InfluxDB 的 Flux 语言提供了多种方式来查询数值的连续时间段，下面都是常见的方法：
- 使用
range 函数
from(bucket: "mybucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "my_measurement" and r._field == "my_field")
|> continuousQuery(every: 1m)
这个查询将从当前时间的 1 小时前开始，到当前时间结束，查询 my_measurement 表的 my_field 字段，并将结果以 1 分钟为间隔进行分组。
- 使用
window 函数
from(bucket: "mybucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "my_measurement" and r._field == "my_field")
|> window(every: 1m, period: 1m)
这个查询与上一个类似，但使用 window 函数来指定时间窗口的大小和步长。
- 使用
aggregateWindow 函数
from(bucket: "mybucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "my_measurement" and r._field == "my_field")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: mean)
这个查询将对 my_field 字段进行聚合计算，例如计算平均值，并将结果以 1 分钟为间隔进行分组。
- 使用
fill 函数
from(bucket: "mybucket")
|> range(start: -1h, stop: now())
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "my_measurement" and r._field == "my_field")
|> fill(linear: true)
这个查询将对缺失的数据点进行线性插值，以便在连续时间段内获取数值。
这些方法都可以用来查询数值的连续时间段，但具体的实现方式取决于您的实际需求和数据特点。