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文章介绍了时间序列数据库(TSDB)，关键特性，服务相关，SERIES,持续查询等希望对您有所帮助。
本文来自segmentfault，由火龙果软件Delores编辑、推荐。 |
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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
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
`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] |
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:
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 |
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