一、介绍

       InfluxDB 是一个时间序列数据库，GO 编写的,旨在处理高写入和查询负载。InfluxDB 旨在用作涉及大量时间戳数据的任何用例的后备存储，包括 DevOps 监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析。

特点：

• 专门为时间序列数据编写的自定义高性能数据存储。TSM 引擎允许高速摄取和数据压缩
• 完全用 Go 编写。它编译成一个没有外部依赖性的二进制文件。
• 简单、高性能的写入和查询 HTTP API。
• 插件支持其他数据摄取协议，例如 Graphite、collectd 和 OpenTSDB。
• 专为轻松查询聚合数据而定制的类似 SQL 的表达查询语言。
• 标签允许为系列建立索引以实现快速高效的查询。
• 保留策略有效地自动使陈旧数据过期。
• 连续查询自动计算聚合数据，使频繁查询更高效。

InfluxDB有三大特性： 
    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）        
    Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算 
    Eevents（事件）：它支持任意的事件数据

InfluxDB 提供三种操作方式：

1. 客户端命令行方式
2. HTTP API 接口
3. 各语言 API 库

InfluxDB 和传统数据库（如：MySQL）区别：

注意：​​point​​​由3部分组成​​time+fields+tags​​。

说明：

• 在插入新数据时，tag、field 和 time之间用空格分隔 。
• fields和tags key名称严格区分大小写。

​fields数据类型：

注意

        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。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。

端口

• 8083：Web admin 管理服务的端口, http://localhost:8083
• 8086：HTTP API 的端口
• 8088：集群端口 (目前还不是很清楚, 配置在全局的 bind-address，默认不配置就是开启的)

二、安装

docker pull influxdb:1.8.3
docker run -d -p 18083:8083 -p 18088:8088 -p 18086:8086 --name my_influxdb influxdb:1.8.3
docker container update --restart=always my_influxdb

可视化工具：

1、web界面 

2、influxDB Studio 

客户端为绿色版，下载解压打开即可。

下载地址：Releases · CymaticLabs/InfluxDBStudio

案例数据：

curl https://s3.amazonaws.com/noaa.water-database/NOAA_data.txt -o NOAA_data.txt 

导入数据： 

influx -import -path=NOAA_data.txt -precision=s -database=NOAA_water_database 

三、inflxudb保留字

四、基本语法

docker exec -it my_influxdb  bash
cd /etc/influxdb/
influx 

1、客户端操作

1. 数据库操作

# 查看所有数据库

show databases;

# 建库

create database dbname;

# 删库

drop database daname

# 切换使用数据库

use dbname

2. 数据表和数据操作

查看所有表

show measurements

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。时间默认是UTC时间

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;

插入数据

        标准格式，注意在写数据的时候如果不添加时间戳，系统会默认添加一个时间。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 [,=...] =[,=...] [unix-nano-timestamp]insert 表名,tags fileds;

#插入fields，和tags.

insert student,a=1,b=2,c=3 name="sa",age=12,emial="xxx@163.com";
#只插入​​fields​​​，可以没有​​tags
insert student name="sa",age=12,emial="xxx@163.com";

删表

drop measurement student

 查询 

SELECT field keys [time | tag kyes | * ] FROM measurements WHERE conditions GROUP BY [tag keys | time] ORDER BY time [asc | desc] LIMIT number [OFFSET number]

1. SELECT​​后面查询显示字段​必须至少有一个​​field key​​​，否则会抛异常​​ERR: at least 1 non-time field must be queried​​​。还可显示​​tag keys​​​、​​time​​​，或者​​*​​显示所有字段。
2. ​​FROM​​​查询数据来源一个或者多个​​measurement​​。
3. ​​WHERE​​​查询条件可为​​tag keys​​​和​​time​​​，​​field keys​​​ 也可作为查询条件但是不常用，因为不是索引，查询效率比较低。​​tag keys​​​条件操作符支持​​=、!=、<>、正则​​​，​​field keys​​​支持​​=、!=、<>、>、>=、<、<=、正则​​。
4. ​​GROUP BY​​​只能对​​tag keys​​​和​​time​​​进行合分组，可以多字段排序，如​​group by tag1,tag2,time​​​，也可一个​​*​​​对所有的​​tag​​​进行分组聚合（不包括​​time​​）。
5. ​​ORDER BY​​​只能对​​time​​​进行排序，​​asc​​​升序，​​desc​​降序。
6. ​​LIMIT​​​分页，​​LIMIT​​​后面的数字是查询显示多少条，​​OFFSET​​​后面数字代表偏移量（从0开始代表第一条），如​​limit 10 offset 10​​意思为从第11条开始往后10条。

正则 

#每个表输出一行（支持 Go 语言的正则表达式、支持类似于 MySQL 中的 limit 语句）

SELECT * FROM /.*/ LIMIT 1

limit

limit​​​可单独使用，也可配合​​offset​​​使用，​​offset​​偏移量的意思

select * from student limit 2;

排序

​order by​​​ 只能对​​time​​​进行排序，​​asc​​​升序，​​desc​​降序。

select * from student  order by time desc;

分组

SELECT () FROM_clause WHERE GROUP BY time(time_interval,[)] 

（1）group by tag

select * from h2o_pH group by location limit 2

（2）group by time(1m) 

        对​​time​​​分组时并不是简单的​​group by time​​​，​​time​​​后面还需要加一个分组聚合的持续时间，如​​group by time(1m)​​。支持的持续时间单位有：

（3）fill(0)填充null
        可以看到​​values​​​结果集中有​​null​​​的情况，可在查询语句中加​​fill(0)​​​，遇到​​null​​​用​​0​​​来填充。​​fill()​​中只能填数字。

条件查询

select * from student where a='1' and age=12; # a字段是tag ：字符串

select sum(age) as ageNums from student where time < now() group by a order by time desc；

格式化显示查询数据

format json
select * from student where a='1' and age=12;

模糊查询（正则表达式）

# location名称中包含coyote的数据
select * from h2o_quality where location=~/.*coyote.*/ limit 10

没有in还有or

select * from h2o_pH where location='coyote_creek' or location='santa_monica' limit 4

from多表查询 

        多表查询，以时间进行连接，不存在的值用null填充。一般情况连接的两张表tag和field上有一定的联系和比较，毫不相干的两表连接查询没什么价值。

select * from h2o_feet,h2o_pH limit 1

注意：

1.field tag是关键字 如果字段名是这两个，则需要加上单引号。

2.tags​​​之间用逗号分隔，​​fields​​之间用逗号分隔，​​​tags​​和​​fields​​之间用空格分隔​。

3.tags​​​都是字符串类型，但是不用双引号括起来；​​fields​​中有字符串类型需要用​英文双引号​括起来，如果不用英文双引号，会报语法错误​​invalid boolean​​，会认为是无效的布尔值，因为布尔类型无需加双引号。

4.tags​​​中设置布尔值就是字符串，​​fields​​​中有布尔值，可用 ​​t , T , true , True , TRUE，f , F , false , False​​表示。

3. series 操作

        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。

​​shard​​​主要由4部分组成​​Cache​​​、​​Wal​​​、​​Tsm file​​​、​​Compactor​​。

#series 表示这个表里面的数据，可以在图表上画成几条线，series 主要通过 tags 排列组合算出来。

show series from student;

4.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。

        如果创建一个新的 retention policy 设置数据的保留时间为 1 天，则单个 shard 所存储数据的时间间隔为 1 小时，超过1个小时的数据会被存放到下一个 shard 中。

5. 用户操作

# 显示用户
SHOW USERS
# 创建用户
CREATE USER "username" WITH PASSWORD 'password'
# 创建管理员权限的用户 

#influxdb 的权限设置比较简单，只有读、写、ALL 几种。
CREATE USER "username" WITH PASSWORD 'password' WITH ALL PRIVILEGES
# 删除用户
DROP USER "username"

2、API操作

状态码

• 2xx：服务请求正常
• 4xx：代表请求语法有问题
• 5xx：服务端出问题，导致超时等故障

官方地址

3、Java操作

org.influxdbinfluxdb-java2.23

spring:application:name: spring-lean-influxdbinflux:url: http://192.168.56.22:18086user:password:database: test

import lombok.Data;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Data
@Configuration
public class InfluxDBConfig {@Value("${spring.influx.user}")public String userName;@Value("${spring.influx.password}")public String password;@Value("${spring.influx.url}")public String url;//数据库@Value("${spring.influx.database}")public String database;
}

import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import org.influxdb.annotation.Column;
import org.influxdb.annotation.Measurement;
import org.influxdb.annotation.TimeColumn;import java.util.Date;@Builder
@Data
@Measurement(name = "t_log")
public class LogInfo {// Column中的name为measurement中的列名// 此外,需要注意InfluxDB中时间戳均是以UTC时保存,在保存以及提取过程中需要注意时区转换@Column(name = "time")private String time;// 注解中添加tag = true,表示当前字段内容为tag内容@Column(name = "module", tag = true)private String module;@Column(name = "level", tag = true)private String level;@Column(name = "device_id", tag = true)private String deviceId;@Column(name = "msg")private String msg;@TimeColumnprivate Date createTime;
}

import com.lean.influxdb.config.InfluxDBConfig;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.InfluxDBFactory;
import org.influxdb.dto.BatchPoints;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.influxdb.dto.Query;
import org.influxdb.dto.QueryResult;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.StringUtils;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Service
public class InfluxDBService {@Autowiredprivate InfluxDBConfig influxDBConfig;@PostConstructpublic void initInfluxDb() {this.retentionPolicy = retentionPolicy == null || "".equals(retentionPolicy) ? "autogen" : retentionPolicy;this.influxDB = influxDbBuild();}//保留策略private String retentionPolicy;private InfluxDB influxDB;/*** 连接时序数据库；获得InfluxDB**/private InfluxDB influxDbBuild() {if (influxDB == null) {if(StringUtils.isEmpty(influxDBConfig.userName)){influxDB = InfluxDBFactory.connect(influxDBConfig.url);}else {influxDB = InfluxDBFactory.connect(influxDBConfig.url, influxDBConfig.userName, influxDBConfig.password);}influxDB.setDatabase(influxDBConfig.database);}return influxDB;}/*** 插入*/public void insertPoint(Point point) {influxDbBuild();influxDB.write(point);}/*** 插入* @param measurement 表* @param tags        标签* @param fields      字段*/public void insert(String measurement, Map tags, Map fields) {influxDbBuild();Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);builder.time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);builder.tag(tags);builder.fields(fields);influxDB.write(influxDBConfig.database, "", builder.build());}/*** @param measurement* @param time* @param tags* @param fields* @return void* @desc 插入, 带时间time* @date 2021/3/27*/public void insert(String measurement, long time, Map tags, Map fields) {influxDbBuild();Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);builder.time(time, TimeUnit.MILLISECONDS);builder.tag(tags);builder.fields(fields);influxDB.write(influxDBConfig.database, "", builder.build());}/*** @param measurement* @param time* @param tags* @param fields* @return void* @desc influxDB开启UDP功能, 默认端口:8089,默认数据库:udp,没提供代码传数据库功能接口* @date 2021/3/13*/public void insertUDP(String measurement, long time, Map tags, Map fields) {influxDbBuild();Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);builder.time(time, TimeUnit.MILLISECONDS);builder.tag(tags);builder.fields(fields);int udpPort = 8089;influxDB.write(udpPort, builder.build());}/*** 查询** @param command 查询语句* @return*/public QueryResult query(String command) {influxDbBuild();return influxDB.query(new Query(command, influxDBConfig.database));}/*** @param queryResult* @desc 查询结果处理* @date 2021/5/12*/public List> queryResultProcess(QueryResult queryResult) {List> mapList = new ArrayList<>();List resultList = queryResult.getResults();//把查询出的结果集转换成对应的实体对象，聚合成listfor (QueryResult.Result query : resultList) {List seriesList = query.getSeries();if (seriesList != null && seriesList.size() != 0) {for (QueryResult.Series series : seriesList) {List columns = series.getColumns();String[] keys = columns.toArray(new String[columns.size()]);List> values = series.getValues();if (values != null && values.size() != 0) {for (List