一、Docker安装使用influxdb(1.8)

1、拉取镜像（）

docker search influxdb      # 搜索镜像
docker pull influxdb:1.8    # 拉取镜像，不指定版本会拉去最新的版本
docker images               # 查看拉取的镜像

2、初始化容器

docker run -d -p 8086:8086 --name influxdb1.8 -v /data/docker/influxdb:/var/lib/influxdb --restart=always influxdb:1.8

查看容器运行状态

docker ps      # 查看运行中的容器
docker ps -a   # 查看所有容器

3、进入influxdb容器修改配置

docker exec -it influxdb1.8 /bin/bash

查找配置文件并修改

cd /etc/influxdb/
apt-get update         # 更新apt-get
apt-get install vim    # 安装vim
vim influxdb.conf      # 打开配置文件

修改配置内容

[data]
1、max-serial-per-database=1000000每个数据库允许的最大series数，默认设置是一百万。series 指 tag、measurement、policy 相同的数据集合将该设置更改为0，以允许每个数据库的序列数量不受限制。
若超过则会返回500错误，并提示{“error”:“max series per database exceeded: ”}
2、max-values-per-tag = 100000
设置每一个tag允许的value最大数量，默认10W,设置0可以取消限制。若超过该数值，则会返回错误
[http]
3.auth-enabled = true

完整配置文件内容

[meta]dir = "/var/lib/influxdb/meta"[data]dir = "/var/lib/influxdb/data"engine = "tsm1"wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"max-series-per-database=1000000max-values-per-tag=100000[http]auth-enabled=true

4、增加用户

# 进入容器后，命令行登录数据库
influx -host localhost -port 8086 -database mydb
# 查看用户
show users
# 设置用户名密码
create user "root" with password 'root' with all privileges
# 查看用户是否设置成功
show users

重启容器验证用户名密码是否设置成功

# 指定用户密码登录数据库
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root'
# 查看用户(能够展示代表登录成功)
show users
# 退出数据库以及容器命令
exit

使用相关

# 指定查询数据的显示格式 -format
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root' -format json
# 美化Json数据显示 -pretty
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root' -execute 'select * from cpu_load_short' -format json -pretty
# 时间戳精度显示设置 -precision
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root' -execute 'select * from cpu_load_short' -format column -precision ms

5、influxdb使用

保留策略相关

查看mydb数据库保留策略

show retention policies on mydb

设置mydb数据库的保留策略（策略名：rp-one-year）

create retention policy "rp-one-year" on "mydb" duration 365d replication 1

更改mydb数据库的保留策略

alter retention policy "rp-one-year" on "mydb" duration 365d replication 1 default

删除保留策略

drop retention policy "rp-one-year" on "mydb"

表相关

创建表

> use mydb;
Using database mydb
> show measurements;
{"results": [{}]
}
> insert devops-idc,host=server01 cpu=23.1,mem=0.63
> show measurements;
{"results": [{"series": [{"name": "measurements","columns": ["name"],"values": [["devops-idc"]]}]}]
}

查看measurements(表)

> show measurements;
{"results": [{"series": [{"name": "measurements","columns": ["name"],"values": [["devops-idc"]]}]}]
}

删除表

> drop measurement "devops-idc"

写入数据

通过INSERT语句和行协议，向表devops-idc中插入3条DevOps环境的时序数据记录，时序数据对应的时间为2019/8/30 17:44:53。

> insert devops-idc-sz,host=server01 cpu=16.1,mem=0.43 1567158293000000000
> insert devops-idc-sz,host=server02 cpu=23.8,mem=0.63 1567158293000000000
> insert devops-idc-sz,host=server03 cpu=56.3,mem=0.78 1567158293000000000

数据查询

> select * from "devops-idc-sz"
name: devops-idc-sz
time                cpu  host     mem
----                ---  ----     ---
1567158293000000000 16.1 server01 0.43
1567158293000000000 56.3 server03 0.78
1567158293000000000 23.8 server02 0.63
> select * from "devops-idc-sz" where host='server01' and time = 1567158293000000000
name: devops-idc-sz
time                cpu  host     mem
----                ---  ----     ---
1567158293000000000 16.1 server01 0.43

更新数据

因为时序数据多写少读的特点，influxdb不支持更新操作，笔者也不建议对时序记录执行更新操作。如在某些特殊场景下，必须对时序数据库记录的指标值进行更新，可以利用“时间戳（Timestamp）和时间序列线（Series）完全相同的时序数据记录，是同一条时序数据记录，新插入的时序数据，会覆盖原有的时序数据记录”的特性，更新时序数据记录的的指标值。

> insert devops-idc-sz,host=server01 cpu=76.1,mem=0.83 1567158293000000000
> select * from "devops-idc-sz";
name: devops-idc-sz
time                cpu  host     mem
----                ---  ----     ---
1567158293000000000 76.1 server01 0.83
1567158293000000000 56.3 server03 0.78
1567158293000000000 23.8 server02 0.63
> 

删除数据

同样，因为时序数据多写少读无更新和批量删除时序数据记录的特点，InfluxDB不支持删除单条时序数据记录。除了通过保留策略周期性的定时删除时序数据记录，InfluxDB还还还支持通过WHERE条件语句、删除时间序列线、删除表、删除数据库、删除分片（Shard）等方式直接批量删除指定的时序数据记录。

（1）、通过WHERE条件语句从指定表中删除时序数据记录，从表devops-idc-sz中，删除标签名为host，标签值为server01、在2019/8/30 17:44:53时间点的时序数据记录。

> delete from  "devops-idc-sz" where "host"='server01' and  time=1567158293s

（2）、通过删除时间序列线删除时序数据记录，删除标签对"host"='server01’对应的时间序列线的所有时序数据记录。

> drop series from "devops-idc-sz" where "host"='server01'

（3）、通过删除指定表删除时序数据记录，删除表devops-ids-sz对应的所有时序数据记录

> drop measurement "devops-idc-sz"

（4）、通过删除指定数据库删除时序数据记录，删除数据库telegraf对应的所有时序数据记录。

> drop database "mydb"

（5）、通过删除指定分片删除时序数据记录，删除分片 3对应的所有时序数据记录。

> show shards
name: _internal
id database  retention_policy shard_group start_time           end_time             expiry_time          owners
-- --------  ---------------- ----------- ----------           --------             -----------          ------
1  _internal monitor          1           2023-03-12T00:00:00Z 2023-03-13T00:00:00Z 2023-03-20T00:00:00Z name: mydb
id database retention_policy shard_group start_time           end_time             expiry_time          owners
-- -------- ---------------- ----------- ----------           --------             -----------          ------
3  mydb     autogen          3           2019-08-26T00:00:00Z 2019-09-02T00:00:00Z 2019-09-02T00:00:00Z 
> drop shard 3

二、SpringBoot整合InfluxDB使用示例

1、引入依赖

		org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.4org.projectlomboklomboktrue1.18.24org.influxdbinfluxdb-java2.14

2、修改配置文件（application.yml）

spring:influx:# 数据库访问路径url: http://192.168.2.172:8086# 用户名user: root# 密码password: root# 数据库名称database: mydb

3、读取配置文件

/*** InfluxDB 配置类* @author AmazeCode* @version 1.0* @date 2023/3/12 16:04*/
@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.influx")
public class InfluxDBConfig {/*** 连接地址*/public String url;/*** 用户*/public String user;/*** 密码*/public String password;/*** 数据库*/public String database;
}

4、数据库操作类

/*** @author AmazeCode* @version 1.0* @date 2023/3/12 16:10*/
@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;/*** 设置数据保存策略 defalut 策略名 /database 数据库名/ 30d 数据保存时限30天/ 1 副本个数为1/ 结尾DEFAULT* 表示 设为默认的策略*/public void createRetentionPolicy() {String command = String.format("CREATE RETENTION POLICY \"%s\" ON \"%s\" DURATION %s REPLICATION %s DEFAULT", "defalut", influxDBConfig.database, "30d", 1);this.query(command);}/*** 连接时序数据库；获得InfluxDB**/private InfluxDB influxDbBuild() {if (influxDB == null) {influxDB = InfluxDBFactory.connect(influxDBConfig.url, influxDBConfig.user, influxDBConfig.password);influxDB.setDatabase(influxDBConfig.database);}return influxDB;}/*** 插入*/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());}/*** @desc 插入,带时间time*/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());}/*** @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*/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*/public QueryResult query(String command) {influxDbBuild();return influxDB.query(new Query(command, influxDBConfig.database));}/*** @desc 查询结果处理*/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