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上级 f6247e43
......@@ -1327,28 +1327,28 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
last_row(current) |
=======================
12.30000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001238s)
Query OK, 1 row(s) in set (0.001238s)
taos> SELECT LAST_ROW(current) FROM d1002;
last_row(current) |
=======================
10.30000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001042s)
```
```
- **INTERP**
```mysql
SELECT INTERP(field_name) FROM { tb_name | stb_name } WHERE ts='timestamp' [FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR | NEXT})];
```
功能说明:返回表/超级表的指定时间截面、指定字段的记录。
功能说明:返回表/超级表的指定时间截面、指定字段的记录。
返回结果数据类型:同字段类型。
返回结果数据类型:同字段类型。
应用字段:数值型字段。
应用字段:数值型字段。
适用于:**表、超级表**。
适用于:**表、超级表**。
说明:(从 2.0.15.0 版本开始新增此函数)
说明:(从 2.0.15.0 版本开始新增此函数)
1)INTERP 必须指定时间断面,如果该时间断面不存在直接对应的数据,那么会根据 FILL 参数的设定进行插值。此外,条件语句里面可附带筛选条件,例如标签、tbname。
......@@ -1357,7 +1357,7 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001238s)
3)单个 INTERP 函数查询只能够针对一个时间点进行查询,如果需要返回等时间间隔的断面数据,可以通过 INTERP 配合 EVERY 的方式来进行查询处理(而不是使用 INTERVAL),其含义是每隔固定长度的时间进行插值。
示例:
```sql
```mysql
taos> SELECT INTERP(*) FROM meters WHERE ts='2017-7-14 18:40:00.004';
interp(ts) | interp(current) | interp(voltage) | interp(phase) |
==========================================================================================
......@@ -1365,9 +1365,9 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001238s)
Query OK, 1 row(s) in set (0.002652s)
```
如果给定的时间戳无对应的数据,在不指定插值生成策略的情况下,不会返回结果,如果指定了插值策略,会根据插值策略返回结果。
如果给定的时间戳无对应的数据,在不指定插值生成策略的情况下,不会返回结果,如果指定了插值策略,会根据插值策略返回结果。
```sql
```mysql
taos> SELECT INTERP(*) FROM meters WHERE tbname IN ('d636') AND ts='2017-7-14 18:40:00.005';
Query OK, 0 row(s) in set (0.004022s)
......@@ -1380,14 +1380,13 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001238s)
如下所示代码表示在时间区间 `['2017-7-14 18:40:00', '2017-7-14 18:40:00.014']` 中每隔 5 毫秒 进行一次断面计算。
```sql
```mysql
taos> SELECT INTERP(current) FROM d636 WHERE ts>='2017-7-14 18:40:00' AND ts<='2017-7-14 18:40:00.014' EVERY(5a);
ts | interp(current) |
=================================================
2017-07-14 18:40:00.000 | 10.04179 |
2017-07-14 18:40:00.010 | 10.16123 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.003487s)
Query OK, 2 row(s) in set (0.003487s)
```
### 计算函数
......
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