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=, =collectdOpenTSDB
  • 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 influxdbsudo pacman -S influxdb

其他请参见:Installing 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 tagsfields 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:

    1
    
    <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_loadmeasurement 中添加了 tagsmachineregionfieldsvaluepoint

    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:

    1
    
    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 fieldstags

    • SELECT *::field FROM cpu_load

      查询 cpu_load 中的所有 fields

    • SELECT value,machine FROM cpu_load

      只查询 valuemachine

    • SELECT value::field,machine::tag FROM cpu_load

      只查询 valuemachine ,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

    注意: 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

SERIESmeasurement,<tag1>,<tag2>... 的集合,如之前的写入的 SERIES 就是 cpu_load,machine,region

查看语法:

1
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:

    1
    
    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:

    1
    
    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:

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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:

1
SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]

注意: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_queryWHERE 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:

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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:

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    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:

    RP Duration Shard Duration
    < 2 days 1 hour
    >= 2 days and <= 6 months 1 day
    > 6 months 7 days

    如果 RP Duration 大于 0s 小于 1 hourShard Duration 仍将设置为 1 hour

  • 删除

    DROP RETENTION POLICY <rp_name>

  • 修改

    1
    
    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:

    1
    
    curl -X POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE <database name>"
  • 查询

    1
    
    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:

    1
    
    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。

    1
    
    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

    1
    
    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:

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    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:

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    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:

    1
    
    curl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> --data-binary @cpu_data.txt