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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。 |
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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
新建数据库
| create database
shhnwangjian |
删除数据库
| drop database
shhnwangjian |
使用指定数据库
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
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
删除Continuous Queries
DROP CONTINUOUS
QUERY <cq_name>
ON <database_name> |
| 
