influxdb 文档_时序数据库 应用场景

influxdb 文档_时序数据库 应用场景influxdb

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InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。

InfluxDB有三大特性:

  1. Time Series (时间序列):你可以使用与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等)
  2. Metrics(度量):你可以实时对大量数据进行计算
  3. Eevents(事件):它支持任意的事件数据

InfluxDB详解_顺其自然~的博客-CSDN博客_influxdb

database:数据库;
measurement:数据库中的表;
points:表里面的一行数据。
influxDB中独有的一些概念:Point由时间戳(time)、数据(field)和标签(tags)组成。series:一些数据结合,同一个database下,retention policy、measurement、tag sets完全相同的数据同属于一个 series,同一个series的数据物理上会存放在一起;

在influxdb中,字段必须存在。因为字段是没有索引的。如果使用字段作为查询条件,会扫描符合查询条件的所有字段值,性能不及tag。类比一下,fields相当于SQL的没有索引的列。
tags是可选的,但是强烈建议你用上它,因为tag是有索引的,tags相当于SQL中的有索引的列。tag value只能是string类型。
 

常用InfluxQL


-- 查看所有的数据库
show databases;
-- 使用特定的数据库
use database_name;
-- 查看所有的measurement
show measurements;
-- 查询10条数据
select * from measurement_name limit 10;
-- 数据中的时间字段默认显示的是一个纳秒时间戳,改成可读格式
precision rfc3339; -- 之后再查询,时间就是rfc3339标准格式
-- 或可以在连接数据库的时候,直接带该参数
influx -precision rfc3339
-- 查看一个measurement中所有的tag key 
show tag keys
-- 查看一个measurement中所有的field key 
show field keys
-- 查看一个measurement中所有的保存策略(可以有多个,一个标识为default)
show retention policies;


create database db1  -- 创建数据库db1
drop database db1  -- 删除数据库db1
drop measurement mt1  -- 删除表mt1
delete from measurement [WHERE <tag_key> <operator>]
drop shard <shard_id_num> 删除分片

函数 · InfluxDB中文文档     

influxdbV1 和influxdbV2
1. 查询方法变更
原来使用InfluxQL方式查询,现在使用内置的Flux方式查询

2. 底层数据结构变更
原来的bucket+时间保留计划=现在的bucket

3. task取代连续查询
1.x版本和2.x版本最大的差异是连续查询(continuous query)已经被任务(task)所取代。influxdb中的连续查询功能是对外提供的对数据处理的功能,如为了预防我们的存储日志过大会建立起保存策略,超过设置的超时时间数据就丢失了。针对这种情况,我们可以通过连续查询功能,对用户的数据进行汇总、抽样等操作,再插入到另外的表中即可,虽然丢失了一定的精度,但是让数据占用的空间大大减小。
 

安装与访问

influxdb 文档_时序数据库 应用场景

2.x版本,需要记住 bucket host org  token

时序数据库influxDB(一)Linux安装与图形化/CLI连接influxDB2.2.0_xuehu96的博客-CSDN博客_influxdb连接

Flux query basics | Flux 0.x Documentation

from(bucket: "example-bucket")              // ── Source
    |> range(start: -1d)                    // ── Filter on time
    |> filter(fn: (r) => r._field == "foo") // ── Filter on column values
    |> group(columns: ["sensorID"])         // ── Shape
    |> mean()                               // ── Process

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