influxdb

2020-12-16  本文已影响0人  voidFan

influxdb简介

基本概念介绍

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,
autogen中的数据永不删除且备份数replication为1(只有一份数据,在集群中起作用)。
可以自己设置存储策略,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。

InfluxDB SQL语法

database和measurements相关SQL

create databases <db_name>;
show databases;
use <db_name>;
show measurements;
insert <measurement_name>,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1
         //host=127.0.0.1,monitor_name=test --> tag
         //count=1                          -->field
select + from <measurement_name> order by time desc limit 10;  //查询升序的10条数据
drop measurement <measurement_name>
show tag keys;              //查看一个measurement中所有的tag key
show field keys;            //查看一个measurement中所有的field key
show retention policies;    //查看一个measurement中所有的保存策略(可以有多个,一个标识为default)

保存策略和连续查询

//数据库保存策略的CURD:提供数据保存策略指定数据保留时间,超过指定时间自动删除.
show retention policies on <db_name>  //查看当前数据库Retention Policies
create retention policy <rp_name> on <db_name> duration 3w replication 1 default
         //rp_name:策略名;
         //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,d,w
         //replication 1:副本个数,一般为1就可以了;
         //default:设置为默认策略
alter retention policy <rp_name> on <db_name> duration 30d default
drop retention policy <rp_name>

//连续查询Continuous Queries:(数据统计采样)
show continuous queries;
create continuous querie <cq_name> on <db_name> begin select sum(count) into <new_ms_name> from <ms_name> group by time(30m) end
      //间隔30分钟计算一次count的和,保存至新的ms. 其中:sum(count):计算总和,30m:时间间隔为30分钟;  
drop cotinuous query <cq_name> on <db_name>

用户管理

show users #显示用户
create user "username" with password 'password' #创建用户
create user "username" with password 'password' with all privileges #创建管理员权限用户
drop user "username"  #删除用户

CURD交互

curl -G 'http://localhost:8086/query?pretty=true' --data-urlencode "db=testDb" --data-urlencode "q=select + from test order by time desc"
curl -i -XPOST 'http://127.0.0.1:8086/write?db=testDb' --data-binary 'test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1'

常用函数

  1. count()函数返回一个(field)字段中的非空值的数量。SELECT COUNT(field) FROM measurements
  2. DISTINCT()函数返回一个字段(field)的唯一值。
  3. MEAN() 函数返回一个字段(field)中的值的算术平均值(平均值)。字段类型必须是长整型或float64。
  4. MEDIAN()函数从单个字段(field)中的排序值返回中间值(中位数)。字段值的类型必须是长整型或float64格式。
  5. SPREAD()函数返回字段的最小值和最大值之间的差值。数据的类型必须是长整型或float64。
  6. SUM()函数返回一个字段中的所有值的和。字段的类型必须是长整型或float64。
  7. BOTTOM()函数作用:返回一个字段中最小的N个值。字段类型必须是长整型或float64类型。
  8. FIRST()函数作用:返回一个字段中最老的取值。
  9. LAST()函数作用:返回一个字段中最新的取值。
  10. MAX()函数作用:返回一个字段中的最大值。该字段类型必须是长整型,float64,或布尔类型。
  11. MIN()函数作用:返回一个字段中的最小值。该字段类型必须是长整型,float64,或布尔类型。
  12. PERCENTILE()函数作用:返回排序值排位为N的百分值。字段的类型必须是长整型或float64。百分值是介于100到0之间的整数或浮点数,包括100。
  13. DERIVATIVE()函数作用:返回一个字段在一个series中的变化率。InfluxDB会计算按照时间进行排序的字段值之间的差异,并将这些结果转化为单位变化率。其中,单位可以指定,默认为1s。
  14. DIFFERENCE()函数作用:返回一个字段中连续的时间值之间的差异。字段类型必须是长整型或float64。
  15. ELAPSED()函数作用:返回一个字段在连续的时间间隔间的差异,间隔单位可选,默认为1纳秒。
  16. MOVING_AVERAGE()函数作用:返回一个连续字段值的移动平均值,字段类型必须是长整形或者float64类型。
  17. NON_NEGATIVE_DERIVATIVE()函数作用:返回在一个series中的一个字段中值的变化的非负速率。
  18. STDDEV()函数作用:返回一个字段中的值的标准偏差。值的类型必须是长整型或float64类型。

influxdb1.1源码目录解析

目录解析说明

pkg目录是一些通用包的集合

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