TL;DR InfluxDB 技术提示 – 如何解读带注释的 CSV

作者：Anais Dotis-Georgiou / 用例, 开发者, 产品
2020 年 7 月 15 日

在这篇文章中，我们将分享如何解释 带注释的 CSV，这是 Flux 查询结果格式，适用于 InfluxDB。

问： 什么是带注释的 CSV？

答： 带注释的 CSV 是 InfluxDB 2.0 的 Flux 查询的输出格式。例如，假设我们正在写入关于两个收容所“A”和“B”中“玳瑁猫”和“虎斑猫”的数量的数据，包括“幼年”猫和“成年”猫。数据布局如下：

如果我们使用以下查询查询数据

from(bucket: "cats-and-dogs")
  |> range(start: 2020-05-15T00:00:00Z, stop: 2020-05-16T00:00:00Z)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "cats")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "adult")
  |> filter(fn: (r) => r["shelter"] == "A")
  |> filter(fn: (r) => r["type"] == "calico")
  |> limit(n:2)

这是我们的带注释 CSV 结果的样子

#group,false,false,true,true,false,false,true,true,true,true
#datatype,string,long,dateTime:RFC3339,dateTime:RFC3339,dateTime:RFC3339,double,string,string,string,string
#default,_result,,,,,,,,,
,result,table,_start,_stop,_time,_value,_field,_measurement,shelter,type
,,0,2020-05-15T00:00:00Z,2020-05-16T00:00:00Z,2020-05-15T18:50:33.262484Z,8,adult,cats,A,calico
,,0,2020-05-15T00:00:00Z,2020-05-16T00:00:00Z,2020-05-15T18:51:48.852085Z,7,adult,cats,A,calico

理解注释

问： 什么是带注释 CSV 的“井号标题”？

答： 首先，看起来像 CSV 标题的内容被称为注释。三个注释按顺序为：

1. #group：一个布尔值，指示列是否为 组键 的一部分。组键是表中每行都具有相同值的一系列列。让我们看看 true 和 false 列之间的区别，或者分别是组键的一部分和不是组键一部分的列。
   • true 列： 在上面的示例查询中，我们按单个字段类型 adult、单个 "shelter" 标签“A”和单个 "type" 标签 "calico" 进行了过滤。这些值在各行之间是恒定的，因此这些列设置为 true。此外，跨标签和字段过滤单个值意味着我们的所有表都将属于同一表。因此，对于此查询，table 列也为 true。_start 和 _stop 列由我们的范围定义，在各行之间是恒定的，因此这些值也为 true。
   • false 列：_time 和 _value 列在各行之间具有不同的值，这就是为什么它们接收到 #group 注释值为 false 的原因。
2. #datatype：描述数据类型或列代表的行协议元素。
3. #default：用于空值的行的默认值。例如，如果我们已将查询分配给变量 ourQuery，则此注释将如下所示：#default,ourQuery,,,,,,,,,

由于 #group 注释特别棘手，让我们用另一个例子进一步研究它。假设我们过滤两个 "shelters"。我们执行以下查询

from(bucket: "cats-and-dogs")
  |> range(start: 2020-05-15T00:00:00Z, stop: 2020-05-16T00:00:00Z)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "cats")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "adult")
  |> filter(fn: (r) => r["shelter"] == "A" or r["shelter"] == "B")
  |> filter(fn: (r) => r["type"] == "calico")
  |> limit(n:2)

我们的带注释 CSV 如下所示

#group,false,false,true,true,false,false,true,true,false,true
#datatype,string,long,dateTime:RFC3339,dateTime:RFC3339,dateTime:RFC3339,double,string,string,string,string
#default,_result,,,,,,,,,
,result,table,_start,_stop,_time,_value,_field,_measurement,shelter,type
,,0,2020-05-15T00:00:00Z,2020-05-16T00:00:00Z,2020-05-15T18:50:33.262484Z,9,adult,cats,B,calico
,,0,2020-05-15T00:00:00Z,2020-05-16T00:00:00Z,2020-05-15T18:51:48.852085Z,7,adult,cats,B,calico
,,1,2020-05-15T00:00:00Z,2020-05-16T00:00:00Z,2020-05-15T18:50:33.262484Z,8,adult,cats,A,calico
,,1,2020-05-15T00:00:00Z,2020-05-16T00:00:00Z,2020-05-15T18:51:48.852085Z,7,adult,cats,A,calico

现在，shelter 列的 #group 注释为 false。我们现在也将有两个组键。这意味着我们的数据有两个表，因此“table”列的 #group 注释也为 false。

问： 我可以用带注释的 CSV 做什么？

答： 您可以做几件事：

1. 您可以使用 InfluxDB 2.0 UI 将数据导出为 CSV。
2. 您可以使用 from.csv() 函数创建临时数据，或者如果您在 from.csv() 之后使用 to()，则可以将该数据写入 InfluxDB。

问： 我是 InfluxDB 新手，带注释的 CSV 让我困惑，如何使用常规 CSV 和 InfluxDB 2.0？

答： 有几种方法可以将常规 CSV 写入 InfluxDB。一些方法包括：

• 使用 CLI 从文件写入 CSV
• 使用 Telegraf 文件输入插件

提示：我鼓励您尝试不同的查询，并在 InfluxDB 2.0 UI 的原始数据查看器中查看带注释的 CSV 结果，因为带注释的 CSV 分为列，这使其更易于阅读。