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keywords: [pg, pgsql, SQL 查询, 基础查询, 数据过滤, 数据排序, 数据聚合, 时间索引, 时间函数, 时间序列数据]
description: 介绍 GreptimeDB 支持的 SQL 查询功能，包括基础查询、函数使用、数据过滤、排序、聚合等内容。
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# SQL

GreptimeDB 在查询数据时支持完整的 `SQL` 语法。

在这篇文档中，我们将使用 `monitor` 表中的数据作为示例来演示如何查询数据。关于如何创建 `monitor` 表格并向其中插入数据，请参考[表管理](/user-guide/deployments-administration/manage-data/basic-table-operations.md#创建表)和[写入数据](/user-guide/ingest-data/for-iot/sql.md)。

## 基础查询

通过 `SELECT` 语句来查询数据。例如，下面的查询返回 `monitor` 表中的所有数据：

```sql
SELECT * FROM monitor;
```

查询结果如下：

```sql
+-----------+---------------------+------+--------+
| host      | ts                  | cpu  | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:57 |  0.1 |    0.4 |
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:58 |  0.5 |    0.2 |
| 127.0.0.2 | 2022-11-03 03:39:58 |  0.2 |    0.3 |
+-----------+---------------------+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
```

`SELECT` 字段列表中也支持使用函数。
例如，你可以使用 `count()` 函数来获取表中的总行数：

```sql
SELECT count(*) FROM monitor;
```

```sql
+-----------------+
| COUNT(UInt8(1)) |
+-----------------+
|               3 |
+-----------------+
```

使用函数 `avg()` 返回某个字段的平均值：

```sql
SELECT avg(cpu) FROM monitor;
```

```sql
+---------------------+
| AVG(monitor.cpu)    |
+---------------------+
| 0.26666666666666666 |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
```

你还可以只返回函数的结果，例如从时间戳中提取一年中的第几天。
SQL 语句中的 `DOY` 是 `day of the year` 的缩写：

```sql
SELECT date_part('DOY', '2021-07-01 00:00:00');
```

结果：

```sql
+----------------------------------------------------+
| date_part(Utf8("DOY"),Utf8("2021-07-01 00:00:00")) |
+----------------------------------------------------+
|                                                182 |
+----------------------------------------------------+
1 row in set (0.003 sec)
```

时间函数的参数和结果与 SQL 客户端的时区保持一致。
例如，当客户端的时区设置为 `+08:00` 时，下面两个查询的结果是相同的：

```sql
select to_unixtime('2024-01-02 00:00:00');
select to_unixtime('2024-01-02 00:00:00+08:00');
```

请参考 [SELECT](/reference/sql/select.md) 和 [Functions](/reference/sql/functions/overview.md) 获取更多信息。

## 限制返回的行数

时间序列数据通常是海量的。
为了节省带宽和提高查询性能，你可以使用 `LIMIT` 语句来限制 `SELECT` 语句返回的行数。

例如，下面的查询限制返回的行数为 10：

```sql
SELECT * FROM monitor LIMIT 10;
```

## 过滤数据

你可以使用 `WHERE` 子句来过滤 `SELECT` 语句返回的行。
时序数据库中常见的场景是按照标签或时间索引来过滤数据。
例如，按照标签 `host` 来过滤数据：

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE host='127.0.0.1';
```

按照时间索引 `ts` 来过滤数据，返回 `2022-11-03 03:39:57` 之后的数据：

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE ts > '2022-11-03 03:39:57';
```

你可以使用 `AND` 关键字来组合多个约束条件：

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE host='127.0.0.1' AND ts > '2022-11-03 03:39:57';
```

### 使用时间索引过滤数据

按照时间索引来过滤数据是时序数据库的一个关键特性。

当处理 Unix 时间值时，数据库会默认将其类型认定为相关列的值类型。
例如，当 `monitor` 表中的 `ts` 列的值类型为 `TimestampMillisecond` 时，
你可以使用下面的查询来过滤数据：

Unix 时间值 `1667446797000` 表示一个以毫秒为单位的时间戳。

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE ts > 1667446797000;
```

当处理时间精度为非默认类型的 Unix 时间值时，你需要使用 `::` 语法来指定时间的类型。
这样可以确保数据库正确地识别时间的类型。

例如 `1667446797` 表示一个以秒为单位的时间戳，不是 `ts` 列默认的毫秒时间戳。
你需要使用 `::TimestampSecond` 语法来指定它的类型为 `TimestampSecond` 来告知数据库 `1667446797` 应该被视为以秒为单位的时间戳。

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE ts > 1667446797::TimestampSecond;
```

请参考[数据类型](/reference/sql/data-types.md#日期和时间类型) 获取更多时间类型。

对于标准的 `RFC3339` 或 `ISO8601` 字符串，由于其具备明确的精度，你可以直接在过滤条件中使用它们：

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE ts > '2022-07-25 10:32:16.408';
```

你还可以使用时间函数来过滤数据。
例如，使用 `now()` 函数和 `INTERVAL` 关键字来获取最近 5 分钟的数据：

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE ts >= now() - '5 minutes'::INTERVAL;
```

请参考 [Functions](/reference/sql/functions/overview.md) 获取更多时间函数信息。

### 时区

GreptimeDB 的 SQL 客户端会根据本地时区解释不带时区信息的字符串时间戳。
例如，当客户端时区为 `+08:00` 时，下面的两个查询是相同的：

```sql
SELECT * FROM monitor WHERE ts > '2022-07-25 10:32:16.408';
SELECT * FROM monitor WHERE ts > '2022-07-25 10:32:16.408+08:00';
```

查询结果中的时间戳列值会根据客户端时区格式化。
例如，下面的代码展示了相同的 `ts` 值在客户端时区 `UTC` 和 `+08:00` 下的结果：

<Tabs>

<TabItem value="timezone UTC" label="timezone UTC">

```sql
+-----------+---------------------+------+--------+
| host      | ts                  | cpu  | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2023-12-31 16:00:00 |  0.5 |    0.1 |
+-----------+---------------------+------+--------+
```

</TabItem>

<TabItem value="timezone +08:00" label="timezone +08:00">

```sql
+-----------+---------------------+------+--------+
| host      | ts                  | cpu  | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2024-01-01 00:00:00 |  0.5 |    0.1 |
+-----------+---------------------+------+--------+
```

</TabItem>
</Tabs>

### 函数

GreptimeDB 提供了丰富的内置函数和聚合函数，为数据分析应用开发。其特点包括：

+ Apache Datafusion 查询引擎中继承的函数，包括一组符合 Postgres 命名方式和行为的日期/时间函数。
+ JSON、位置信息等特殊数据类型的操作函数。
+ 高级全文匹配能力。

查看 [函数列表](/reference/sql/functions/overview.md)。


## 排序

GreptimeDB 不保证返回数据的顺序。你需要使用 `ORDER BY` 子句来对返回的数据进行排序。
例如，在时间序列场景中通常使用时间索引列作为排序键：

```sql
-- ascending order by ts
SELECT * FROM monitor ORDER BY ts ASC;
```

```sql
-- descending order by ts
SELECT * FROM monitor ORDER BY ts DESC;
```

<AnchorAlias id="case-expression" />

## `CASE` 表达式

你可以使用 `CASE` 表达式在查询中执行条件逻辑。
例如，下面的查询根据 `cpu` 字段的值返回 CPU 的状态：

```sql
SELECT
    host,
    ts,
    CASE
        WHEN cpu > 0.5 THEN 'high'
        WHEN cpu > 0.3 THEN 'medium'
        ELSE 'low'
    END AS cpu_status
FROM monitor;
```

结果如下：

```sql
+-----------+---------------------+------------+
| host      | ts                  | cpu_status |
+-----------+---------------------+------------+
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:57 | low        |
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:58 | medium     |
| 127.0.0.2 | 2022-11-03 03:39:58 | low        |
+-----------+---------------------+------------+
3 rows in set (0.01 sec)
```

更多信息请参考 [CASE](/reference/sql/case.md)。

## 按标签聚合数据

你可以使用 `GROUP BY` 语句将具有相同值的行进行分组汇总，例如查询 `idc` 列中的所有不同值的内存均值：

```sql
SELECT host, avg(cpu) FROM monitor GROUP BY host;
```

```sql
+-----------+------------------+
| host      | AVG(monitor.cpu) |
+-----------+------------------+
| 127.0.0.2 |              0.2 |
| 127.0.0.1 |              0.3 |
+-----------+------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
```

请参考 [GROUP BY](/reference/sql/group_by.md) 获取更多相关信息。

### 查询时间线中的最新数据

你可以通过组合使用 `DISTINCT ON` 和 `ORDER BY` 来查询每条时间线的最新数据点，例如：

```sql
SELECT DISTINCT ON (host) * FROM monitor ORDER BY host, ts DESC;
```

```sql
+-----------+---------------------+------+--------+
| host      | ts                  | cpu  | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2022-11-03 03:39:58 |  0.5 |    0.2 |
| 127.0.0.2 | 2022-11-03 03:39:58 |  0.2 |    0.3 |
+-----------+---------------------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
```
## 按时间窗口聚合数据

GreptimeDB 支持 [Range Query](/reference/sql/range.md) 来按时间窗口聚合数据。

假设我们有以下数据在 [`monitor` 表](/user-guide/deployments-administration/manage-data/basic-table-operations.md#创建表) 中：

```sql
+-----------+---------------------+------+--------+
| host      | ts                  | cpu  | memory |
+-----------+---------------------+------+--------+
| 127.0.0.1 | 2023-12-13 02:05:41 |  0.5 |    0.2 |
| 127.0.0.1 | 2023-12-13 02:05:46 | NULL |   NULL |
| 127.0.0.1 | 2023-12-13 02:05:51 |  0.4 |    0.3 |
| 127.0.0.2 | 2023-12-13 02:05:41 |  0.3 |    0.1 |
| 127.0.0.2 | 2023-12-13 02:05:46 | NULL |   NULL |
| 127.0.0.2 | 2023-12-13 02:05:51 |  0.2 |    0.4 |
+-----------+---------------------+------+--------+
```

下面的查询返回 10 秒内的平均 CPU 使用率，并且每 5 秒计算一次：

```sql
SELECT
    ts,
    host,
    avg(cpu) RANGE '10s' FILL LINEAR
FROM monitor
ALIGN '5s' TO '2023-12-01T00:00:00' BY (host) ORDER BY ts ASC;
```

1. `avg(cpu) RANGE '10s' FILL LINEAR` 是一个 Range 表达式。`RANGE '10s'` 指定了聚合的时间范围为 10s，`FILL LINEAR` 指定了如果某个点没有数据，使用 `LINEAR` 方法来填充。
2. `ALIGN '5s'` 指定了查询的步频为 5s。
3. `TO '2023-12-01T00:00:00` 指定了原始对齐时间。默认值为 Unix 时间 0。
4. `BY (host)` 指定了聚合的键。如果省略 `BY` 关键字，那么默认使用数据表的主键作为聚合键。
5. `ORDER BY ts ASC` 指定了结果集的排序方法。如果不指定排序方法，结果集的顺序是不确定的。

查询结果如下：

```sql
+---------------------+-----------+----------------------------------------+
| ts                  | host      | AVG(monitor.cpu) RANGE 10s FILL LINEAR |
+---------------------+-----------+----------------------------------------+
| 2023-12-13 02:05:35 | 127.0.0.1 |                                    0.5 |
| 2023-12-13 02:05:40 | 127.0.0.1 |                                    0.5 |
| 2023-12-13 02:05:45 | 127.0.0.1 |                                    0.4 |
| 2023-12-13 02:05:50 | 127.0.0.1 |                                    0.4 |
| 2023-12-13 02:05:35 | 127.0.0.2 |                                    0.3 |
| 2023-12-13 02:05:40 | 127.0.0.2 |                                    0.3 |
| 2023-12-13 02:05:45 | 127.0.0.2 |                                    0.2 |
| 2023-12-13 02:05:50 | 127.0.0.2 |                                    0.2 |
+---------------------+-----------+----------------------------------------+
```

### 时间范围窗口

将初始时间范围窗口在时间序列中向前和向后移动，就生成了所有时间范围窗口。
在上面的例子中，初始对齐时间被设置为 `2023-12-01T00:00:00`，这也是初始时间窗口的结束时间。

`RANGE` 选项和初始对齐时间定义了初始时间范围窗口，它从 `初始对齐时间` 开始，到 `初始对齐时间 + RANGE` 结束。
`ALIGN` 选项定义了查询的步频，决定了从初始时间窗口到其他时间窗口的计算步频。
例如，使用初始对齐时间 `2023-12-01T00:00:00` 和 `ALIGN '5s'`，时间窗口的对齐时间为 `2023-11-30T23:59:55`、`2023-12-01T00:00:00`、`2023-12-01T00:00:05`、`2023-12-01T00:00:10` 等。

这些时间窗口是左闭右开区间，满足条件 `[对齐时间, 对齐时间 + 范围)`。

下方的图片可以帮助你更直观的理解时间范围窗口：

当查询的步频大于时间范围窗口时，数据将只会被计算在一个时间范围窗口中。

![align > range](/align_greater_than_range.png)

当查询的步频小于时间范围窗口时，数据将会被计算在多个时间范围窗口中。

![align < range](/align_less_than_range.png)

### 对齐到特定时间戳

对齐时间默认基于当前 SQL 客户端会话的时区。
你可以将初始对齐时间设置为任何你想要的时间戳。例如，使用 `NOW` 将对齐到当前时间：

```sql
SELECT
    ts,
    host,
    avg(cpu) RANGE '1w'
FROM monitor
ALIGN '1d' TO NOW BY (host);
```

或者使用 `ISO 8601` 时间戳将对齐到指定时间：

```sql
SELECT
    ts,
    host,
    avg(cpu) RANGE '1w'
FROM monitor
ALIGN '1d' TO '2023-12-01T00:00:00+08:00' BY (host);
```

### 填充空值

`FILL` 选项可以用来填充数据中的空值。
例如上面的例子使用了 `LINEAR` 方法来填充空值。
该选项也支持其他填充空值的方法，例如 `PREV` 和常量值 `X`，更多信息请参考 [FILL OPTION](/reference/sql/range.md#fill-option)。

### 语法

请参考 [Range Query](/reference/sql/range.md) 获取更多信息。

## 表名约束

如果你的表名包含特殊字符或大写字母，需要将表名用反引号括起来。
有关示例，请参阅表创建表文档中的[表名约束](/user-guide/deployments-administration/manage-data/basic-table-operations.md#表名约束)部分。

## HTTP API

在 HTTP 请求中使用 `POST` 方法来查询数据：

```shell
curl -X POST \
  -H 'authorization: Basic {{authorization if exists}}' \
  -H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
  -d 'sql=select * from monitor' \
http://localhost:4000/v1/sql?db=public
```

结果如下：

```json
{
  "code": 0,
  "output": [
    {
      "records": {
        "schema": {
          "column_schemas": [
            {
              "name": "host",
              "data_type": "String"
            },
            {
              "name": "ts",
              "data_type": "TimestampMillisecond"
            },
            {
              "name": "cpu",
              "data_type": "Float64"
            },
            {
              "name": "memory",
              "data_type": "Float64"
            }
          ]
        },
        "rows": [
          ["127.0.0.1", 1667446797450, 0.1, 0.4],
          ["127.0.0.1", 1667446798450, 0.5, 0.2],
          ["127.0.0.2", 1667446798450, 0.2, 0.3]
        ]
      }
    }
  ],
  "execution_time_ms": 0
}
```

请参考 [API 文档](/user-guide/protocols/http.md#post-sql-语句)获取更详细的 HTTP 请求的内容。
