GreptimeDB 时间序列数据聚合查询中的分组机制解析

在时间序列数据库 GreptimeDB 的实际使用中，用户经常会遇到聚合查询结果与预期不符的情况。本文将通过一个典型场景，深入分析其背后的分组机制原理，帮助开发者正确理解和使用 RANGE 查询功能。

问题现象还原

假设我们有一个监控数据表，记录了不同主机在特定时间点的指标值：

2025-04-07 10:18:13 | 主机A | 指标值10
2025-04-07 10:18:15 | 主机A | 指标值11  
2025-04-07 10:33:13 | 主机B | 指标值10
2025-04-07 10:33:15 | 主机B | 指标值11

当执行以下聚合查询时：

SELECT
    ts,
    MEDIAN(指标值) RANGE '5分钟' FILL PREV AS 指标值
FROM 监控表
WHERE ts BETWEEN 时间范围
    ALIGN '5分钟' FILL PREV

用户期望得到每分钟的聚合结果，但实际输出却出现了时间间隔不连续的情况。

核心机制解析

这种现象的根本原因在于 GreptimeDB 的隐式分组机制。当查询中包含非聚合列时（如主机名），系统会自动将这些列作为分组依据。具体表现为：

1. 默认分组行为：系统会按照所有非聚合列自动分组
2. 时间窗口计算：每个分组独立进行时间窗口的聚合计算
3. 数据连续性：不同分组的数据不会自动填补时间空白

解决方案对比

针对这个场景，我们有两种处理方式：

方案一：保留分组特性

SELECT
    ts,
    MEDIAN(指标值) RANGE '5分钟' FILL PREV AS 指标值,
    主机名
FROM 监控表
...

这种查询会为每个主机单独计算时间窗口，适合需要区分主机数据的场景。

方案二：显式指定空分组

SELECT
    ts,
    MEDIAN(指标值) RANGE '5分钟' FILL PREV AS 指标值
FROM 监控表
...
ALIGN '5分钟' BY () FILL PREV

通过 BY () 语法显式指定不分组，系统会将所有数据视为一个整体进行聚合计算。

最佳实践建议

1. 明确业务需求：是否需要区分不同设备/主机的数据
2. 查询时显式指定分组列：避免隐式分组带来的困惑
3. 注意时间窗口覆盖：不同分组的数据时间范围可能不同
4. 填充策略选择：根据业务场景选择合适的 FILL 策略

理解这些机制后，开发者可以更精准地控制聚合查询的行为，获得符合预期的分析结果。时间序列数据的处理需要特别注意时间连续性和分组逻辑的相互作用，这是用好时序数据库的关键之一。