按时间连接
使用 join.time() 基于 _time 列中的时间值连接两个数据流。此类型的连接操作在连接两个 时间序列数据 时是常见的。
join.time() 可以使用任何可用的连接方法。您使用哪种方法取决于您期望的行为：
内连接 (默认): 删除两个输入流中没有在另一个流中匹配的行。
left: 对于left数据流中的每一行，输出与right数据流中匹配的数据。如果在right数据流中没有匹配的数据，则right数据流中非分组键的列的值为null。
右边: 为每个在右边数据流中的行输出一行，与左边数据流中的匹配数据。如果在左边数据流中没有匹配的数据，来自左边数据流的非分组键列的值为null。
full: 输出左侧和右侧输入流中的所有行，并根据它们的
_time值连接匹配的行。
使用 join.time 来连接您的数据
导入
join包。定义要连接的 左 和 右 数据流：
- 每个流还必须有一个
_time列。 - 每个数据流必须有一个或多个具有共同值的列。 列标签不需要匹配，但列值必须匹配。
- 每个流应该具有相同的 group keys。
有关更多信息，请参见 join data requirements。
- 每个流还必须有一个
使用
join.time()根据时间值将两个流连接在一起。
提供以下参数：left: (必需) 表示连接左侧的数据流。right: (必需) 表示连接的右侧的数据流。as: (必需) 连接输出函数 返回一个包含来自每个输入流的值的记录。 例如：(l, r) => ({r with column1: l.column1, column2: l.column2}).method: 使用的连接方法。默认是inner。
以下示例使用来自machineProduction 示例数据集的过滤选择作为左和右数据流。
示例数据分组
以下示例将左流和右流重新组合，以从组键中移除 _field 列。因为 join.time() 仅比较具有匹配 group key instances 的表，所以要连接具有不同 _field 列值的流，_field 不能成为组键的一部分。
import "influxdata/influxdb/sample"
import "join"
left =
sample.data(set: "machineProduction")
|> filter(fn: (r) => r.stationID == "g1" or r.stationID == "g2" or r.stationID == "g3")
|> filter(fn: (r) => r._field == "pressure")
|> limit(n: 5)
|> group(columns: ["_time", "_value", "_field"], mode: "except")
right =
sample.data(set: "machineProduction")
|> filter(fn: (r) => r.stationID == "g1" or r.stationID == "g2" or r.stationID == "g3")
|> filter(fn: (r) => r._field == "pressure_target")
|> limit(n: 5)
|> group(columns: ["_time", "_value", "_field"], mode: "except")
join.time(method: "left", left: left, right: right, as: (l, r) => ({l with target: r._value}))