< query >
from(bucket:"search")
  |> range(start: -${start_time}, stop: now())
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "collection")
  |> filter(fn: (r) => r._field == "count")
  |> filter(fn: (r) => r.name == "기준상품")
  |> group(columns: ["count"], mode: "by")
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: max)
  |> map(fn: (r) => ({_value: r._value, _time: r._time, _field: "기준 상품 수"}))

< 설명 >
bucket은 db를 기입합니다.

range 범위는 
(start: -${start_time}, stop: now())
시작값(start)을 start_time 변수로 사용하고
종료값(stop)은 현재(now()
까지로 설정했습니다.

filter 를 사용하여 measurement 는 상품수를 저장한 "collection" 을 사용합니다.

추가적인 filter 를 사용하여 count 이 외에 저장한 field가 있어서 설정을 하였습니다.

tag를 사용하여 서비스 별로 name으로 구분하기 때문에
"기준상품" 을 선택했습니다.

aggregateWindow 집계함수를 사용하여 every: 1d 1일간, 
fn: max 최대값을 사용하도록 했습니다.

map을 사용하여 count로 저장된 이름을 "기준 상품 수"로 변경하였습니다.

< query >
from(bucket:"search")
  |> range(start: -${start_time}, stop: now())
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "api1" or r._measurement == "api2" or r._measurement == "api3")
  |> filter(fn: (r) => r._field == "count")
  |> filter(fn: (r) => r.name == "통합검색API")
  |> group(columns: ["count"], mode: "by")
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum)
  |> map(fn: (r) => ({_value: r._value, _time: r._time, _field: "호출 수"}))

< 설명 >
위의 상품수와 다른 부분만 설명하자면
measurement를 api 서버별로 저장을 하기 때문에 or 를 사용하여 합쳤습니다.

집계 함수에서 fn 은 sum을 사용하여 검색량을 합산으로 계산하였습니다.

< query >
 > 주간
  - 상품수
  |> aggregateWindow(every: 1w, fn: max)
  - 검색량, 동적색인량 
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum)
  |> aggregateWindow(every: 1w, fn: max)
  
 > 월간
  - 상품수
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: max)
  - 검색량, 동적색인량 
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum)
  |> aggregateWindow(every: 1mo, fn: max)
 
 > 연간
  - 상품수
  |> aggregateWindow(every: 1y, fn: max)
  - 검색량, 동적색인량 
  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: sum)
  |> aggregateWindow(every: 1y, fn: max)

< 설명 >
집계 함수만 수정하여 기간을 다르게 하여 구성하였습니다.

상품수는 합산이 필요 없으므로, 기간 중에서 max 데이터를 사용하였습니다.

검색량과, 동적색인량 같은 경우는 합산이 필요하기 때문에 일별 합산 집계함수를 먼저 사용하여 데이터를 구성한 뒤 기간 중에 max 함수를 사용하여 일 합산 데이터로 기간중 최대값을 구하였습니다.