如何使用 influxdb non_negative_derivative 获得一致的值？

将 grafana 与 influxdb 结合使用，我试图显示某个计数器值的每秒速率。如果我使用non_negative_derivative(1s)函数中，rate 的值似乎根据 grafana 视图的时间宽度而发生巨大变化。我正在使用last选择器（但也可以使用max这是相同的值，因为它是一个计数器）。

具体来说，我正在使用：

SELECT non_negative_derivative(last("my_counter"), 1s) FROM ...

根据influxdb 文档 非负导数 https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.13/query_language/functions/#non-negative-derivative:

InfluxDB 计算按时间顺序排列的字段值之间的差异，并将这些结果转换为单位的变化率。

所以对我来说，这意味着在扩展时间视图时，给定点的值不应该改变那么多，因为该值应该是每单位的变化率（上面的示例查询中为 1）。

在石墨中，它们具有特定的perSecond函数，效果更好：

perSecond(consolidateBy(my_counter, 'max'))

关于我对上面的流入查询做错了什么有什么想法吗？

如果你想要每秒的结果不变，你会想要GROUP BY time(1s)。这将为您提供准确的perSecond结果。

考虑以下示例：

假设计数器的值每秒变化如下

0s → 1s → 2s → 3s → 4s
1  → 2  → 5  → 8  → 11

根据我们如何对上面的序列进行分组，我们会看到不同的结果。

考虑一下我们将事物分组为的情况2s桶。

 0s-2s   →    2s-4s
(5-1)/2  →  (11-5)/2
   2     →      3

与1s buckets

 0s-1s  →  1s-2s  →  2s-3s  →  3s-4s
(2-1)/1 → (5-2)/1 → (8-5)/1 → (11-8)/1
   1    →    3    →    3    →    3

寻址

所以对我来说，这意味着在扩展时间视图时给定点的值不应该改变那么多，因为该值应该是每单位的变化率（在上面的示例查询中为 1s）。

The rate of change per unit是一个标准化因子，独立于GROUP BY时间单位。解释我们前面的例子，当我们将导数区间更改为2s可能会提供一些见解。

确切的方程是

∆y/(∆x/tu)

考虑一下我们将事物分组为的情况1s导数区间为2s。我们应该看到的结果是

 0s-1s    →  1s-2s    →  2s-3s    →  3s-4s
2*(2-1)/1 → 2*(5-2)/1 → 2*(8-5)/1 → (11-8)/1
   2      →    6      →    6      →    6

这可能看起来有点奇怪，但如果你考虑一下这句话的意思，它应该是有道理的。当我们指定导数区间时2s我们所要求的是2s变化率是针对1s GROUP BY bucket.

如果我们将类似的推理应用于以下情况2s导数区间为2s is then

 0s-2s     →    2s-4s
2*(5-1)/2  →  2*(11-5)/2
   4       →      6

我们在这里要求的是2s变化率是针对2s GROUP BY桶并且在第一个间隔中2s变化率将是4和第二个间隔2s变化率将是6.