# Repaso sesión 2

### **1. Diferencias entre InfluxQL y Flux**

* **InfluxQL**: Lenguaje de consulta similar a SQL, usado principalmente en InfluxDB 1.x. Es ideal para consultas básicas y rápidas sobre series temporales, pero tiene limitaciones en funciones avanzadas y manipulación de datos complejos.
* **Flux**: Lenguaje de scripting más potente y flexible, introducido en InfluxDB 2.x. Permite consultas avanzadas, transformaciones complejas, uso de joins, manejo de datos de múltiples fuentes y mejor control de agregaciones y conversiones de tiempo.

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### **2. Introducción a InfluxQL**

* **SELECT**: Extrae datos de una medición.
  * Ejemplo: `SELECT temperatura FROM ambiente`
* **WHERE**: Filtra datos según condiciones.
  * Ejemplo: `SELECT temperatura FROM ambiente WHERE sensor_id='sensor0'`
* **ORDER BY**: Ordena los resultados.
  * Ejemplo: `SELECT temperatura FROM ambiente ORDER BY time DESC`
* **LIMIT**: Restringe la cantidad de resultados.
  * Ejemplo: `SELECT temperatura FROM ambiente LIMIT 10`

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### **3. Filtrado de Datos por Tiempo y Etiquetas**

* Filtrar por tiempo: `SELECT temperatura FROM ambiente WHERE time > now() - 1h`
* Filtrar por etiquetas: `SELECT temperatura FROM ambiente WHERE sensor_id='sensor01' AND ubicacion='ubicacionA0'`

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### **4. Uso de GROUP BY time() para Agregaciones Temporales**

* Permite agrupar datos en intervalos de tiempo definidos.
  * Ejemplo: `SELECT mean(temperatura) FROM ambiente WHERE time > now() - 1d GROUP BY time(10m)`
* Útil para obtener promedios, máximos, mínimos, etc.

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### **5. Flux para Consultas Avanzadas**

* Flux permite:
  * Consultas multi-bucket.
  * Transformaciones avanzadas.
  * Uso de joins y operaciones matemáticas complejas.
* Ejemplo básico:

  <pre data-title="flux" data-overflow="wrap"><code>from(bucket: "mediciones_sensores")
    |> range(start: -1h)
    |> filter(fn: (r) => r._measurement == "ambiente")
    |> mean()
  </code></pre>

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### **6. Uso de JOINS en Flux para Combinar Series de Datos**

* Flux soporta joins para unir datos de diferentes mediciones o buckets.
* Ejemplo:

  <pre data-title="text" data-overflow="wrap"><code>ambiente = from(bucket: "mediciones_sensores")
      |> range(start: -1h)
      |> filter(fn: (r) => r._measurement == "ambiente")
      
  energia = from(bucket: "mediciones_sensores")
      |> range(start: -1h)
      |> filter(fn: (r) => r._measurement == "energia")
      
  join(
      tables: {amb: ambiente, ene: energia},
      on: ["_time", "sensor_id"]
  )
  </code></pre>
* Útil para análisis correlacionados entre variables.

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### **7. Consultas Básicas y Avanzadas**

* **Básicas (InfluxQL):** `SELECT max(temperatura) FROM ambiente WHERE time > now() - 1h`
* **Avanzadas (Flux):**
  * Agregaciones, joins, conversiones y cálculos personalizados.
  * Ejemplo:

    <pre data-title="text" data-overflow="wrap"><code>from(bucket: "mediciones_sensores")
      |> range(start: -1d)
      |> filter(fn: (r) => r._measurement == "ambiente")
      |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean)
      |> yield(name: "promedio_5m")
    </code></pre>

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### **8. Casos de Uso: Alarmas Activas en el Último Minuto**

* **InfluxQL:** `SELECT * FROM alarmas WHERE estado='activa' AND time > now() - 1m`
* **Flux:**

  <pre data-title="text" data-overflow="wrap"><code>from(bucket: "alarmas")
    |> range(start: -1m)
    |> filter(fn: (r) => r.estado == "activa")
  </code></pre>

***

### **9. Diagnóstico de Problemas en Queries de Datos Masivos**

* Utilizar filtros de tiempo y etiquetas específicas.
* En Flux, limitar el uso de joins y operaciones costosas sobre grandes volúmenes.
* Optimizar el uso de `aggregateWindow`, `limit` y `filter` para reducir la carga.


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