时序数据从通用数据库切换到influxdb后，在查询、分析方面能获取哪些便利？

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• 数据抽稀
• 滚动平均算法（Rolling Average）
• 计算点差值
• 计算点值变化率
• 计算累计里程
• 由点diff值得到累计和

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数据抽稀

如传感器5s上报一次数据，某些场景下，为了性能考虑，需要20s或者5min返回一个point

select last(mileage) from device_data_old where deviceId= '00130846142' and time> now() -60m group by time(5m);

注意： 03:40 取的是03:44:55时间点的值。即time返回的是滚动窗口的开始时间。

https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/query-data/influxql/functions/selectors/

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滚动平均算法（Rolling Average）

select MOVING_AVERAGE(speed,10) from device_data_old where deviceId= '00130846142' and time> now() -60m;

https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/query-data/influxql/functions/transformations/#moving_average

滚动平均的计算步骤如下：

1. 选择窗口大小：确定滚动窗口的大小（通常是一个固定的时间段或数据点的数量）。
2. 计算子集平均值：对于时间序列中的每一个数据点，计算以该点为中心的滚动窗口内所有数据点的平均值。
3. 移动窗口：将窗口从数据集的开始位置逐渐向右移动，每次移动一个数据点，重复步骤2，直到数据集的末尾。

滚动平均在许多领域都有广泛的应用：

1. 股票市场分析：用于平滑股价波动，识别股票价格的长期趋势，常用的窗口大小有20日、50日和200日等。
2. 信号处理：用于滤波和平滑信号，减少噪声影响，提高信号的稳定性。
3. 经济数据分析：用于分析经济指标（如GDP、失业率等）的变化趋势，帮助制定经济政策。
4. 工业生产：用于监控生产过程中的参数变化，及时发现并处理异常情况。
5. 气象学：用于平滑温度、降水量等气象数据，识别长期气候趋势。

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计算点差值

案例一：计算两个点之间的里程值差值。

select * from (select DIFFERENCE(mileage) as diff from device_data_old where time > now() -1m group by deviceId) where diff>1;

案例二：计算车辆一天消耗的汽油有几升？
oil是油耗仪检测到的油箱当前油量。

select sum(diff) from (select DIFFERENCE(oil) as diff from device_data_old where time > now() -13h and deviceId='14145676230') where diff < 0;

实际情况中，由于汽车颠簸等因素油耗仪测量得到的值，有一定的波动，算法需要做调教。

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计算点值变化率

Returns the non-negative rate of change between subsequent field values.
https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/query-data/influxql/functions/transformations/#non_negative_derivative

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计算累计里程

mileage是车辆仪表盘里程（有时候会清零），现在要计算车辆一天的累计行驶里程，方法：

select sum(mileageDiff) from (select NON_NEGATIVE_DIFFERENCE(mileage) as mileageDiff from device_data_old where deviceId= '14162727998' and time> now() - 13h);

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由点diff值得到累计和

如根据两个点的经纬度计算行驶距离distance，然后想得到一天的累计里程。
CUMULATIVE_SUM
https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/query-data/influxql/functions/transformations/#cumulative_sum