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InfluxDB 開源分布式時序、事件和指標數據庫

InfluxDB?是一個開源分布式時序、事件和指標數據庫。使用 Go 語言編寫，無需外部依賴。其設計目標是實現分布式和水平伸縮擴展。

特點

• schemaless(無結構)，可以是任意數量的列
• Scalable
• min, max, sum, count, mean, median 一系列函數，方便統計
• Native HTTP API, 內置http支持，使用http讀寫
• Powerful Query Language 類似sql
• Built-in Explorer 自帶管理工具

管理界面:

API

InfluxDB 支持兩種api方式

• HTTP API
• Protobuf API

Protobuf 還未開發完成, 官網文檔都沒有

如何使用 http api 進行操作？

比如對于foo_production這個數據庫，插入一系列數據，可以發現POST?請求到?/db/foo_production/series?u=some_user&p=some_password, 數據放到body里。

數據看起來是這樣的:

下面的"name": "events", 其中"events"就是一個series,類似關系型數據庫的表table

[{"name": "events","columns": ["state", "email", "type"],"points": [["ny", "paul@influxdb.org", "follow"],["ny", "todd@influxdb.org", "open"]]},{"name": "errors","columns": ["class", "file", "user", "severity"],"points": [["DivideByZero", "example.py", "someguy@influxdb.org", "fatal"]]} ]

格式是json，可以在一個POST請求發送多個?series, 每個?series?里的?points?可以是多個，但索引要和columns對應。

上面的數據里沒有包含time?列，InfluxDB會自己加上，不過也可以指定time,比如：

[{"name": "response_times","columns": ["time", "value"],"points": [[1382819388, 234.3],[1382819389, 120.1],[1382819380, 340.9]]} ]

time 在InfluxDB里是很重要的，畢竟InfluxDB是time series database
在InfluxDB里還有個sequence_number字段是數據庫維護的，類似于mysql的 主鍵概念

InfluxDB 增刪更查都是用http api來完成，甚至支持使用正則表達式刪除數據，還有計劃任務。

比如:

發送POST請求到?/db/:name/scheduled_deletes， body如下，

{"regex": "stats\..*","olderThan": "14d","runAt": 3 }

這個查詢會刪除大于14天的數據，并且任何以stats開頭的數據，并且每天3:00 AM運行。

更加詳細查看官方文檔:?http://influxdb.org/docs/api/http.html

查詢語言

InfluxDB 提供了類似sql的查詢語言

看起來是這樣的：

select * from events where state == 'NY';select * from log_lines where line =~ /error/i;select * from events where customer_id == 23 and type == 'click';select * from response_times where value > 500;select * from events where email !~ /.*gmail.*/;select * from nagios_checks where status != 0;select * from events where (email =~ /.*gmail.* or email =~ /.*yahoo.*/) and state == 'ny';delete from response_times where time > now() - 1h

非常容易上手, 還支持Group By,?Merging Series,?Joining Series， 并內置常用統計函數，比如max, min, mean 等

文檔：?http://influxdb.org/docs/query_language/

庫

常用語言的庫都有，因為api簡單，也很容易自己封裝。

InfluxdDB作為很多監控軟件的后端，這樣監控數據就可以直接存儲在InfluxDB
StatsD,?CollectD,?FluentD

還有其它的可視化工具支持InfluxDB, 這樣就可以基于InfluxDB很方便的搭建監控平臺

InfluxDB 數據可視化工具

InfluxDB 用于存儲基于時間的數據，比如監控數據，因為InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了個監控數據存儲中心。

對于InfluxDB中的數據展示，官方admin有非常簡單的圖表, 看起來是這樣的

除了自己寫程序展示數據還可以選擇：

• tasseo?https://github.com/obfuscurity/tasseo/
• grafana?https://github.com/torkelo/grafana

tasseo

tasseo,為Graphite寫的Live dashboard，現在也支持InfluxDB,tasseo 比較簡單, 可以配置的選項很少。

Grafana

Grafana是一個純粹的html/js應用，訪問InfluxDB時不會有跨域訪問的限制。只要配置好數據源為InfluxDB之后就可以，剩下的工作就是配置圖表。Grafana 功能非常強大。使用ElasticsSearch保存DashBoard的定義文件，也可以Export出JSON文件(Save ->Advanced->Export Schema)，然后上傳回它的/app/dashboards目錄。

配置數據源：

datasources: { influx: {default: true,type: 'influxdb',url: 'http://<your_influx_db_server>:8086/db/<db_name>',username: 'test',password: 'test',}},

勘誤：“使用 Go 語音編寫”，“語音”應該是“語言”吧

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lidashuang作者· 2014年03月25日

已改, 感謝

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tosun· 2014年08月28日

請問有influxdb和OpenTSDB的比較嗎？

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lidashuang作者· 2014年08月28日

OpenTSDB沒用過，有機會試下

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rfyiamcool· 2015年01月19日

OpenTSDB和influxdb還是要看的量級的場景，畢竟Opentsdb是需要hbase的支撐的。 但是他倆都有個缺點是不能做rrdtool那種的預先計算， 當然也可以通過別的邏輯來減輕后期聚合計算帶來的影響 。 我這邊有個metric的平臺采用的就是influxdb做后端存儲，性能還是很客觀的，他本身有一些靈巧的設計， 比如lru緩存算法，查詢的連續性，自帶異步

以前寫過關于influxdb的幾篇文章，有興趣的朋友可以看看。
http://xiaorui.cc/tag/influxdb/

http://xiaorui.cc/tag/influxdb/

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lidashuang作者· 2015年01月19日

厲害

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PynixWang· 2015年02月28日

8086....

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yuankui· 2015年08月03日

想起了ELK...

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arkii· 2016年01月11日

據我了解，Grafana 的 Dashboard，以及用戶權限 是保存在?sqlite數據庫里。
Kibana使用ElasticsSearch保存DashBoard的定義文件。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的InfluxDB 开源分布式时序、事件和指标数据库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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