从零到一：influxdb时序性数据库的基本概念与操作指南

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引言

数据库(database)

创建数据库

删除数据库

进入数据库

展示influxdb中所有数据库

测量（measurement）

写入测量

展示测量

总结

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引言

InfluxDB是一个开源的时序数据库，专门设计用于处理时间序列数据。它是由InfluxData公司开发的，并且被广泛用于监控、分析和存储具有时间戳的数据，例如应用程序指标、系统性能数据、传感器数据等。以下是InfluxDB的一些关键特点和概念：

1. 时序数据库： InfluxDB专注于存储和查询时间序列数据，这使得它非常适合处理按时间顺序生成的数据流，如传感器数据、日志文件、应用程序指标等。

2. 数据模型： InfluxDB采用了一种灵活的数据模型，其中数据被组织成测量（Measurements）、标签（Tags）、字段（Fields）和时间戳。这种模型使用户能够高效地存储和查询不同类型的时间序列数据。

   • 测量（Measurements）： 表示一类相似的时间序列数据。
   • 标签（Tags）： 用于标识和过滤数据，提供了额外的元数据。标签是键值对的形式，附加在测量上。
   • 字段（Fields）： 包含实际的数据值，可以是数字、字符串或布尔类型。
   • 时间戳： 表示数据点生成的时间。

3. 查询语言： InfluxDB使用类似于SQL的查询语言（InfluxQL），允许用户执行各种查询、过滤和聚合操作。用户可以根据时间范围、标签等条件来检索数据。

4. 连续查询和聚合： InfluxDB支持连续查询，允许用户定期计算和存储聚合数据，以加速后续查询。这对于处理大量数据并提供实时分析非常有用。

5. 保留策略： 用户可以定义数据的保留策略，以控制存储在数据库中的数据的保留时间。这有助于有效地管理存储空间。

6. 插件和集成： InfluxDB具有丰富的插件生态系统，可以与各种其他工具和系统集成，如Grafana、Telegraf、Kapacitor等，以提供更全面的解决方案。

7. 集群支持： InfluxDB具有内置的集群支持，可以横向扩展以处理大规模的数据。

8. Telegraf： Telegraf是InfluxDB的插件驱动的代理，用于从各种源收集数据，并将其写入InfluxDB。它是一个开源项目，支持多种输入和输出插件。

9. 开源和社区支持： InfluxDB是开源的，拥有活跃的社区，用户可以在GitHub上找到其源代码和文档。

官网链接：InfluxDB | InfluxData

数据库(database)

创建数据库

create database 

这里应该替换为你的数据库名称

删除数据库

drop database 

进入数据库

use 

展示influxdb中所有数据库

show databases;

测量（measurement）

结构： measurement 由以下组成：

• 名称（Name，可以理解为关系型数据库中的表名称）： measurement 的名称标识了存储的数据类型或事件。例如，一个气象站可能有一个 measurement 名称为 "weather"，用于存储与天气相关的数据。
• 标签（Tags，可以理解为关系型数据库中的索引列）： 可选的标签是键值对，用于为数据点添加元数据，以便更容易过滤和查询。标签通常用于标识数据的来源或其他维度信息。
• 字段（Fields，可以理解为关系型数据库中的非索引字段，主要用来存储数据）： 字段包含实际的数值或测量数据。每个字段都有一个名称和相应的数值。字段的类型可以是整数、浮点数、字符串等
• 时间戳（Time，可以理解为关系型数据库中的主键，可以自己生成、也可以由influxdb自动生成）：表示数据点生成的时间。

写入测量

influxdb在插入数据的时候不需要像关系型数据库一样先创建表，在插入数据的时候制定measurement的名字会自动创建相应的measurement

INSERT measurement_name,tag_key=tag_value field_key=field_value

例如：

INSERT weather,location=us-west temperature=75,humidity=40

展示测量

show measurements
-- 类似与mysql中的show tables;

查询测量

1. 基本查询：

   SELECT * FROM 

2. 范围查询：

   SELECT * FROM measurement_name WHERE time > start_time AND time < end_time

   例如：

   SELECT * FROM weather WHERE time > '2023-01-01T00:00:00Z' AND time < '2023-01-02T00:00:00Z'

   注意如果插入的时候未自定义时间戳，则无法按照国际时间进行时间戳查询，需要进行计算机时间纳秒转换。

3. 选择查询：

   SELECT field1, field2 FROM measurement_name

   例如：

   SELECT temperature, humidity FROM weather

4. 条件查询：

   SELECT * FROM measurement_name WHERE tag_key = 'tag_value' AND field_key > 50

   例如：

   SELECT * FROM weather WHERE location = 'us-west' AND temperature > 70

聚合函数：

SELECT COUNT(field_key) FROM measurement_name WHERE time > start_time GROUP BY time(interval), tag_key

例如：

SELECT COUNT(temperature) FROM weather WHERE time > '2023-01-01T00:00:00Z' GROUP BY time(1h), location

总结

InfluxDB是一款专为处理时间序列数据而设计的开源时序数据库。其核心概念包括测量（Measurements）、标签（Tags）、字段（Fields）和时间戳，这些元素共同构建了灵活而高效的数据存储和查询系统。测量代表一类相似的时间序列数据，而标签和字段则提供了元数据和实际数值的存储。时间戳则用于表示数据点生成的时间。通过插入数据时自动创建测量，InfluxDB简化了数据库结构的管理。