# Downsampling

El **downsampling** es una técnica crítica en entornos SCADA y sistemas industriales que manejan grandes volúmenes de datos en tiempo real.

## Fundamentos del Downsampling

**Downsampling** consiste en agregar datos de alta resolución temporal en ventanas definidas, almacenando solo los valores agregados en un nuevo bucket.

Sus beneficios clave son:

* **Reducción del 60-90% en uso de disco**.
* **Mejora de latencia en consultas históricas** (ej: de 5 segundos a 200ms).
* Eliminación de "ruido" en datos brutos para análisis más eficientes.

### Arquitectura de Downsampling en InfluxDB 2.x

| Componente                | Descripción                                    |
| ------------------------- | ---------------------------------------------- |
| **Bucket origen**         | Datos brutos con retención corta (ej: 30 días) |
| **Bucket destino**        | Datos downsampled con retención extendida      |
| **Task Flux**             | Script programado que ejecuta la agregación    |
| **Función de agregación** | `mean()`, `sum()`, `max()`, `median()`, etc.   |

## Implementación Paso a Paso

### 1. Creación de Buckets

{% code title="bash" overflow="wrap" %}

```bash
# Bucket para datos brutos (retención: 30d)
influx bucket create -n raw_industrial_data -r 30d

# Bucket para datos downsampled (retención: infinito)
influx bucket create -n mediciones_sensores_agg -r 0
```

{% endcode %}

### 2. Script Flux para Downsampling Diario

{% code title="text" overflow="wrap" %}

```
option task = {
  name: "media_temperatura_5m",
  every: 5m
}

data = from(bucket: "mediciones_sensores")
  |> range(start: -task.every)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "ambiente" and r._field == "temperatura")

data
  |> aggregateWindow(
    every: 5m,
    fn: mean,
    createEmpty: false
  )
  |> to(bucket: "mediciones_sensores_agg")
```

{% endcode %}

**Parámetros clave**:

* `createEmpty`: Evita crear puntos sin datos en ventanas vacías

## Estrategias Avanzadas

### Downsampling en Cascada

{% code title="text" overflow="wrap" %}

```
  A[Datos brutos - 1s] --> B[Downsample 1m - 7d]
  B --> C[Downsample 1h - 30d]
  C --> D[Downsample 1d - Infinito]
```

{% endcode %}

**Beneficios**:

* Reduce progresivamente la granularidad
* Permite consultas rápidas en diferentes escalas temporales


---

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```
GET https://darioaplicano.gitbook.io/influxdb2.x/sesion-4/guion-de-la-sesion/documentacion/consultas-avanzadas-y-optimizacion/downsampling.md?ask=<question>
```

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