宽和提高查询性能,你可以使用 LIMIT
语句来限制 SELECT
语句返回的行数。
例如,下面的查询限制返回的行数为 10:
SELECT * FROM monitor LIMIT 10;
过滤数据
你可以使用 WHERE
子句来过滤 SELECT
语句返回的行。
时序数据库中常见的场景是按照标签或时间索引来过滤数据。
例如,按照标签 host
来过滤数据:
SELECT * FROM monitor WHERE host='127.0.0.1';
按照时间索引 ts
来过滤数据,返回 2022-11-03 03:39:57
之后的数据:
SELECT * FROM monitor WHERE ts > '2022-11-03 03:39:57';
你可以使用 AND
关键字来组合多个约束条件:
SELECT * FROM monitor WHERE host='127.0.0.1' AND ts > '2022-11-03 03:39:57';
使用时间索引过滤数据
按照时间索引来过滤数据是时序数据库的一个关键特性。
当处理 Unix 时间值时,数据库会默认将其类型认定为相关列的值类型。
例如,当 monitor
表中的 ts
列的值类型为 TimestampMillisecond
时,
你可以使用下面的查询来过滤数据:
Unix 时间值 1667446797000
表示一个以毫秒为单位的时间戳。
SELECT * FROM monitor WHERE ts > 1667446797000;
当处理时间精度为非默认类型的 Unix 时间值时,你需要使用 ::
语法来指定时间的类型。
这样可以确保数据库正确地识别时间的类型。
例如 1667446797
表示一个以秒为单位的时间戳,不是 ts
列默认的毫秒时间戳。
你需要使用 ::TimestampSecond
语法来指定它的类型为 TimestampSecond
来告知数据库 1667446797
应该被视为以秒为单位的时间戳。
SELECT * FROM monitor WHERE ts > 1667446797::TimestampSecond;
请参考数据类型 获取更多时间类型。
对于标准的 RFC3339
或 ISO8601
字符串,由于其具备明确的精度,你可以直接在过滤条件中使用它们:
SELECT * FROM monitor WHERE ts > '2022-07-25 10:32:16.408';
你还可以使用时间函数来过滤数据。
例如,使用 now()
函数和 INTERVAL
关键字来获取最近 5 分钟的数据:
SELECT * FROM monitor WHERE ts >= now() - INTERVAL '5 minutes';
请参考 Functions 获取更多时间函数信息。
排序
GreptimeDB 不保证返回数据的顺序。你需要使用 ORDER BY
子句来对返回的数据进行排序。
例如,在时间序列场景中通常使用时间索引列作为排序键:
-- ascending order by ts
SELECT * FROM monitor ORDER BY ts ASC;
-- descending order by ts
SELECT * FROM monitor ORDER BY ts DESC;
按标签聚合数据
你可以使用 GROUP BY
语句将具有相同值的行进行分组汇总,例如查询 idc
列中的所有不同值的内存均值:
SELECT host, avg(cpu) FROM monitor GROUP BY host;
+-----------+------------------+
| host | AVG(monitor.cpu) |
+-----------+------------------+
| 127.0.0.2 | 0.2 |
| 127.0.0.1 | 0.3 |
+-----------+------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
请参考 GROUP BY 获取更多相关信息。
按时间窗口聚合数据
GreptimeDB 支持 Range Query 来按时间窗口聚合数据。
假设我们有以下数据在 monitor
表 中:
+-----------+---------------------+------+--------+
| host | ts | cpu | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2023-12-13 02:05:41 | 0.5 | 0.2 |
| 127.0.0.1 | 2023-12-13 02:05:46 | NULL | NULL |
| 127.0.0.1 | 2023-12-13 02:05:51 | 0.4 | 0.3 |
| 127.0.0.2 | 2023-12-13 02:05:41 | 0.3 | 0.1 |
| 127.0.0.2 | 2023-12-13 02:05:46 | NULL | NULL |
| 127.0.0.2 | 2023-12-13 02:05:51 | 0.2 | 0.4 |
+-----------+---------------------+------+--------+
下面的查询返回 10 秒内的平均 CPU 使用率,并且每 5 秒计算一次:
SELECT
ts,
host,
avg(cpu) RANGE '10s' FILL LINEAR
FROM monitor
ALIGN '5s' TO '2023-12-01T00:00:00' BY (host) ORDER BY ts ASC;
avg(cpu) RANGE '10s' FILL LINEAR
是一个 Range 表达式。RANGE '10s'
指定了聚合的时间范围为 10s,FILL LINEAR
指定了如果某个点没有数据,使用LINEAR
方法来填充。ALIGN '5s'
指定了查询的步频为 5s。TO '2023-12-01T00:00:00
指定了原始对齐时间。默认值为 Unix 时间 0。BY (host)
指定了聚合的键。如果省略BY
关键字,那么默认使用数据表的主键作为聚合键。ORDER BY ts ASC
指定了结果集的排序方法。如果不指定排序方法,结果集的顺序是不确定的。
查询结果如下:
+---------------------+-----------+----------------------------------------+
| ts | host | AVG(monitor.cpu) RANGE 10s FILL LINEAR |
+---------------------+-----------+----------------------------------------+
| 2023-12-13 02:05:35 | 127.0.0.1 | 0.5 |
| 2023-12-13 02:05:40 | 127.0.0.1 | 0.5 |
| 2023-12-13 02:05:45 | 127.0.0.1 | 0.4 |
| 2023-12-13 02:05:50 | 127.0.0.1 | 0.4 |
| 2023-12-13 02:05:35 | 127.0.0.2 | 0.3 |
| 2023-12-13 02:05:40 | 127.0.0.2 | 0.3 |
| 2023-12-13 02:05:45 | 127.0.0.2 | 0.2 |
| 2023-12-13 02:05:50 | 127.0.0.2 | 0.2 |
+---------------------+-----------+----------------------------------------+
时间范围窗口
将初始时间范围窗口在时间序列中向前和向后移动,就生成了所有时间范围窗口。
在上面的例子中,初始对齐时间被设置为 2023-12-01T00:00:00
,这也是初始时间窗口的结束时间。
RANGE
选项和初始对齐时间定义了初始时间范围窗口,它从 初始对齐时间
开始,到 初始对齐时间 + RANGE
结束。
ALIGN
选项定义了查询的步频,决定了从初始时间窗口到其他时间窗口的计算步频。
例如,使用初始对齐时间 2023-12-01T00:00:00
和 ALIGN '5s'
,时间窗口的对齐时间为 2023-11-30T23:59:55
、2023-12-01T00:00:00
、2023-12-01T00:00:05
、2023-12-01T00:00:10
等。
这些时间窗口是左闭右开区间,满足条件 [对齐时间, 对齐时间 + 范围)
。
下方的图片可以帮助你更直观的理解时间范围窗口:
当查询的步频大于时间范围窗口时,数据将只会被计算在一个时间范围窗口中。
当查询的步频小于时间范围窗口时,数据将会被计算在多个时间范围窗口中。
对齐到特定时间戳
你可以将初始对齐时间设置为任何你想要的时间戳。例如,使用 NOW
将对齐到当前时间:
SELECT
ts,
host,
avg(cpu) RANGE '1w'
FROM monitor
ALIGN '1d' TO NOW BY (host);
或者使用 ISO 8601
时间戳将对齐到指定时间:
SELECT
ts,
host,
avg(cpu) RANGE '1w'
FROM monitor
ALIGN '1d' TO '2023-12-01T00:00:00+08:00' BY (host);
填充空值
FILL
选项可以用来填充数据中的空值。
例如上面的例子使用了 LINEAR
方法来填充空值。
该选项也支持其他填充空值的方法,例如 PREV
和常量值 X
,更多信息请参考 FILL OPTION。
语法
请参考 Range Query 获取更多信息。
HTTP API
在 HTTP 请求中使用 POST
方法来查询数据:
curl -X POST \
-H 'authorization: Basic {{authorization if exists}}' \
-H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
-d 'sql=select * from monitor' \
http://localhost:4000/v1/sql?db=public
结果如下:
{
"code": 0,
"output": [
{
"records": {
"schema": {
"column_schemas": [
{
"name": "host",
"data_type": "String"
},
{
"name": "ts",
"data_type": "TimestampMillisecond"
},
{
"name": "cpu",
"data_type": "Float64"
},
{
"name": "memory",
"data_type": "Float64"
}
]
},
"rows": [
["127.0.0.1", 1667446797450, 0.1, 0.4],
["127.0.0.1", 1667446798450, 0.5, 0.2],
["127.0.0.2", 1667446798450, 0.2, 0.3]
]
}
}
],
"execution_time_ms": 0
}
请参考 API 文档获取更详细的 HTTP 请求的内容。