IoTDB 分段查询语句详解：GROUP BY + 时序语义

存储的数据通过分析来发挥价值，当一组被存储的数据通过查询得到分析后的结果时，这些数据才真正在数据库中实现了价值闭环。

在关系型数据库中，GROUP BY 子句是 SQL 语言中用于将结果集按照一个或多个列分组的关键字。它通常与聚合函数一起使用，如 COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX() 等，以便对每个分组的数据进行统计或计算。但由于关系型数据库中的数值没有时间顺序的概念，所以在分组时并不会考虑分组键前后。

如下图所示：基于值列的分组通常以数据是否等值为分组条件，分段方式较为固定。

而时序场景下，比起分组键的列值组合，我们通常更加在意时间维度前后数据的联系。基于时间列分组，可能要求不同大小的滑动窗口等符合时序语义的分段方式。

因此 IoTDB 提供了针对基于时间列的新型分段场景，支持用户使用内置简单 SQL 语句快速便捷的对时序数据进行分段，更好的提取时序数据的相关特征，帮助用户更高效的在时序场景下发掘数据价值。

01 方法一：按时间区间分段

作为最基本的时间分段方式，IoTDB 可以支持基本的时间滑动窗口分段。可以指定聚合的时间间隔和滑动步长来定义窗口。其 SQL 主要包含三个参数：

• [startTime, endTime): 查询的时间范围

• interval: 单个分段窗口的大小

• sliding step: 窗口的滑动步长

GROUP BY ([startTime, endTime), size, step)

下图展示了这三个参数的含义：

02 方法二：按数据差值分段

传统的分段方式可以对相同的值进行分段，在时序语义下，由于数据可以保证按时间顺序到来，我们可以将值的变化规律作为分段的依据。

在 IoTDB 的差值分段中，我们将第一条数据作为一个时间段的基准，每个分段会按照给定表达式与基准数值行进行差值运算，如果差值小于给定的阈值则加入当前时间段；如果超过给定阈值，则分为下一个时间段。

下图解释了该分段方式：

其 SQL 与不同的参数含义如下：

GROUP BY VARIATION(controlExpression[,delta][,ignoreNull=true/false])

• controlExpression：分组所参照的值，可以是数据行中的某一列或是多列的表达式

• delta：分组所使用的阈值，默认为 0

• ignoreNull：用于指定 controlExpression 计算结果为 null 时对数据的处理方式，ignoreNull 为 true 时，则直接跳过对应的点，否则创建新的时间段。

03 方法三：按会话间隔分段

在实际场景，即使是有序的时间列，可能也并不连续。而这些时间列之间的时间间隔便可以作为分段的依据，会话分段可以将时间间隔超过一定阈值的数据切割为不同时间段。如下所示：

GROUP BY SESSION(timeInterval)

04 方法四：按数据点数分段

在一些场景中，我们会在时序语义下基于连续的时间点数做分段，将连续的指定数量数据点分为一组。如下所示：

GROUP BY COUNT(controlExpression,size[,ignoreNull=true/false])

05 方法五：按符合条件的数据点数分段

对于顺序到来的数据，我们还可以指定条件表达式来对数据行进行筛选。将符合条件的连续数据点加入时间段，如下图，将数值为 True 的数据点每三个分为一段，其分段示意图和 SQL 定义如下：

GROUP BY CONDITION(predictExpression[keep >/>=/=/<=/<]threshold[,ignoreNull=true/false])

• predictExpression：返回值为 boolean 数据类型的表达式，用于数据行的筛选

• keep：行数满足 keep 的表达式的数据行会被加入到时间段中

• ignoreNull：predictExpression 为 null 时数据行的处理方式，为 true 跳过该行，否则创建新的时间段

06 总结

本文为大家详细介绍了当前 IoTDB 中具备时序特色语义的分段方式，不同于关系型数据库的传统关系代数（针对无序集合的算子），上述分段方式均利用了时序数据天然有序的语义，大家可以通过这些便捷的语法实现自身业务的查询需求。除了这些分段方式之外，IoTDB 本身提供了一个通用的分段框架，欢迎感兴趣的朋友参与 IoTDB 社区，贡献多样的分段实现。