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    Time Series Database：INTO子句

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    Time Series Database：INTO子句

    更新時間：Jul 06, 2024

    INTO子句將查詢結果寫入到使用者指定的measurement中。

    文法

    SELECT_clause INTO <measurement_name> FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause]

    文法描述

    INTO子句支援多種指定measurement的格式：

    INTO <measurement_name>將資料寫入到一個指定的measurement。如果您使用CLI寫入資料，那麼寫入資料的measurement屬於”USE”指定的資料庫，並且使用的是預設（DEFAULT）的保留原則。如果您使用的是HTTP API，那麼寫入資料的measurement屬於參數db指定的資料庫，同樣，使用的是預設（DEFAULT）的保留原則。

    INTO <database_name>.<retention_policy_name>.<measurement_name>將資料寫入到一個完整measurement。通過明確指定measurement的資料庫和保留原則來完全限定一個measurement。

    INTO <database_name>..<measurement_name>將資料寫入到一個measurement，這個measurement屬於一個使用者指定的資料庫並使用預設保留原則。

    INTO <database_name>.<retention_policy_name>.:MEASUREMENT FROM /<regular_expression>/將資料寫入到與FROM子句中Regex相匹配的所有在使用者指定的資料庫和保留原則中的measurement。:MEASUREMENT是FROM子句中每個匹配的measurement的反向引用（backreference）。

    樣本

    重新命名資料庫

     SELECT * INTO "copy_NOAA_water_database"."autogen".:MEASUREMENT FROM "NOAA_water_database"."autogen"./.*/ GROUP BY *

name: result
time written
---- -------
0    76290

    在TSDB For InfluxDB®中不能直接重新命名資料庫，所以INTO子句的一個常見用例是將資料從一個資料庫移動到另外一個資料庫。以上查詢將資料庫NOAA_water_database的保留原則autogen中的所有資料寫入到資料庫copy_NOAA_water_database的保留原則autogen中。

    反向引用文法（:MEASUREMENT）將來源資料庫中measurement的名字維持在目標資料庫中不變。請注意，在執行INTO查詢之前，資料庫NOAA_water_database及其保留原則autogen都必須已經存在。有關如何管理資料庫和保留原則，請查看資料庫管理章節。

    GROUP BY *子句將來源資料庫中的tag保留在目標資料庫中。以下查詢並不為tag維護序列的上下文，tag將作為field儲存在目標資料庫（copy_NOAA_water_database）中：

    SELECT * INTO "copy_NOAA_water_database"."autogen".:MEASUREMENT FROM "NOAA_water_database"."autogen"./.*/

    當移動大量資料時，我們建議按順序對不同的measurement運行INTO查詢，並且使用WHERE子句中的時間邊界。這樣可以防止系統記憶體不足。下面的代碼塊提供了這類查詢的樣本文法：

    SELECT *
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
WHERE time > now() - 100w and time < now() - 90w GROUP BY *

SELECT *
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>}
WHERE time > now() - 90w  and time < now() - 80w GROUP BY *

SELECT *
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
WHERE time > now() - 80w  and time < now() - 70w GROUP BY *

    將查詢結果寫入measurement

     SELECT "water_level" INTO "h2o_feet_copy_1" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek'

name: result
------------
time                   written
1970-01-01T00:00:00Z   7604

 SELECT * FROM "h2o_feet_copy_1"

name: h2o_feet_copy_1
---------------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
[...]
2015-09-18T16:48:00Z   4

    該查詢將它的結果寫入到一個新的measurement：h2o_feet_copy_1。如果您使用CLI寫入資料，那麼資料會寫入到USE指定的資料庫，並且使用的是預設（DEFAULT）的保留原則。如果您使用的是HTTP API，那麼資料會寫入到參數db指定的資料庫，並且使用參數rp指定的保留原則。如果沒有設定參數rp，HTTP API自動將資料寫入到資料庫的預設保留原則中。

    返回結果顯示TSDB For InfluxDB®寫入到h2o_feet_copy_1中的資料點個數(7604)。返回結果中的時間戳記是沒有意義的，TSDB For InfluxDB®使用epoch 0（即1970-01-01T00:00:00Z）作為空白時間戳記。

    將查詢結果寫入完整measurement

     SELECT "water_level" INTO "where_else"."autogen"."h2o_feet_copy_2" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek'

name: result
------------
time                   written
1970-01-01T00:00:00Z   7604

 SELECT * FROM "where_else"."autogen"."h2o_feet_copy_2"

name: h2o_feet_copy_2
---------------------
time                   water_level
2015-08-18T00:00:00Z   8.12
[...]
2015-09-18T16:48:00Z   4

    該查詢將它的結果寫入到一個新的measurement：h2o_feet_copy_2。TSDB For InfluxDB®將資料寫入到資料庫where_else的保留原則autogen中。請注意，在執行INTO查詢前，資料庫where_else及其保留原則autogen都必須已經存在。有關如何管理資料庫和保留原則，請查看資料庫管理章節。

    返回結果顯示TSDB For InfluxDB®寫入到h2o_feet_copy_2中的資料點個數（7604）。返回結果中的時間戳記是沒有意義的，TSDB For InfluxDB®使用epoch 0（即1970-01-01T00:00:00Z）作為空白時間戳記。

    將彙總結果寫入measurement（降採樣）

     SELECT MEAN("water_level") INTO "all_my_averages" FROM "h2o_feet" WHERE "location" = 'coyote_creek' AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m)

name: result
------------
time                   written
1970-01-01T00:00:00Z   3

 SELECT * FROM "all_my_averages"

name: all_my_averages
---------------------
time                   mean
2015-08-18T00:00:00Z   8.0625
2015-08-18T00:12:00Z   7.8245
2015-08-18T00:24:00Z   7.5675

    該查詢使用了一個InfluxQL函數和一個GROUP BY time()子句將資料進行彙總，並且將結果寫入到measurement all_my_averages。

    返回結果顯示TSDB For InfluxDB®寫入到all_my_averages中的資料點個數(3)。返回結果中的時間戳記是沒有意義的，TSDB For InfluxDB®使用epoch 0（即1970-01-01T00:00:00Z）作為空白時間戳記。

    該查詢是降採樣（downsampling）的一個樣本：擷取更高精度的資料並將這些資料彙總到較低精度，然後將較低精度的資料存放區到資料庫。降採樣是INTO子句的一個常見用例。

    資料寫入

    將多個measurement的彙總結果寫入一個不同的資料庫（使用反向引用進行降採樣）。

     SELECT MEAN(*) INTO "where_else"."autogen".:MEASUREMENT FROM /.*/ WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:06:00Z' GROUP BY time(12m)

name: result
time                   written
----                   -------
1970-01-01T00:00:00Z   5

 SELECT * FROM "where_else"."autogen"./.*/

name: average_temperature
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z   78.5

name: h2o_feet
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z                                         5.07625

name: h2o_pH
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z                               6.75

name: h2o_quality
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z                  51.75

name: h2o_temperature
time                   mean_degrees   mean_index   mean_pH   mean_water_level
----                   ------------   ----------   -------   ----------------
2015-08-18T00:00:00Z   63.75

    該查詢使用了一個InfluxQL函數和一個GROUP BY time()子句將資料進行彙總，它將與FROM子句中Regex匹配的所有measurement中的資料進行彙總，並將結果寫入到資料庫where_else和查詢策略autogen中有相同名字的measurement。請注意，在執行INTO查詢前，資料庫where_else及其保留原則autogen都必須已經存在。

    返回結果顯示TSDB For InfluxDB®寫入到資料庫where_else和查詢策略autogen中的資料點個數（5）。返回結果中的時間戳記是沒有意義的，TSDB For InfluxDB®使用epoch 0（即1970-01-01T00:00:00Z）作為空白時間戳記。

    該查詢是使用反向引用進行降採樣（downsampling with backreferencing）的一個樣本：從多個measurement中擷取更高精度的資料並將這些資料彙總到較低精度，然後將較低精度的資料存放區到資料庫。使用反向引用進行降採樣是INTO子句的一個常見用例。

    INTO子句的常見問題

    資料丟失

    如果一個INTO查詢在SELECT子句中包含tag key，那麼查詢將當前measurement中的tag轉換為目標measurement的field，這可能會導致TSDB For InfluxDB®覆蓋以前由tag value區分的資料點。請注意，此行為不適用於使用TOP()或BOTTOM()函數的查詢。

    為了將當前measurement中的tag保留為目標measurement中的tag，可以在INTO查詢中加上GROUP BY子句：GROUP BY相關的tag key或者GROUP BY *。

    使用INTO子句自動查詢

    本文檔中的INTO子句章節展示了如何使用INTO子句手動實現查詢。通過連續查詢（CQ），可以使INTO子句自動查詢即時資料。連續查詢其中一個用途就是使降採樣的過程自動化。

    InfluxDB® is a trademark registered by InfluxData, which is not affiliated with, and does not endorse, TSDB for InfluxDB®.