InfluxDB 简介

81次阅读

共计 5468 个字符,预计需要花费 14 分钟才能阅读完成。

InfluxDB 是一个时间序列数据库(TSDB), 被设计用来处理高写入、高查询负载,是 TICK 的一部分。
TSDB 是针对时间戳或时间序列数据进行优化的数据库,专门为处理带有时间戳的度量和事件或度量而构建的。而时间序列数据可以是随时间跟踪、监视、下采样和聚合的度量或事件,如服务器指标、应用程序性能、网络数据、传感器数据以及许多其他类型的分析数据。
关键特性

能够高速读取和压缩时间序列数据
使用 Go 编写,能够但文件运行,没有依赖
提供了简单、高效的 HTTP 读写接口
能够使用插件支持其他的数据协议,如:Graphite=,=collectd 和 OpenTSDB

可轻松使用 SQL 语言查询聚合数据
能够使用 Tag 进行快速高效的查询
支持保留策略(Retention Policy), 能够自动清理旧数据
支持持续查询,能够自动定期计算聚合数据,提高了查询的效率

注意:开源版本的 InfluxDB 只运行在单个节点上,如需更好的性能或避免单点故障,请使用企业版。
安装

deepin/Ubuntu/Debiansudo apt install influxdb influxdb-cli

Archlinuxyaourt -S influxdb 或 sudo pacman -S influxdb

其他请参见:Installing InfluxDB
配置
InfluxDB 的配置文件为:/etc/influxdb/influxdb.conf,选项详情请参见:Configuration Settings,这里就不在赘述。
基本操作
服务相关
启用 / 停止服务 systemctl start/stop influxdb.service

数据库

连接数据库使用 influx 命令连接数据库,参看其帮组手册了解使用方法

创建数据库 CREATE DATABASE <name>

删除数据库 DROP DATABASE <name>

列出数据库 SHOW DATABASES

选择数据库 USE <name>

写入查询
InfluxDB 中使用 measurement 表示表,tags 表示表的元数据,fields 表示数据。表的 scheme 不用定义,null 值也不会被存储。
tag 可理解为表中需要索引的列,field 是不需要索引的列,point 表示一条记录。tags 之间或 fields 之间使用 ‘,’ 分割,而 tags 与 fields 之间使用空格分割。

删除表 DROP MEASUREMENTS <name>

列出表 SHOW MEASUREMENTS

写入数据
point 写入的语法如下:
<measurement>[,<tag-key>=<tag-value>…] <field-key>=<field-value>[,<field2-key>=<field2-value>…] [unix-nano-timestamp]
插入一条 cpu load 的数据:INSERT cpu_load,machine=001,region=ch value=0.56,这就向名为 cpu_load 的 measurement 中添加了 tags 为 machine 和 region,fields 为 value 的 point。
不指定 timestamp 时,默认会使用 本地的当前时间 作为 timestamp。

查询数据
查询语法:
SELECT <field_key>[,<field_key>,<tag_key>] FROM <measurement_name>[,<measurement_name>]
查询语句中必须要有 field 存在,查询语句还支持 Go 风格的正则,下面给出一些例子。

SELECT * FROM cpu_load 查询 cpu_load 中的所有 fields 和 tags

SELECT *::field FROM cpu_load 查询 cpu_load 中的所有 fields

SELECT value,machine FROM cpu_load 只查询 value 与 machine

SELECT value::field,machine::tag FROM cpu_load 只查询 value 与 machine,并限定了类型,如果类型错误将返回 null,如果所有查询字段的类型都错误将没有 point 返回

SELECT * FROM /.*/ 查询所有表中的所有字段

** 注意:** `WHERE` 语句后的值不为数字的,必须引起来。

更多用法参见:[Data exploration using InfluxQL](https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/query%5Flanguage/data%5Fexploration/)。

删除 PointInfluxDB 不支持 Point 的删除操作,但可以通过 Retention Policy 清理 Point。

SERIES
SERIES 是 measurement,<tag1>,<tag2>… 的集合,如之前的写入的 SERIES 就是 cpu_load,machine,region
查看语法:
SHOW SERIES FROM [measurement],[tag1],[tag2]…
FROM 可以不加,如:

SHOW SERIES 显示数据库中所有的 series

SHOW SERIES FROM cpu_load 显示表 cpu_load 中的所有 series

删除

DROP
DROP 将删除所有的记录,并删除所有的索引,语法:
DROP SERIES FROM <measurement> WHERE [condition]

DELETE
DELETE 将删除所有的记录,但不会删除索引,并支持在 WHERE 语句中使用 =timestamp=,语法:
DELETE FROM <measurement_name> WHERE [<tag_key>='<tag_value>’] | [<time interval>]~

持续查询
连续查询 (Continuous Queries 简称 CQ) 是 InfluxQL 对实时数据自动周期运行的查询,然后把查询结果写入到指定的 measurement 中。语法如下:
CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
BEGIN
<cq_query>
END
删除语法:DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
cq_query 需要一个函数,一个 INTO 子句和一个 GROUP BY time() 子句:
SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]
注意:在 WHERE 子句中,cq_query 不需要时间范围。InfluxDB 在执行 CQ 时自动生成 cq_query 的时间范围。cq_query 的 WHERE 子句中的任何用户指定的时间范围将被系统忽略。
如创建一个一分钟采样一次 cpu_load 并写入 cpu_load_1min 表的连续查询:
CREATE CONTINUOUS QUERY “cpu_load_1min” ON “learn_test”
BEGIN
SELECT mean(“value”) INTO “cpu_load_1min” FROM “cpu_load” GROUP BY time(1m)
END
value 将以 mean 为名保存在 cpu_load_1min 中。
更多高级用法参加:InfluxQL Continuous Queries
保留策略
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。可以有多个 RP 并存,但 default 表明默认策略。
更多用法参见:Database management using InfluxQL。

列出 SHOW RETENTION POLICY ON <database name>

创建
创建语法:
CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DURATION <duration> REPLICATION <n> [SHARD DURATION <duration>] [DEFAULT]
REPLICATION 子句确定每个点在集群中存储多少个独立副本,其中 n 是数据节点的数量,对单节点实例无效。
碎片持续时间子句确定碎片组覆盖的时间范围,是一个 duration 文字,不支持 INF (infinite) duration。这个设置是可选的。默认情况下,碎片组的持续时间由保留策略的持续时间决定:

RP Duration
Shard Duration

< 2 days
1 hour

>= 2 days and <= 6 months
1 day

> 6 months
7 days

如果 RP Duration 大于 0s 小于 1 hour,Shard Duration 仍将设置为 1 hour。

删除 DROP RETENTION POLICY <rp_name>

修改
ALTER RETENTION POLICY <rp_name> ON <database name> DURATION <duration> REPLICATION <n> [SHARD DURATION <duration>] DEFAULT

HTTP 接口
/query
数据主要使用 query 接口查询,下面给出一些常见用法,而更多用法参见:Querying data with the HTTP API。

创建数据库
POST 请求可用于创建数据库,如:
curl -X POST http://localhost:8086/query –data-urlencode “q=CREATE DATABASE <database name>”

查询
curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true –data-urlencode ‘db=<database name>’ –data-urlencode ‘q=SELECT “field1”,”tag1″… FROM <measurement> WHERE <condition>’

多个查询
多个查询语句间用 ; 分割,如:
curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true –data-urlencode ‘db=<database name>’ –data-urlencode ‘q=SELECT “field1”,”tag1″… FROM <measurement> WHERE <condition>;SELECT fields FROM <measurement>’
最大行限制(max-row-limit) 允许使用者限制返回结果的数目,以保护 InfluxDB 不会在聚合结果的时候导致的内存耗尽。
分块(chunking) 可以设置参数 chunked=true 开启分块,使返回的数据是流式的 batch,而不是单个的返回。返回结果可以按 100 数据点被分块,为了改变这个返回最大的分块的大小,可以在查询的时候加上 chunk_size 参数,例如返回数据点是每 20000 为一个批次。
curl -X GET ‘http://localhost:8086/query’ –data-urlencode “db=<name>” –data-urlencode “chunked=true” –data-urlencode “chunk_size=100” –data-urlencode “q=SELECT * FROM cpu_load”

/write
发送 POST 请求是写入数据的主要方式,,下面给出一些常见用法,而更多用法参见:Writing data with the HTTP API。

插入一条 Point
curl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> –data-binary “cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795”
必须指定 database name

插入多条 Point
多条 Point 之间用行分割,如:
curl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> –data-binary “cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795
cpu_load,machine=001,region=cn value=0.65 1555164637838340795
cpu_load,machine=003,region-cn value=0.6 1555164637839240795”
如果需要写入 Point 过多,可以将 Point 放入文件中,然后通过 POST 请求上传。文件 (cpu_data.txt) 内容如:
cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795
cpu_load,machine=001,region=cn value=0.65 1555164637838340795
cpu_load,machine=003,region-cn value=0.6 1555164637839240795
然后上传:
curl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> –data-binary @cpu_data.txt

正文完
 0