本文将给大家介绍的是在Influxdb中Select查询请求结果中涉及到的一些数据结构，对于Influxsql的查询语句不太熟悉的同学，可以在先了解了解：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/query_language/data_exploration

数据结构

1 Series

Series其实就是measurement和tags的组合，tags是tag key和tag value的map.这个Tags的id是如何产生的呢，其实就是对tag key和tag value编码到

[]byte: agkey1\0tagkey2\0...\tagvalue1\0tagvalue2\0...

具体实现定义在query/point.go中的encodeTags。

2 Row

Row表示查询结果集中的每一行, 其中的Values表示是返回的Fields的集合

3 bufFloatIterator

bufFloatIterator相当于c里面的链表元素，itr指向下一个元素的指针，buf表示当前元素，即FloatPoint类型的链表的迭代器。

FloatPoint

FloatPoint定义在query/point.gen.go中，表示一条field为float类型的数据

Next实现

当前Iterator的值不为空，就返回当前的buf, 当前的值为空，就返回itr.itr.Next(),即指向的下一个元素

unread: iterator回退操作

4 floatMergeIterator

floatMergeIterator组合了多个floatIterator

因为要作merge, 这里需要对其管理的所有Interator元素作排序，这里用到了golang的container/heap作堆排。

因为要用golang的container/heap来管理，需要实现下面规定的接口，

floatMergeIterator定义中的floatMergeHeap即实现了上面的接口,我们主要来看一下比较函数的实现，比较的其实就是FloatPoint。

比较的优先级先是FloatPoint的measurement名，然后是tagset id, 最后是time,将这个比较函数我们就可以知道.

结构

Next函数的实现

一张长图

结合上面的Less函数可知，针对所有的FloatPoint, 排序的最小单位是Window(由measurement name, tagset id, time window组成)，属性同一Window的FloatPoint不再排序。如果是按升级规则遍历，则遍历的结果是按Window从小到大排，但同一Window内部的多条Point,时间不一定是从小到大的。

5 floatSortedMergeIterator

同样它也借助了golang/container中的heap，与floatMergeIterator相比它实现了全体Point的排序遍历,我们来看一下是如何实现的;

pop函数:

对所有Iterator包含的所在FloatPoint，都从排序，没有Window的概念.

6 floatIteratorScanner

floatIteratorScanner将floatIterator的值扫描到map里。

ScanAt

在floatIterator中找满足条件的Point, 条件是ts, name, tags均相等,实现比较简单

7 floatParallelIterator

在一个单独的goroutine里面循环调用floatIterator.Next获取FloatPoint,然后写入到chan中：

使用的时候，调用Next, 从上面的Chan中读数据:

8 floatLimitIterator

限制在每个window中读取的Point个数

next

9 floatFillIterator

运行在select中的Group by time fill(…), 在当前的interval的window中，如果没有查询到值，则使用相应的添充规则生成相应的值

具体可参见：

group-by-time-intervals-and-fill

定义：

10 floatInterruptIterator

每遍历N条数据后，检测下遍历是否需要中断

定义:

Next

11 floatReduceFloatIterator

对每个interval内的数据作reduce操作

定义:

reduce()

返回处理后的points, 函数较长，但逻辑比较简单

12 CallIterator

CallIterator实现了聚合函数的Iterator: count, min, max, sum, first, last, mean, distinct,Median…主要是使用我们上面介绍的一系列的ReduceIterator,提供相应的Reducer, 实现AggregateFloat和Emit这两个函数

13 IteratorOptions

构建Iterator时用到的一些配置选项, 包含的内容较多

定义:

14 Cursor

select后会得到这个cursor，用来遍历查询结果

定义：

Scan

15 floatIteratorMapper

*IteratorMapper系列，主要作用是遍历cursor

定义

我们来看一下Next接口，对当前的cursor作scan来返回FloatPoint

总结

以上就是Influxdb的select查询请求结果涉及到的一些数据结构

本文转载自公众号360云计算（ID：hulktalk）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/MctXrEO_mrb9ABu3Z7bO1Q

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Influxdb 中 Select 查询请求结果涉及到的一些数据结构