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InfluxDB概念和基本操作
 
作者: wzqwer
265 次浏览     评价:  
2020-3-2
 
编辑推荐:
本篇文章主要集中介绍InfluxDB基本操作,客户端命令行方式操作,数据保存策略,希望对您有所帮助。
本文来自博客园,由火龙果软件Delores编辑、推荐。

InfluxDB基本概念

1、数据格式

在 InfluxDB 中,我们可以粗略的将要存入的一条数据看作一个虚拟的 key 和其对应的 value(field value)。格式如下:

cpu_usage,host=server01,region=us-west
value=0.64 1434055562000000000

虚拟的 key 包括以下几个部分: database, retention policy, measurement, tag sets, field name, timestamp。

database: 数据库名,在 InfluxDB 中可以创建多个数据库,不同数据库中的数据文件是隔离存放的,存放在磁盘上的不同目录。

retention policy: 存储策略,用于设置数据保留的时间,每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen,数据保留时间为永久,之后用户可以自己设置,例如保留最近2小时的数据。插入和查询数据时如果不指定存储策略,则使用默认存储策略,且默认存储策略可以修改。InfluxDB 会定期清除过期的数据。

measurement: 测量指标名,例如 cpu_usage 表示 cpu 的使用率。

tag sets: tags 在 InfluxDB 中会按照字典序排序,不管是 tagk 还是 tagv,只要不一致就分别属于两个 key,例如 host=server01,region=us-west 和 host=server02,region=us-west 就是两个不同的 tag set。

tag--标签,在InfluxDB中,tag是一个非常重要的部分,表名+tag一起作为数据库的索引,是“key-value”的形式。

field name: 例如上面数据中的 value 就是 fieldName,InfluxDB 中支持一条数据中插入多个 fieldName,这其实是一个语法上的优化,在实际的底层存储中,是当作多条数据来存储。

timestamp: 每一条数据都需要指定一个时间戳,在 TSM 存储引擎中会特殊对待,以为了优化后续的查询操作。

2、与传统数据库中的名词做比较

3、Point

Point由时间戳(time)、数据(field)、标签(tags)组成。

Point相当于传统数据库里的一行数据,如下表所示:

4、Series

Series 相当于是 InfluxDB 中一些数据的集合,在同一个 database 中,retention policy、measurement、tag sets 完全相同的数据同属于一个 series,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。

5、Shard

Shard 在 InfluxDB 中是一个比较重要的概念,它和 retention policy 相关联。每一个存储策略下会存在许多 shard,每一个 shard 存储一个指定时间段内的数据,并且不重复,例如 7点-8点 的数据落入 shard0 中,8点-9点的数据则落入 shard1 中。每一个 shard 都对应一个底层的 tsm 存储引擎,有独立的 cache、wal、tsm file。

6、组件

TSM 存储引擎主要由几个部分组成: cache、wal、tsm file、compactor。

1)Cache:cache 相当于是 LSM Tree 中的 memtabl。插入数据时,实际上是同时往 cache 与 wal 中写入数据,可以认为 cache 是 wal 文件中的数据在内存中的缓存。当 InfluxDB 启动时,会遍历所有的 wal 文件,重新构造 cache,这样即使系统出现故障,也不会导致数据的丢失。

cache 中的数据并不是无限增长的,有一个 maxSize 参数用于控制当 cache 中的数据占用多少内存后就会将数据写入 tsm 文件。如果不配置的话,默认上限为 25MB,每当 cache 中的数据达到阀值后,会将当前的 cache 进行一次快照,之后清空当前 cache 中的内容,再创建一个新的 wal 文件用于写入,剩下的 wal 文件最后会被删除,快照中的数据会经过排序写入一个新的 tsm 文件中。

2)WAL:wal 文件的内容与内存中的 cache 相同,其作用就是为了持久化数据,当系统崩溃后可以通过 wal 文件恢复还没有写入到 tsm 文件中的数据。

3)TSM File:单个 tsm file 大小最大为 2GB,用于存放数据。

4)Compactor:compactor 组件在后台持续运行,每隔 1 秒会检查一次是否有需要压缩合并的数据。

主要进行两种操作,一种是 cache 中的数据大小达到阀值后,进行快照,之后转存到一个新的 tsm 文件中。

另外一种就是合并当前的 tsm 文件,将多个小的 tsm 文件合并成一个,使每一个文件尽量达到单个文件的最大大小,减少文件的数量,并且一些数据的删除操作也是在这个时候完成。

7、目录与文件结构

InfluxDB 的数据存储主要有三个目录。默认情况下是 meta, wal 以及 data 三个目录。

meta 用于存储数据库的一些元数据,meta 目录下有一个 meta.db 文件。

wal 目录存放预写日志文件,以 .wal 结尾。

data 目录存放实际存储的数据文件,以 .tsm 结尾。

上面几张图中,_internal为数据库名,monitor为存储策略名称,再下一层目录中的以数字命名的目录是 shard 的 ID 值。

存储策略下有两个 shard,ID 分别为 1 和 2,shard 存储了某一个时间段范围内的数据。再下一级的目录则为具体的文件,分别是 .wal 和 .tsm 结尾的文件。

InfluxDB基本操作

InfluxDB提供多种操作方式:

1)客户端命令行方式

2)HTTP API接口

3)各语言API库

4)基于WEB管理页面操作

客户端命令行方式操作

进入命令行

influx -precision rfc3339

1、InfluxDB数据库操作

显示数据库

show databases

新建数据库

create database shhnwangjian

删除数据库

drop database shhnwangjian

使用指定数据库

use shhnwangjian

2、InfluxDB数据表操作

在InfluxDB当中,并没有表(table)这个概念,取而代之的是MEASUREMENTS,MEASUREMENTS的功能与传统数据库中的表一致,因此我们也可以将MEASUREMENTS称为InfluxDB中的表。

显示所有表

SHOW MEASUREMENTS

新建表

InfluxDB中没有显式的新建表的语句,只能通过insert数据的方式来建立新表

insert disk_free,hostname=server01
value=442221834240i

其中 disk_free 就是表名,hostname是索引(tag),value=xx是记录值(field),记录值可以有多个,系统自带追加时间戳

或者添加数据时,自己写入时间戳

insert disk_free,hostname=server01
value=442221834240i 1435362189575692182

删除表

drop measurement disk_free

3、数据保存策略(Retention Policies)

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。

查看当前数据库Retention Policies

show retention policies on "db_name"

创建新的Retention Policies

create retention policy "rp_name" on
"db_name" duration 3w replication 1 default

rp_name:策略名;

db_name:具体的数据库名;

3w:保存3周,3周之前的数据将被删除,influxdb具有各种事件参数,比如:h(小时),d(天),w(星期);

replication 1:副本个数,一般为1就可以了;

default:设置为默认策略

修改Retention Policies

alter retention policy "rp_name" on
"db_name" duration 30d default

删除Retention Policies

drop retention policy "rp_name" on "db_name"

4、连续查询(Continuous Queries)

InfluxDB的连续查询是在数据库中自动定时启动的一组语句,语句中必须包含 SELECT 关键词和 GROUP BY time() 关键词。

InfluxDB会将查询结果放在指定的数据表中。

目的:使用连续查询是最优的降低采样率的方式,连续查询和存储策略搭配使用将会大大降低InfluxDB的系统占用量。而且使用连续查询后,数据会存放到指定的数据表中,这样就为以后统计不同精度的数据提供了方便。

新建连续查询

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name>
ON <database_name>
[RESAMPLE [EVERY <interval>]
[FOR <interval>]]
BEGIN SELECT <function>(<stuff>)
[,<function>(<stuff>)] INTO
<different_measurement>
FROM <current_measurement>
[WHERE <stuff>] GROUP BY time
(<interval>)[,<stuff>]
END

样例:

CREATE CONTINUOUS QUERY wj_30m ON
shhnwangjian BEGIN SELECT mean
(connected_clients), MEDIAN
(connected_clients), MAX(connected_clients),
MIN(connected_clients) INTO redis_clients_30m
FROM redis_clients GROUP BY ip,port,
time(30m) END

在shhnwangjian库中新建了一个名为 wj_30m 的连续查询,每三十分钟取一个connected_clients字段的平均值、中位值、最大值、最小值 redis_clients_30m 表中。使用的数据保留策略都是 default。

不同database样例:

CREATE CONTINUOUS QUERY wj_30m ON
shhnwangjian_30 BEGIN SELECT mean
(connected_clients), MEDIAN(connected_clients),
MAX(connected_clients),
MIN(connected_clients) INTO
shhnwangjian_30.autogen.redis
_clients_30m FROM shhnwangjian.autogen.
redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END

显示所有已存在的连续查询

SHOW CONTINUOUS QUERIES

删除Continuous Queries

DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name>
ON <database_name>
   
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