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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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