使用 InfluxDB 大学技巧创建自定义函数

作者：Susannah Brodnitz / 产品，开发者
2022年9月28日

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Flux 是 InfluxDB 的函数式数据处理脚本语言。它用于查询、处理、分析和操作数据。它非常强大，专为时序数据处理而构建和优化。Flux 可以做很多事情，但要找到起点可能有点困难。今年八月，InfluxDB 大学 开设了一门由专家授课的免费 中级 Flux 课程，可以帮助您的 Flux 技能更上一层楼。该课程包括窗口函数、移动平均、自定义函数、数据流连接以及创建任务和警报的教程和动手练习。在这篇文章中，我们将探讨 自定义函数。

关于 Flux 的背景

Flux 查询执行四个基本操作。它们检索数据，根据时间或列值进行过滤，处理和塑造数据，并返回结果。您还可以使用 Flux 创建 任务，这些脚本被安排在指定的时间间隔内运行，对自动化降采样和分析非常有帮助。在设计 Flux 时考虑了几个重要因素。它的目的是易于学习和阅读。查询是代码，您可以对其运行测试以查找和纠正错误。另一个关键方面是开源贡献的重要性。Flux 还被构建为可组合的，以便开发者可以在 Flux 上构建自己的函数和库，以适应其应用程序。Flux 中包含了许多内置函数，从简单的均值计算到复杂的地理空间计算。但是，开发者和公司有独特的需求，Flux 允许自定义函数的灵活性是其强大之处之一。

自定义函数示例

当您需要在代码中重复执行某些操作（这些操作通常在 Flux 的内置函数中找不到）时，自定义函数非常有用。这可能是一个非常复杂的计算，也可能是一个非常简单的计算，例如将摄氏度转换为华氏度。创建自定义函数可以节省时间，因为您不必重复输入计算，使代码更易于阅读，并使调试更加简单。在这里，我们将通过一个基本的平方计算来介绍自定义函数的语法。

基本自定义函数的语法为


[function name] = ([variable]) => [implementation]

例如


squared = (x) => x*x

定义自定义函数后，您可以在 Flux 脚本中使用它，例如


from(bucket: “foo”)
	|> range(start: -1hr)
	|> filter(fn: (r) => r._measurement == “samples”)
	|> map(fn: (r) => ({ _value: squared(x: r._value)}))
	|> filter(fn: (r) => r._value > 23.2)

在上面的例子中，自定义函数被用于map() 函数中，以平方所有 _value 输入行。

您还可以在 Flux 中编写自定义的可管道化函数。这些函数可以直接与其他操作符连接在一起，而无需像上面 map() 函数中的 squared() 函数那样嵌套在其他函数中。在函数体中，您使用标准的 Flux 语法。

自定义可管道化函数的语法是


[function name] = ([table]="-,[variable]) => [table] |" [implementation]

要编写一个自定义函数，以平方表中每个值，而不是逐个变量，您可以编写


allSquared = (tables="-) => tables |" map(fn: (r) =>  squared(r._value))

您可以在脚本中使用此函数，例如


from(bucket: “foo”)
	|> range(start: -1hr)
	|> filter(fn: (r) => r._measurement == “samples”)
	|> allSquared()
	|> filter(fn: (r) => r._value > 23.2)

在此示例中，函数体中使用的变量留空，它作用于所有变量。可管道化函数使代码更清晰、易于阅读，并且随着时间的推移更容易维护。

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