InfluxDB使用教程：Java版InfluxDB工具类

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前言：

上几讲，介绍了Influx在Linux和Windows上的使用之后，本节开始介绍Influx在Java中的使用，先提供一个InfluxDB Java API 封装的工具类，方便大家直接上手使用。

1.InfluxDB工具类

先奉上工具类，接下来介绍使用方法。

package com.common.utils.influxdb;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.InfluxDB.ConsistencyLevel;
import org.influxdb.InfluxDBFactory;
import org.influxdb.dto.BatchPoints;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.influxdb.dto.Point.Builder;
import org.influxdb.dto.Pong;
import org.influxdb.dto.Query;
import org.influxdb.dto.QueryResult;

/**
 * InfluxDB数据库连接操作类
 * 
 * @author 大脑补丁
 */
public class InfluxDBConnection {

	// 用户名
	private String username;
	// 密码
	private String password;
	// 连接地址
	private String openurl;
	// 数据库
	private String database;
	// 保留策略
	private String retentionPolicy;

	private InfluxDB influxDB;

	public InfluxDBConnection(String username, String password, String openurl, String database,
			String retentionPolicy) {
		this.username = username;
		this.password = password;
		this.openurl = openurl;
		this.database = database;
		this.retentionPolicy = retentionPolicy == null || retentionPolicy.equals("") ? "autogen" : retentionPolicy;
		influxDbBuild();
	}

	/**
	 * 创建数据库
	 * 
	 * @param dbName
	 */
	@SuppressWarnings("deprecation")
	public void createDB(String dbName) {
		influxDB.createDatabase(dbName);
	}

	/**
	 * 删除数据库
	 * 
	 * @param dbName
	 */
	@SuppressWarnings("deprecation")
	public void deleteDB(String dbName) {
		influxDB.deleteDatabase(dbName);
	}

	/**
	 * 测试连接是否正常
	 * 
	 * @return true 正常
	 */
	public boolean ping() {
		boolean isConnected = false;
		Pong pong;
		try {
			pong = influxDB.ping();
			if (pong != null) {
				isConnected = true;
			}
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return isConnected;
	}

	/**
	 * 连接时序数据库 ，若不存在则创建
	 * 
	 * @return
	 */
	public InfluxDB influxDbBuild() {
		if (influxDB == null) {
			influxDB = InfluxDBFactory.connect(openurl, username, password);
		}
		try {
			// if (!influxDB.databaseExists(database)) {
			// influxDB.createDatabase(database);
			// }
		} catch (Exception e) {
			// 该数据库可能设置动态代理，不支持创建数据库
			// e.printStackTrace();
		} finally {
			influxDB.setRetentionPolicy(retentionPolicy);
		}
		influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.NONE);
		return influxDB;
	}

	/**
	 * 创建自定义保留策略
	 * 
	 * @param policyName
	 *            策略名
	 * @param duration
	 *            保存天数
	 * @param replication
	 *            保存副本数量
	 * @param isDefault
	 *            是否设为默认保留策略
	 */
	public void createRetentionPolicy(String policyName, String duration, int replication, Boolean isDefault) {
		String sql = String.format("CREATE RETENTION POLICY \"%s\" ON \"%s\" DURATION %s REPLICATION %s ", policyName,
				database, duration, replication);
		if (isDefault) {
			sql = sql + " DEFAULT";
		}
		this.query(sql);
	}

	/**
	 * 创建默认的保留策略
	 * 
	 * @param 策略名：default，保存天数：30天，保存副本数量：1
	 *            设为默认保留策略
	 */
	public void createDefaultRetentionPolicy() {
		String command = String.format("CREATE RETENTION POLICY \"%s\" ON \"%s\" DURATION %s REPLICATION %s DEFAULT",
				"default", database, "30d", 1);
		this.query(command);
	}

	/**
	 * 查询
	 * 
	 * @param command
	 *            查询语句
	 * @return
	 */
	public QueryResult query(String command) {
		return influxDB.query(new Query(command, database));
	}

	/**
	 * 插入
	 * 
	 * @param measurement
	 *            表
	 * @param tags
	 *            标签
	 * @param fields
	 *            字段
	 */
	public void insert(String measurement, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields, long time,
			TimeUnit timeUnit) {
		Builder builder = Point.measurement(measurement);
		builder.tag(tags);
		builder.fields(fields);
		if (0 != time) {
			builder.time(time, timeUnit);
		}
		influxDB.write(database, retentionPolicy, builder.build());
	}

	/**
	 * 批量写入测点
	 * 
	 * @param batchPoints
	 */
	public void batchInsert(BatchPoints batchPoints) {
		influxDB.write(batchPoints);
		// influxDB.enableGzip();
		// influxDB.enableBatch(2000,100,TimeUnit.MILLISECONDS);
		// influxDB.disableGzip();
		// influxDB.disableBatch();
	}

	/**
	 * 批量写入数据
	 * 
	 * @param database
	 *            数据库
	 * @param retentionPolicy
	 *            保存策略
	 * @param consistency
	 *            一致性
	 * @param records
	 *            要保存的数据（调用BatchPoints.lineProtocol()可得到一条record）
	 */
	public void batchInsert(final String database, final String retentionPolicy, final ConsistencyLevel consistency,
			final List<String> records) {
		influxDB.write(database, retentionPolicy, consistency, records);
	}

	/**
	 * 删除
	 * 
	 * @param command
	 *            删除语句
	 * @return 返回错误信息
	 */
	public String deleteMeasurementData(String command) {
		QueryResult result = influxDB.query(new Query(command, database));
		return result.getError();
	}

	/**
	 * 关闭数据库
	 */
	public void close() {
		influxDB.close();
	}

	/**
	 * 构建Point
	 * 
	 * @param measurement
	 * @param time
	 * @param fields
	 * @return
	 */
	public Point pointBuilder(String measurement, long time, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields) {
		Point point = Point.measurement(measurement).time(time, TimeUnit.MILLISECONDS).tag(tags).fields(fields).build();
		return point;
	}

}

依赖的Jar包：

<dependency>
		<groupId>org.influxdb</groupId>
		<artifactId>influxdb-java</artifactId>
		<version>2.10</version>
</dependency>

二.使用工具类查询数据

InfluxDB支持一次查询多个SQL，SQL之间用逗号隔开即可。下面只演示下，只有一条SQL的情况下，怎么解析查询返回的结果集。

public static void main(String[] args) {
		InfluxDBConnection influxDBConnection = new InfluxDBConnection("admin", "admin", "1.1.1.1", "db-test", "hour");
		QueryResult results = influxDBConnection
				.query("SELECT * FROM measurement where name = '大脑补丁'  order by time desc limit 1000");
		//results.getResults()是同时查询多条SQL语句的返回值，此处我们只有一条SQL，所以只取第一个结果集即可。
		Result oneResult = results.getResults().get(0);
		if (oneResult.getSeries() != null) {
			List<List<Object>> valueList = oneResult.getSeries().stream().map(Series::getValues)
					.collect(Collectors.toList()).get(0);
			if (valueList != null && valueList.size() > 0) {
				for (List<Object> value : valueList) {
					Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
					// 数据库中字段1取值
					String field1 = value.get(0) == null ? null : value.get(0).toString();
					// 数据库中字段2取值
					String field2 = value.get(1) == null ? null : value.get(1).toString();
					// TODO 用取出的字段做你自己的业务逻辑……
				}
			}
		}
	}

取数据的时候，注意空值判断，本例将返回数据先进行判空oneResult.getSeries() != null，然后调用oneResult.getSeries().getValues().get(0)获取到第一条SQL的返回结果集，然后遍历valueList，取出每条记录中的目标字段值。

InfluxDB封装的结果集有点深，主要是由于支持多条SQL一次性查询，可以提高查询速度，这个地方有别于关系型数据库的使用。

二.使用InfluxDB工具类，插入单条数据

InfluxDB的字段类型，由第一条插入的值得类型决定；tags的类型只能是String型，可以作为索引，提高检索速度。

	public static void main(String[] args) {
		InfluxDBConnection influxDBConnection = new InfluxDBConnection("admin", "admin", "1.1.1.1", "db-test", "hour");
		Map<String, String> tags = new HashMap<String, String>();
		tags.put("tag1", "标签值");
		Map<String, Object> fields = new HashMap<String, Object>();
		fields.put("field1", "String类型");
		// 数值型，InfluxDB的字段类型，由第一天插入的值得类型决定
		fields.put("field2", 3.141592657);
		// 时间使用毫秒为单位
		influxDBConnection.insert("表名", tags, fields, System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
	}

三.使用InfluxDB工具类，批量写入数据的两种方式

注：使用这两种种方式，要就这两条数据都写入到同一数据库下且tag相同,若tag不相同，需将它们放到不同的BatchPoint对象中，否则会出现数据写入错乱问题。

方式一：通过BatchPoints组装数据后，循环插入数据库。

public static void main(String[] args) {
		InfluxDBConnection influxDBConnection = new InfluxDBConnection("admin", "admin", "1.1.1.1", "db-test", "hour");
		Map<String, String> tags = new HashMap<String, String>();
		tags.put("tag1", "标签值");
		Map<String, Object> fields1 = new HashMap<String, Object>();
		fields1.put("field1", "abc");
		// 数值型，InfluxDB的字段类型，由第一天插入的值得类型决定
		fields1.put("field2", 123456);
		Map<String, Object> fields2 = new HashMap<String, Object>();
		fields2.put("field1", "String类型");
		fields2.put("field2", 3.141592657);
		// 一条记录值
		Point point1 = influxDBConnection.pointBuilder("表名", System.currentTimeMillis(), tags, fields1);
		Point point2 = influxDBConnection.pointBuilder("表名", System.currentTimeMillis(), tags, fields2);
		// 将两条记录添加到batchPoints中
		BatchPoints batchPoints1 = BatchPoints.database("db-test").tag("tag1", "标签值1").retentionPolicy("hour")
				.consistency(ConsistencyLevel.ALL).build();
		BatchPoints batchPoints2 = BatchPoints.database("db-test").tag("tag2", "标签值2").retentionPolicy("hour")
				.consistency(ConsistencyLevel.ALL).build();
		batchPoints1.point(point1);
		batchPoints2.point(point2);
		// 将两条数据批量插入到数据库中
		influxDBConnection.batchInsert(batchPoints1);
		influxDBConnection.batchInsert(batchPoints2);
	}

方式二：通过BatchPoints组装数据，序列化后，一次性插入数据库。

public static void main(String[] args) {
		InfluxDBConnection influxDBConnection = new InfluxDBConnection("admin", "admin", "1.1.1.1", "db-test", "hour");
		Map<String, String> tags1 = new HashMap<String, String>();
		tags1.put("tag1", "标签值");
		Map<String, String> tags2 = new HashMap<String, String>();
		tags2.put("tag2", "标签值");
		Map<String, Object> fields1 = new HashMap<String, Object>();
		fields1.put("field1", "abc");
		// 数值型，InfluxDB的字段类型，由第一天插入的值得类型决定
		fields1.put("field2", 123456);
		Map<String, Object> fields2 = new HashMap<String, Object>();
		fields2.put("field1", "String类型");
		fields2.put("field2", 3.141592657);
		// 一条记录值
		Point point1 = influxDBConnection.pointBuilder("表名", System.currentTimeMillis(), tags1, fields1);
		Point point2 = influxDBConnection.pointBuilder("表名", System.currentTimeMillis(), tags2, fields2);
		BatchPoints batchPoints1 = BatchPoints.database("db-test").tag("tag1", "标签值1")
				.retentionPolicy("hour").consistency(ConsistencyLevel.ALL).build();
		// 将两条记录添加到batchPoints中
		batchPoints1.point(point1);
		BatchPoints batchPoints2 = BatchPoints.database("db-test").tag("tag2", "标签值2")
				.retentionPolicy("hour").consistency(ConsistencyLevel.ALL).build();
		// 将两条记录添加到batchPoints中
		batchPoints2.point(point2);
		// 将不同的batchPoints序列化后，一次性写入数据库，提高写入速度
		List<String> records = new ArrayList<String>();
		records.add(batchPoints1.lineProtocol());
		records.add(batchPoints2.lineProtocol());
		// 将两条数据批量插入到数据库中
		influxDBConnection.batchInsert("db-test", "hour", ConsistencyLevel.ALL, records);
	}

推荐使用第二种方式，属于一个数据库的数据，可以一次性批量写入，写入速度最快。

总结：

Influx在Java中的读取和写入，还有批量写入数据的两种方式，今天都给大家介绍了，希望本工具类和案例可以给你带来帮助。