7.InfluxDB-InfluxQL基础语法教程--INTO子句
本文翻译自官网，官网地址：(https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/query_language/data_exploration/)
通过INTO子句，可以将用户的查询结果插入到用户指定的measurement中。
语法
SELECT_clause
INTO <measurement_name>
FROM_clause [WHERE_clause] [GROUP_BY_clause]
INTO子句支持如下语法，使得用户可以使用不同方式来指定要插入数据的measurement：
| 子句 | 意义 |
|---|---|
| INTO <measurement_name> | 插入到指定measurement中。此时使用的是当前库、使用默认的retention policy |
| INTO <database_name>.<retention_policy_name>.<measurement_name> | 往全路径的measurement中插入数据。此时指定了库、指定retention policy、指定measurement |
| INTO <database_name>..<measurement_name> | 往指定库的指定measurement中插入数据，使用默认的retention policy |
| INTO <database_name>.<retention_policy_name>.:MEASUREMENT FROM /<regular_expression>/ | 往指定库、指定retentioin policy，并且符合FROM子句中的正则规则的measurement中插入数据 |
INTO示例sql
- 示例一
在InfluxDB中，是无法直接重命名一个库的，所以一个通常的做法是，像如上的sql那样，把一个库的所有数据全部复制到另一库中去。
其中 GROUP BY * 子句使得在源库中是tag key的字段，复制到目标库中之后依然是tag key。下面的sql就不维护tag的series上下文环境，如此一来在源库中的tag key在被复制到目标库之后，就变成fields了：
SELECT *
INTO "copy_NOAA_water_database"."autogen".:MEASUREMENT
FROM "NOAA_water_database"."autogen"./.*/
当需要复制大量的数据时，官方推荐一个一个measurement的进行复制，并且最好通过WHERE子句来指定时间区间，这样可以避免系统出现内存溢出的错误。如下面的sql就展示了通过指定时间区间来分批的进行数据复制操作：
SELECT *
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
WHERE time > now() - 100w and time < now() - 90w GROUP BY *
SELECT *
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>}
WHERE time > now() - 90w and time < now() - 80w GROUP BY *
SELECT *
INTO <destination_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
FROM <source_database>.<retention_policy_name>.<measurement_name>
WHERE time > now() - 80w and time < now() - 70w GROUP BY *
-
示例二
将一次查询结果写入到一个measurement中：
上面sql将它的查询结果插入到一个新建的名为h2o_feet_copy_1的measurement中。执行sql的结果显示总共插入了7604条结果数据到h2o_feet_copy_1中，时间戳1970-01-01T00:00:00Z则没有什么意思，前面说过，在InfluxDB中，使用1970-01-01T00:00:00Z来表示timestamp的null。 -
示例三
将查询结果插入到一个全路径的measurement中
Note that both where_else and autogen must exist prior to running the INTO query. -
示例四
将聚合查询结果插入到measurement中（缩减取样）
SELECT MEAN("water_level") INTO "all_my_averages" FROM "h2o_feet"
WHERE "location" = 'coyote_creek'
AND time >= '2015-08-18T00:00:00Z'
AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z'
GROUP BY time(12m)
- 示例五
将多个表的汇总查询结果，复制到另一个库中
Sql
SELECT MEAN(*)
INTO "where_else"."autogen".:MEASUREMENT
FROM /.*/
WHERE time >= '2015-08-18T00:00:00Z'
AND time <= '2015-08-18T00:06:00Z'
GROUP BY time(12m)
查询结果
INTO子句常见问题
问题1：丢失数据
如果在一个INTO查询中，再把数据复制到目标库时会把源库的tag key转换为fields，这可能会导致influxdb覆盖先前由tag key区分的点。注意，此行为不适用于使用top（）或bottom（）函数的查询。在常见问题文档中可查看到该问题的详细描述。
为了防止源库的tag key复制到目标库之后编程fields，可以在INTO查询sql中使用group by有意义的tag key，或者group by \*.问题2：使用into子句自动化查询
本小节展示了如何通过into子句来实现手动插入复制数据的操作。可以在Continuous Queries的相关文档中查看到如何利用into子句实现实时的查询数据。
