influxdb入门

了解influxdb

参考https://www.cnblogs.com/wzbk/p/10569683.html
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)。
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。InfluxDB数据结果中的一部分，描述了存在关联field中的数据的意义，measurement是字符串。
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。

tag sets: 数据点上tag key和tag value的集合。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 InfluxDB数据结构中的键值对，tags在InfluxDB的数据中是可选的，但是它们可用于存储常用的metadata。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。
tag key 组成tag的键值对中的键部分，tag key是字符串，存在metadata中。
tag set数据点上tag key和tag value的集合。

**field **: InfluxDB数据中记录metadata和真实数据的键值对。fields在InfluxDB的数据结构中是必须的且不会被索引。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。
field key: 组成field的键值对里面的键的部分。field key是字符串且保存在metadata中。
**field set **: 数据点上field key和field value的集合。
field value 组成field的键值对里面的值的部分。field value才是真正的数据，可以是字符串，浮点数，整数，布尔型数据。一个field value总是和一个timestamp相关联。field value不会被索引，如果要对field value做过滤话，那就必须遍历所选时间范围里面的所有数据点，这种方式对比与tag效率会差很多。

user 在InfluxDB里有两种类型的用户：
admin用户对所有数据库都有读写权限，并且有管理查询和管理用户的全部权限。
非admin用户有针对database的可读，可写或者二者兼有的权限。
当认证开启之后，InfluxDB只执行使用有效的用户名和密码发送的HTTP请求。

wal(Write Ahead Log)
最近写的点数的临时缓存。为了减少访问永久存储文件的频率，InfluxDB将最新的数据点缓冲进WAL中，直到其总大小或时间触发然后flush到长久的存储空间。这样可以有效地将写入batch处理到TSM中。
可以查询WAL中的点，并且系统重启后仍然保留。在进程开始时，在系统接受新的写入之前，WAL中的所有点都必须flushed。

2、与传统数据库中的名词做比较

influxDB中的名词	传统数据库中的概念
database	数据库
measurement	数据库中的表
points	表里面的一行数据
tag	相当于有索引的列
field	相当于没有索引的列

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：
time：每个数据记录时间，是数据库中的主索引(会自动生成)
fields：各种记录值（没有索引的属性）
tags：各种有索引的属性

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。

安装使用influxdb

下载安装influxdb： 下载链接https://portal.influxdata.com/downloads/
分别有influxdb四大组件TICK
T（Telegraf）：服务监控数据采集，包括服务器CPU、内存、IO、进程状态、服务状态等等；
I（InfluxDB）：时序型数据库，存储Telegraf采集的监控数据，每条数据都会有time序列；
C（Chronograf）：时间序列数据可视化展示，InfluxDB UI界面；
K（Kapacitor）：可以按照预先编写好的规则，实时地订阅influxDB数据或者批量查询数据，并进行告警。

必须下载：influxdb
推荐下载：Chronograf（UI界面）
Telegraf和Kapacitor根据需求自行下载

选择zip文件免安装。

启动influxdb： influxdb下载解压完成后，打开influxd.exe，再打开influx.exe，成功启动。

influx.exe---->influxdb 命令行客户端
influxd.exe---->influxdb服务器
influxdb.conf---->配置文件，指定对应数据存储文件的位置、日志信息、连接数量、连接时间等等功能的具体配置

启动influxdb UI（chronograf） 启动完influxdb后，直接打开chronograf.exe。根据显示的端口号打开本地的UI网页。

简易中文文档：https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Guide/querying_data.html

influxdb sql

建表
CREATE DATABASE "test"

插入数据

注意：在influxdb中没有专门用来创建measurement的命令，在执行向某个measurement新增记录的时候，如果不存在measurement，则会新创建一个。

//选定数据库
use test//基本插入语法
insert measurement，tagkey1=tagvalue1，tagkey2=tagvalue2 fieldkey1=fieldvalue1，fieldkey2=fieldvalue2  // 同类型之间用逗号隔开，先输入的是tag，tag和field用空格隔开。tag有索引，field无索引
//下面的insert语句中，tag是id，field是heartRate和SPO2H
insert runner,id=10001 heartRate=210,SPO2H=97

查询数据

//时间戳输出格式设定为rfc3339
precision rfc3339//基本查询语法
SELECT <field_key>[,<field_key>,<tag_key>] FROM <measurement_name>[,<measurement_name>]//全部查询
select * from measurement
//单独查询select "fieldKey"::field, "tagKey"::tag from measurement;

举例：（两条数据举例）

> select * from "runner"
name: runner
time                         SPO2H heartRate id
----                         ----- --------- --
2020-08-26T01:45:43.2549928Z 99    108       10001
2020-08-26T01:46:18.9755029Z 97    210       10001> select "heartRate"::field, "id"::tag from runner;
name: runner
time                         heartRate id
----                         --------- --
2020-08-26T01:45:43.2549928Z 108       10001
2020-08-26T01:46:18.9755029Z 210       10001> select "heartRate", "id" from runner;
name: runner
time                         heartRate id
----                         --------- --
2020-08-26T01:45:43.2549928Z 108       10001
2020-08-26T01:46:18.9755029Z 210       10001

按条件查询

//where  查询分tag和field   tag列为字符串，所以在使用是一定要加上单引号  field如果是数字则不用> select * from "runner" where id='10002'
name: runner
time                         SPO2H heartRate id
----                         ----- --------- --
2020-08-26T02:59:10.5271329Z 100   110       10002> select * from "runner" where heartRate=108
name: runner
time                         SPO2H heartRate id
----                         ----- --------- --
2020-08-26T01:45:43.2549928Z 99    108       10001

删除
删除操作不推荐在时序型数据库中使用。修改操作同理，因此不再介绍修改操作

> delete from "measurement" where time=1563712849953792293>

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