InfluxDB2.0教程详解

一、InfluxDB2.0简介

influxDB是一个开源的时序数据库，专门用于处理大量的时间序列数据。它的设计初衷是在IoT领域中处理设备数据，但是它也可以用于其他各种类型的监控、分析等场景。InfluxDB2.0是其最新版本，它支持更多复杂的数据类型，更好的查询性能和更丰富的功能。

二、InfluxDB2.0安装与配置

1. 安装InfluxDB2.0

首先需要在InfluxDB官网下载安装包，选择对应操作系统的版本进行下载。然后按照官方文档进行安装，可以选择docker或者直接下载二进制包的方式进行。

curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb2.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://repos.influxdata.com/ubuntu bionic stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb2

2. 配置InfluxDB2.0

在安装完成后，我们需要进行配置。首先需要创建一个配置文件influxdb2.conf，并将其放在/etc/influxdb目录下。然后我们需要打开该配置文件进行配置，例如修改http端口、数据存储路径等。

http_bind_address = "127.0.0.1:8086"
data_dir = "/var/lib/influxdb2"

三、InfluxDB2.0的数据模型

1. 时序数据模型

InfluxDB2.0主要用于存储时序数据。时序数据是指按时间顺序而组织的数据。时序数据至少有一个时间戳和一个与之对应的值。在InfluxDB中，时间戳是一个UTC格式的时间，在数据存储的过程中，InfluxDB会自动将时间戳转换成Unix时间戳。

2. Bucket概念

Bucket是InfluxDB中数据的主要组织单元，类似于关系型数据库中的schema和table的概念。在Bucket中存储的数据都具有相同的Retention Policy，这意味着所有数据在Bucket中的存储时间都是相同的。

3. Measurement概念

Measurement是指某个时间周期内的一组数据。可以将Measurement视为一张表，它通常包含多个字段，用于描述该时间周期内的各种信息。在InfluxDB中，Measurement是由一个名称和一组tags组成的。

from(bucket:"my-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
  |> filter(fn: (r) => r.cpu == "cpu-total")

4. Field概念

Field用于表示Measurement中的实际值。通常情况下，我们将Measurement视为表，每个字段表示表中的一列。在InfluxDB中，Field通常是由一个名称和一个值组成的。

5. Tag概念

Tag用于表示Measurement中的元数据，如主机名、数据中心、处理器等信息。与Field不同，Tag通常用于查询和分组。

from(bucket:"my-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
  |> filter(fn: (r) => r.cpu == "cpu-total")
  |> group(columns: ["host"])

四、InfluxDB2.0的查询语言

1. Flux查询语言

InfluxDB2.0采用了全新的查询语言Flux，它具有更高的查询性能、更丰富的查询能力和更好的扩展性。

from(bucket: "my-bucket")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu")
  |> filter(fn: (r) => r.cpu == "cpu-total")
  |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
  |> yield(name: "mean")

2. InfluxQL查询语言

与InfluxDB1.x的查询语言相似，InfluxQL是一种SQL风格的查询语言，在InfluxDB2.0中仍然支持。不过InfluxQL的查询性能较低，建议在新的应用中使用Flux语言。

SELECT mean("usage_user")
FROM "telegraf"."autogen"."cpu"
WHERE time > now() - 1h
GROUP BY time(10s), "cpu"

五、InfluxDB2.0的数据写入

1. HTTP API写入

InfluxDB2.0提供了HTTP API写入数据的方式，使用HTTP POST请求可以将数据写入到InfluxDB服务器中。这种方式适用于各种编程语言，只要支持HTTP请求即可。

curl -i -XPOST "http://:8086/write?db=mydb" --data-binary 'cpu,host=server01 value=0.64'

2. InfluxDB Client写入

InfluxDB2.0提供了多种客户端库，可用于在多种编程语言中写入数据。这种方式相对于HTTP API写入更加方便，也更适合在应用程序中使用。

from influxdb_client import InfluxDBClient

client = InfluxDBClient(url="http://localhost:9999", token="my-token")

data = [{"measurement": "cpu", "tags": {"host": "server01"}, "fields": {"value": 0.64}}]

client.write_points(data)

六、InfluxDB2.0的数据可视化

1. Grafana

Grafana是一款开源的数据可视化工具，它支持多种数据源，包括InfluxDB。使用Grafana可以创建各种漂亮的图表和仪表盘，用于展示InfluxDB中的数据。

2. Chronograf

Chronograf是InfluxData提供的另一款开源的数据可视化工具，它可以帮助用户对InfluxDB中的数据进行查询、分析和可视化。使用Chronograf可以创建各种图表和仪表盘，帮助用户更好地理解数据。

七、总结

本文介绍了InfluxDB2.0的一些基本概念，包括数据模型、查询语言、数据写入和数据可视化等内容。InfluxDB2.0具有更高的性能和更丰富的功能，可以用于多种时序数据的存储和查询。欢迎读者学习和使用。

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