influxdb学习文档

InfuxDB学习文档 https://xtutu.gitbooks.io/influxdb-handbook/content/

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infuxdb与传统数据库比较，这里选用mysql对比

InfluxDB中独有的一些念概

Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。

1、fields 的值只能是四种基本数据类型(int、float、boolean、string)，使用string需要使用双引号

官方api描述：https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.10/write_protocols/line/
2、对于influxDb的measurement来说，field是必须的，并且不能根据field来排序
3、Tag是可选的，tag可以用来做索引，tag是以字符串的形式存放的；
4、retention policy，保留策略，用于决定要保留多久的数据，保存几个备份，以及集群的策略等；
5、series，a series is the collection of data that share a retention policy, measurement, and tag set
关于series的理解，参照博客：http://www.cnblogs.com/strinkbug/p/5079553.html
6、time是主索引，跟操作系统的时间有关，如果插入的数据日期小于系统时间，插入失败，time的时间是0时区的时间，目前influxdb没有提供相应修改的方式，所以在使用api write数据的时候，指定time值就需要将时间+8小时。

# 创建数据库

CREATE DATABASE "db_name"

# 显示所有数据库

show DATABASES

# 删除数据库

DROP DATABASE "db_name"

# 使用数据库

USE mydb

# 显示该数据库中的表
SHOW MEASUREMENTS

# 创建表
# 直接在插入数据的时候指定表名（weather就是表名）
insert weather,altitude=1000,area=北 temperature=11,humidity=-4

# 删除表

DROP MEASUREMENT "measurementName"
select * from db_name.retention_policies_name.measurement
*查询的时候一定要把策略带上，否则查询会使用默认表策略查询

Line Protocol格式

插入数据的格式似乎比较奇怪，这是因为influxDB储存数据所采用的是Line Protocol格式。

在上面两个插入数据的方法中，都有一样的部分。

weather,altitude=1000,area=北 temperature=11,humidity=-4

其中:

1.weather ： 表名
2.altitude=1000,area=北 ： tag
3.temperature=11,humidity=-4 ：field

数据保存策略（Retention Policies）

InfluxDB没有提供直接删除Points的方法，但是它提供了Retention Policies。
主要用于指定数据的保留时间：当数据超过了指定的时间之后，就会被删除。

查看当前数据库的Retention Policies

SHOW RETENTION POLICIES ON "testDB"

创建新的Retention Policies

CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON "db_name" DURATION 30d REPLICATION 1 DEFAULT

其中：

rp_name：策略名
db_name：具体的数据库名
30d：保存30天，30天之前的数据将被删除
它具有各种时间参数，比如：h（小时），w（星期）
REPLICATION 1：副本个数，这里填1就可以了
DEFAULT 设为默认的策略
修改Retention Policies

ALTER RETENTION POLICY "rp_name" ON db_name" DURATION 3w DEFAULT

删除Retention Policies

DROP RETENTION POLICY "rp_name"

函数

Aggregations    Selectors    Transformations
COUNT()    BOTTOM()    CEILING()
DISTINCT()    FIRST()    DERIVATIVE()
INTEGRAL()    LAST()    DIFFERENCE()
MEAN()    MAX()    FLOOR()
MEDIAN()    MIN()    HISTOGRAM()
SPREAD()    PERCENTILE()    NON_NEGATIVE_DERIVATIVE()
SUM()    TOP()    STDDEV()

配置文件

Global Options
[meta] ---配置集群
[data] ----数据信息
[hinted-handoff]
[cluster]
[retention]
[shard-precreation]
[admin]
[monitor]
[subscriber]
[http]
[graphite]
[collectd]
[opentsdb]
[udp]
[continuous_queries]

查询语法

 表名都可以正则
select * from /.*/ limit 1
查询一个表里面的所有数据
select * from cpu_idle
查询数据大于200的。
select * from response_times where value > 200
查询数据里面含有下面字符串的。
select * from user_events where url_base = ‘friends#show’
约等于
select line from log_lines where line =~ /[email protected]/
按照30m分钟进行聚合，时间范围是大于昨天的   主机名是server1的。
select mean(value) from cpu_idle group by time(30m) where time > now() – 1d and hostName = ‘server1′
select column_one  from foo  where time > now() – 1h limit 1000;
select reqtime, url from web9999.httpd where reqtime > 2.5;
select reqtime, url from web9999.httpd where time > now() – 1h limit 1000;
类似like查询：url搜索里面含有login的字眼，还以login开头
select reqtime, url from web9999.httpd where url =~ /^\/login\//;
还可以做数据的merge
select reqtime, url from web9999.httpd merge web0001.httpd;