InfluxQL 内部实现
了解 InfluxQL 的实现，以理解结果是如何处理的以及如何创建高效的查询：
查询生命周期
InfluxQL 查询字符串被分解为令牌，然后解析成抽象语法树（AST）。这是查询本身的代码表示。
抽象语法树（AST）被传递给
QueryExecutor，它将查询指向适当的处理程序。例如，与元数据相关的查询由 元服务 执行，而SELECT语句则由分片本身执行。查询引擎然后确定与
SELECT语句的时间范围匹配的分片。从这些分片中，为语句中的每个字段创建迭代器。迭代器被传递给发射器，它会处理这些迭代器并合并结果点。发射器的工作是将简单的时间/值点转换为返回给客户端的更复杂的结果对象。
理解迭代器
迭代器提供了一种简单的接口，用于循环遍历一组点。 例如，这是一个用于浮点数的迭代器：
type FloatIterator interface {
Next() *FloatPoint
}
这些迭代器是通过 IteratorCreator 接口创建的：
type IteratorCreator interface {
CreateIterator(opt *IteratorOptions) (Iterator, error)
}
IteratorOptions提供有关字段选择、时间范围和维度的参数，这些参数可以在规划迭代器时由迭代器创建者使用。IteratorCreator接口在许多级别上使用，例如Shards、Shard和Engine。这允许在适用时进行优化，例如返回预计算的COUNT()。
迭代器不仅仅用于从存储中读取原始数据。迭代器可以组合，以便在输入迭代器周围提供额外的功能。例如，DistinctIterator 可以计算输入迭代器每个时间窗口的不同值。或者，FillIterator 可以生成输入迭代器中缺失的额外点。
这个组合也非常适合聚合。
例如，在以下SQL中， MEAN(value) 是一个 MeanIterator，它封装了来自底层分片的迭代器：
SELECT MEAN(value) FROM cpu GROUP BY time(10m)
以下示例将 MEAN(value) 包装在一个额外的迭代器 (DERIVATIVE()) 中，以确定均值的导数：
SELECT DERIVATIVE(MEAN(value), 20m) FROM cpu GROUP BY time(10m)
游标
一个 游标 根据元组 (时间, 值) 通过分片标识单个系列 (测量, 标签集和字段) 的数据。游标遍历存储为日志结构合并树的数据，并处理各级的去重、已删除数据的墓碑，以及合并缓存 (写前日志)。游标按时间以升序或降序对 (time, value) 元组进行排序。
例如，一个评估1,000个系列在3个分片上的一个字段的查询构建了至少3,000个游标（每个分片1,000个）。
辅助字段
因为 InfluxQL 允许用户使用选择函数，比如 FIRST(),
LAST(), MIN() 和 MAX(), 引擎必须提供一种方法来同时返回与选择点相关的数据。
让我们来看看以下查询：
SELECT FIRST(value), host FROM cpu GROUP BY time(1h)
我们选择每小时出现的第一个 value，但我们也希望检索与该点相关的 host。由于 Point 类型仅为效率指定一个单一的类型 Value，我们将 host 推入点的辅助字段。这些辅助字段附加到点上，直到它被传递给发射器，在那里字段被分离到它们自己的迭代器中。
内置迭代器
有许多辅助迭代器可以让我们构建查询：
合并迭代器 - 这个迭代器将一个或多个迭代器合并成一个相同类型的新迭代器。这个迭代器保证在开始下一个窗口之前，窗口内的所有点都会被输出，但不提供窗口内的排序保证。这允许快速访问对聚合查询的访问，而这些查询不需要更强的排序保证。
排序合并迭代器 - 像
MergeIterator一样，这个迭代器将一个或多个迭代器组合成一个新的相同类型的迭代器。然而， هذا 迭代器保证每个点的时间顺序。这使得它比MergeIterator更慢，但这种顺序保证对于返回原始数据点的非聚合查询是必需的。限制迭代器 - 此迭代器限制每个名称或标签组的点数。这是
LIMIT和OFFSET语法的实现。填充迭代器 - 如果输入迭代器中缺少点，则该迭代器会注入额外的点。它可以提供
null点、带有前一个值的点或带有特定值的点。缓冲迭代器 - 该迭代器提供了将一个点“未读”回缓冲区的能力，以便下次可以再次读取。这在窗口处理上被广泛使用，以提供前瞻性。
减少迭代器 - 该迭代器为窗口中的每个点调用一个减少函数。 当窗口完成时，该窗口的所有点将被输出。 这用于简单的聚合函数，例如
COUNT()。减少切片迭代器 - 此迭代器首先收集窗口的所有点，然后一次性将它们传递给一个归约函数。结果从迭代器返回。这用于聚合函数，例如
DERIVATIVE()。变换迭代器 - 该迭代器对输入迭代器中的每个点调用一个变换函数。这用于执行二元表达式。
去重迭代器 - 此迭代器仅输出唯一点。由于它占用大量资源，因此此迭代器仅用于小型查询，例如元查询语句。
调用迭代器
在InfluxQL中，函数调用分为两个层次：
某些调用可以在多个层次上包装以提高效率。例如，可以在分片级别执行一个
COUNT()，然后多个CountIterator可以用另一个CountIterator包装，以计算所有分片的计数。这些迭代器可以使用NewCallIterator()创建。一些迭代器更复杂或需要在更高级别实现。 例如，
DERIVATIVE()函数需要在执行计算之前检索窗口的所有点。 这个迭代器是由引擎本身创建的， 并且从未请求在较低级别创建。