运算符、函数和表达式

运算符

算数运算符

OperatorMeaning
+positive (unary operator)
-negative (unary operator)
*multiplication
/division
%modulo
+addition
-subtraction

更多见文档Arithmetic Operators and Functions

比较运算符

OperatorMeaning
>greater than
>=greater than or equal to
<less than
<=less than or equal to
==equal to
!= / <>not equal to
BETWEEN … AND …within the specified range
NOT BETWEEN … AND …not within the specified range
LIKEmatch simple pattern
NOT LIKEcannot match simple pattern
REGEXPmatch regular expression
NOT REGEXPcannot match regular expression
IS NULLis null
IS NOT NULLis not null
IN / CONTAINSis a value in the specified list
NOT IN / NOT CONTAINSis not a value in the specified list

更多见文档Comparison Operators and Functions

逻辑运算符

OperatorMeaning
NOT / !logical negation (unary operator)
AND / & / &&logical AND
OR/ | / ||logical OR

更多见文档Logical Operators

运算符优先级

运算符的优先级从高到低排列如下,同一行的运算符优先级相同。

  1. !, - (unary operator), + (unary operator)
  2. *, /, DIV, %, MOD
  3. -, +
  4. =, ==, <=>, >=, >, <=, <, <>, !=
  5. LIKE, REGEXP, NOT LIKE, NOT REGEXP
  6. BETWEEN ... AND ..., NOT BETWEEN ... AND ...
  7. IS NULL, IS NOT NULL
  8. IN, CONTAINS, NOT IN, NOT CONTAINS
  9. AND, &, &&
  10. OR, |, ||

内置函数

列表中的函数无须注册即可在 IoTDB 中使用,数据函数质量库中的函数需要参考注册步骤进行注册后才能使用。

聚合函数

函数名功能描述允许的输入类型输出类型
SUM求和。INT32 INT64 FLOAT DOUBLEDOUBLE
COUNT计算数据点数。所有类型INT
AVG求平均值。INT32 INT64 FLOAT DOUBLEDOUBLE
EXTREME求具有最大绝对值的值。如果正值和负值的最大绝对值相等,则返回正值。INT32 INT64 FLOAT DOUBLE与输入类型一致
MAX_VALUE求最大值。INT32 INT64 FLOAT DOUBLE与输入类型一致
MIN_VALUE求最小值。INT32 INT64 FLOAT DOUBLE与输入类型一致
FIRST_VALUE求时间戳最小的值。所有类型与输入类型一致
LAST_VALUE求时间戳最大的值。所有类型与输入类型一致
MAX_TIME求最大时间戳。所有类型Timestamp
MIN_TIME求最小时间戳。所有类型Timestamp

详细说明及示例见文档 聚合函数

数学函数

函数名输入序列类型输出序列类型必要属性参数Java 标准库中的对应实现
SININT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#sin(double)
COSINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#cos(double)
TANINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#tan(double)
ASININT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#asin(double)
ACOSINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#acos(double)
ATANINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#atan(double)
SINHINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#sinh(double)
COSHINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#cosh(double)
TANHINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#tanh(double)
DEGREESINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#toDegrees(double)
RADIANSINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#toRadians(double)
ABSINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE与输入序列的实际类型一致Math#abs(int) / Math#abs(long) /Math#abs(float) /Math#abs(double)
SIGNINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#signum(double)
CEILINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#ceil(double)
FLOORINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#floor(double)
ROUNDINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEplaces:四舍五入有效位数,正数为小数点后面的有效位数,负数为整数位的有效位数Math#rint(Math#pow(10,places))/Math#pow(10,places)
EXPINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#exp(double)
LNINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#log(double)
LOG10INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#log10(double)
SQRTINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLEMath#sqrt(double)

详细说明及示例见文档 算数运算符和函数

比较函数

函数名可接收的输入序列类型必要的属性参数输出序列类型功能类型
ON_OFFINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEthreshold:DOUBLEBOOLEAN返回ts_value >= threshold的bool值
IN_RANGEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLElower:DOUBLE
upper:DOUBLE
BOOLEAN返回ts_value >= lower && ts_value <= upper的bool值

详细说明及示例见文档 比较运算符和函数

字符串函数

函数名输入序列类型必要的属性参数输出序列类型功能描述
STRING_CONTAINSTEXTs: 待搜寻的字符串BOOLEAN判断字符串中是否存在s
STRING_MATCHESTEXTregex: Java 标准库风格的正则表达式BOOLEAN判断字符串是否能够被正则表达式regex匹配
LENGTHTEXTINT32返回字符串的长度
LOCATETEXTtarget: 需要被定位的子串
reverse: 指定是否需要倒序定位,默认值为false, 即从左至右定位
INT32获取target子串第一次出现在输入序列的位置,如果输入序列中不包含target则返回 -1
STARTSWITHTEXTtarget: 需要匹配的前缀BOOLEAN判断字符串是否有指定前缀
ENDSWITHTEXTtarget: 需要匹配的后缀BOOLEAN判断字符串是否有指定后缀
CONCATTEXTtargets: 一系列 K-V, key需要以target为前缀且不重复, value是待拼接的字符串。
series_behind: 指定拼接时时间序列是否在后面,默认为false
TEXT拼接字符串和target字串
SUBSTRINGTEXTfrom: 指定子串开始下标
for: 指定的字符个数之后停止
TEXT提取字符串的子字符串,从指定的第一个字符开始,并在指定的字符数之后停止。下标从1开始。from 和 for的范围是 INT32 类型取值范围。
REPLACETEXT第一个参数: 需要替换的目标子串
第二个参数:要替换成的子串
TEXT将输入序列中的子串替换成目标子串
UPPERTEXTTEXT将字符串转化为大写
LOWERTEXTTEXT将字符串转化为小写
TRIMTEXTTEXT移除字符串前后的空格
STRCMPTEXTTEXT用于比较两个输入序列,如果值相同返回 0 , 序列1的值小于序列2的值返回一个负数,序列1的值大于序列2的值返回一个正数

详细说明及示例见文档 字符串处理函数

数据类型转换函数

函数名必要的属性参数输出序列类型功能类型
CASTtype:输出的数据点的类型,只能是 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / BOOLEAN / TEXT由输入属性参数type决定将数据转换为type参数指定的类型。

详细说明及示例见文档 数据类型转换

常序列生成函数

函数名必要的属性参数输出序列类型功能描述
CONSTvalue: 输出的数据点的值
type: 输出的数据点的类型,只能是 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / BOOLEAN / TEXT
由输入属性参数 type 决定根据输入属性 valuetype 输出用户指定的常序列。
PIDOUBLE常序列的值:πdouble 值,圆的周长与其直径的比值,即圆周率,等于 Java标准库 中的Math.PI
EDOUBLE常序列的值:edouble 值,自然对数的底,它等于 Java 标准库 中的 Math.E

详细说明及示例见文档 常序列生成函数

选择函数

函数名输入序列类型必要的属性参数输出序列类型功能描述
TOP_KINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / TEXTk: 最多选择的数据点数,必须大于 0 小于等于 1000与输入序列的实际类型一致返回某时间序列中值最大的k个数据点。若多于k个数据点的值并列最大,则返回时间戳最小的数据点。
BOTTOM_KINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / TEXTk: 最多选择的数据点数,必须大于 0 小于等于 1000与输入序列的实际类型一致返回某时间序列中值最小的k个数据点。若多于k个数据点的值并列最小,则返回时间戳最小的数据点。

详细说明及示例见文档 选择函数

区间查询函数

函数名输入序列类型属性参数输出序列类型功能描述
ZERO_DURATIONINT32/ INT64/ FLOAT/ DOUBLE/ BOOLEANmin:可选,默认值0
max:可选,默认值Long.MAX_VALUE
Long返回时间序列连续为0(false)的开始时间与持续时间,持续时间t(单位ms)满足t >= min && t <= max
NON_ZERO_DURATIONINT32/ INT64/ FLOAT/ DOUBLE/ BOOLEANmin:可选,默认值0
max:可选,默认值Long.MAX_VALUE
Long返回时间序列连续不为0(false)的开始时间与持续时间,持续时间t(单位ms)满足t >= min && t <= max
ZERO_COUNTINT32/ INT64/ FLOAT/ DOUBLE/ BOOLEANmin:可选,默认值1
max:可选,默认值Long.MAX_VALUE
Long返回时间序列连续为0(false)的开始时间与其后数据点的个数,数据点个数n满足n >= min && n <= max
NON_ZERO_COUNTINT32/ INT64/ FLOAT/ DOUBLE/ BOOLEANmin:可选,默认值1
max:可选,默认值Long.MAX_VALUE
Long返回时间序列连续不为0(false)的开始时间与其后数据点的个数,数据点个数n满足n >= min && n <= max

详细说明及示例见文档 区间查询函数

趋势计算函数

函数名输入序列类型输出序列类型功能描述
TIME_DIFFERENCEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / BOOLEAN / TEXTINT64统计序列中某数据点的时间戳与前一数据点时间戳的差。范围内第一个数据点没有对应的结果输出。
DIFFERENCEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE与输入序列的实际类型一致统计序列中某数据点的值与前一数据点的值的差。范围内第一个数据点没有对应的结果输出。
NON_NEGATIVE_DIFFERENCEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE与输入序列的实际类型一致统计序列中某数据点的值与前一数据点的值的差的绝对值。范围内第一个数据点没有对应的结果输出。
DERIVATIVEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLE统计序列中某数据点相对于前一数据点的变化率,数量上等同于 DIFFERENCE / TIME_DIFFERENCE。范围内第一个数据点没有对应的结果输出。
NON_NEGATIVE_DERIVATIVEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEDOUBLE统计序列中某数据点相对于前一数据点的变化率的绝对值,数量上等同于 NON_NEGATIVE_DIFFERENCE / TIME_DIFFERENCE。范围内第一个数据点没有对应的结果输出。
函数名输入序列类型参数输出序列类型功能描述
DIFFINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEignoreNull:可选,默认为true;为true时,前一个数据点值为null时,忽略该数据点继续向前找到第一个出现的不为null的值;为false时,如果前一个数据点为null,则不忽略,使用null进行相减,结果也为nullDOUBLE统计序列中某数据点的值与前一数据点的值的差。第一个数据点没有对应的结果输出,输出值为null

详细说明及示例见文档 趋势计算函数

采样函数

函数名可接收的输入序列类型必要的属性参数输出序列类型功能类型
EQUAL_SIZE_BUCKET_RANDOM_SAMPLEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE降采样比例 proportion,取值范围为(0, 1],默认为0.1INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE返回符合采样比例的等分桶随机采样
EQUAL_SIZE_BUCKET_AGG_SAMPLEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEproportion取值范围为(0, 1],默认为0.1
type:取值类型有avg, max, min, sum, extreme, variance, 默认为avg
INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE返回符合采样比例的等分桶聚合采样
EQUAL_SIZE_BUCKET_M4_SAMPLEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEproportion取值范围为(0, 1],默认为0.1INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE返回符合采样比例的等分桶M4采样
EQUAL_SIZE_BUCKET_OUTLIER_SAMPLEINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLEproportion取值范围为(0, 1],默认为0.1
type取值为avgstendiscosprenextdis,默认为avg
number取值应大于0,默认3
INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE返回符合采样比例和桶内采样个数的等分桶离群值采样
M4INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE包含固定点数的窗口和滑动时间窗口使用不同的属性参数。包含固定点数的窗口使用属性windowSizeslidingStep。滑动时间窗口使用属性timeIntervalslidingStepdisplayWindowBegindisplayWindowEnd。更多细节见下文。INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE返回每个窗口内的第一个点(first)、最后一个点(last)、最小值点(bottom)、最大值点(top)。在一个窗口内的聚合点输出之前,M4会将它们按照时间戳递增排序并且去重。

时间序列处理函数

函数名输入序列类型参数输出序列类型功能描述
CHANGE_POINTSINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE/与输入序列的实际类型一致去除输入序列中的连续相同值

详细说明及示例见文档 时间序列处理

数据质量函数库

关于

对基于时序数据的应用而言,数据质量至关重要。基于用户自定义函数能力,IoTDB 提供了一系列关于数据质量的函数,包括数据画像、数据质量评估与修复等,能够满足工业领域对数据质量的需求。

快速上手

该函数库中的函数不是内置函数,使用前要先加载到系统中。 操作流程如下:

  1. 下载包含全部依赖的 jar 包和注册脚本 【点击下载】运算符和表达式 - 图1open in new window
  2. 将 jar 包复制到 IoTDB 程序目录的 ext\udf 目录下 (若您使用的是集群,请将jar包复制到所有DataNode的该目录下);
  3. 启动 IoTDB;
  4. 将注册脚本复制到 IoTDB 的程序目录下(与sbin目录同级的根目录下),修改脚本中的参数(如果需要)并运行注册脚本以注册 UDF。

已经实现的函数

  1. Data-Quality 数据质量
  2. Data-Profiling 数据画像
  3. Anomaly-Detection 异常检测
  4. Frequency-Domain 频域分析
  5. Data-Matching 数据匹配
  6. Data-Repairing 数据修复
  7. Series-Discovery 序列发现
  8. Machine-Learning 机器学习

Lambda 表达式

函数名可接收的输入序列类型必要的属性参数输出序列类型功能类型
JEXLINT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / TEXT / BOOLEANexpr是一个支持标准的一元或多元参数的lambda表达式,符合x -> {…}(x, y, z) -> {…}的格式,例如x -> {x 2}, (x, y, z) -> {x + y z}INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE / TEXT / BOOLEAN返回将输入的时间序列通过lambda表达式变换的序列

详细说明及示例见文档 Lambda 表达式

条件表达式

表达式名称含义
CASE类似if else

详细说明及示例见文档 条件表达式

SELECT 表达式

SELECT 子句指定查询的输出,由若干个 selectExpr 组成。 每个 selectExpr 定义了查询结果中的一列或多列。

selectExpr 是一个由时间序列路径后缀、常量、函数和运算符组成的表达式。即 selectExpr 中可以包含:

  • 时间序列路径后缀(支持使用通配符)
  • 运算符
    • 算数运算符
    • 比较运算符
    • 逻辑运算符
  • 函数
    • 聚合函数
    • 时间序列生成函数(包括内置函数和用户自定义函数)
  • 常量

使用别名

由于 IoTDB 独特的数据模型,在每个传感器前都附带有设备等诸多额外信息。有时,我们只针对某个具体设备查询,而这些前缀信息频繁显示造成了冗余,影响了结果集的显示与分析。

IoTDB 支持使用AS为查询结果集中的列指定别名。

示例:

  1. select s1 as temperature, s2 as speed from root.ln.wf01.wt01;

结果集将显示为:

Timetemperaturespeed

运算符

IoTDB 中支持的运算符列表见文档 运算符和函数

函数

聚合函数

聚合函数是多对一函数。它们对一组值进行聚合计算,得到单个聚合结果。

包含聚合函数的查询称为聚合查询,否则称为时间序列查询。

注意:聚合查询和时间序列查询不能混合使用。 下列语句是不支持的:

  1. select s1, count(s1) from root.sg.d1;
  2. select sin(s1), count(s1) from root.sg.d1;
  3. select s1, count(s1) from root.sg.d1 group by ([10,100),10ms);

IoTDB 支持的聚合函数见文档 聚合函数

时间序列生成函数

时间序列生成函数接受若干原始时间序列作为输入,产生一列时间序列输出。与聚合函数不同的是,时间序列生成函数的结果集带有时间戳列。

所有的时间序列生成函数都可以接受 * 作为输入,都可以与原始时间序列查询混合进行。

内置时间序列生成函数

IoTDB 中支持的内置函数列表见文档 运算符和函数

自定义时间序列生成函数

IoTDB 支持通过用户自定义函数(点击查看: 用户自定义函数 )能力进行函数功能扩展。

嵌套表达式举例

IoTDB 支持嵌套表达式,由于聚合查询和时间序列查询不能在一条查询语句中同时出现,我们将支持的嵌套表达式分为时间序列查询嵌套表达式和聚合查询嵌套表达式两类。

时间序列查询嵌套表达式

IoTDB 支持在 SELECT 子句中计算由时间序列、常量、时间序列生成函数(包括用户自定义函数)和运算符组成的任意嵌套表达式。

说明:

  • 当某个时间戳下左操作数和右操作数都不为空(null)时,表达式才会有结果,否则表达式值为null,且默认不出现在结果集中。
  • 如果表达式中某个操作数对应多条时间序列(如通配符 *),那么每条时间序列对应的结果都会出现在结果集中(按照笛卡尔积形式)。

示例 1:

  1. select a,
  2. b,
  3. ((a + 1) * 2 - 1) % 2 + 1.5,
  4. sin(a + sin(a + sin(b))),
  5. -(a + b) * (sin(a + b) * sin(a + b) + cos(a + b) * cos(a + b)) + 1
  6. from root.sg1;

运行结果:

  1. +-----------------------------+----------+----------+----------------------------------------+---------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
  2. | Time|root.sg1.a|root.sg1.b|((((root.sg1.a + 1) * 2) - 1) % 2) + 1.5|sin(root.sg1.a + sin(root.sg1.a + sin(root.sg1.b)))|(-root.sg1.a + root.sg1.b * ((sin(root.sg1.a + root.sg1.b) * sin(root.sg1.a + root.sg1.b)) + (cos(root.sg1.a + root.sg1.b) * cos(root.sg1.a + root.sg1.b)))) + 1|
  3. +-----------------------------+----------+----------+----------------------------------------+---------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
  4. |1970-01-01T08:00:00.010+08:00| 1| 1| 2.5| 0.9238430524420609| -1.0|
  5. |1970-01-01T08:00:00.020+08:00| 2| 2| 2.5| 0.7903505371876317| -3.0|
  6. |1970-01-01T08:00:00.030+08:00| 3| 3| 2.5| 0.14065207680386618| -5.0|
  7. |1970-01-01T08:00:00.040+08:00| 4| null| 2.5| null| null|
  8. |1970-01-01T08:00:00.050+08:00| null| 5| null| null| null|
  9. |1970-01-01T08:00:00.060+08:00| 6| 6| 2.5| -0.7288037411970916| -11.0|
  10. +-----------------------------+----------+----------+----------------------------------------+---------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
  11. Total line number = 6
  12. It costs 0.048s

示例 2:

  1. select (a + b) * 2 + sin(a) from root.sg

运行结果:

  1. +-----------------------------+----------------------------------------------+
  2. | Time|((root.sg.a + root.sg.b) * 2) + sin(root.sg.a)|
  3. +-----------------------------+----------------------------------------------+
  4. |1970-01-01T08:00:00.010+08:00| 59.45597888911063|
  5. |1970-01-01T08:00:00.020+08:00| 100.91294525072763|
  6. |1970-01-01T08:00:00.030+08:00| 139.01196837590714|
  7. |1970-01-01T08:00:00.040+08:00| 180.74511316047935|
  8. |1970-01-01T08:00:00.050+08:00| 219.73762514629607|
  9. |1970-01-01T08:00:00.060+08:00| 259.6951893788978|
  10. |1970-01-01T08:00:00.070+08:00| 300.7738906815579|
  11. |1970-01-01T08:00:00.090+08:00| 39.45597888911063|
  12. |1970-01-01T08:00:00.100+08:00| 39.45597888911063|
  13. +-----------------------------+----------------------------------------------+
  14. Total line number = 9
  15. It costs 0.011s

示例 3:

  1. select (a + *) / 2 from root.sg1

运行结果:

  1. +-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
  2. | Time|(root.sg1.a + root.sg1.a) / 2|(root.sg1.a + root.sg1.b) / 2|
  3. +-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
  4. |1970-01-01T08:00:00.010+08:00| 1.0| 1.0|
  5. |1970-01-01T08:00:00.020+08:00| 2.0| 2.0|
  6. |1970-01-01T08:00:00.030+08:00| 3.0| 3.0|
  7. |1970-01-01T08:00:00.040+08:00| 4.0| null|
  8. |1970-01-01T08:00:00.060+08:00| 6.0| 6.0|
  9. +-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
  10. Total line number = 5
  11. It costs 0.011s

示例 4:

  1. select (a + b) * 3 from root.sg, root.ln

运行结果:

  1. +-----------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
  2. | Time|(root.sg.a + root.sg.b) * 3|(root.sg.a + root.ln.b) * 3|(root.ln.a + root.sg.b) * 3|(root.ln.a + root.ln.b) * 3|
  3. +-----------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
  4. |1970-01-01T08:00:00.010+08:00| 90.0| 270.0| 360.0| 540.0|
  5. |1970-01-01T08:00:00.020+08:00| 150.0| 330.0| 690.0| 870.0|
  6. |1970-01-01T08:00:00.030+08:00| 210.0| 450.0| 570.0| 810.0|
  7. |1970-01-01T08:00:00.040+08:00| 270.0| 240.0| 690.0| 660.0|
  8. |1970-01-01T08:00:00.050+08:00| 330.0| null| null| null|
  9. |1970-01-01T08:00:00.060+08:00| 390.0| null| null| null|
  10. |1970-01-01T08:00:00.070+08:00| 450.0| null| null| null|
  11. |1970-01-01T08:00:00.090+08:00| 60.0| null| null| null|
  12. |1970-01-01T08:00:00.100+08:00| 60.0| null| null| null|
  13. +-----------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
  14. Total line number = 9
  15. It costs 0.014s
聚合查询嵌套表达式

IoTDB 支持在 SELECT 子句中计算由聚合函数、常量、时间序列生成函数和表达式组成的任意嵌套表达式。

说明:

  • 当某个时间戳下左操作数和右操作数都不为空(null)时,表达式才会有结果,否则表达式值为null,且默认不出现在结果集中。但在使用GROUP BY子句的聚合查询嵌套表达式中,我们希望保留每个时间窗口的值,所以表达式值为null的窗口也包含在结果集中。
  • 如果表达式中某个操作数对应多条时间序列(如通配符*),那么每条时间序列对应的结果都会出现在结果集中(按照笛卡尔积形式)。

示例 1:

  1. select avg(temperature),
  2. sin(avg(temperature)),
  3. avg(temperature) + 1,
  4. -sum(hardware),
  5. avg(temperature) + sum(hardware)
  6. from root.ln.wf01.wt01;

运行结果:

  1. +----------------------------------+---------------------------------------+--------------------------------------+--------------------------------+--------------------------------------------------------------------+
  2. |avg(root.ln.wf01.wt01.temperature)|sin(avg(root.ln.wf01.wt01.temperature))|avg(root.ln.wf01.wt01.temperature) + 1|-sum(root.ln.wf01.wt01.hardware)|avg(root.ln.wf01.wt01.temperature) + sum(root.ln.wf01.wt01.hardware)|
  3. +----------------------------------+---------------------------------------+--------------------------------------+--------------------------------+--------------------------------------------------------------------+
  4. | 15.927999999999999| -0.21826546964855045| 16.927999999999997| -7426.0| 7441.928|
  5. +----------------------------------+---------------------------------------+--------------------------------------+--------------------------------+--------------------------------------------------------------------+
  6. Total line number = 1
  7. It costs 0.009s

示例 2:

  1. select avg(*),
  2. (avg(*) + 1) * 3 / 2 -1
  3. from root.sg1

运行结果:

  1. +---------------+---------------+-------------------------------------+-------------------------------------+
  2. |avg(root.sg1.a)|avg(root.sg1.b)|(avg(root.sg1.a) + 1) * 3 / 2 - 1 |(avg(root.sg1.b) + 1) * 3 / 2 - 1 |
  3. +---------------+---------------+-------------------------------------+-------------------------------------+
  4. | 3.2| 3.4| 5.300000000000001| 5.6000000000000005|
  5. +---------------+---------------+-------------------------------------+-------------------------------------+
  6. Total line number = 1
  7. It costs 0.007s

示例 3:

  1. select avg(temperature),
  2. sin(avg(temperature)),
  3. avg(temperature) + 1,
  4. -sum(hardware),
  5. avg(temperature) + sum(hardware) as custom_sum
  6. from root.ln.wf01.wt01
  7. GROUP BY([10, 90), 10ms);

运行结果:

  1. +-----------------------------+----------------------------------+---------------------------------------+--------------------------------------+--------------------------------+----------+
  2. | Time|avg(root.ln.wf01.wt01.temperature)|sin(avg(root.ln.wf01.wt01.temperature))|avg(root.ln.wf01.wt01.temperature) + 1|-sum(root.ln.wf01.wt01.hardware)|custom_sum|
  3. +-----------------------------+----------------------------------+---------------------------------------+--------------------------------------+--------------------------------+----------+
  4. |1970-01-01T08:00:00.010+08:00| 13.987499999999999| 0.9888207947857667| 14.987499999999999| -3211.0| 3224.9875|
  5. |1970-01-01T08:00:00.020+08:00| 29.6| -0.9701057337071853| 30.6| -3720.0| 3749.6|
  6. |1970-01-01T08:00:00.030+08:00| null| null| null| null| null|
  7. |1970-01-01T08:00:00.040+08:00| null| null| null| null| null|
  8. |1970-01-01T08:00:00.050+08:00| null| null| null| null| null|
  9. |1970-01-01T08:00:00.060+08:00| null| null| null| null| null|
  10. |1970-01-01T08:00:00.070+08:00| null| null| null| null| null|
  11. |1970-01-01T08:00:00.080+08:00| null| null| null| null| null|
  12. +-----------------------------+----------------------------------+---------------------------------------+--------------------------------------+--------------------------------+----------+
  13. Total line number = 8
  14. It costs 0.012s