标题:[实践OK]InfluxDB基本安装、概念和操作 出处:向东博客 专注WEB应用 构架之美 --- 构架之美,在于尽态极妍 | 应用之美,在于药到病除 时间:Mon, 30 Dec 2019 16:22:14 +0000 作者:jackxiang 地址:http://jackxiang.com/post/10386/ 内容: yum localinstall influxdb-1.7.9.x86_64.rpm -y vim /etc/influxdb/influxdb.conf dir = "/data/influxdb/meta" dir = "/data/influxdb/data" wal-dir = "/data/influxdb/wal" series-id-set-cache-size = 100 systemctl start influxdb netstat -nlpt ps -ef | grep influxdb netstat -nlpt influx -precision rfc3339 # connect to http://localhost:8086: Get http://localhost:8086/ping: dial tcp 127.0.0.1:8086: connect influx -precision rfc3339 Connected to http://localhost:8086 version 1.7.9 InfluxDB shell version: 1.7.9 显示数据库 show databases 新建数据库 create database jidan 删除数据库 drop database jidan 使用指定数据库 use jidan 2、InfluxDB数据表操作 在InfluxDB当中,并没有表(table)这个概念,取而代之的是MEASUREMENTS,MEASUREMENTS的功能与传统数据库中的表一致,因此我们也可以将MEASUREMENTS称为InfluxDB中的表。 显示所有表 SHOW MEASUREMENTS 新建表 InfluxDB中没有显式的新建表的语句,只能通过insert数据的方式来建立新表。 insert jidanwendu,hostname=jidanindex value=442221834240i 其中 jidanwendu 就是表名,hostname是索引(tag),value=xx是记录值(field),记录值可以有多个,系统自带追加时间戳 > use jidan Using database jidan > insert jidanwendu,hostname=jidanindex value=442221834240i >多个记录值:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6811728.html > use jidan Using database jidan > INSERT jidanwendu,host=serverA,region=us_west value=0.64 或者添加数据时,自己写入时间戳 insert jidanwendu,hostname=jidanindex value=442221834240i 1435362189575692182 删除表 drop measurement jidanwendu 3、数据保存策略(Retention Policies) influxDB是没有提供直接删除数据记录的方法,但是提供数据保存策略,主要用于指定数据保留时间,超过指定时间,就删除这部分数据。 查看当前数据库Retention Policies show retention policies on "db_name" 创建新的Retention Policies create retention policy "rp_name" on "jidan" duration 3w replication 1 default rp_name:策略名; db_name:具体的数据库名; 3w:保存3周,3周之前的数据将被删除,influxdb具有各种事件参数,比如:h(小时),d(天),w(星期); replication 1:副本个数,一般为1就可以了; default:设置为默认策略 修改Retention Policies alter retention policy "rp_name" on "jidan" duration 30d default 删除Retention Policies drop retention policy "rp_name" on "jidan" > create retention policy "rp_name" on "jidan" duration 3w replication 1 default > alter retention policy "rp_name" on "jidan" duration 30d default > drop retention policy "rp_name" on "jidan" 4、连续查询(Continuous Queries) InfluxDB的连续查询是在数据库中自动定时启动的一组语句,语句中必须包含 SELECT 关键词和 GROUP BY time() 关键词。 InfluxDB会将查询结果放在指定的数据表中。 目的:使用连续查询是最优的降低采样率的方式,连续查询和存储策略搭配使用将会大大降低InfluxDB的系统占用量。而且使用连续查询后,数据会存放到指定的数据表中,这样就为以后统计不同精度的数据提供了方便。 新建连续查询 CREATE CONTINUOUS QUERY ON [RESAMPLE [EVERY ] [FOR ]] BEGIN SELECT ()[,()] INTO FROM [WHERE ] GROUP BY time()[,] END 样例: CREATE CONTINUOUS QUERY rp_name ON jidan BEGIN SELECT mean(connected_clients), MEDIAN(connected_clients), MAX(connected_clients), MIN(connected_clients) INTO redis_clients_30m FROM redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END 在jidan库中新建了一个名为 wj_30m 的连续查询,每三十分钟取一个connected_clients字段的平均值、中位值、最大值、最小值 redis_clients_30m 表中。使用的数据保留策略都是 default。 不同database样例: CREATE CONTINUOUS QUERY rp_name ON jidan BEGIN SELECT mean(connected_clients), MEDIAN(connected_clients), MAX(connected_clients), MIN(connected_clients) INTO jidan_30.autogen.redis_clients_30m FROM jidan.autogen.redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END 实践: > CREATE CONTINUOUS QUERY rp_name ON jidan BEGIN SELECT mean(connected_clients), MEDIAN(connected_clients), MAX(connected_clients), MIN(connected_clients) INTO redis_clients_30m FROM redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END ERR: retention policy not found: jidan.rp_name #刚删了策略 > create retention policy "rp_name" on "jidan" duration 3w replication 1 default > CREATE CONTINUOUS QUERY rp_name ON jidan BEGIN SELECT mean(connected_clients), MEDIAN(connected_clients), MAX(connected_clients), MIN(connected_clients) INTO redis_clients_30m FROM redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END 显示所有已存在的连续查询 SHOW CONTINUOUS QUERIES 删除Continuous Queries DROP CONTINUOUS QUERY ON 将influxdb中的所有的数据库都备份下来,不加任何的参数 influxd backup -portable /tmp/data/total 更多查询条件:https://www.jianshu.com/p/a1344ca86e9b 来自:https://www.cnblogs.com/shhnwangjian/p/6897216.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral PHP调用查询:https://blog.csdn.net/weixin_41621706/article/details/100630332 Generated by Jackxiang's Bo-blog 2.1.1 Release