开始使用InfluxDB

InfluxDB 2.7是专为收集、存储、处理和可视化时间序列数据而构建的平台。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。数据点通常由来自同一来源的连续测量组成，用于跟踪随时间变化的情况。

时间序列数据的例子包括：

工业传感器数据 服务器性能指标 每分钟心跳次数 大脑电活动 降雨量测量 股票价格

这个多部分教程将引导您逐步完成将时间序列数据写入InfluxDB 2.7，查询数据，处理和对数据进行警报，然后可视化数据。

开始之前的关键概念

在开始使用InfluxDB之前，了解时间序列数据在InfluxDB中的组织和存储方式，以及在本文档中使用的一些关键定义是很重要的。

数据组织

InfluxDB数据模型将时间序列数据组织成桶（buckets）和测量（measurements）。一个桶可以包含多个测量。测量包含多个标签（tags）和字段（fields）。

桶（Bucket）：存储时间序列数据的命名位置。一个桶可以包含多个测量。 测量（Measurement）：时间序列数据的逻辑分组。给定测量中的所有点应具有相同的标签。测量包含多个标签和字段。 标签（Tags）：具有不经常更改的不同值的键值对。标签用于存储每个点的元数据，例如用于标识数据来源的东西，如主机、位置、站点等。 字段（Fields）：随时间变化的键值对，例如温度、压力、股票价格等。 时间戳（Timestamp）：与数据关联的时间戳。当存储在磁盘上并查询时，所有数据都按时间排序。 有关InfluxDB数据模型的详细信息和示例，请参阅数据元素。

重要定义

在使用InfluxDB时，以下是需要理解的重要定义：

数据点（Point）：由其测量、标签键、标签值、字段键和时间戳标识的单个数据记录。

系列（Series）：具有相同测量、标签键和标签值的一组数据点。

示例InfluxDB查询结果

_time _measurement city country _field _value 2022-01-01T12:00:00Z weather London UK temperature 12.0 2022-02-01T12:00:00Z weather London UK temperature 12.1 2022-03-01T12:00:00Z weather London UK temperature 11.5 2022-04-01T12:00:00Z weather London UK temperature 5.9 _time _measurement city country _field _value 2022-01-01T12:00:00Z weather Cologne DE temperature 13.2 2022-02-01T12:00:00Z weather Cologne DE temperature 11.5 2022-03-01T12:00:00Z weather Cologne DE temperature 10.2 2022-04-01T12:00:00Z weather Cologne DE temperature 7.9

使用的工具

在整个教程中，有多个工具可用于与InfluxDB 2.7进行交互。

每个工具都有相应的示例，包括以下几种：

  • InfluxDB用户界面（UI）

  • influx CLI

  • InfluxDB HTTP API

  • InfluxDB用户界面（UI）

InfluxDB UI提供了一个基于Web的可视化界面，用于与InfluxDB进行交互和管理。UI与InfluxDB捆绑在一起，作为InfluxDB服务的一部分运行。要访问UI，请在InfluxDB运行时，在浏览器中访问localhost:8086。

influx CLI influx CLI允许您通过命令行与和管理InfluxDB 2.7进行交互。CLI与InfluxDB分开打包，必须单独下载并安装。有关详细的CLI安装说明，请参阅使用influx CLI。

InfluxDB HTTP API InfluxDB API提供了使用HTTP(S)客户端与InfluxDB 2.7进行交互的简单方法。本教程中的示例使用cURL，但任何HTTP(S)客户端都可以使用。

InfluxDB客户端库 InfluxDB客户端库是与InfluxDB HTTP API进行交互的特定语言的客户端。本教程中没有提供客户端库的示例，但可以使用这些库执行本教程中概述的所有操作。

授权

InfluxDB 2.7要求使用API令牌进行身份验证。每个API令牌与一个用户和InfluxDB资源的特定权限集相关联。

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InfluxDB 和 InfluxData 是一个东西吗？

InfluxDB 和 InfluxData 是相关但不同的概念。

  1. InfluxDB： InfluxDB 是一个由 InfluxData 公司开发的开源时间序列数据库管理系统（TSDB）。它被设计用于高性能、高可用性和易于扩展的时间序列数据存储和检索。InfluxDB 是这个公司的核心产品之一，专门用于处理时间序列数据，如传感器数据、监控数据、应用程序性能数据等。

  2. InfluxData： InfluxData 是 InfluxDB 的开发公司，也是一个软件公司。除了 InfluxDB 之外，InfluxData 还提供一整套开源的数据平台，其中包括 Telegraf（数据采集代理）、Chronograf（数据可视化和查询工具）以及 Kapacitor（数据处理和警报工具）。这些工具一起构成了 TICK（Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor）堆栈，用于构建端到端的时间序列数据解决方案。

因此，可以说 InfluxDB 是 InfluxData 公司的一个产品，而 InfluxData 公司提供了包括 InfluxDB 在内的整套解决方案，以帮助用户采集、存储、处理和可视化时间序列数据。

详细介绍一下 influxdb

InfluxDB 是一个开源的分布式时间序列数据库管理系统（TSDB），专门设计用于高性能、高可用性以及易于扩展的时间序列数据存储和检索。它由 InfluxData 公司开发，成为该公司的核心产品之一。

以下是 InfluxDB 的一些关键特点和概念：

  1. 时间序列数据库： InfluxDB 的主要设计目标是处理时间序列数据，如传感器数据、监控数据、日志数据等。它优化了时间序列数据的写入和查询操作，使得在大规模数据环境中能够快速、有效地进行处理。

  2. 数据模型： InfluxDB 使用一种被称为“measurement”的概念来组织数据。每个 measurement 包含一系列时间序列数据点，其中每个数据点都包括一个时间戳和一个或多个字段。字段可以是数字、字符串或布尔值等类型。这种数据模型的灵活性使得 InfluxDB 适用于各种类型的时间序列数据。

  3. 标签（Tags）： InfluxDB 引入了标签的概念，用于对数据进行更细粒度的分类和过滤。标签是键值对，可以附加到 measurement 和数据点上。标签的使用使得用户能够更灵活地组织和查询数据。

  4. 查询语言： InfluxDB 使用类似 SQL 的查询语言（InfluxQL）来执行数据查询和分析操作。用户可以按时间范围、标签、测量等条件进行查询，并支持聚合函数和时序函数来进行数据分析。

  5. 持续查询（Continuous Queries）： InfluxDB 允许用户定义持续查询，这是一种定期执行的查询，用于计算和存储聚合结果。这有助于在数据量增长时保持查询性能。

  6. 分布式和水平扩展： InfluxDB 被设计为一个分布式系统，可以水平扩展以处理大规模的时间序列数据。通过水平扩展，用户可以添加更多的节点来增加存储容量和查询性能。

  7. 数据保留策略： InfluxDB 允许用户定义数据保留策略，以确定数据保存的时长和精度。这有助于控制数据库的存储空间和性能。

  8. 插件和集成： InfluxDB 可以通过插件轻松集成到不同的数据处理和可视化工具中。例如，Telegraf 是 InfluxData 提供的数据采集代理，用于从各种源收集数据并将其发送到 InfluxDB 中。

总体而言，InfluxDB 是一个强大而灵活的时间序列数据库，适用于许多应用场景，包括监控、IoT（物联网）、应用程序性能监测等领域。

InfluxDB 的特点和应用场景

InfluxDB 具有许多特点，这些特点使其在特定的应用场景中表现出色。

以下是 InfluxDB 的主要特点和一些常见的应用场景：

特点：

  1. 时间序列数据处理： InfluxDB 专注于高效地处理时间序列数据，包括存储、查询和分析。其数据模型和查询语言针对时间序列数据进行了优化。

  2. 灵活的数据模型： InfluxDB 的数据模型允许用户存储不同类型的数据，包括数字、字符串和布尔值等。这种灵活性使得它适用于多种应用场景。

  3. 标签和标签索引： 使用标签可以更好地组织和检索数据，提高灵活性和性能。标签索引加速了对标签进行的查询。

  4. SQL-like 查询语言： InfluxDB 使用类似 SQL 的查询语言（InfluxQL），这使得用户能够以熟悉的方式执行数据查询和分析操作。

  5. 分布式和水平扩展： InfluxDB 被设计为分布式系统，可以轻松水平扩展，以处理大规模的时间序列数据。这使得它适用于高流量和大容量的应用场景。

  6. 数据保留策略： 用户可以定义数据保留策略，以确定数据保存的时长和精度。这有助于优化存储空间和性能。

  7. 开源和活跃的社区： InfluxDB 是开源软件，拥有活跃的社区支持。这意味着用户可以获得社区的帮助、参与讨论，并从开源社区的贡献中受益。

应用场景：

  1. 监控和运维： InfluxDB 适用于存储和分析系统和应用程序的监控数据。它能够处理大量的实时指标数据，支持快速的查询和可视化。

  2. 物联网（IoT）： InfluxDB 可以用于存储和分析物联网设备生成的传感器数据。其标签和灵活的数据模型使其适用于各种 IoT 应用场景。

  3. 应用程序性能监测（APM）： 开发人员可以使用 InfluxDB 存储和分析应用程序的性能指标，以便及时发现和解决潜在的性能问题。

  4. 日志分析： InfluxDB 可以用于存储和分析大规模的日志数据，支持快速的查询和检索。

  5. 工业自动化： 在工业环境中，InfluxDB 可以用于监测和分析生产数据，以提高效率和预测设备故障。

  6. 能源管理： InfluxDB 可以用于跟踪和分析能源使用情况，帮助组织实现能源效益和减少能源成本。

总体而言，InfluxDB 的特点使其成为处理时间序列数据的理想选择，广泛应用于各种需要高性能时间序列数据库的行业和应用领域。

类似 InfluxDB 的开源数据库有哪些？

有许多类似于 InfluxDB 的开源数据库，它们专注于时间序列数据存储和处理。以下是一些与 InfluxDB 相似的开源时间序列数据库：

  1. OpenTSDB（Open Time Series Database）： OpenTSDB 是一个基于 HBase 的开源时间序列数据库。它支持大规模的数据存储和检索，并具有类似于 InfluxDB 的分布式和水平扩展性能。

  2. Prometheus： Prometheus 是一个开源的监控和警报工具，具有内置的时间序列数据库。它被广泛用于云原生环境中的监控任务，可以通过 Prometheus 查询语言（PromQL）进行数据查询。

  3. Graphite： Graphite 是一个开源的时间序列数据库和可视化工具。它主要用于监控和度量，支持灵活的数据模型和简单的查询语言。

  4. Cassandra： Cassandra 是一个高度可扩展、分布式的 NoSQL 数据库，但它也可以用于存储时间序列数据。一些用户选择在 Cassandra 中实现时间序列数据库的功能。

  5. Druid： Druid 是一个实时分析数据存储系统，可以用于存储和查询大规模的事件数据，包括时间序列数据。它适用于 OLAP（联机分析处理）工作负载。

  6. KairosDB： KairosDB 是一个构建在 Apache Cassandra 上的开源时间序列数据库。它提供了灵活的数据模型，支持多维度的标签和查询。

这些数据库在设计和用途上有一些差异，因此在选择时应该根据具体的需求和环境来进行评估。

每个数据库都有其独特的特性和优势，以满足不同类型的时间序列数据处理需求。

给出 InfluxDB 的学习资料，包含网址

以下是学习 InfluxDB 的一些建议资源，包括官方文档、社区支持和其他参考资料：

  1. InfluxDB 官方文档：
    • InfluxDB Documentation: 官方文档是深入了解 InfluxDB 的最佳途径。它包括安装指南、基本概念、查询语言、配置和性能调整等方面的详细信息。
  2. InfluxDB GitHub 存储库：
    • InfluxDB GitHub: 在 GitHub 存储库中，你可以找到 InfluxDB 的源代码、问题跟踪和社区讨论。
  3. InfluxData 社区：
    • InfluxData Community: InfluxData 社区是一个讨论和交流的地方，你可以在这里提问问题、分享经验，并与其他 InfluxDB 用户互动。
  4. InfluxDB YouTube 频道：
    • InfluxData YouTube: InfluxData 在 YouTube 上有一些教育和演示视频，这对于视觉化学习可能会很有帮助。
  5. InfluxDB 学习路径：
    • InfluxDB Learning Path: InfluxData 提供了一些在线培训资源，包括免费的学习路径，涵盖了 InfluxDB 和其他 InfluxData 产品。
  6. 社区教程和博客：
    • 在社区和博客中，你可能会找到一些有关 InfluxDB 的教程和实际应用的文章。通过搜索引擎或社交媒体查找可能会得到一些不错的资源。
  7. 书籍：
    • 《InfluxDB: Up and Running》是一本由 O’Reilly Media 出版的书籍，提供了深入的学习体验。

请注意，由于技术领域的不断变化，建议检查官方文档和社区资源，以确保获取最新和准确的信息。

参考资料

https://iceberg.apache.org/docs/latest/