InfluxDB2.0教程詳解

一、InfluxDB2.0簡介

influxDB是一個開源的時序資料庫，專門用於處理大量的時間序列數據。它的設計初衷是在IoT領域中處理設備數據，但是它也可以用於其他各種類型的監控、分析等場景。InfluxDB2.0是其最新版本，它支持更多複雜的數據類型，更好的查詢性能和更豐富的功能。

二、InfluxDB2.0安裝與配置

1. 安裝InfluxDB2.0

首先需要在InfluxDB官網下載安裝包，選擇對應操作系統的版本進行下載。然後按照官方文檔進行安裝，可以選擇docker或者直接下載二進位包的方式進行。

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

在安裝完成後，我們需要進行配置。首先需要創建一個配置文件influxdb2.conf，並將其放在/etc/influxdb目錄下。然後我們需要打開該配置文件進行配置，例如修改http埠、數據存儲路徑等。

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

三、InfluxDB2.0的數據模型

1. 時序數據模型

InfluxDB2.0主要用於存儲時序數據。時序數據是指按時間順序而組織的數據。時序數據至少有一個時間戳和一個與之對應的值。在InfluxDB中，時間戳是一個UTC格式的時間，在數據存儲的過程中，InfluxDB會自動將時間戳轉換成Unix時間戳。

2. Bucket概念

Bucket是InfluxDB中數據的主要組織單元，類似於關係型資料庫中的schema和table的概念。在Bucket中存儲的數據都具有相同的Retention Policy，這意味著所有數據在Bucket中的存儲時間都是相同的。

3. Measurement概念

Measurement是指某個時間周期內的一組數據。可以將Measurement視為一張表，它通常包含多個欄位，用於描述該時間周期內的各種信息。在InfluxDB中，Measurement是由一個名稱和一組tags組成的。

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用於表示Measurement中的實際值。通常情況下，我們將Measurement視為表，每個欄位表示表中的一列。在InfluxDB中，Field通常是由一個名稱和一個值組成的。

5. Tag概念

Tag用於表示Measurement中的元數據，如主機名、數據中心、處理器等信息。與Field不同，Tag通常用於查詢和分組。

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的查詢語言

1. Flux查詢語言

InfluxDB2.0採用了全新的查詢語言Flux，它具有更高的查詢性能、更豐富的查詢能力和更好的擴展性。

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查詢語言

與InfluxDB1.x的查詢語言相似，InfluxQL是一種SQL風格的查詢語言，在InfluxDB2.0中仍然支持。不過InfluxQL的查詢性能較低，建議在新的應用中使用Flux語言。

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

五、InfluxDB2.0的數據寫入

1. HTTP API寫入

InfluxDB2.0提供了HTTP API寫入數據的方式，使用HTTP POST請求可以將數據寫入到InfluxDB伺服器中。這種方式適用於各種編程語言，只要支持HTTP請求即可。

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

2. InfluxDB Client寫入

InfluxDB2.0提供了多種客戶端庫，可用於在多種編程語言中寫入數據。這種方式相對於HTTP API寫入更加方便，也更適合在應用程序中使用。

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的數據可視化

1. Grafana

Grafana是一款開源的數據可視化工具，它支持多種數據源，包括InfluxDB。使用Grafana可以創建各種漂亮的圖表和儀錶盤，用於展示InfluxDB中的數據。

2. Chronograf

Chronograf是InfluxData提供的另一款開源的數據可視化工具，它可以幫助用戶對InfluxDB中的數據進行查詢、分析和可視化。使用Chronograf可以創建各種圖表和儀錶盤，幫助用戶更好地理解數據。

七、總結

本文介紹了InfluxDB2.0的一些基本概念，包括數據模型、查詢語言、數據寫入和數據可視化等內容。InfluxDB2.0具有更高的性能和更豐富的功能，可以用於多種時序數據的存儲和查詢。歡迎讀者學習和使用。