influxdb 2.0 pivot 中的属性-Go服务器开发

在 InfluxDB 2.0 中，pivot() 函数用于将原始数据按照指定的行和列重新组织，并将特定字段的值填充到新生成的单元格中。下面是 pivot() 函数中可用的属性：

rowKey: 必需。一个字符串数组，表示要作为新表格的行键使用哪些字段名。
columnKey: 必需。一个字符串数组，表示要作为新表格的列键使用哪些字段名。
valueColumn: 必需。一个字符串，表示要将哪个字段作为填充新表格单元格的值。
defaultValue: 可选。一个字符串或数值类型，表示如果源数据不包含指定行和列的某个组合，则在新表格中该单元格应该填充什么值，默认值为 null。
nullValuesAsZero: 可选。一个布尔型参数，当设置为 true 时，在没有源数据时自动将空白单元格填充为零（即默认值改为0）。默认情况下该参数为 false。

以下是一些示例：

// pivot函数示例1
from(bucket: "my-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "temperature")
  |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")

// pivot函数示例2
from(bucket: "my-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "temperature")
  |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value", defaultValue: "N/A")

// pivot函数示例3
from(bucket: "my-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "temperature")
  |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value", nullValuesAsZero:true)

在上面的示例中，我们都使用 filter() 函数来过滤出 _measurement 等于 temperature 的记录，并使用 pivot() 函数将 _field 字段的值作为新列名。

在第一个示例中，我们没有设置任何默认值或空白单元格填充策略，因此默认情况下会用 null 值填充这些单元格。在第二个示例中，我们指定了一个字符串 “N/A” 作为默认值，如果源数据不包含某个行/列组合，则会在新表格中填充该值。在第三个示例中，我们将 nullValuesAsZero 参数设置为 true，以便自动将空白单元格填充为零。