查询补空值

当对序列进行分段聚合时，某一段时间可能不存在数据，则此段数据的聚合结果为空，但这种空值不利于进行数据可视化展示和分析，需要对空值进行填补。

查询补空值允许用户按照特定的方法对查询结果填充空值，如取前一个不为空的值，或线性插值。补空值之后的查询结果能更好地反映数据分布，有利于用户进行数据分析。

在 IoTDB 中，用户可以使用 FILL 子句指定某一时间点或一时间窗口数据缺失的情况下的填充模式。如果查询点空，则填充功能将不起作用。

填充方法

IoTDB 目前支持 previous , linear, value 三种空值填充方式，数据类型和支持的填充方法如下表所示：

数据类型	支持的填充方法
boolean	previous, value
int32	previous, linear, value
int64	previous, linear, value
float	previous, linear, value
double	previous, linear, value
text	previous, value

注意：在 Fill 语句中只能指定一种填充方法。空值填充兼容 0.12 版本及以前的语法（即 fill((<data_type>[<fill_method>(, <before_range>, <after_range>)?])+)），但老的语法也不能同时指定多种填充方式。

单点补空值

当某一特定时间戳的数据为空时，可以使用单值填充对空值进行填充，详细说明如下：

Previous 填充

当查询的时间戳下数据为空时，将使用前一个时间戳的值来填充空白。 语法定义如下：

select <path> from <prefixPath> where time = <T> fill(previous(, <before_range>)?)

下表给出了所有参数的详细说明：

参数名称（不区分大小写）	解释
path, prefixPath	查询路径； 必填项
T	查询时间戳（只能指定一个）； 必填项
before_range	表示前一种方法的有效时间范围。 当 [T-before_range，T] 范围内的值存在时，前一种方法将起作用。 如果未指定 before_range，则 before_range 会使用默认值 default_fill_interval; -1 表示无穷大； 可选字段

在这里，我们举一个使用 Previous 方法填充空值的示例。 SQL 语句如下：

select temperature from root.sgcc.wf03.wt01 where time = 2017-11-01T16:37:50.000 fill(previous, 1m)

含义：

由于时间根目录 root.sgcc.wf03.wt01.temperature 在 2017-11-01T16：37：50.000 为空，因此系统使用以前的时间戳 2017-11-01T16：37：00.000（且时间戳位于 [2017-11-01T16:36:50.000, 2017-11-01T16:37:50.000] 范围）进行填充和显示。

在 样例数据 中, 该语句的执行结果如下所示：

+-----------------------------+-------------------------------+
|                         Time|root.sgcc.wf03.wt01.temperature|
+-----------------------------+-------------------------------+
|2017-11-01T16:37:50.000+08:00|                          21.93|
+-----------------------------+-------------------------------+
Total line number = 1
It costs 0.016s

值得注意的是，如果在指定的有效时间范围内没有值，系统将不会填充空值，如下所示：

IoTDB> select temperature from root.sgcc.wf03.wt01 where time = 2017-11-01T16:37:50.000 fill(previous, 1s) 
+-----------------------------+-------------------------------+
|                         Time|root.sgcc.wf03.wt01.temperature|
+-----------------------------+-------------------------------+
|2017-11-01T16:37:50.000+08:00|                           null|
+-----------------------------+-------------------------------+
Total line number = 1
It costs 0.004s

Linear 填充

当查询的时间戳下数据为空时，将使用前一个和下一个时间戳的值来填充空白。 语法定义如下：

select <path> from <prefixPath> where time = <T> fill(linear(, <before_range>, <after_range>)?)

下表给出了所有参数的详细说明：

参数名称（不区分大小写）	解释
path, prefixPath	查询路径； 必填项
T	查询时间戳（只能指定一个）； 必填项
before_range, after_range	表示线性方法的有效时间范围。 当 [T - before_range，T + after_range] 范围内的值存在时，前一种方法将起作用。 如果未明确指定 before_range 和 after_range，则使用 default_fill_interval。 -1 表示无穷大； 可选字段

需要注意的是一旦时间序列在查询时间戳 T 时刻存在有效值，线性填充就会使用这个值作为结果返回。
除此之外，如果在 [T - before_range, T] 或 [T, T + after_range] 两个范围中任意一个范围内不存在有效填充值，则线性填充返回 null 值。

在这里，我们举一个使用线性方法填充空值的示例。 SQL 语句如下：

select temperature from root.sgcc.wf03.wt01 where time = 2017-11-01T16:37:50.000 fill(linear, 1m, 1m)

含义：

由于时间根目录 root.sgcc.wf03.wt01.temperature 在 2017-11-01T16:37:50.000 为空，因此系统使用以前的时间戳 2017-11-01T16:37:00.000（且时间戳位于 [2017-11-01T16:36:50.000，2017-11-01T16:37:50.000) 时间范围）及其值 21.927326，下一个时间戳记 2017-11-01T16:38:00.000（且时间戳记位于 (2017-11-01T16:37:50.000, 2017-11-01T16:38:50.000) 时间范围）及其值 25.311783 以执行线性拟合计算：

21.927326 +（25.311783-21.927326）/ 60s * 50s = 24.747707

在 样例数据 中, 该语句的执行结果如下所示：

+-----------------------------+-------------------------------+
|                         Time|root.sgcc.wf03.wt01.temperature|
+-----------------------------+-------------------------------+
|2017-11-01T16:37:50.000+08:00|                      24.747707|
+-----------------------------+-------------------------------+
Total line number = 1
It costs 0.017s

Value 填充

当查询的时间戳下数据为空时，将使用给定的值来填充空白。语法定义如下：

select <path> from <prefixPath> where time = <T> fill(constant)

下表给出了所有参数的详细说明：

参数名称（不区分大小写）	解释
path, prefixPath	查询路径； 必填项
T	查询时间戳（只能指定一个）； 必填项
constant	给定的填充值；必填项

需要注意的是一旦时间序列在查询时间戳T时刻存在有效值，特定值填充就会使用这个值作为结果返回。

在这里，我们举一个使用特定值方法填充空值的示例。 SQL语句如下：

select temperature from root.sgcc.wf03.wt01 where time = 2017-11-01T16:37:50.000 fill(2.0)

含义：

由于时间序列 root.sgcc.wf03.wt01.temperature 在 2017-11-01T16:37:50.000 为空，因此使用给定的值 2.0 进行填充：

在 样例数据 中, 该语句的执行结果如下所示：

+-----------------------------+-------------------------------+
|                         Time|root.sgcc.wf03.wt01.temperature|
+-----------------------------+-------------------------------+
|2017-11-01T16:37:50.000+08:00|                           2.0 |
+-----------------------------+-------------------------------+
Total line number = 1
It costs 0.007s

在使用 VALUE 方法填充时需要注意，如果查询结果的数据类型与输入常量值不同，IoTDB 将不进行填充

示例：

select temperature from root.sgcc.wf03.wt01 where time = 2017-11-01T16:37:50.000 fill('test')

结果：

+-----------------------------+-------------------------------+
|                         Time|root.sgcc.wf03.wt01.temperature|
+-----------------------------+-------------------------------+
|2017-11-01T16:37:50.000+08:00|                          null |
+-----------------------------+-------------------------------+
Total line number = 1
It costs 0.007s

降采样补空值

IoTDB 支持对原降采样结果进行空值填充，previous、linear、value 填充方式均可作用于查询语句中的任一聚合算子，但一条查询语句只能使用一种空值填充方式。此外，使用时需要注意以下两点：

• 在任何情形下都不会填充 count 的聚合结果，因为对于不存在任数据的查询区间，count 的结果为 0。
• 分类处理 sum 的聚合结果：若某个查询区间不存在任何数据，sum 的聚合结果为 null，将被 GroupByFill 填充；若某个查询区间内 sum 的聚合结果恰好为 0，那么 GroupByFill 不会填充这个值。

降采样补空值查询语法同单点补空值查询语法相似，下面列出简单的示例和使用细节：

PREVIOUS 和 PREVIOUSUNTILLAST 的区别

• PREVIOUS：只要空值前边有值，就会用其填充空值。
• PREVIOUSUNTILLAST：不会填充此序列最新点后的空值。

首先检查一下 root.ln.wf01.wt01.temperature 在时间 2017-11-07T23:49:00 以后的值：

IoTDB> SELECT temperature FROM root.ln.wf01.wt01 where time >= 2017-11-07T23:49:00
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         Time|root.ln.wf01.wt01.temperature|
+-----------------------------+-----------------------------+
|2017-11-07T23:49:00.000+08:00|                         23.7|
|2017-11-07T23:51:00.000+08:00|                        22.24|
|2017-11-07T23:53:00.000+08:00|                        24.58|
|2017-11-07T23:54:00.000+08:00|                        22.52|
|2017-11-07T23:57:00.000+08:00|                        24.39|
|2017-11-08T00:00:00.000+08:00|                        21.07|
+-----------------------------+-----------------------------+
Total line number = 6
It costs 0.010s

root.ln.wf01.wt01.temperature 最早时间和值是 2017-11-07T23:49:00 和 23.7；最后时间和值是 2017-11-08T00:00:00 和 21.07

SQL 示例：

SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (PREVIOUSUNTILLAST);
SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (PREVIOUS);

结果：

IoTDB> SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (PREVIOUSUNTILLAST);
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|                         Time|last_value(root.ln.wf01.wt01.temperature)|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|2017-11-07T23:50:00.000+08:00|                                     null|
|2017-11-07T23:51:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:52:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:53:00.000+08:00|                                    24.58|
|2017-11-07T23:54:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:55:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:56:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:57:00.000+08:00|                                    24.39|
|2017-11-07T23:58:00.000+08:00|                                     null|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
Total line number = 9
It costs 0.007s

IoTDB> SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (PREVIOUS);
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|                         Time|last_value(root.ln.wf01.wt01.temperature)|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|2017-11-07T23:50:00.000+08:00|                                     null|
|2017-11-07T23:51:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:52:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:53:00.000+08:00|                                    24.58|
|2017-11-07T23:54:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:55:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:56:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:57:00.000+08:00|                                    24.39|
|2017-11-07T23:58:00.000+08:00|                                    24.39|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
Total line number = 9
It costs 0.006s

解释：

使用 PREVIOUSUNTILLAST 将不会填充 2017-11-07T23:57:00 以后的值。

第一个值与最后一个值的填充

IoTDB 的空值填充方式可以分为 PreviousFill, LinearFill, ValueFill 三大类。其中，PreviousFill 需要知道空值前的第一个非空数据，LinearFill 需要知道空值前后的第一个非空数据才能进行填充。假使某条查询语句返回的结果中第一个或最后一个值为空，就可能导致结果集在首尾存在一段连续的空值，不满足 GroupByFill 的业务期望。

在上例中，第一个时间区间 [2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:51:00) 内没有任何数据，上一个有数据的时间区间是 [2017-11-01T23:49:00, 2017-11-07T23:50:00)，可以通过设置 PREVIOUS 填充向前查询参数 beforeRange 来填充第一个区间的数据，示例如下：

SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (PREVIOUS, 1m);

结果：

IoTDB> SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (PREVIOUS, 1m);
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|                         Time|last_value(root.ln.wf01.wt01.temperature)|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|2017-11-07T23:50:00.000+08:00|                                     23.7|
|2017-11-07T23:51:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:52:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:53:00.000+08:00|                                    24.58|
|2017-11-07T23:54:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:55:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:56:00.000+08:00|                                     null|
|2017-11-07T23:57:00.000+08:00|                                    24.39|
|2017-11-07T23:58:00.000+08:00|                                    24.39|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
Total line number = 9
It costs 0.005s

解释：

为了不与原有语义冲突，当不设置 before_range, after_range 参数时，GroupByFill 的空值填充取空值的前一个/后一个非空值完成；当设置 before_range, after_range 参数时，设空值所在记录的时间戳为 t，GroupByFill 取 [t-before_range, t+after_range) 内的前一个/后一个非空值完成填充。

因为时间区间 [2017-11-07T23:55:00, 2017-11-07T23:57:00) 内均没有数据，所以本例虽然通过设置 before_range 填充了 [2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:51:00) 的数据，但由于 before_range 较小，[2017-11-07T23:56:00, 2017-11-07T23:57:00) 的数据无法填充。

before_range, after_range 参数也可辅助 LINEAR 方式进行填充，示例如下：

SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (LINEAR, 5m, 5m);

结果：

IoTDB> SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (LINEAR, 5m, 5m);
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|                         Time|last_value(root.ln.wf01.wt01.temperature)|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
|2017-11-07T23:50:00.000+08:00|                                22.970001|
|2017-11-07T23:51:00.000+08:00|                                    22.24|
|2017-11-07T23:52:00.000+08:00|                                    23.41|
|2017-11-07T23:53:00.000+08:00|                                    24.58|
|2017-11-07T23:54:00.000+08:00|                                    22.52|
|2017-11-07T23:55:00.000+08:00|                                23.143333|
|2017-11-07T23:56:00.000+08:00|                                23.766666|
|2017-11-07T23:57:00.000+08:00|                                    24.39|
|2017-11-07T23:58:00.000+08:00|                                23.283333|
+-----------------------------+-----------------------------------------+
Total line number = 9
It costs 0.008s

注意：设原始降采样查询区间为 [start_time, end_time)，在指定 before_range, after_range 参数后，降采样查询结果不变，但查询区间将转变为 [start_time - before_range, end_time + after_range)。因此这两个参数设置较大时会影响效率，使用时需注意。

Value 填充

值填充方式会将输入的常量值解析为字符串，填充时尝试将字符串常量转换为对应类型的数据，若转换成功则进行填充，否则就不填充。举例如下：

SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (20.0)
SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL ('temperature')

结果：

IoTDB> SELECT last_value(temperature) FROM root.ln.wf01.wt01 GROUP BY([2017-11-07T23:50:00, 2017-11-07T23:59:00),1m) FILL (20.0);
+-----------------------------+-----------------------------------------+
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