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在tdengine 根据ts 按天聚合查询 查询每天 的sum(total)

时间: 2025-07-01 16:32:30 浏览: 23
<think>好的,我现在需要帮助用户在TDengine中按天对total字段进行求和聚合查询,使用timestamp(ts)字段。首先,我应该回顾一下TDengine的聚合查询语法和日期时间处理方式。 根据用户提供的引用,特别是引用[2]和引用[3],用户可能已经尝试过一些聚合函数但遇到了问题。引用[2]中提到用户创建了一个超级表,结构包括create_time作为时间戳主键。而引用[3]展示了使用窗口函数进行累计求和,但TDengine的语法可能与标准SQL有所不同。 首先,我需要确定TDengine是否支持按天分组的聚合查询。通常,TDengine推荐使用时间窗口函数INTERVAL来对时间戳进行分组。例如,使用INTERVAL(1d)来按天分组。同时,需要指定时间窗口的起始点,通常用SLIDING子句来定义窗口的滑动步长,但如果是按固定的天划分,可能不需要SLIDING,或者步长与窗口大小相同。 接下来,正确的语法应该是SELECT SUM(total) FROM 表名 INTERVAL(1d),但需要注意时间戳字段的名称是否为ts,以及是否需要指定GROUP BY。此外,TDengine要求在使用聚合函数时,时间窗口的列需要使用GROUP BY子句。所以正确的查询可能类似于: SELECT SUM(total), _wstart FROM 表名 GROUP BY INTERVAL(1d); 这里,_wstart是TDengine自动生成的时间窗口起始时间,方便查看每天的起始点。用户需要将“表名”替换为实际的超级表或子表名称。如果数据分布在超级表中,可能需要使用PARTITION BY或其他子句,但基本聚合应该用GROUP BY INTERVAL处理。 另外,用户需要确保ts字段是主键或正确的时间戳类型。在引用[2]中,用户的超级表使用create_time作为时间戳主键,但用户的问题中提到的是ts字段。如果实际表中时间戳字段是ts,那么需要确认该字段存在且类型正确。 可能还需要考虑时区问题,如果数据的时间戳涉及不同时区,需要指定时区转换,但用户的问题中没有提到这一点,可能暂时不需要处理。 测试查询时,用户应检查返回的结果是否按天正确聚合,并且总和是否准确。如果遇到错误,可能是语法问题,比如缺少GROUP BY,或者字段名错误。例如,引用[2]中用户遇到的聚合函数报错,可能是因为没有正确使用TDengine的时间窗口函数或分组方式。 总结步骤: 1. 确定时间戳字段名称(ts)是否正确存在于表中。 2. 使用INTERVAL(1d)创建按天的窗口。 3. 使用SUM(total)进行求和,并选择_wstart作为时间窗口起始。 4. 使用GROUP BY INTERVAL(1d)来分组。 5. 执行查询并验证结果。 如果用户仍然遇到问题,可能需要检查TDengine的版本是否支持该语法,或者是否有其他限制,例如超级表是否需要特定的聚合方式。此外,确保查询的表名正确,并且权限允许执行该查询。</think>在TDengine中按天对`total`字段进行求和聚合查询,需使用时间窗口函数`INTERVAL`结合`SUM`函数,并通过`GROUP BY`分组。假设时间戳字段为`ts`,具体语法如下: ```sql SELECT SUM(total) AS daily_total, _wstart AS day_start FROM 表名 GROUP BY INTERVAL(1d) ``` #### 关键说明: 1. **`INTERVAL(1d)`**:表示按1天的时间窗口进行聚合 2. **`_wstart`**:TDengine自动生成的时间窗口起始时间戳 3. **`GROUP BY`**:必须与`INTERVAL`配合使用,否则会报错[^2] #### 示例优化: 若需要按设备分组统计,假设存在标签列`device_id`: ```sql SELECT device_id, SUM(total) AS daily_total, _wstart AS day_start FROM 表名 GROUP BY device_id, INTERVAL(1d) ``` #### 注意事项: 1. 时间戳字段`ts`需为主键或建表时指定的时间戳列 2. 若使用超级表,需确保`total`字段类型为数值型(如INT/FLOAT/DOUBLE)[^2] 3. 查询结果的时间窗口默认采用数据库时区,可通过`\_WSTART`和`\_WEND`查看窗口范围[^3]
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def Piv_map(data): c = 343 # 声速 d = 0.08 # 半径 Fs = 48000 # 短时傅里叶变换 分帧 nperseg = 1024 window = np.hanning(nperseg) # 汉宁窗 noverlap = int(0.5 * nperseg) nfft = 2048 M = 18 snapshot = 10240 FrameLen = snapshot * M Indice = [4,3,2,1,0,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5] x = data[Indice, :] num_mics = x.shape[0] #print(num_mics ) P = [] for inum in range(num_mics): F, T, Sxx = my_stft(x[inum], Fs, window, nperseg, noverlap,nfft) Sxx = Sxx / np.abs(Sxx) P.append(Sxx) a, b = P[0].shape # 圆谐波 Nmax = int(num_mics / 2 - 1) k = 2 * np.pi * F / c J0 = jv(0, k * d).reshape(a,1) # B0 = np.zeros((a, b), dtype=complex) # for inum in range(num_mics): TMP = np.divide(P[inum], J0) B0 = B0 + TMP B0 = 1 / num_mics * B0 B1x = np.zeros((a, b), dtype=complex) B1y = np.zeros((a, b), dtype=complex) J_1 = jv(-1, k * d).reshape(a,1) J_1 = np.where(np.abs(J_1) < 1e-10, np.nan, J_1) xita_m = np.zeros(num_mics) for inum in range(num_mics): xita_m[inum] = inum * 2 * np.pi / num_mics for inum in range(num_mics): TMPx = P[inum] * np.exp(1j * xita_m[inum]) / (1j ** (-1) )/ (J_1) TMPy = P[inum] * np.exp(1j * xita_m[inum]) * np.exp(1j * (-1) * np.pi / 2) / (1j ** (-1)) / (J_1) B1x = B1x + TMPx B1y = B1y + TMPy B1x = 1 / num_mics * B1x B1y = 1 / num_mics * B1y # 平滑,确保不会出现NAN的问题 B1x[np.isnan(B1x)] = 0 B1y[np.isnan(B1y)] = 0 # 根据声强估计DOA Iox = np.real(B0.conj() * B1x) Ioy = np.real(B0.conj() * B1y) theta_est = np.arctan2(np.sum(np.sum(Ioy[0:60, :])), np.sum(np.sum(Iox[0:60, :]))) DOA_estimates = np.rad2deg(theta_est) if DOA_estimates < 0: DOA_estimates = DOA_estimates + 360 theta = np.array([DOA_estimates, 0,22.5, 45,67.5, 90,112.5, 135,157.5, 180,202.5, 225,247.5, 270,292.5, 315,337.5]) r = np.array([10, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]) x_tick_labels = [0, 45, 90, 135, 180, -135, -90, -45] theta_radian = np.deg2rad(theta) plt.clf() # 清除之前画的图 ax = plt.subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta_radian, r, 'r.', markersize=32) ax.set_rticks([10, 10]) ax.set_title(f'DOA: {DOA_estimates:.1f} deg') plt.rcParams['font.size'] = 36 plt.rcParams['lines.linewidth'] = 6 plt.pause(0.001) plt.ioff() return DOA_estimates 把python的这个函数的对数据处理方法单独拿出来改成ts使用,不需要做呈现,只保留数据处理即可

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