Go中InfluxDB 2.x按周/月聚合需用Flux脚本：周聚合用date.truncate(t:r._time,unit:1w,offset:1d)对齐自然周（周日始），月聚合用date.truncate(...unit:1mo)避免30天陷阱，并显式指定timeZone。
Go 中用 InfluxDB 2.x 的 Flux 查询按周/月聚合，关键在 aggregateWindow 和 timeZone
InfluxDB 2.x 不再支持类似 SQL 的 GROUP BY time(1w) 语法，必须用 Flux 脚本。Go 客户端（如 influxdb-client-go）只是发请求，聚合逻辑全写在 Flux 字符串里。直接拼错时间单位或时区会导致结果偏移一整天甚至跨周。
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start和stop必须是 RFC3339 格式（如"2024-01-01T00:00:00Z"），不能用本地时间字符串 - 按周聚合用
every: 1w，但默认从周一 00:00 UTC 开始切窗；若要按自然周（周日～周六），得加offset: -1d - 按月聚合不能写
every: 1mo—— Flux 不识别mo，必须用every: 30d或更稳妥的date.truncate手动对齐 - 时区不显式指定时，
aggregateWindow默认用 UTC，中国用户常漏加timeZone: "Asia/Shanghai"，导致周统计错位
Flux 脚本里正确对齐“自然周”的写法
比如统计每自然周（周日 00:00 到下个周六 23:59）的平均值，不能只靠 every: 1w。Flux 的周切窗固定以周一为起点，所以得用 date.truncate 先把时间归到最近的周日，再分组：
from(bucket: "mydb")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r._field == "usage_percent")
|> map(fn: (r) => ({ r with _time: date.truncate(t: r._time, unit: 1w, offset: 1d) }))
|> group(columns: ["_time"])
|> mean(column: "_value")
这里 offset: 1d 是关键：把周一零点往前推一天，变成周日零点。注意不是 -1d —— Flux 的 offset 是相对于单位起点的偏移，正数向后、负数向前，但 1w 的起点是周一，+1d 就落到周日。
Go 客户端调用 Flux 查询的最小可行代码
别用 QueryAPI.Query 的老式行协议方式，它不支持 Flux 返回的表结构。必须用 QueryAPI.QueryWithOptions 并设 dialect: flux.Dialect{Header: true}，否则字段名和数据对不上。
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- Flux 脚本必须完整，包含
from、range、filter，不能只写聚合部分 - Go 中传时间范围用
time.Time.UTC().Format(time.RFC3339)，别用Local() - 解析结果时，
table.Record().ValueByKey("_value")才是聚合值，_time是窗口起始时间（不是原始时间戳） - 如果返回空表，大概率是
range时间没覆盖数据，或filter条件过严（比如字段名大小写错）
按月聚合时避免“30天陷阱”
写 every: 30d 看似简单，但 1 月 31 日 + 30 天 = 3 月 2 日，跳过了 2 月，导致 2 月数据全被归到 1 月窗口。真正按日历月聚合，得用 date.truncate 对齐到每月 1 日：
|> map(fn: (r) => ({ r with _time: date.truncate(t: r._time, unit: 1mo) }))
|> group(columns: ["_time"])
|> sum(column: "_value")
1mo 在 Flux 中是合法单位，且会自动处理大小月和闰年。但注意：date.truncate(t: t, unit: 1mo) 总是截到当月第一天 00:00，所以窗口是 [1日00:00, 下月1日00:00)，符合常规“月度统计”预期。这个细节文档里藏得深，很多人卡在 every: 30d 的偏差上。
