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# 连续查询（Continuous Query, CQ）

我们可以通过 SQL 语句注册、或卸载一个 CQ 实例，以及查询到所有已经注册的 CQ 配置信息。

注意，目前连续查询尚未对分布式场景进行适配。敬请期待分布式版本。

## SQL 语句

### 创建 CQ

#### 语法

```sql
CREATE (CONTINUOUS QUERY | CQ) <cq_id> 
[RESAMPLE EVERY <every_interval> FOR <for_interval> BOUNDARY <execution_boundary_time>] 
BEGIN 
SELECT <function>(<path_suffix>) INTO <full_path> | <node_name>
FROM <path_prefix>
GROUP BY time(<group_by_interval>) [, level = <level>] 
END
```

其中：

* `<cq_id>` 指定 CQ 全局唯一的 id。
* `<every_interval>` 指定查询执行时间间隔，支持 ns、us、ms、s、m、h、d、w 等单位，其值不应小于用户所配置的 `continuous_query_min_every_interval` 值。可选择指定。
* `<for_interval>` 指定每次查询的窗口大小，即查询时间范围为`[now() - <for_interval>, now())`，其中 `now()` 指查询时的时间戳。支持 ns、us、ms、s、m、h、d、w 等单位。可选择指定。 
* `<execution_boundary_time>` 是一个日期参数，表示**第一个窗口的起始时间**。
  * `<execution_boundary_time>` 可早于、等于、晚于**当前时间**。
  * 该参数可选择指定，不指定的情况下等价于输入 `BOUNDARY now()`。
  * **第一个窗口的结束时间**为  `<execution_boundary_time> + <for_interval>`。
  * 第 ` i (1 <= i)` 个窗口的**开始时间** `<execution_boundary_time> + (i - 1) * <every_interval>`。
  * 第 ` i (1 <= i)` 个窗口的**结束时间** `<execution_boundary_time> + <for_interval> + (i - 1) * <every_interval>`。
  * 如果**当前时间**小于等于**第一个窗口的结束时间** ，那么连续查询的第一个执行时刻为**第一个窗口的结束时间**。
  * 如果**当前时间**大于**第一个窗口的结束时间**，那么连续查询的第一个执行时刻为**第一个**大于等于**当前时间**的**窗口结束时间**。
  * 每一个执行时刻执行的**查询时间范围**为`[now() - <for_interval>, now())`。

* `<function>` 指定聚合函数，目前支持 `count`, `sum`, `avg`, `last_value`, `first_value`, `min_time`, `max_time`, `min_value`, `max_value` 等。
* `<path_prefix>` 与 `<path_suffix>` 拼接成完整的查询原时间序列。
* `<full_path>` 或 `<node_name>` 指定将查询出的数据写入的结果序列路径。
* `<group_by_interval>` 指定时间分组长度，支持 ns、us、ms、s、m、h、d、w、mo、y 等单位。
* `<level>`指按照序列第 `<level>` 层分组，将第 `<level>` 层同名的所有序列聚合。Group By Level 语句的具体语义及 `<level>` 的定义见 [路径层级分组聚合](../Operate-Metadata/DML-Data-Manipulation-Language.md)。

注：

* `<for_interval>`, `<every_interval>` 可选择指定。如果用户没有指定其中的某一项，则未指定项的值按照`<group_by_interval>` 处理。
    * `<every_interval>`，`<for_interval>`，`<group_by_interval>` 的值均应大于 0。
    * `<group_by_interval>` 的值应小于`<for_interval>`的值，否则系统会按照等于`<for_interval>`的值处理。 
    * 用户应当结合实际需求指定合适的 `<for_interval>` 与 `<every_interval>`。
      * 若 `<for_interval>` 大于 `<every_interval>`，每次的查询窗口会有部分数据重叠，从查询性能角度这种配置不被建议。
      * 若 `<for_interval>` 小于 `<every_interval>`，每次的查询窗口之间可能会有未覆盖到的数据。
*  对于结果序列路径
     * 用户可以选择指定`<full_path>`，即以 `root` 开头的完整的时间序列路径，用户可以在路径中使用 `${x}` 变量来表示原始时间序列中 `level = x` 的节点名称，`x`应当大于等于 1 且小于等于 `<level>` 值
       （若未指定 `level`，则应小于等于 `<path_prefix>` 长度）。
    * 用户也可以仅指定`<node_name>`，即生成时间序列路径的最后一个结点名。
      * 若用户指定  `<level> = l`，则系统生成的结果时间序列路径为 `root.${1}. ... .${l}.<node_name>`
      * 若用户未指定 `<level>`，令原始时间序列最大层数为 `L`， 
      则系统生成的结果时间序列路径为 `root.${1}. ... .${L - 1}.<node_name>`。

#### 示例

##### 原始时间序列
````
+-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|                   timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
+-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|root.ln.wf02.wt02.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf02.wt01.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf01.wt02.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf01.wt01.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
+-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
````

````
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
|                         Time|root.ln.wf02.wt02.temperature|root.ln.wf02.wt01.temperature|root.ln.wf01.wt02.temperature|root.ln.wf01.wt01.temperature|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
|2021-05-11T22:18:14.598+08:00|                        121.0|                         72.0|                        183.0|                        115.0|
|2021-05-11T22:18:19.941+08:00|                          0.0|                         68.0|                         68.0|                        103.0|
|2021-05-11T22:18:24.949+08:00|                        122.0|                         45.0|                         11.0|                         14.0|
|2021-05-11T22:18:29.967+08:00|                         47.0|                         14.0|                         59.0|                        181.0|
|2021-05-11T22:18:34.979+08:00|                        182.0|                        113.0|                         29.0|                        180.0|
|2021-05-11T22:18:39.990+08:00|                         42.0|                         11.0|                         52.0|                         19.0|
|2021-05-11T22:18:44.995+08:00|                         78.0|                         38.0|                        123.0|                         52.0|
|2021-05-11T22:18:49.999+08:00|                        137.0|                        172.0|                        135.0|                        193.0|
|2021-05-11T22:18:55.003+08:00|                         16.0|                        124.0|                        183.0|                         18.0|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
````

##### 结果序列配置举例说明

对于以上原始时间序列，若用户指定查询聚合层级为 `2`，聚合函数为 `avg`，
用户可以在 `INTO` 语句中仅指定生成序列的最后一个结点名，若用户将其指定为 `temperature_avg`，则系统生成的完整路径为 `root.${1}.${2}.temperature_avg`。
用户也可以在 `INTO` 语句中指定完整写入路径，用户可将其指定为 `root.${1}.${2}.temperature_avg`、`root.ln_cq.${2}.temperature_avg`、`root.${1}_cq.${2}.temperature_avg`、`root.${1}.${2}_cq.temperature_avg`等，
也可以按需要指定为 `root.${2}.${1}.temperature_avg` 等其它形式。
需要注意的是，`${x}` 中的 `x` 应当大于等于 `1` 且小于等于 `<level>` 值
（若未指定 `<level>`，则应小于等于 `<path_prefix>` 层级）。在上例中，`x` 应当小于等于 `2`。

##### 创建 `cq1`
````sql
CREATE CONTINUOUS QUERY cq1 
BEGIN 
  SELECT max_value(temperature) 
  INTO temperature_max 
  FROM root.ln.*.* 
  GROUP BY time(10s) 
END
````

每隔 10s 查询 `root.ln.*.*.temperature` 在前 10s 内的最大值（结果以 10s 为一组），
将结果写入到 `root.${1}.${2}.${3}.temperature_max` 中，
结果将产生 4 条新序列：

````
+---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|                       timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
+---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|root.ln.wf02.wt02.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf02.wt01.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf01.wt02.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf01.wt01.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
+---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
````
````
+-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
|                         Time|root.ln.wf02.wt02.temperature_max|root.ln.wf02.wt01.temperature_max|root.ln.wf01.wt02.temperature_max|root.ln.wf01.wt01.temperature_max|
+-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
|2021-05-11T22:18:16.964+08:00|                            122.0|                             68.0|                             68.0|                            103.0|
|2021-05-11T22:18:26.964+08:00|                            182.0|                            113.0|                             59.0|                            181.0|
|2021-05-11T22:18:36.964+08:00|                             78.0|                             38.0|                            123.0|                             52.0|
|2021-05-11T22:18:46.964+08:00|                            137.0|                            172.0|                            183.0|                            193.0|
+-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
````
##### 创建 `cq2`
````sql
CREATE CONTINUOUS QUERY cq2 
RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s 
BEGIN 
  SELECT avg(temperature) 
  INTO temperature_avg 
  FROM root.ln.*.* 
  GROUP BY time(10s), level=2 
END
````

每隔 20s 查询 `root.ln.*.*.temperature` 在前 20s 内的平均值（结果以 10s 为一组，按照第 2 层节点分组），
将结果写入到 `root.${1}.${2}.temperature_avg` 中。
结果将产生如下两条新序列，
其中 `root.ln.wf02.temperature_avg` 由 `root.ln.wf02.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf02.wt01.temperature` 聚合计算生成，
`root.ln.wf01.temperature_avg` 由 `root.ln.wf01.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf01.wt01.temperature` 聚合计算生成。

````
+----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|                  timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
+----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|root.ln.wf02.temperature_avg| null|      root.ln|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln.wf01.temperature_avg| null|      root.ln|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
+----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
````
````
+-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
|                         Time|root.ln.wf02.temperature_avg|root.ln.wf01.temperature_avg|
+-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
|2021-05-11T22:18:16.969+08:00|                       58.75|                        49.0|
|2021-05-11T22:18:26.969+08:00|                        89.0|                      112.25|
|2021-05-11T22:18:36.969+08:00|                       42.25|                        61.5|
|2021-05-11T22:18:46.969+08:00|                      112.25|                      132.25|
+-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
````
##### 创建 `cq3`
````sql
CREATE CONTINUOUS QUERY cq3 
RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s 
BEGIN 
  SELECT avg(temperature) 
  INTO root.ln_cq.${2}.temperature_avg 
  FROM root.ln.*.* 
  GROUP BY time(10s), level=2 
END
````
查询模式与 cq2 相同，在这个例子中，用户自行指定结果写入到 `root.ln_cq.${2}.temperature_avg` 中。
结果将产生如下两条新序列，
其中 `root.ln_cq.wf02.temperature_avg` 由 `root.ln.wf02.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf02.wt01.temperature` 聚合计算生成，
`root.ln_cq.wf01.temperature_avg` 由 `root.ln.wf01.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf01.wt01.temperature` 聚合计算生成。

````
+-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|                     timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
+-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
|root.ln_cq.wf02.temperature_avg| null|   root.ln_cq|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
|root.ln_cq.wf01.temperature_avg| null|   root.ln_cq|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
+-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
````
````
+-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
|                         Time|root.ln_cq.wf02.temperature_avg|root.ln_cq.wf01.temperature_avg|
+-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
|2021-05-11T22:18:16.971+08:00|                          58.75|                           49.0|
|2021-05-11T22:18:26.971+08:00|                           89.0|                         112.25|
|2021-05-11T22:18:36.971+08:00|                          42.25|                           61.5|
|2021-05-11T22:18:46.971+08:00|                         112.25|                         132.25|
+-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
````

##### 创建 `cq4`

````sql
CREATE CONTINUOUS QUERY cq4 
RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s BOUNDARY 2022-01-14T23:00:00.000+08:00 
BEGIN 
  SELECT avg(temperature) 
  INTO root.ln_cq.${2}.temperature_avg 
  FROM root.ln.*.* GROUP BY time(10s), level=2 
END
````

这个例子与创建 cq3 几乎完全相同。不同的是，在这个例子中用户自行指定了 `BOUNDARY 2022-01-14T23:00:00.000+08:00 ` 。

注意这个 CQ 的第一个执行时刻大于例子中的时间，因此 `2022-01-14T23:00:20.000+08:00` 为第一个执行时刻。递推地，`2022-01-14T23:00:40.000+08:00` 为第二个执行时刻，`2022-01-14T23:01:00.000+08:00` 为第三个执行时刻…… 

第一个执行时刻执行的 SQL 语句为 `select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([2022-01-14T23:00:00.000+08:00, 2022-01-14T23:00:20.000+08:00), 10s), level = 2`。

第二个执行时刻执行的 SQL 语句为 `select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([2022-01-14T23:00:20.000+08:00, 2022-01-14T23:00:40.000+08:00), 10s), level = 2`。

第三个执行时刻执行的 SQL 语句为 `select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([2022-01-14T23:00:40.000+08:00, 2022-01-14T23:01:00.000+08:00), 10s), level = 2`。

……


### 展示 CQ 信息

#### 语法
````sql
SHOW (CONTINUOUS QUERIES | CQS) 
````
#### 结果示例
````
+-------+--------------+------------+-------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
|cq name|every interval|for interval|     boundary|                                                                               query sql|                        target path|
+-------+--------------+------------+-------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
|    cq1|         10000|       10000|1642166102238|     select max_value(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 10s, now()), 10s)|root.${1}.${2}.${3}.temperature_max|
|    cq3|         20000|       20000|1642166118339|select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2|    root.ln_cq.${2}.temperature_avg|
|    cq2|         20000|       20000|1642166111493|select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2|     root.${1}.${2}.temperature_avg|
|    cq4|         20000|       20000|1642172400000|select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2|    root.ln_cq.${2}.temperature_avg|
+-------+--------------+------------+-------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
````
### 删除 CQ
#### 语法
````sql
DROP (CONTINUOUS QUERY | CQ) <cq_id> 
````
#### 示例
````sql
DROP CONTINUOUS QUERY cq3
````

``` sql
DROP CQ cq3
```

## 系统参数配置

| 参数名          | 描述           |  数据类型| 默认值 |
| :---------------------------------- |-------- | ----| -----|
| `continuous_query_execution_thread` | 执行连续查询任务的线程池的线程数 | int | max(1, CPU 核数 / 2)|
| `max_pending_continuous_query_tasks` | 队列中连续查询最大任务堆积数 | int | 64|
| `continuous_query_min_every_interval` | 连续查询执行时间间隔的最小值 | duration | 1s|