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OneTaro/influxdb

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#Influxdb介绍:

influxdb是目前比较流行的时间序列数据库。

  • 何谓时间序列数据库?
    什么是时间序列数据库,最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间环境的温度,CPU的使用率等。但是,有什么数据不包含Timestamp呢?几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它,包括数据的过滤,计算等等。

###Influxdb

Influxdb是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库,使用go语言编写,无需外部依赖。

它有三大特性:

  1. 时序性(Time Series):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大、最小、求和等);
  2. 度量(Metrics):对实时大量数据进行计算;
  3. 事件(Event):支持任意的事件数据,换句话说,任意事件的数据我们都可以做操作。

同时,它有以下几大特点:

  • schemaless(无结构),可以是任意数量的列;
  • min, max, sum, count, mean, median 一系列函数,方便统计;
  • Native HTTP API, 内置http支持,使用http读写;
  • Powerful Query Language 类似sql;
  • Built-in Explorer 自带管理工具。

#Influxdb的安装和使用:

在讲解具体的安装步骤之前,先说说influxdb的两个http端口:8083和8086

  • port 8083:管理页面端口,访问localhost:8083可以进入你本机的influxdb管理页面;
  • port 8086:http连接influxdb client端口,一般使用该端口往本机的influxdb读写数据。

##一、环境

  Ubuntu 18.04.1 LTS

##二、安装

启动influxdb服务:sudo service influxdb start
登录influxdb:出现下图内容,登录成功
命令行登录成功

##三、使用 在具体的讲解influxdb的相关操作之前先说说influxdb的一些专有名词,这些名词代表什么。

###influxdb相关名词

  • database:数据库;
  • measurement:数据库中的表;
  • points:表里面的一行数据。

###influxDB中独有的一些概念

Point由时间戳(time)、数据(field)和标签(tags)组成。

  • time:每条数据记录的时间,也是数据库自动生成的主索引;
  • fields:各种记录的值;
  • tags:各种有索引的属性。

还有一个重要的名词:series
所有在数据库中的数据,都需要通过图表来表示,series表示这个表里面的所有的数据可以在图标上画成几条线(注:线条的个数由tags排列组合计算出来)

举个简单的小栗子:
有如下数据:
error_time

它的series为:
error_time_series

###influxdb基本操作

  • 数据库与表的操作
    可以直接在web管理页面做操作,当然也可以命令行。
#创建数据库
create database "db_name"
#显示所有的数据库
show databases
#删除数据库
drop database "db_name"
#使用数据库
use db_name
#显示该数据库中所有的表
show measurements
#创建表,直接在插入数据的时候指定表名
insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1
#删除表
drop measurement "measurement_name"

  • 向数据库中插入数据。
  • 通过命令行
use testDb
insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1
  • 通过http接口
curl -i -XPOST 'http://127.0.0.1:8086/write?db=testDb' --data-binary 'test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1'

读者看到这里可能会观察到插入的数据的格式貌似比较奇怪,这是因为influxDB存储数据采用的是Line Protocol格式。那么何谓Line Protoco格式?

**Line Protocol格式:**写入数据库的Point的固定格式。
在上面的两种插入数据的方法中都有这样的一部分:

test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1

其中:

  1. test:表名;
  2. host=127.0.0.1,monitor_name=test:tag;
  3. count=1:field
    想对此格式有详细的了解参见官方文档

###常用http请求操作

  1. 建立数据库
    curl -POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE mydb"
    执行这个语句后,会在本地建立一个名为mydb的数据库。

  2. 删除数据库 curl -POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=DROP DATABASE mydb"
    其实使用HTTP API就是向 InfluxDB 接口发送相应的POST请求。
    将语句通过POST方式发送到服务器。


  • 查询数据库中的数据。

  • 通过命令行
    select * from test order by time desc

  • 通过http接口
    curl -G 'http://localhost:8086/query?pretty=true' --data-urlencode "db=testDb" --data-urlencode "q=select * from test order by time desc"

influxDB是支持类sql语句的,具体的查询语法都差不多,这里就不再做详细的赘述了。

  • 数据保存策略(Retention Policies)
    influxDB是没有提供直接删除数据记录的方法,但是提供数据保存策略,主要用于指定数据保留时间,超过指定时间,就删除这部分数据。

  • 查看当前数据库Retention Policies
    show retention policies on "db_name"

retention_policies

  • 创建新的Retention Policies
    create retention policy "rp_name" on "db_name" duration 3w replication 1 default
- rp_name:策略名;
- db_name:具体的数据库名;
- 3w:保存3周,3周之前的数据将被删除,influxdb具有各种事件参数,比如:h(小时),d(天),w(星期);
- replication 1:副本个数,一般为1就可以了;
- default:设置为默认策略
  • 修改Retention Policies
    alter retention policy "rp_name" on "db_name" duration 30d default

  • 删除Retention Policies
    drop retention policy "rp_name"

  • 连续查询(Continous Queries)
    当数据超过保存策略里指定的时间之后就会被删除,但是这时候可能并不想数据被完全删掉,怎么办? influxdb提供了联系查询,可以做数据统计采样。

  • 查看数据库的Continous Queries
    show continuous queries

continuous_queries

  • 创建新的Continous Queries
    create continous query cq_name on db_name begin select sum(count) into new_table_name from table_name group by time(30m) end
- cq_name:连续查询名字;
- db_name:数据库名字;
- sum(count):计算总和;
- table_name:当前表名;
- new_table_name:存新的数据的表名;
- 30m:时间间隔为30分钟
  • 删除Continous Queries
    drop continous query cp_name on db_name

  • 用户管理
    可以直接在web管理页面做操作,也可以命令行。

#显示用户  
show users
#创建用户
create user "username" with password 'password'
#创建管理员权限用户create user "username" with password 'password' with all privileges
#删除用户
drop user "username"

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