簡介

InfluxDB是一個由InfluxData開發的開源時序型數據庫。它由Go寫成，著力于高性能地查詢與存儲時序型數據。InfluxDB被廣泛應用于存儲系統的監控數據，IoT行業的實時數據等場景。可以理解為按時間記錄一些數據（常用的監控數據、埋點統計數據等），然后做統計

• 與傳統數據庫的概念對比

influxDB中的名詞傳統數據庫中的概念

database	數據庫
measurement	數據庫中的表
points	表中的一行數據

• Point

  Point由時間戳（time）、數據（field）、標簽（tags）組成。

Point屬性傳統數據庫中的概念

time	每個數據記錄時間，是數據庫中的主索引(會自動生成)
field	各種記錄值（沒有索引的屬性）
tags	各種有索引的屬性

• Series

  Series 相當于是 InfluxDB 中一些數據的集合。 在同一個 database 中，retention policy、measurement、tag sets 完全相同的數據同屬于一個 series。 同一個 series 的數據在物理上會按照時間順序排列存儲在一起。

• 組件

  TSM 存儲引擎主要由幾個部分組成： cache、wal、tsm file、compactor。

Cache：

cache 相當于是 LSM Tree 中的 memtabl。插入數據時，實際上是同時往 cache 與 wal 中寫入數據，可以認為 cache 是 wal 文件中數據在內存中的緩存。當 InfluxDB 啟動時，會遍歷所有的 wal 文件，重新構造 cache，這樣即使系統出現故障，也不會導致數據的丟失。

cache 中的數據并不是無限增長的，有一個 maxSize 參數（默認為 25MB）用于控制當 cache 中的數據占用多少內存后就會將數據寫入 tsm 文件。每當 cache 中的數據達到閥值后，會將當前的 cache 進行一次快照，之后清空當前 cache 中的內容，再創建一個新的 wal 文件用于寫入，剩下的 wal 文件最后會被刪除，快照中的數據會經過排序寫入一個新的 tsm 文件中。

WAL

wal 文件的內容與內存中的 cache 相同，其作用就是為了持久化數據，當系統崩潰后可以通過 wal 文件恢復還沒有寫入到 tsm 文件中的數據。

TSM File

單個 tsm file 大小最大為 2GB，用于存放數據。

Compactor

compactor 組件在后臺持續運行，每隔 1 秒會檢查一次是否有需要壓縮合并的數據。

主要進行兩種操作，一種是 cache 中的數據大小達到閥值后，進行快照，之后轉存到一個新的 tsm 文件中。

另外一種就是合并當前的 tsm 文件，將多個小的 tsm 文件合并成一個，使每一個文件盡量達到單個文件的最大大小，減少文件的數量，并且一些數據的刪除操作也是在這個時候完成。

• 目錄與文件結構

  InfluxDB 的數據存儲主要有三個目錄。默認情況下是 meta, wal 以及 data。

  meta 用于存儲數據庫的一些元數據，meta 目錄下有一個 meta.db 文件。

  wal 目錄存放預寫日志文件。

  data 目錄存放實際存儲的數據文件。

安裝及配置

• 環境

  ubuntu 20.04

• 安裝

  sudo apt install influxdb

  sudo apt install influxdb-client

• 查看狀態、啟動、關閉

  // 查看狀態 q退出 / 啟動 / 關閉 / 重啟
  sudo service influxdb status / start / stop / restart

  以服務方式啟動 sudo service influxdb start

  以非服務方式啟動 sudo influxd

• 查看配置文件

  influxd config

influxdb默認使用內存索引,所以在使用過程中內存占用會越來越大,并且導致查詢越來越慢 修改為tsi 磁盤索引： index-version="tsi1"

官方詳細配置文件

• 進入命令行客戶端

influxinflux -precision rfc3339 （數據顯示時間而非時間戳）

簡單使用

• 數據庫與表的操作

# 查詢所有數據庫 show databases# 創建數據庫 create database testDb; # 刪除數據庫 drop database testDb; # 選擇數據庫 use testDb1;# 查看該數據庫下的全部表 show measurements;# 創建表，直接在插入數據的時候指定表名 insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1 # 刪除表 drop measurement "test"

• 增查

# 增 insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1表名：test tag ：（只能為字符串類型）host=127.0.0.1,monitor_name=test field ：（類型無限制）count=1# 查 select * from test order by time desc

• 數據保存策略（Retention Policies）

# InfluxDB本身不提供數據的刪除操作，因此用來控制數據量的方式就是定義數據保留策略。 # 查看當前數據庫 Retention Policies show retention policies on "db_name"

# name--名稱，此示例名稱為 autogen # duration--持續時間，0代表無限制 # shardGroupDuration--shardGroup的存儲時間，shardGroup是InfluxDB的一個基本儲存結構，應該大于這個時間的數據在查詢效率上應該有所降低。 # replicaN--全稱是REPLICATION，副本個數 # default--是否是默認策略# 創建新的Retention Policies create retention policy "rp_name" on "db_name" duration 3w replication 1 default# rp_name：策略名； # db_name：具體的數據庫名； # 3w：保存3周，3周之前的數據將被刪除，influxdb具有各種事件參數，比如：h（小時），d（天），w（星期）； # replication 1：副本個數，一般為1就可以了； # default：設置為默認策略# 修改Retention Policies alter retention policy "rp_name" on "db_name" duration 30d default# 刪除Retention Policies drop retention policy "rp_name" on "db_name"注： # 策略這個關鍵詞“POLICY”在使用時應該大寫，小寫會出粗。 # 當一個表使用的策略不是默認策略時，在進行操作時一定要顯式的指定策略名稱，否則會出現錯誤。

• 連續查詢（Continuous Queries）

# 當數據超過保存策略里指定的時間之后就會被刪除，但是這時候可能并不想數據被完全刪掉，怎么辦？ # influxdb提供了連續查詢，可以做數據統計采樣。 # InfluxDB的連續查詢是在數據庫中自動定時啟動的一組語句，語句中必須包含 SELECT 關鍵詞和 GROUP BY time() 關鍵詞。 # 查看數據庫的Continous Queries show continuous queries# 創建新的Continous Queries create continous query cq_name on db_name begin select sum(count) into new_table_name from table_name group by time(30m) end# cq_name：連續查詢名 # group by time(30m) 每三十分鐘取一個 sum(count) # InfluxDB會將查詢結果放在指定的數據表中:new_table_name# 刪除Continous Queries drop continous query cp_name on db_name

添加用戶認證

• 首先創建一個admin用戶

# 顯示用戶 SHOW USERS# 創建用戶 CREATE USER "username" WITH PASSWORD 'password'# 創建管理員權限的用戶 CREATE USER "username" WITH PASSWORD 'password' WITH ALL PRIVILEGES# 修改用戶(密碼) SET PASSWORD FOR "username" = 'new_password'# 刪除用戶 DROP USER "username"

• 默認情況下，認證在配置文件是禁用的

  需要在配置文件里把 [http] 下的 auth-enabled 選項設置為 true 。
  

• 重啟 influxd

  進入influx ： influx -username username -password password

總結

以上是生活随笔為你收集整理的InfluxDB 简介、安装和简单使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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