查詢在KairosDB/OpenTSDB

Question

我有300萬條記錄中包含的條目：

~/Abharthan/kairosdb$ head -10 export.txt 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"1","building_type":"ElementarySchool","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"34.85"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"2","building_type":"Park","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"0"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"3","building_type":"Industrial","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"0.07"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"4","building_type":"RecreationCenter","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"0"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"5","building_type":"Park","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"2.2"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"6","building_type":"CommunityCenter","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"31.41"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"7","building_type":"Office","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"0"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"8","building_type":"ElementarySchool","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"10.88"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"9","building_type":"ElementarySchool","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"42.27"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700","tags": {"Building_id":"10","building_type":"ElementarySchool","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"10.14"} 

這些1年讀數meterreadings每個建築，每小時收集一次building_id。

我的出發數據的時間戳是：1359695700和結束時間戳記是：1422853200. 我要查詢這個數據庫得到以下：

Query hourly average for one building(say building_id:100) for one year (output expected of 8760 points) 
Query monthly sum for one building for one year (output expected of 12 points) 

我已經寫了以下兩個查詢，得到的結果爲上述兩個查詢：

查詢1：

{ 「start_absolute」：1359695700， 「end_absolute」：1422853200， 「指標」：[{ 「標籤」：{「的buildin G_ID 「：[」 100 「]}」，名稱 「：」 meterreadings」， 「聚合」：[{ 「名稱」： 「平均」， 「align_sampling」：真， 「採樣」：{ 「值」： 「1」 ，「unit」：「hours」}}]}]}

迴應：200 {「queries」：[{「sample_size」：70168，「results」：[{「name」：「meterreadings」 GROUP_BY 「：[{」 名稱 「：」 類型 「 」類型「： 」號碼「}]， 」標籤「：{ 」Building_id「：[ 」100「]， 」building_type「：[ 」及學歷「]，」 meter_type 「：[」 溫度 「]，」 單元 「：[」 F 「]}」，值「：[[1359695700,42.45377343113282]，[1360800000,36.42662912912908]，[1364400000,41.12510250000007]，[1368000000,54.915547499999946]，[1371600000 ，65.07990000000015]，[1375200000,55.8904375]，[1378800000,47.33335249999986]，[1382400000,38.952450000000034]，[1386000000,41.99267000000001]，[1389600000,41.28209500000009]，[1393200000,40.31645895895911]，[1396800000,40.758327499999915]，[1400400000,54.05608750000002 ]，[1404000000,63.410385]，[1407600000,65.38089749999993]，[1411200000,45.9 9822500000001]，[1414800000,39.669450137465724]，[1418400000,39.039874999999945]，[1422000000,41.795917721519]]}]}]}

問題2：

{ 「start_absolute」：1359695700，「end_absolute 「：1422853200， 」指標「：[{」 標籤 「：{」 Building_id 「：[」 100 「]}」，名稱 「：」 meterreadings 「 」聚合「：[{ 」名稱「： 」和「，」 「sampling_size」：true，「sampling」：{「value」：「1」，「unit」：「months」}}]}]}

響應：200 {「queries」：[{「sample_size」 70168， 「結果」：[{ 「名稱」： 「meterreadings」， 「GROUP_BY」：[{ 「名稱」： 「類型」， 「類型」： 「數字」}]， 「標籤」：{ 「Building_id」：[ 「100」]， 「building_type」：[ 「及學歷」]， 「meter_type」：[ 「溫度」]， 「單元」：[ 「F」]}，「values」：[[1359695700,3337957.570000005]]}]}]}

我沒有得到我所期望的，我是否錯過了一些東西。

Answer 1

答案很簡單，正如我前面指出了:-)參見可能出現的問題Kairosdb error metric[0](name=abcd).tag[xyz].value may not be empty

KairosDB具有精確到毫秒 - 在KairosDB所有時間戳的Unix毫秒。

但你的時間戳是Unix的秒，這是你的問題。

因此，你需要通過1000數據採集和查詢中的所有時間戳繁殖。

例如，query2要求在1970年1月16日至1970年1月17日的不到24小時內收集所有樣本，因爲您在一個月內累計只會得到一個結果。

E.g.數據採集​​：

{"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700000","tags": {"Building_id":"1","building_type":"ElementarySchool","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"34.85"} 
    {"name": "meterreadings", "timestamp":"1359695700000","tags": {"Building_id":"2","building_type":"Park","meter_type":"temperature","unit":"F"},"value":"0"} 

...和查詢：

{ "start_absolute":1359695700000, "end_absolute":1422853200000, "metrics":[{"tags":{"Building_id":["100"]},"name":"meterreadings","aggregators":[{"name":"sum","align_sampling":true,"sampling":{"value":"1","unit":"months"}}]}]}