InfluxDB 简介

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

• 删除数据库

  DROP DATABASE

• 列出数据库

  SHOW DATABASES

• 选择数据库

  USE

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

• 列出表

  SHOW MEASUREMENTS

• 写入数据

  point 写入的语法如下：

  [,=...] =[,=...] [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 [,,] FROM [,]

  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,,... 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  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  WHERE [=''] | []~

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  ON 
BEGIN
  
END

删除语法： DROP CONTINUOUS QUERY ON

cq_query 需要一个函数，一个 INTO 子句和一个 GROUP BY time() 子句：

SELECT  INTO  FROM  [WHERE ] GROUP BY time()[,]

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

• 创建

  创建语法：

  CREATE RETENTION POLICY  ON  DURATION  REPLICATION  [SHARD 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

• 修改

  ALTER RETENTION POLICY  ON  DURATION  REPLICATION  [SHARD 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 "

• 查询

  curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true --data-urlencode 'db=' --data-urlencode 'q=SELECT "field1","tag1"... FROM  WHERE '

• 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=' --data-urlencode 'q=SELECT "field1","tag1"... FROM  WHERE ;SELECT fields FROM '

  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=" --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= --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= --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= --data-binary @cpu_data.txt