Python编程实战：如何使用influxdb管理数据

小蓝 • 2024-12-14 02:38 • 编程

一、什么是InfluxDB

InfluxDB是一个开源的分布式时序、事件和度量数据库，可处理高频的写入和查询。它可用于存储生产中的系统和应用程序生成的任何种类的数据，并对这些数据进行分析和操作。

InfluxDB的数据模型非常简单，具有时间戳和值。它支持多个数据类型，包括整数、实数、字符串、布尔型和时间间隔。

二、安装InfluxDB和Python InfluxDB客户端

在使用InfluxDB之前，需要下载和安装InfluxDB和Python InfluxDB客户端。

安装InfluxDB，可以根据官方文档进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install influxdb

安装Python InfluxDB客户端，可以使用pip：

pip install influxdb

三、创建数据库和表格

在使用InfluxDB之前，需要创建一个数据库和至少一个表格。

可以通过InfluxDB的Shell界面创建：

influx

进入InfluxDB的Shell界面后，可以使用以下命令创建数据库：

CREATE DATABASE mydb

使用以下命令创建名为“mytable”的表格：

CREATE RETENTION POLICY "no_ttl" ON "mydb" DURATION INF REPLICATION 1
CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_1m" ON "mydb" BEGIN SELECT mean("value"), max("value"), min("value") INTO "mytable"."1m" FROM "mytable" GROUP BY time(1m),* END

四、插入数据

可以使用Python InfluxDB客户端来插入数据。首先，必须导入InfluxDBClient模块，并创建一个InfluxDBClient对象。

以下代码演示了如何插入一条数据到名为“mytable”的表格中：

from influxdb import InfluxDBClient

client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)
client.switch_database('mydb')

json_body = [
    {
        "measurement": "mymeasurement",
        "tags": {
            "mytag": "myvalue"
        },
        "time": "2019-01-01T00:00:00Z",
        "fields": {
            "myfield": 1.0
        }
    }
]

client.write_points(json_body)

五、查询数据

使用Python InfluxDB客户端，可以轻松地查询并按照需要使用返回的数据进行操作。

使用查询语句，可以从之前创建的表格中获取数据：

result = client.query('SELECT mean("myfield") FROM "mytable" WHERE "time" > now() - 1d GROUP BY time(30s)')

print(result)

以上就是使用Python InfluxDB库进行数据管理的基本知识。利用这些知识，我们可以轻松地管理数据并从InfluxDB中读取和更新数据。

完整代码如下：

from influxdb import InfluxDBClient

client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)
client.query('CREATE DATABASE mydb')
client.switch_database('mydb')
client.query('CREATE RETENTION POLICY "no_ttl" ON "mydb" DURATION INF REPLICATION 1')
client.query('CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_1m" ON "mydb" BEGIN SELECT mean("value"), max("value"), min("value") INTO "mytable"."1m" FROM "mytable" GROUP BY time(1m),* END')

json_body = [
    {
        "measurement": "mymeasurement",
        "tags": {
            "mytag": "myvalue"
        },
        "time": "2019-01-01T00:00:00Z",
        "fields": {
            "myfield": 1.0
        }
    }
]

client.write_points(json_body)

result = client.query('SELECT mean("myfield") FROM "mytable" WHERE "time" > now() - 1d GROUP BY time(30s)')

print(result)

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