如需與 Amazon Timestream for LiveAnalytics 類似的功能，請考慮使用 Amazon Timestream for InfluxDB。它提供簡化的資料擷取和單一位數毫秒查詢回應時間，以進行即時分析。在這裡進一步了解。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

從 Timestream 查詢 InfluxDB 3 的資料

Amazon Timestream for InfluxDB 3 提供多個查詢 APIs和通訊協定來擷取您的時間序列資料。平台透過 HTTP 和飛行 (gRPC) 通訊協定支援 SQL 和 InfluxQL 查詢語言，為不同的使用案例和用戶端偏好設定提供靈活性。

查詢方法概觀

InfluxDB 3 支援下列查詢方法：

使用 v3 HTTP 查詢 API

v3 API 為 SQL 和 InfluxQL 查詢提供專用端點，同時支援 GET 和 POST 方法。

SQL 查詢 (/api/v3/query_sql)

GET 請求範例：

curl --get "https://your-cluster-endpoint:8086/api/v3/query_sql" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  --data-urlencode "db=DATABASE_NAME" \
  --data-urlencode "q=SELECT * FROM home WHERE time >= now() - INTERVAL '1 day'"

POST 請求範例 （適用於複雜的查詢）：

curl "https://your-cluster-endpoint:8086/api/v3/query_sql" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  --json '{
    "db": "DATABASE_NAME",
    "q": "SELECT * FROM home WHERE room = '\''Kitchen'\'' AND temp > 20",
    "format": "jsonl"
  }'

InfluxQL 查詢 (/api/v3/query_influxql)

對於 InfluxQL 查詢，請執行下列動作：

curl --get "https://your-cluster-endpoint:8086/api/v3/query_influxql" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  --data-urlencode "db=DATABASE_NAME" \
  --data-urlencode "q=SELECT mean(temp) FROM home WHERE time >= now() - 1d GROUP BY room"

查詢參數

您可以使用下列查詢參數：

使用 Influxdb3 CLI

使用 influxdb3命令叫用 InfluxDB 3 命令列界面 (CLI)。它提供一種互動式方法來查詢您的資料，並支援多種輸出格式。

以下顯示基本查詢：

influxdb3 query \
  --host "your-cluster-endpoint:8086" \
  --token "YOUR_TOKEN" \
  --database "DATABASE_NAME" \
  "SELECT * FROM home WHERE time >= now() - INTERVAL '1 day'"

以下顯示具有不同輸出格式的查詢：

# JSON output
influxdb3 query \
  --database "DATABASE_NAME" \
  --format json \
  "SELECT * FROM home LIMIT 10"

# CSV output
influxdb3 query \
  --database "DATABASE_NAME" \
  --format csv \
  "SELECT * FROM home LIMIT 10"

# Parquet file output
influxdb3 query \
  --database "DATABASE_NAME" \
  --format parquet \
  --output results.parquet \
  "SELECT * FROM home"

支援下列輸出格式：

使用 v1 相容性 API

對於舊版 InfluxQL 查詢，請使用 /query端點：

curl --get "https://your-cluster-endpoint:8086/query" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  --data-urlencode "db=DATABASE_NAME" \
  --data-urlencode "q=SELECT * FROM home" \
  --data-urlencode "epoch=ms"

v3 HTTP 查詢 API 的身分驗證選項

v3 HTTP 查詢 API 的回應格式

SQL 查詢範例

以下顯示基本查詢：

-- Select specific fields with time filter
SELECT temp, humidity, room 
FROM home 
WHERE time >= now() - INTERVAL '7 days'
  AND room = 'Kitchen'
ORDER BY time DESC

-- Show all tables in database
SHOW TABLES

-- Show columns in a table
SHOW COLUMNS FROM home

以下顯示彙總查詢：

-- Aggregate by tags
SELECT 
  room,
  AVG(temp) as avg_temp,
  MAX(humidity) as max_humidity
FROM home
WHERE time >= now() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY room

-- Time-based aggregation using DATE_BIN
SELECT
  DATE_BIN(INTERVAL '1 hour', time) as time,
  AVG(temp) as avg_temp,
  COUNT(*) as reading_count
FROM home
GROUP BY 1
ORDER BY time DESC

以下顯示進階 SQL 功能：

-- Parameterized queries (via API)
SELECT * FROM home 
WHERE room = $room 
  AND temp > $min_temp
  AND time >= $start_time

-- Gap filling with interpolation
SELECT
  date_bin_gapfill(INTERVAL '5 minutes', time) as time,
  room,
  interpolate(avg(temp)) as temp
FROM home
WHERE time >= '2025-01-01T00:00:00Z' 
  AND time <= '2025-01-01T12:00:00Z'
GROUP BY 1, room

-- Type casting
SELECT 
  temp::INTEGER as temp_int,
  CAST(humidity AS VARCHAR) as humidity_str
FROM home

以下顯示 InfluxQL 查詢範例：

-- Basic query with time filter
SELECT * FROM home WHERE time >= now() - 1d

-- Aggregation with GROUP BY time
SELECT MEAN(temp), MAX(humidity) 
FROM home 
WHERE time >= now() - 7d 
GROUP BY time(1h), room

-- Using selector functions
SELECT FIRST(temp), LAST(temp) 
FROM home 
WHERE time >= now() - 1h 
GROUP BY room

以下說明如何查詢系統資料表，以了解您的資料庫結構並監控效能：

-- View all tables with schema information
SELECT * FROM information_schema.tables

-- View column details for a specific table
SELECT * FROM information_schema.columns 
WHERE table_name = 'home'

-- Monitor recent queries
SELECT * FROM system.queries 
ORDER BY issue_time DESC 
LIMIT 10

-- Check cache configurations
SELECT * FROM system.last_caches
SELECT * FROM system.distinct_caches

查詢效能最佳實務

用戶端程式庫查詢支援

InfluxDB 3 用戶端程式庫使用 Flight+gRPC 通訊協定來獲得最佳效能。下列 Python 程式碼顯示此範例。

from influxdb3 import InfluxDBClient3

client = InfluxDBClient3(
    host="your-cluster-endpoint:8086",
    token="YOUR_TOKEN",
    database="DATABASE_NAME"
)

# SQL query
sql_result = client.query("SELECT * FROM home WHERE room = 'Kitchen'")

# InfluxQL query  
influxql_result = client.query(
    "SELECT MEAN(temp) FROM home WHERE time >= now() - 1h GROUP BY room",
    language="influxql"
)

比較 SQL 和 InfluxQL 查詢功能

下表比較 SQL 和 InfluxQL 查詢功能：

透過了解這些查詢功能並選擇適合您使用案例的方法，您可以有效率地從 Timestream for InfluxDB 3 擷取和分析時間序列資料。

SQL 優點：

InfluxQL 優點：

查詢最佳化功能

InfluxDB 3 提供數種最佳化功能，可改善特定使用案例的查詢效能。這些功能利用記憶體內快取和自訂索引策略，為經常存取的資料模式提供低於毫秒的回應時間。

最後一個值快取 (LVC)

Last Value Cache (LVC) 會將指定欄位的最新 N 值存放在記憶體中，為需要最新資料點的查詢啟用低於 10 毫秒的回應時間。此功能可在 Core 和 Enterprise 版本中使用。

LVC 的運作方式

LVC 會維護每個唯一索引鍵資料欄組合 （通常是標籤） 的最新值的記憶體內資料表。例如，使用感應器資料：

Table: home
├── Tags: room, wall
└── Fields: temp, humidity, co

LVC Configuration:
- Key columns: room, wall
- Value columns: temp, humidity, co
- Count: 4 (last 4 values)

快取存放區：

建立 LVC

使用下列命令來建立 LVC：

influxdb3 create last_cache \
  --database DATABASE_NAME \
  --token YOUR_TOKEN \
  --table home \
  --key-columns room,wall \
  --value-columns temp,hum,co \
  --count 5 \
  --ttl 30mins \
  homeLastCache

查詢 LVC

使用下列命令來查詢 LVC：

-- Query the last cached values
SELECT * FROM last_cache('home', 'homeLastCache')

-- Filter specific series
SELECT * FROM last_cache('home', 'homeLastCache') 
WHERE room = 'Kitchen'

LVC 最佳實務

差異值快取 (DVC)

Distinct Value Cache (DVC) 會維護記憶體中指定資料欄的唯一值，將中繼資料查詢加速至 30 毫秒以下的回應時間。適用於 Core 和 Enterprise 版本。

DVC 的運作方式

DVC 會存放指定資料欄的所有唯一值組合，非常適合需要列出可用標籤值或中繼資料的查詢。

位置資料的範例快取：

建立 DVC

使用下列命令來建立 DVC：

influxdb3 create distinct_cache \
  --database DATABASE_NAME \
  --token YOUR_TOKEN \
  --table wind_data \
  --columns country,county,city \
  --max-cardinality 10000 \
  --max-age 24h \
  windDistinctCache

查詢 DVC

使用下列命令來查詢 DVC：

-- Get all distinct values
SELECT * FROM distinct_cache('wind_data', 'windDistinctCache')

-- Get distinct countries
SELECT DISTINCT country 
FROM distinct_cache('wind_data', 'windDistinctCache')

DVC 最佳實務

僅適用於 Enterprise 的檔案索引

僅適用於 Enterprise Edition。檔案索引可讓您自訂資料在儲存中編製索引的方式，大幅改善單一序列查詢效能。

預設與自訂索引

預設索引：所有標籤上的 InfluxDB 索引加上時間。 

自訂索引：僅在與您的查詢相關的資料欄上編製索引。

最佳化範例：

Schema columns: country, state_province, county, city, postal_code
Query patterns: Always filter by country, state_province, city
Custom index: time, country, state_province, city (skip county, postal_code)

以下說明如何建立自訂檔案索引

influxdb3 create file_index \
  --database DATABASE_NAME \
  --token YOUR_TOKEN \
  --table wind_data \
  country,state_province,city

以下說明如何刪除檔案索引：

influxdb3 delete file_index \
  --database DATABASE_NAME \
  --token YOUR_TOKEN \
  --table wind_data

檔案索引考量事項

管理快取資訊

使用系統資料表檢視快取組態和統計資料：

-- View Last Value Caches
SELECT * FROM system.last_caches

-- View Distinct Value Caches  
SELECT * FROM system.distinct_caches

-- Check cache memory usage
SELECT 
  cache_name,
  table_name,
  key_columns,
  value_count,
  memory_size_bytes
FROM system.last_caches

效能最佳化策略

根據您的查詢模式選擇正確的最佳化功能：

記憶體和資源考量

快取記憶體公式：

最佳實務：

透過適當地利用這些最佳化功能，您可以針對特定查詢模式實現顯著的效能改善，同時有效地管理資源耗用量。