Kubernetes监控之InfluxDB

什么是InfluxDB？

InfluxDB介绍

InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。
该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据，如DevOps监控数据，APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据。
InfluxDB特征：

  • 无结构(无模式)：可以是任意数量的列

  • 可以设置metric的保存时间

  • 支持与时间有关的相关函数(如min、max、sum、count、mean、median等)，方便统计

  • 支持存储策略:可以用于数据的删改。(influxDB没有提供数据的删除与修改方法)

  • 支持连续查询:是数据库中自动定时启动的一组语句，和存储策略搭配可以降低InfluxDB的系统占用量。

  • 原生的HTTP支持，内置HTTP API

  • 支持类似sql语法

  • 支持设置数据在集群中的副本数

  • 支持定期采样数据，写入另外的measurement，方便分粒度存储数据。

  • 自带web管理界面，方便使用(登入方式：http://< InfluxDB-IP >:8083)

关键概念

InfluxDB关键概念列表：
database field key field set
field value measurement point
retention policy series tag key
tag set tag value timestamp

下面举个例子进行概念介绍：
我们虚拟一组数据，其中有一张数据表(measurement)为census，该表记录了由两个科学家(langstroth和perpetua)在两个不同的位置(1和2)，统计了butterflies和honeybees的数据，时间段是2015-08-18 00: 00:00 -- 2015-08-18 06: 12:00. 我们假设这些数据属于叫my_database的数据库(database)，且该数据存储在autogen的存储策略(retention policy)中。
数据展示如下：

name: census
---------------------
time                    butterflies     honeybees     location     scientist
2015-08-18T00:00:00Z      12             23              1         langstroth
2015-08-18T00:00:00Z      1              30              1         perpetua
2015-08-18T00:06:00Z      11             28              1         langstroth
2015-08-18T00:06:00Z      3              28              1         perpetua
2015-08-18T05:54:00Z      2              11              2         langstroth
2015-08-18T06:00:00Z      1              10              2         langstroth
2015-08-18T06:06:00Z      8              23              2         perpetua
2015-08-18T06:12:00Z      7              22              2         perpetua

我们针对数据来进行概念分析：
InfluxDB是时序数据库，所以怎么都绕不开时间,第一纵列time存储着时间戳，而时间戳是与数据进行关联，这样才能将时间和数据进行展示。
接下去两纵列(butterflies和honeybees)，称为Fields。Fields由field keys和field values组成。butterflies和honeybees两个字符串就是field keys；而butterflies这个field key对应的field values就是12 -- 7, honeybees这个field key对应的field values就是23 -- 22。
Field values就是你的数据，它们可以是string、float、int或者bool等。因为influxdb是时序数据库，所以field values总是要和timestamp关联。

field set是在数据层之上应用概念，由field key和field value组成了field set，如这里有8组field set数据：

  • butterflies = 12 honeybees = 23

  • butterflies = 1 honeybees = 30

  • butterflies = 11 honeybees = 28

  • butterflies = 3 honeybees = 28

  • butterflies = 2 honeybees = 11

  • butterflies = 1 honeybees = 10

  • butterflies = 8 honeybees = 23

  • butterflies = 7 honeybees = 22

field是InfluxDB的必要结构，但也需要注意field是没有索引的。

剩下的两个纵列是location和scientist，它们是tags。Tags也是由键值对(tag keys和tag values)组成。这里的tag keys是字符串location和scientist；location 这个tag key有两个tag values: 1和2；scientist这个tag key也有两个tag values：perpetua和langstroth。
tag set也是数据之上的概念，是不同的tag key-value组合，这里有4组tag sets数据：

  • location = 1, scientist = langstroth

  • location = 2, scientist = langstroth

  • location = 1, scientist = perpetua

  • location = 2, scientist = perpetua

Tags是可选的参数，也就是说你存储的数据结构中不一定非要带tags，但是它非常好用，因为可以索引。一般都会通过tags来查询数据会快很多。

measurement包含了tags、fields和time，就类似于传统数据库的表。一个measurement可以属于不同的retention policy(存储策略)，存储策略描述了InfluxDB怎么去保持数据(DURATION)，需要在集群中存储多少份数据副本(REPLICATION)。
示例中的数据都属于census这个measurement，而该measurement又属于autogen这个存储策略。InfluxDB一般都会创建一个default存储策略，它有无限长的持续时间和等于1的副本数。

我们了解过了measurements、tag sets和retention policies的概念后，是时候该知道series了。
在同一个database中，series由retention policy、measurement、tag sets三部分组成，在我们上面的数据中有如下4个series：

Arbitrary series number Retention policy Measurement Tag set
series 1 autogen census location = 1,scientist = langstroth
series 2 autogen census location = 2,scientist = langstroth
series 3 autogen census location = 1,scientist = perpetua
series 4 autogen census location = 2,scientist = perpetua

同一个Series的数据在物理上会按照时间顺序排列存储在一起。
Series的key为measurement + 所有tags的序列化字符串。
代码结构如下：

tyep Series struct {
    mu           sync.RWMutex
    Key          string
    Tags         map[string]string  
    id           uint64
    measurement  *Measurement
}

介绍完Series后，就可以解释point了。point是在一个series中有相同时间戳的field set，也可以理解如表里的一行数据。示例中一个Point：

name: census
-----------------
time                   butterflies     honeybees     location     scientist
2015-08-18T00:00:00Z        1              30           1         perpetua

上例中，series由retention policy(autogen), measurement(census)和tag set(location=1,scientist=perpetua)进行定义。而这个point的时间戳则是2015-08-18T 00: 00: 00Z。

InfluxDB Database可以有多个users、continuous queries、retention policy、measurement。因为InfluxDB是一个结构化的数据库，我们可以轻松的去新增measurements、tags、fields。

高级概念

Retention Policy

之前讲关键性概念时有简单介绍了RP，这里会进行较详细的介绍。
InfluxDB的数据保留策略(RP)是用来定义数据在数据库中存放的时间，或者定义保存某个期间的数据。
RP在InfluxDB中是比较重要的概念，因为InfluxDB本身是没有提供数据的删除操作，所以需要通过定义RP来控制数据量的问题。
(一个数据库可以有多个RP，但是每个RP必须是独一无二的。)

在具体介绍RP之前，先介绍下另外一个跟RP相关的基础概念(shard)。
shard:
每个RP下面会存在很多shard，每个shard都存储了实际编码和压缩数据，并且不重复。例如你在创建RP时指定了shard duration为1h，那么7--8点存入shard_group0,8--9点就会存入shard_group1中。所以shard才是真实存储InfluxDB数据的地方。
每个shard都属于唯一一个shard group，一个group中会有多个shard；而每个shard包含一组特定的series；所有的points都落在给定的series中，而series是都落在给定的shard group中；

问题1：每个shard group指定了一段时间区域，而且其中有多个shard；每个shard包含一组特定的series。那么shard中存的数据是怎么区分的？series是由RP、meansurement、tags组成，那么shard的区分是根据tags？？

shard duration:
shard duration决定了每个shard group存放数据的时间区域。这段时间是在定义RP时由"SHARD DURATION"字段决定。
例如你创建RP时指定了SHARD DURATION为1w,那么每个shard group的时间跨度就为1w，它将包含所有在这一周时间戳内的points。

OK，大概了解了shard之后，继续回到Retention Policy。

当你创建一个数据库时，InfluxDB会自动给你创建一个叫"autogen"的retention Policy，这个RP的数据保留时间是无限。
1.创建RP语法：

CREATE RETETION POLICY {rp_name} ON {database_name} DURATION {duration} REPLICATION {n} [SHARD DURATION {duration}] [DEFAULT]

注：
DURATION: 用于描述数据保留时间。可设置的时间区间是1h -- INF(无穷大)。
REPLICATION: 用于指定数据的备份数量，n是表示数据节点的数量。
SHARD DURATION: 用于指定shard group的时间区域，这个字段的duration是不支持INF的。默认情况下，shard group的duration由RP的duration决定。

Retention Policy's DURATION Shard Group Duration
< 2 days 1h
>= 2 days and <= 6 mouths 1day
> 6 mouths 7days

DEFAULT: 可选参数，用于指定使用新的RP来作为数据库的默认RP。(具体新在哪？需要进一步查看)

2.修改RP语法：

ALTER RETENTION POLICY {rp_name} ON {database_name} DURATION {duration} REPLICATION {n} SHARD DURATION {duration} DEFAULT

注：
后面的参数字段都一样，主要差别就在于关键字段：ALTER RETENTION POLICY

3.删除RP语法：

DROP RETENTION POLICY {rp_name} ON {database_name}

注：
即使你企图去删除一个不存在的rp，命令返回值也是空，不会返回一个错误码。

Continuous Queries

之前我们介绍了数据保存策略，数据超过保存策略里指定的时间之后，就会被删除。但我们不想完全删除这些数据，比如我们想把每秒的监控数据至少保留成每小时，就需要用到连续查询(Continuous Queries)功能。
连续查询主要用在将数据归档，以降低系统空间的占用率，但这主要是以降低数据精度为代价。
基本语法：

CREATE CONTINUOUS QUERY {cq_name} ON {database_name}
BEGIN
    {cq_query}
END
注：cq_name表示创建的Continuous query的名字；database_name表示要操作的数据库。

cq_query是操作函数，如下：
SELECT {function[s]} INTO {destnation_measurement} FROM {measurement} [WHERE {stuff}] GROUP BY time({interval})[,{tag_key[s]}]
注：destnation_measurement表示新生成的数据存放的表；measurement表示数据查询的表；
GROUP BY time表示采样分析的数据时间，比如设置1h，如果当前是17:00,那么需要计算的数据时间就是16:00 -- 16：59。

例子1： 自动降低精度来采样数据

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic" ON "transportation"
BEGIN
    SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)
END

查看结果：
> SELECT * FROM "average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:00:00Z   7
2016-08-28T08:00:00Z   13.75

连续查询（cq_basic）通过在数据库"transportation"中的"bus_data"表，计算每小时平均的旅客数，然后在该数据库中新建"average_passengers"表，并将数据存入该表中。该cq_basic每小时执行一遍，然后将每个小时的point写入表中。

例子2：自动降低精度来采样数据，并将数据存入另外一个Retention Policy(RP)

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_rp" ON "transportation"
BEGIN
    SELECT mean("passengers") INTO "transportation"."three_weeks"."average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)
END

查看结果：
> SELECT * FROM "transportation"."three_weeks"."average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:00:00Z   7
2016-08-28T08:00:00Z   13.75

连续查询（cq_basic_rp）通过在数据库"transportation"中的"bus_data"表，计算每小时平均的旅客数，然后将数据存入transportation数据库中的three_weeks(RP)的average_passengers表中。该cq_basic_rp每小时执行一遍，然后将每个小时的point写入表中。

例子3：采用通配符，自动降低精度采样数据

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_br" ON "transportation"
BEGIN
    SELECT mean(*) INTO "dowmsample_transportation"."autogen".:MEASUREMENT FROM /.*/ GROUP BY time(30m),*
END

查看结果：
> SELECT * FROM "downsample_transportation"."autogen"."bus_data"
name: bus_data
--------------
time                   mean_complaints   mean_passengers
2016-08-28T07:00:00Z   9                 6.5
2016-08-28T07:30:00Z   9                 7.5
2016-08-28T08:00:00Z   8                 11.5
2016-08-28T08:30:00Z   7                 16

连续查询（cq_basic_br），计算数据库(transportation)中每张表(这里只有一张表"bus_data")，每30分钟平均的旅客数和投诉量，然后将数据存入downsample_transportation数据库中的autogen(RP)中。该cq_basic_br每30分钟执行一遍，然后将每个小时的point写入表中。

例子4：配置CQ的时间偏移，来采集数据：

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_basic_offset" ON "transportation"
BEGIN
    SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h,15m)
END

查看结果：
> SELECT * FROM "average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:15:00Z   7.75      //注意时间是从7:15 -- 8:15
2016-08-28T08:15:00Z   16.75

该CQ(cq_basic_offset)，设置了每整点往后偏移15分钟，再进行每小时的平均值计算。比如会将8 : 15--9: 15，来代替8: 00--9: 00。

高级语法：

CREATE CONTINUOUS QUERY {cq_name} ON {database_name}
RESAMPLE EVERY {val1} FOR {val2}
BEGIN
    {cq_query}
END

注意： cq_name、database_name、cq_query和之前的基本语法都一致。
EVERY后面带的时间，表示每val1点时间就触发一次数据采样，而数据的区间是和cq_query、FOR有关。在这段时间内每val1点时间再采集一次。比如cq_query设置1h，val1设置为30m,表示在1h内会有两次数据计算。比如8点--9点之间就会有两次数据的计算，第一次计算是8:30触发的，计算的区间是8:00--8:30，第二次计算是9:00触发的，计算的区间是8:00--9:00。在目的数据库中，默认第二次的计算结果会覆盖第一次的计算结果。
FOR后面带的时间，表示修改了cq_query计算的数据区间，比如cq_query时间设置为30m，val2设置的是1h。那么cq每30m会触发一次数据计算，计算的区间是(now-1h)--now。

示例数据： 给下面的例子使用

name: bus_data
--------------
time                   passengers
2016-08-28T06:30:00Z   2
2016-08-28T06:45:00Z   4
2016-08-28T07:00:00Z   5
2016-08-28T07:15:00Z   8
2016-08-28T07:30:00Z   8
2016-08-28T07:45:00Z   7
2016-08-28T08:00:00Z   8
2016-08-28T08:15:00Z   15
2016-08-28T08:30:00Z   15
2016-08-28T08:45:00Z   17
2016-08-28T09:00:00Z   20

例子1：配置执行间隔

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_every" ON "transportation"
RESAMPLE EVERY 30m
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h)
END

中间的执行过程：
At 8:00, cq_advanced_every executes a query with the time range WHERE time >= '7:00' AND time < '8:00'.
cq_advanced_every writes one point to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:00:00Z   7

At 8:30, cq_advanced_every executes a query with the time range WHERE time >= '8:00' AND time < '9:00'.
cq_advanced_every writes one point to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T08:00:00Z   12.6667

At 9:00, cq_advanced_every executes a query with the time range WHERE time >= '8:00' AND time < '9:00'.
cq_advanced_every writes one point to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T08:00:00Z   13.75

查看结果：
> SELECT * FROM "average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:00:00Z   7
2016-08-28T08:00:00Z   13.75

cq_advanced_every在8点--9点执行了两次。第一次8:30触发，因为cq_query设置了1h,所以数据区间是8: 00--9: 00,但因为是在8:30触发的，8: 30--9: 00的数据还没产生呢，所以实际采集的数据区间是在8: 00--8: 30,即数据(8, 15, 15), 计算的平均值为12.6667；第二次9:00触发，计算的区间是8: 00--9: 00，即数据(8, 15, 15, 17)，计算的平均值为13.75.

例子2：配置重采样的时间区间

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_for" ON "transportation"
RESAMPLE FOR 1h
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(30m)
END

采样过程：
At 8:00 cq_advanced_for executes a query with the time range WHERE time >= '7:00' AND time < '8:00'.
cq_advanced_for writes two points to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:00:00Z   6.5
2016-08-28T07:30:00Z   7.5

At 8:30 cq_advanced_for executes a query with the time range WHERE time >= '7:30' AND time < '8:30'.
cq_advanced_for writes two points to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:30:00Z   7.5
2016-08-28T08:00:00Z   11.5

At 9:00 cq_advanced_for executes a query with the time range WHERE time >= '8:00' AND time < '9:00'.
cq_advanced_for writes two points to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T08:00:00Z   11.5
2016-08-28T08:30:00Z   16

结果查询：
> SELECT * FROM "average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:00:00Z   6.5
2016-08-28T07:30:00Z   7.5
2016-08-28T08:00:00Z   11.5
2016-08-28T08:30:00Z   16

该cq_advanced_for，每30m重采样一次，采样的区间是(now-1h -- now), 也就是每触发一次执行，就会进行两次计算。因为采样的区间是1h，而需要计算的是每30m的平均值。

例子3：配置cq的执行区间和时间范围

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_every_for" ON "transportation"
RESAMPLE EVERY 1h FOR 90m
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(30m)
END

采样过程：
At 8:00 cq_advanced_every_for executes a query with the time range WHERE time >= '6:30' AND time < '8:00'.
cq_advanced_every_for writes three points to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T06:30:00Z   3
2016-08-28T07:00:00Z   6.5
2016-08-28T07:30:00Z   7.5

At 9:00 cq_advanced_every_for executes a query with the time range WHERE time >= '7:30' AND time < '9:00'.
cq_advanced_every_for writes three points to the average_passengers measurement:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T07:30:00Z   7.5
2016-08-28T08:00:00Z   11.5
2016-08-28T08:30:00Z   16

结果查询：
> SELECT * FROM "average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T06:30:00Z   3
2016-08-28T07:00:00Z   6.5
2016-08-28T07:30:00Z   7.5
2016-08-28T08:00:00Z   11.5
2016-08-28T08:30:00Z   16

该cq_advanced_every_for，需要计算30m的平均值，每1小时触发一次cq执行,采样的数据区间是90m，所以每触发一次就会计算3次平均值。

例子4：配置CQ的采样时间区间，并且填充空结果

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_advanced_for_fill" ON "transportation"
RESAMPLE FOR 2h
BEGIN
  SELECT mean("passengers") INTO "average_passengers" FROM "bus_data" GROUP BY time(1h) fill(1000)
END

采样过程：
At 6:00, cq_advanced_for_fill executes a query with the time range WHERE time >= '4:00' AND time < '6:00'.
cq_advanced_for_fill writes nothing to average_passengers; bus_data has no data that fall within that time range. 

At 7:00, cq_advanced_for_fill executes a query with the time range WHERE time >= '5:00' AND time < '7:00'.
cq_advanced_for_fill writes two points to average_passengers:
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T05:00:00Z   1000          <------ fill(1000)
2016-08-28T06:00:00Z   3             <------ average of 2 and 4

[…] 

At 11:00, cq_advanced_for_fill executes a query with the time range WHERE time >= '9:00' AND time < '11:00'.
cq_advanced_for_fill writes two points to average_passengers:
name: average_passengers
------------------------
2016-08-28T09:00:00Z   20            <------ average of 20
2016-08-28T10:00:00Z   1000          <------ fill(1000)     

At 12:00, cq_advanced_for_fill executes a query with the time range WHERE time >= '10:00' AND time < '12:00'.
cq_advanced_for_fill writes nothing to average_passengers; bus_data has no data that fall within that time range.

结果查询：
> SELECT * FROM "average_passengers"
name: average_passengers
------------------------
time                   mean
2016-08-28T05:00:00Z   1000
2016-08-28T06:00:00Z   3
2016-08-28T07:00:00Z   7
2016-08-28T08:00:00Z   13.75
2016-08-28T09:00:00Z   20
2016-08-28T10:00:00Z   1000

该cq_advcanced_for_fill，增加了空数据区的默认值填充，使用fill(value)来实现。

连续查询使用案例：
1.实现重采样和数据保留：
使用CQ和retention policy配合达到该功能。可以降低数据库存储压力。

2.预先计算来解决费时的查询：
CQ会自动进行重采样，将高精度的数据转换为低精度的数据。低精度的数据查询会耗费更少的资源和时间。

3.替代HAVING条款：
InfluxDB不支持HAVING字段，需要使用CQ+别的命令来实现替换。
例子：

SELECT mean("bees") FROM "farm" GROUP BY time(30m) HAVING mean("bees") > 20

以上的命令，InfluxDB不支持。其实就是需要实现采集30m的平均值，然后取那些大于20的值。
InfluxDB的替代方案：

  • 先创建CQ：

CREATE CONTINUOUS QUERY "bee_cq" ON "mydb" 
BEGIN
    SELECT mean("bees") AS "mean_bees" INTO "aggregate_bees" FROM "farm" GROUP BY time(30m) 
END

该创建的CQ，每30m进行bees的平均值计算，并将结果写入aggregate_bees表中的mean_bees field中。

  • 查询CQ结果：
    这一步就是需要运行HAVING mean("bees") > 20这条命令。InfluxDB命令使用如下：

SELECT "mean_bees" FROM "aggregate_bees" WHERE "mean_bees" > 20

4.替代内嵌函数：
InfluxDB不支持内嵌函数，比如：

SELECT mean(count("bees")) FROM "farm" GROUP BY time(30m)

替换上述方案：

  • 创建CQ:

CREATE CONTINUOUS QUERY "bee_cq" ON "mydb" 
BEGIN
    SELECT count("bees") AS "count_bees" INTO "aggregate_bees" FROM "farm" GROUP BY time(30m) 
END

  • 查询CQ结果：
    这一步就是需要执行mean([...])这条命令，其实就是计算某段区间的count("bees")平均值,如下：

SELECT mean("count_bees") FROM "aggregate_bees" WHERE time >= {start_time} AND time <= {end_time}

Kapacitor是InfluxData的数据处理引擎，它可以达到CQ一样的功能。参考HERE

InfluxDB使用

数据库配置

参考Here

Database

1.查询：

SHOW DATABASES

2.创建：

CREATE DATABASE {database_name} [WITH [DURATION ] [REPLICATION ] [SHARD DURATION ] [NAME ]]
注：WITH带的这段属性，就是Retention Policy的，可以参考它。

3.删除：

DROP DATABASE {database_name}

RETENTION POLICY

1.查询：

SHOW RETETION POLICIES

2.创建：

CREATE RETENTION POLICY {retention_policy_name} ON {database_name} DURATION {duration} REPLICATION {n} [SHARD DURATION {duration}] [DEFAULT]

3.修改：

ALTER RETENTION POLICY {rp_name} ON {database_name} DURATION {duration} REPLICATION {n} SHARD DURATION {duration} DEFAULT

4.删除：

DROP RETENTION POLICY {rp_name} ON {database_name}

CONTINUOUS QUERY:

1.查询：

SHOW CONTINUOUS QUERY

2.创建：

参考之前的例子，介绍了较多的创建方式。

3.删除：

DROP CONTINUOUS QUERY {cq_name} ON {database_name}

举了部分例子，具体的可以再查看官方资料。

API

InfluxDB API提供了较简单的方式用于数据库交互。该API使用了HTTP的方式，并以JSON格式进行返回。
下面对API进行介绍：

支持的Endpoints

Endpoint 描述
/ping 使用/ping用于检查InfluxDB的状态或者版本信息
/query 使用/query用于查询数据，管理数据库、rp、users等
/write 使用/write去写数据到数据库中

/ping

/ping支持GET和HEAD，都可用于获取指定信息。
定义：

示例：
获取InfluxDB版本信息：

$ curl -sl -I http://localhost:8086/ping
HTTP/1.1 204 No Content
Request-Id: 245a330d-baba-11e6-8098-000000000000
X-Influxdb-Version: 0.9.4.1
Date: Mon, 05 Dec 2016 07:12:11 GMT

/query

/query支持GET和POST的HTTP请求。可用于查询数据和管理数据库、rp、users。
定义：

用法说明：

动作 查询类型
GET 用于所有数据的查询：
SELECT *
SHOW
POST 支持的动作如下：
ALTER
CREATE
DELETE
DROP
GRANT
KILL
REVOKE

只有SELECT特殊点，支持INTO字段

示例：
1.使用SELECT查询数据：

$ curl -G 'http://localhost:8086/query?db=mydb' --data-urlencode 'q=SELECT * FROM "mymeas"'

{"results":[{"series":[{"name":"mymeas","columns":["time","myfield","mytag1","mytag2"],"values":[["2016-05-20T21:30:00Z",12,"1",null],["2016-05-20T21:30:20Z",11,"2",null],["2016-05-20T21:30:40Z",18,null,"1"],["2016-05-20T21:31:00Z",19,null,"3"]]}]}]}

再使用额外的INTO字段：

$ curl -XPOST 'http://localhost:8086/query?db=mydb' --data-urlencode 'q=SELECT * INTO "newmeas" FROM "mymeas"'

{"results":[{"series":[{"name":"result","columns":["time","written"],"values":[["1970-01-01T00:00:00Z",4]]}]}]}

2.创建数据库：

$ curl -XPOST 'http://localhost:8086/query' --data-urlencode 'q=CREATE DATABASE "mydb"'

{"results":[{}]}

Query参数说明：

参数 是否可选 描述
chunked=[true or {number_of_points}] 可选 返回批量的points信息，以代替单个响应。设置成true，InfluxDB返回一批series或者10000个points；或者设置对应的points数量
db={db_name} 必选 设置数据库名
epoch=[h,m,s,ms,u,ns] 可选 指定时间戳的精度，默认是ns
p={password} 可选 如果设置了认证，则需要用户密码
pretty=true 可选 优化输出格式，设置之后会议json格式进行输出，利于调试
rp={rp_name} 可选 设置查询的rp。如果没有设置，则查询默认的rp
u={username} 可选 如果设置了认证，则需要用户密码

示例1：使用http认证来创建数据库：

$ curl -XPOST 'http://localhost:8086/query?u=myusername&p=mypassword' --data-urlencode 'q=CREATE DATABASE "mydb"'

{"results":[{}]}

示例2：使用基础认证来创建数据库：

$ curl -XPOST -u myusername:mypassword 'http://localhost:8086/query' --data-urlencode 'q=CREATE DATABASE "mydb"'

{"results":[{}]}

数据请求体：

--data-urlencode 'q=< influxDB query >'

  • 可支持多条请求命令： 需要使用分号(;)，来进行命令分隔

  • 可支持导入文件的格式进行查询： 如果文件中使用了多条请求命令，则也需要使用分号(;)进行分隔

    语法：
curl -F "q=@" -F "async=true" http://localhost:8086/query

  • 以CSV的格式返回请求结果：

    语法：
curl -H "Accept: application/csv" -G 'http://localhost:8086/query [...]

  • 支持绑定参数：
    该API支持使用WHERE绑定参数，来进行指定field values或者tag vaules。

    Query语法：
--data-urlencode 'q= SELECT [...] WHERE [ < field_key > | < tag_key > ] = $< placeholder_key >'

Map语法：
--data-urlencode 'params={"< placeholder_key >":[ < placeholder_float_field_value > | < placeholder_integer_field_value > | "< placeholder_string_field_value >" | < placeholder_boolean_field_value > | "< placeholder_tag_value >" ]}'

示例1：发送多条Query命令

$ curl -G 'http://localhost:8086/query?db=mydb&epoch=s' --data-urlencode 'q=SELECT * FROM "mymeas";SELECT mean("myfield") FROM "mymeas"'

{"results":[{"series":[{"name":"mymeas","columns":["time","myfield","mytag1","mytag2"],"values":[[1463779800,12,"1",null],[1463779820,11,"2",null],[1463779840,18,null,"1"],[1463779860,19,null,"3"]]}]},{"series":[{"name":"mymeas","columns":["time","mean"],"values":[[0,15]]}]}]}

示例2：以CSV格式返回请求结果

curl -H "Accept: application/csv" -G 'http://localhost:8086/query?db=mydb' --data-urlencode 'q=SELECT * FROM "mymeas" LIMIT 3'

name,tags,time,tag1,tag2,value
mymeas,,1478030187213306198,blue,tag2,23
mymeas,,1478030189872408710,blue,tag2,44
mymeas,,1478030203683809554,blue,yellow,101

示例3：通过文件的形式导入Queries

curl -F "[email protected]" -F "async=true" 'http://localhost:8086/query'
文本内容如下:
CREATE DATABASE mydb;
CREATE RETENTION POLICY four_weeks ON mydb DURATION 4w REPLICATION 1;

示例4：通过WHERE字段指定tag value

curl -G 'http://localhost:8086/query?db=mydb' --data-urlencode 'q=SELECT * FROM "mymeas" WHERE "mytagkey" = $tag_value' --data-urlencode 'params={"tag_value":"mytagvalue1"}'

{"results":[{"series":[{"name":"mymeas","columns":["time","myfieldkey","mytagkey"],"values":[["2016-09-05T18:25:08.479629934Z",9,"mytagvalue1"],["2016-09-05T18:25:20.892472038Z",8,"mytagvalue1"],["2016-09-05T18:25:30.408555195Z",10,"mytagvalue1"],["2016-09-05T18:25:39.108978991Z",111,"mytagvalue1"]]}]}]}

示例5：通过WHERE字段指定数字区间

curl -G 'http://localhost:8086/query?db=mydb' --data-urlencode 'q=SELECT * FROM "mymeas" WHERE "myfieldkey" > $field_value' --data-urlencode 'params={"field_value":9}'

{"results":[{"series":[{"name":"mymeas","columns":["time","myfieldkey","mytagkey"],"values":[["2016-09-05T18:25:30.408555195Z",10,"mytagvalue1"],["2016-09-05T18:25:39.108978991Z",111,"mytagvalue1"],["2016-09-05T18:25:46.587728107Z",111,"mytagvalue2"]]}]}]}

示例6：通过WHERE字段指定多个条件

curl -G 'http://localhost:8086/query?db=mydb' --data-urlencode 'q=SELECT * FROM "mymeas" WHERE "mytagkey" = $tag_value AND  "myfieldkey" > $field_value' --data-urlencode 'params={"tag_value":"mytagvalue2","field_value":9}'

{"results":[{"series":[{"name":"mymeas","columns":["time","myfieldkey","mytagkey"],"values":[["2016-09-05T18:25:46.587728107Z",111,"mytagvalue2"]]}]}]}

/write

/wirte只支持POST的HTTP请求，使用该Endpoint可以写数据到已存在的数据库中。
定义：
POST http://localhost:8086/write

Query参数说明：

参数 是否可选 描述
consistency=[any,one,quorum,all] 可选 设置point的写入一致性，默认是one.详细的请参考HERE
db={db_name} 必选 设置数据库名
precision=[h,m,s,ms,u,n] 可选 指定时间戳的精度，默认是ns
p={password} 可选 如果设置了认证，则需要用户密码
rp={rp_name} 可选 设置查询的rp。如果没有设置，则查询默认的rp
u={username} 可选 如果设置了认证，则需要用户密码

示例1：使用秒级的时间戳，将一个point写入数据库mydb

$ curl -i -XPOST "http://localhost:8086/write?db=mydb&precision=s" --data-binary 'mymeas,mytag=1 myfield=90 1463683075'

示例2：将一个point写入数据库mydb，并指定RP为myrp

$ curl -i -XPOST "http://localhost:8086/write?db=mydb&rp=myrp" --data-binary 'mymeas,mytag=1 myfield=90'

示例3：使用HTTP认证的方式，将一个point写入数据库mydb

$ curl -i -XPOST "http://localhost:8086/write?db=mydb&u=myusername&p=mypassword" --data-binary 'mymeas,mytag=1 myfield=91'

示例4：使用基础认证的方式，将一个point写入数据库mydb

$ curl -i -XPOST -u myusername:mypassword "http://localhost:8086/write?db=mydb" --data-binary 'mymeas,mytag=1 myfield=91'

数据请求体：

--data-binary '< Data in Line Protocol format >'

所有写入的数据必须是二进制，且使用Line Protocol格式。

示例1：写多个points到数据库中,需要使用新的一行

$ curl -i -XPOST "http://localhost:8086/write?db=mydb" --data-binary 'mymeas,mytag=3 myfield=89
mymeas,mytag=2 myfield=34 1463689152000000000'

示例2：通过导入文件的形式，写入多个points。需要使用@来指定文件

$ curl -i -XPOST "http://localhost:8086/write?db=mydb" --data-binary @data.txt
文件内容如下
mymeas,mytag1=1 value=21 1463689680000000000
mymeas,mytag1=1 value=34 1463689690000000000
mymeas,mytag2=8 value=78 1463689700000000000
mymeas,mytag3=9 value=89 1463689710000000000

响应的状态码：

HTTP状态码 描述
204 No Content 成功
400 Bad Request 不能接受的请求。可能是Line Protocol语法错误；写入错误的field values类型；等。。
404 Not Fount 不能接受的请求。可能是数据库不存在，或者别的原因
500 Internal Server Error 系统超负荷了或者明显受损。可能是用户企图去写一个不存在的RP。或者别的原因

InfluxDB集群化

InfluxDB v0.12及以上版本已经不再开源其集群部分代码，转为商业版本功能。
可以参考支持集群的最新版本v0.11。

参考资料

1.官方概念介绍： https://docs.influxdata.com/i...
2.InfluxDB详解之TSM存储引擎解析(一)： http://blog.fatedier.com/2016...
　InfuxDB详解之TSM存储引擎解析(二)：http://blog.fatedier.com/2016...

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    我就来介绍一种香锅，那就是“这才好”麻辣香锅，它产出于著名的蜀地文化，具有悠久的历史土家风味，麻辣鲜香，健康安全。采用传统秘制麻辣香锅油辣子，还有贴心加料“孜然包”满足人们的不同口味需求，香锅底料辣椒，微辣且香，含有丰富微量元素和维生素，具有辣而不躁，味道纯正，醇厚温和。花椒采用历史悠久，被列为宫廷供品的“贡椒”的汉源花椒。我们还挑选了“川菜之魂”郫县豆瓣的鼻祖品牌豆瓣，保留最原始的郫县豆瓣味道，
  • 《太虚游》第六十二章。玄牝之威。 古楼臭道士
    “好好好，流云这孩子深得我心，想必长爻知道是你的话定然会惊喜不已的。”白玄牝听得风流云应了下来，脸色慈和，伸手在他头顶轻轻抚了抚，如同抚在怀中九尾小狐一样自然，极其温柔。身后的四位青丘长老同时一怔，嘴角微动，似要开口劝阻。风流云只感到一道霞光瑞气如有实质一般顺着头顶百会大穴直沉在下丹田内，随后这股气息又逐渐凝聚，似乎给自己吃了什么东西一般。啊喔不好，这祖奶奶该不会是看中我这肉身，像人魔一样，要给她
  • 生命如花 坦释空
    每个人的心中都有一株妙莲花。这是禅家语。禅家总是站在理性的高处，以超越红尘的洒脱来参悟人生和自省生命。那么，凡俗中人呢？生如夏花之绚丽，死如秋叶之静美。这是诗人语。多少人在赞美：姑娘好像花一样！又有多少人在咏歌：花儿与少年。的确，人生如花。花一样的生命，理应自诞生之日起，就一瓣一瓣地绽放她的美丽与清香，使这个原本死寂荒凉的世界五彩缤纷，充满快乐。事实上，人类自诞生起，就一代一代地做着这方面的努力，
  • 二婚到底是领证好还是不领证好？ 孟妃青
    伟人讲过，不以结婚为目的的谈恋爱，都是耍流氓！离婚了，再找对象，感情到了一定程度，领证结婚是水到渠成的事，再说我中华泱泱大国，有礼仪之邦的称谓，领证更是体现了尊重男女双方的行为。如果认为二婚就没必要领证了，只能说明，男女之间都暗藏心思，心不往一处走，日子过不好的。即便他们感情再深，都不是合法夫妻，只是名不正言不顺的同居关系。假如不要二人共同的孩子还好，就怕有了孩子，没领证，到时给孩子上户口都成问题
  • 《华杉讲透王阳明传习录》 微微微微神
    〔5〕希渊问：“圣人可学而至。然伯夷伊尹于孔子，才力终不同。其同谓之圣者安在”？先生曰，“圣人之所以为圣，只是其心纯乎天理，而无人欲之杂。犹精金之所以为精，但以其成色足而无铜铅之杂也。人到纯乎天理方是圣。金到足色方是精。然圣人之才力，亦有大小不同。犹金之分两有轻重。尧舜犹万镒。文王孔子犹九千镒。禹汤武王犹七八千镒。伯夷伊尹犹四五千镒。才力不同，而纯乎天理则同。皆可谓之圣人。犹分两虽不同，而足色则同
  • “日舍一物”之42——活在当下，并向前看 記二十一
    这件衣服已经有十五、六年了（突然发现我可真是能囤东西啊）。这原本是一件我非常喜欢的衣服，无论是样子，还是质地。照片拍的比较渣，但其实，白色棉质衣料中，尚织有银色的丝线，在阳光或灯光下，会闪亮，不晃眼，但很漂亮。或许正是因为太喜欢了，所以一直保留着，尽管很多年都没有再穿过了。因为不合适了。首先是随着年龄的增长，尽管体重总量没有太多变化（哦，其实还是涨了）。但是体型还是和十几年前不一样了，最明显的就是
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    配置mysql5.5主从服务器(转) 教程开始：一、安装MySQL 说明：在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作，安装MySQL 5.5.22  二、配置MySQL主服务器（192.168.21.169）mysql  -uroot  -p   &nb
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    1、ORACLE的安装    a>、ORACLE的版本    8i,9i :   i是internet    10g,11g : grid (网格)    12c : cloud (云计算)       b>、10g不支持win7 &
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    数据库，SQL零基础入门        做网站肯定离不开数据库，本人之前没怎么具体接触SQL，这几天起早贪黑得各种入门，恶补脑洞。一些具体的知识点，可以让小白不再迷茫的术语，拿来与大家分享。          数据库，永久数据的一个或多个大型结构化集合，通常与更新和查询数据的软件相关
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           本人初学JAVA，对于界面开发我只能说有点蛋疼，用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心（不使用插件，就算使用插件的话也没好多少）既然Java提供了界面开发，老师又要求做，只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方，我是上了几次课才略微搞懂了些。       
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            一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究，结论是：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质，即注意力被稀缺资源过分占据，引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。 　　这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国，很快就如鱼得水，哈佛毕业
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    基础测试题 卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。 选择题 1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） public class Static { static { int x = 5; // 在static内有效 } st
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