?InfluxDB v2.x中的Flux查詢語言的核心概念主要包括以下幾個方面：

1.?表（Tables）

• Flux以表（Tables）的形式處理數據。每個表包含多行數據，每行數據都是一個record（記錄），包含了數據點的時間戳、測量值、字段和標簽等信息。
• 表是Flux查詢的基本單位，查詢的結果通常也是以表的形式返回。

2.?記錄（Records）

• 記錄（Records）是表中的一行數據，包含了時間戳（_time）、測量值（_measurement）、字段（_field）和標簽（tags）等信息。
• 每個記錄都代表了時間序列數據中的一個具體數據點。

3.?管道（Pipelines）

• Flux使用管道（Pipelines）來組織查詢邏輯。管道由一系列通過管道轉發操作符（|>）連接的函數組成。
• 數據從管道的一端流入，經過每個函數的處理后，再流向管道的下一端。

4.?函數（Functions）

• Flux提供了豐富的函數庫，用于執行各種數據處理和分析操作。
• 這些函數可以對表進行過濾、轉換、聚合等操作，以生成所需的查詢結果。

5.?組鍵（Group Keys）

• 組鍵（Group Keys）用于描述表的內容。它是一個列列表，表中的每一行都具有相同的組鍵值。
• 組鍵有助于在查詢過程中對數據進行分組和聚合。

6.?數據源（Data Sources）

• Flux查詢的數據來源于InfluxDB的存儲桶（Buckets）。在查詢時，需要指定數據源（即存儲桶）和查詢的時間范圍。

7.?時間范圍（Time Ranges）

• Flux查詢可以指定時間范圍，以限制查詢結果中的時間戳范圍。
• 時間范圍可以是相對時間（如“最近一小時”）或絕對時間（如“2023-01-01T00:00:00Z至2023-01-02T00:00:00Z”）。

8.?數據模式（Data Schema）

• 在InfluxDB v2.x中，存儲桶（Buckets）可以具有明確的schema-type，需要為每個度量指定顯式架構。
• 這限制了可以寫入該度量的數據的形狀，提高了數據的一致性和可查詢性。

9.?標簽（Tags）和字段（Fields）

• 標簽（Tags）和字段（Fields）是InfluxDB中用于存儲數據的關鍵元素。
• 標簽用于索引和過濾數據，而字段則用于存儲實際的數值數據。

10.?數據保留（Retention）

• 存儲桶（Buckets）具有數據保留期（Retention Period），用于指定數據在InfluxDB中的保留時間。
• 超過保留期的數據將被自動刪除，以釋放存儲空間。

11.?Flux Engine

• Flux Engine是InfluxDB v2.x中的新數據存儲引擎，它支持高并發寫入和高效查詢。
• Flux Engine與Flux查詢語言緊密集成，提供了更好的性能和擴展性。

綜上所述，Flux查詢語言的核心概念包括表、記錄、管道、函數、組鍵、數據源、時間范圍、數據模式、標簽和字段、數據保留以及Flux Engine等。這些概念共同構成了Flux查詢語言的基礎框架，使得用戶能夠靈活地執行復雜的數據處理和分析操作。