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/Debian
sudo apt install influxdb influxdb-cli
- Archlinux
yaourt -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
Point
InfluxDB
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
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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