小编点评

**在 InfluxDB 中的 non_negative_derivative() 函数** `non_negative_derivative()` 函数用于计算指定字段的 **非负导数**。它可以用来计算时间序列数据的 **速率或增长率**。 **语法：** ```sql non_negative_derivative(column, time_interval) ``` * `column` 是要计算导数的字段名。 * `time_interval` 是时间间隔，表示计算导数的时间范围。 **示例：** ```sql SELECT non_negative_derivative(visits, 1m) FROM your_measurement_name ``` 这查询计算每分钟的访问量增长率。假设字段名为 `visits`，时间戳存储在 `_time` 字段中，则查询语句如下： ```sql SELECT non_negative_derivative(visits, 1m) FROM your_measurement_name ``` 这将返回每分钟的访问量增长率。 **注意：** `non_negative_derivative()` 函数计算的是 **非负** 导数，因此如果出现访问量下降或重置为零的情况，导数将设置为 **零**，表示没有增长。

正文

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　　在InfluxDB中，non_negative_derivative()函数用于计算指定字段的非负导数。它可以用来计算时间序列数据的速率或增长率。

　　该函数的语法如下：

　　其中：

• column是要计算导数的字段名。

• time_interval是时间间隔，表示计算导数的时间范围。

　　下面是一个示例说明：

　　　　假设我们有以下数据点记录了每分钟的网站用户访问量：

时间	访问次数
2022-03-01 10:00:00	100
2022-03-01 10:01:00	150
2022-03-01 10:02:00	180
2022-03-01 10:03:00	200
2022-03-01 10:04:00	250

　　　　如果我们想计算每分钟的访问量增长率，可以使用non_negative_derivative()函数。假设我们将字段名命名为visits，时间戳存储在_time字段中，那么查询语句如下：

　　　　执行以上查询后，将返回每分钟的访问量增长率：

时间	访问量增长率
2022-03-01 10:01:00	50
2022-03-01 10:02:00	30
2022-03-01 10:03:00	20
2022-03-01 10:04:00	50

　　　　这样我们就可以看到每分钟的访问量增长率。注意，non_negative_derivative()函数计算的是非负导数，因此如果出现访问量下降或重置为零的情况，导数将被设置为零，表示没有增长。