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1. 簡(jiǎn)述

時(shí)間序列數(shù)據(jù)：從定義上來(lái)說(shuō)，就是一串按時(shí)間維度索引的數(shù)據(jù)。
時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（TSDB）特點(diǎn)：
持續(xù)高并發(fā)寫(xiě)入、無(wú)更新；
數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)；
低查詢(xún)延時(shí)。
常見(jiàn) TSDB：influxdb、opentsdb、timeScaladb、Druid 等。

1.1 influxdb概念

influxdb是一個(gè)開(kāi)源分布式時(shí)序、時(shí)間和指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，使用 Go 語(yǔ)言編寫(xiě)，無(wú)需外部依賴(lài)。其設(shè)計(jì)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)分布式和水平伸縮擴(kuò)展，是 InfluxData 的核心產(chǎn)品。
應(yīng)用：性能監(jiān)控，應(yīng)用程序指標(biāo)，物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析等的后端存儲(chǔ)。
influxdb 完整的上下游產(chǎn)業(yè)還包括：Chronograf、Telegraf、Kapacitor，其具體作用及關(guān)系如下：

有些人也會(huì)選擇 Telegraf （Heapster）+ influxdb + grafana組合。

1.2 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)區(qū)別

和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，influxdb在相關(guān)概念上有一定不同，具體如下：

influxdb 中的概念	傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的概念
database	數(shù)據(jù)庫(kù)
measurement	數(shù)據(jù)庫(kù)中的表
point	表中的一行數(shù)據(jù)

point的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由時(shí)間戳（time）、標(biāo)簽（tags）、數(shù)據(jù)（fields）三部分組成，具體含義如下：

point 屬性	含義
time	數(shù)據(jù)記錄的時(shí)間，是主索引（自動(dòng)生成）
tags	各種有索引的屬性
fields	各種value值（沒(méi)有索引的屬性）

此外，influxdb還有個(gè)特有的概念：series（一般由：retention policy, measurement, tagset就共同組成），其含義如下：
所有在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，都需要通過(guò)圖表來(lái)展示，而這個(gè)series表示這個(gè)表里面的數(shù)據(jù)，可以在圖表上畫(huà)成幾條線(xiàn)：通過(guò)tags排列組合算出來(lái)。
需要注意的是，influxdb不需要像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)一樣創(chuàng)建各種表，其表的創(chuàng)建主要是通過(guò)第一次數(shù)據(jù)插入時(shí)自動(dòng)創(chuàng)建，如下：
insert mytest, server=serverA count=1,name=5 //自動(dòng)創(chuàng)建表
“mytest”，“server” 是 tags，“count”、“name” 是 fields
fields 中的 value 基本不用于索引

1.3 保留策略（retention policy）

每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)剛開(kāi)始會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)默認(rèn)的存儲(chǔ)策略 autogen，數(shù)據(jù)保留時(shí)間為永久，在集群中的副本個(gè)數(shù)為1，之后用戶(hù)可以自己設(shè)置（查看、新建、修改、刪除），例如保留最近2小時(shí)的數(shù)據(jù)。插入和查詢(xún)數(shù)據(jù)時(shí)如果不指定存儲(chǔ)策略，則使用默認(rèn)存儲(chǔ)策略，且默認(rèn)存儲(chǔ)策略可以修改。InfluxDB 會(huì)定期清除過(guò)期的數(shù)據(jù)。
每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以有多個(gè)過(guò)期策略：
show retention policies on "db_name"
Shard 在 influxdb中是一個(gè)比較重要的概念，它和 retention policy 相關(guān)聯(lián)。每一個(gè)存儲(chǔ)策略下會(huì)存在許多 shard，每一個(gè) shard 存儲(chǔ)一個(gè)指定時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，并且不重復(fù)，例如 7點(diǎn)-8點(diǎn) 的數(shù)據(jù)落入 shard0 中，8點(diǎn)-9點(diǎn)的數(shù)據(jù)則落入 shard1 中。每一個(gè) shard 都對(duì)應(yīng)一個(gè)底層的 tsm 存儲(chǔ)引擎，有獨(dú)立的 cache、wal、tsm file。
這樣做的目的就是為了可以通過(guò)時(shí)間來(lái)快速定位到要查詢(xún)數(shù)據(jù)的相關(guān)資源，加速查詢(xún)的過(guò)程，并且也讓之后的批量刪除數(shù)據(jù)的操作變得非常簡(jiǎn)單且高效。
建議在數(shù)據(jù)庫(kù)建立的時(shí)候設(shè)置存儲(chǔ)策略，不建議設(shè)置過(guò)多且隨意切換
create database testdb2 with duration 30d

1.4 存儲(chǔ)引擎

1.4.1 存儲(chǔ)引擎（Timestamp-Structure Merge Tree）

TSM是在LSM的基礎(chǔ)上優(yōu)化改善的，引入了serieskey的概念，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了很好的分類(lèi)組織。
TSM主要由四個(gè)部分組成： cache、wal、tsm file、compactor：

cache：插入數(shù)據(jù)時(shí)，先往 cache 中寫(xiě)入再寫(xiě)入wal中，可以認(rèn)為 cache 是 wal 文件中的數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的緩存，cache 中的數(shù)據(jù)并不是無(wú)限增長(zhǎng)的，有一個(gè) maxSize 參數(shù)用于控制當(dāng) cache 中的數(shù)據(jù)占用多少內(nèi)存后就會(huì)將數(shù)據(jù)寫(xiě)入 tsm 文件。如果不配置的話(huà)，默認(rèn)上限為 25MB
wal：預(yù)寫(xiě)日志，對(duì)比MySQL的 binlog，其內(nèi)容與內(nèi)存中的 cache 相同，作用就是為了持久化數(shù)據(jù)，當(dāng)系統(tǒng)崩潰后可以通過(guò) wal 文件恢復(fù)還沒(méi)有寫(xiě)入到 tsm 文件中的數(shù)據(jù)，當(dāng) InfluxDB 啟動(dòng)時(shí)，會(huì)遍歷所有的 wal 文件，重新構(gòu)造 cache。
tsm file：每個(gè) tsm 文件的大小上限是 2GB。當(dāng)達(dá)到 cache-snapshot-memory-size,cache-max-memory-size 的限制時(shí)會(huì)觸發(fā)將 cache 寫(xiě)入 tsm 文件。
compactor：主要進(jìn)行兩種操作，一種是 cache 數(shù)據(jù)達(dá)到閥值后，進(jìn)行快照，生成一個(gè)新的 tsm 文件。另外一種就是合并當(dāng)前的 tsm 文件，將多個(gè)小的 tsm 文件合并成一個(gè)，減少文件的數(shù)量，并且進(jìn)行一些數(shù)據(jù)刪除操作。這些操作都在后臺(tái)自動(dòng)完成，一般每隔 1 秒會(huì)檢查一次是否有需要壓縮合并的數(shù)據(jù)。

1.4.2 存儲(chǔ)目錄

influxdb的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有三個(gè)目錄，分別是meta、wal、data：

meta 用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的一些元數(shù)據(jù)，meta 目錄下有一個(gè) meta.db 文件；
wal 目錄存放預(yù)寫(xiě)日志文件，以 .wal 結(jié)尾；
data 目錄存放實(shí)際存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)文件，以 .tsm 結(jié)尾。

1.5 相關(guān)特點(diǎn)

1）基于時(shí)間序列，支持與時(shí)間有關(guān)的相關(guān)函數(shù)（如最大，最小，求和等）；
2）可度量性：你可以實(shí)時(shí)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算；
3）基于事件：它支持任意的事件數(shù)據(jù)；
4）無(wú)結(jié)構(gòu)（無(wú)模式）：可以是任意數(shù)量的列；
5）支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函數(shù)；
6）內(nèi)置http支持，使用http讀寫(xiě)；
7）強(qiáng)大的類(lèi)SQL語(yǔ)法；
8）自帶管理界面，方便使用（新版本需要通過(guò)Chronograf）

1.6 influxdb和其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)比較

從部署、集群、資源占用、存儲(chǔ)模型、性能等方面比較influxdb和opentsdb，具體如下：

特性	InfluxDB	OpentsDB
單機(jī)部署	部署簡(jiǎn)單、無(wú)依賴(lài)	需要搭建 Hbase，創(chuàng)建 TSD 數(shù)據(jù)表，配置 JAVA 等
集群	開(kāi)源版本沒(méi)有集群功能	集群方案成熟
資源占用	cpu 消耗更小，磁盤(pán)占用更小	資源消耗相比更多
存儲(chǔ)模型	TSM	基于HBase存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)（LSM）
存儲(chǔ)特點(diǎn)	同一數(shù)據(jù)源的tags不再冗余存儲(chǔ) ；列式存儲(chǔ)，獨(dú)立壓縮	存在很多無(wú)用的字段；無(wú)法有效的壓縮；聚合能力弱
性能	查詢(xún)更快，數(shù)據(jù)匯聚分析較快	數(shù)據(jù)寫(xiě)入和存儲(chǔ)較快，但查詢(xún)和分析能力略有不足
開(kāi)發(fā)	版本升級(jí)快，但架構(gòu)簡(jiǎn)單，類(lèi)SQL語(yǔ)言（InfluxQL）易開(kāi)發(fā)	API較為豐富，版本較為穩(wěn)定

1.7 相關(guān)資料文檔

influxdb官網(wǎng)：https://www.influxdata.com/
相關(guān)API官網(wǎng)：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/

2. influxdb 訪(fǎng)問(wèn)

2.1 訪(fǎng)問(wèn)方式

influxdb訪(fǎng)問(wèn)本質(zhì)上都是 HTTP 方式，具體有如下：

客戶(hù)端命令行
HTTP API 接口
各語(yǔ)言API 庫(kù)（對(duì) go 語(yǔ)言 API 封裝）
基于 WEB 管理頁(yè)面操作

2.2 連續(xù)查詢(xún)

influxdb 的連續(xù)查詢(xún)是在數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)定時(shí)啟動(dòng)的一組語(yǔ)句，語(yǔ)句中必須包含
SELECT 等關(guān)鍵詞。influxdb 會(huì)將查詢(xún)結(jié)果放在指定的數(shù)據(jù)表中。
目的：使用連續(xù)查詢(xún)是最優(yōu)的降低采樣率的方式，連續(xù)查詢(xún)和存儲(chǔ)策略搭配使用將會(huì)大大降低 InfluxDB 的系統(tǒng)占用量。而且使用連續(xù)查詢(xún)后，數(shù)據(jù)會(huì)存放到指定的數(shù)據(jù)表中，這樣就為以后統(tǒng)計(jì)不同精度的數(shù)據(jù)提供了方便。

CREATE CONTINUOUS QUERY wj_30m ON shhnwangjian 
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shhnwangjian庫(kù)中新建了一個(gè)名為 wj_30m 的連續(xù)查詢(xún)，
每三十分鐘取一個(gè)connected_clients字段的平均值、中位值、最大值、最小值 redis_clients_30m 表中，
使用的數(shù)據(jù)保留策略都是 default。*/

當(dāng)數(shù)據(jù)超過(guò)保存策略里指定的時(shí)間之后就會(huì)被刪除，但是這時(shí)候可能并不想數(shù)據(jù)被完全刪掉，可以使用連續(xù)查詢(xún)將數(shù)據(jù)聚合儲(chǔ)存。

2.4 操作優(yōu)化

控制 series 的數(shù)量；
使用批量寫(xiě)；
使用恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間粒度；
存儲(chǔ)的時(shí)候盡量對(duì) Tag 進(jìn)行排序；
根據(jù)數(shù)據(jù)情況，調(diào)整 shard 的 duration；
無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)寫(xiě)不同的database；
控制 Tag Key, 與 Tag Value 值的大??；
存儲(chǔ)分離，將 wal 目錄與 data 目錄分別映射到不同的磁盤(pán)上，以減少讀寫(xiě)操作的相互影響。

3. 安裝

3.1 資源下載配置

InfluxDB、Telegraf、Chronograf、Kapacitor可到下方官網(wǎng)下載各平臺(tái)版本

下載官網(wǎng)：https://portal.influxdata.com/downloads/

這里以Windows為例，說(shuō)明一下環(huán)境搭建，使用Docker或者Linux下安裝配置都基本一樣

選擇對(duì)應(yīng)平臺(tái)的influxdb：https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.6_windows_amd64.zip；
下載后解壓，得到 influxd.exe、influx.exe、influxdb.conf 等文件，data、meta、wal 是自己建立的文件夾：

influx.exe 表示客戶(hù)端，influxd.exe 表示服務(wù)端，influx_inspect.exe 表示查看工具，influx_stress.exe 表示壓力測(cè)試工具，influx_tsm 表示數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換工具（將數(shù)據(jù)庫(kù)從 b1 或 bz1 格式轉(zhuǎn)換為 tsm1 格式），influxdb.conf 是配置文件，我們需要修改該文件，主要是三個(gè)路徑修改：

[meta]  
# Where the metadata/raft database is stored
 dir = "C:/Install/influxdb-1.7.6-1/meta"
[data]
# The directory where the TSM storage engine stores TSM files.
#/var/lib/influxdb/data
dir = "C:/Install/influxdb-1.7.6-1/data"
# The directory where the TSM storage engine stores WAL files.
#/var/lib/influxdb/wal
wal-dir = "C:/Install/influxdb-1.7.6-1/wal"

3.2 啟動(dòng)

啟動(dòng)服務(wù)端 influxd.exe；
打開(kāi)客戶(hù)端 influx.exe，可看到客戶(hù)端也是 http 連接服務(wù)端，其端口在 conf 配置文件中

3.3 命令行操作

可通過(guò)SQL-like語(yǔ)言直接操作influxdb：

3.4 Web管理

Web管理需要下載Chronograf，解壓后打開(kāi)chronograf.exe，網(wǎng)頁(yè)中輸入：localhost:8888，即可打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)；
網(wǎng)頁(yè)中的數(shù)據(jù)顯示需要配置才會(huì)有，這里簡(jiǎn)單示例一下，以讀取系統(tǒng)內(nèi)存和cpu使用情況為例：

下載Telegraf，啟動(dòng)命令行切換到對(duì)應(yīng)目錄，然后輸入以下命令生成conf配置文件：
C:\Users\meng.chai>cd C:\Install\telegraf
C:\Install\telegraf>telegraf -sample-config -input-filter cpu:mem -output-filter influxdb > telegraf1.conf
這里生成的配置文件名是 telegraf1.conf，是為了和原有的 telegraf.conf 區(qū)分開(kāi)。
輸入啟動(dòng)命令，打開(kāi) telegraf.exe，開(kāi)始采集信息并輸入到 influxdb

這時(shí)候就可以看到 web 中的數(shù)據(jù)了：

3.5 go 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)

go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)只需要一個(gè)依賴(lài)包：github.com/influxdata/influxdb/client/v2，需要注意是v1.8版本，直接clone會(huì)失敗，
可先到：github.com/influxdata/influxdb中選擇版本號(hào)V1.8，然后clone下載
對(duì)influxdb的操作主要有連接、插入、查詢(xún)、關(guān)閉等幾個(gè)步驟，其中查詢(xún)的時(shí)候需要注意時(shí)間，要設(shè)置相應(yīng)的時(shí)區(qū)，不然可能顯示的時(shí)間結(jié)果不同

import (
 "github.com/influxdata/influxdb/client/v2"
 ...
)
//連接influxdb
func ConnectInflux()(client.Client, error){
   conn, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
      Addr:"http://localhost:8086",
      Username:username,
      Password:password,
   })
if nil != err{
      fmt.Println(err)
return nil, err
   }
return conn, nil
}
//寫(xiě)入point
func WritePoints(con client.Client)error{
   batchpoint ,err := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{
      Precision:"s",
      Database:MyDB,
   })
if nil != err{
      fmt.Println(err)
return err
   }
   record := Record{AssertId:"assert_aaaaa", ModelId:"model0", PoinntId:"point1",
      ModelPath:"model0/model1/point1", Attr:"", ModelTime:"123456789"}
   tags := map[string]string{Tag1:record.AssertId, Tag2:record.ModelId}
   fields := map[string]interface{}{Field1:record.PoinntId, Field2:record.ModelPath,
Field3:record.Attr, Field4:record.ModelTime}
   point, err := client.NewPoint(Measurement, tags, fields, time.Now())
if nil != err{
      fmt.Println(err)
return err
   }
   batchpoint.AddPoint(point)
if err := con.Write(batchpoint); err != nil{
      fmt.Println(err)
return err
   }
}
//查詢(xún)時(shí)要注意時(shí)區(qū)，東八區(qū)設(shè)置為：tz('Asia/Shanghai')，命令行需要：precision rfc3339
query := fmt.Sprintf("select * from %s limit %d tz('Asia/Shanghai')", Measurement, 5)
res, err := querydb(conn, query)

需要注意的是，influxdb雖然很多時(shí)候都可以通過(guò)SQL語(yǔ)句操作，但數(shù)據(jù)更新例外。influxdb中數(shù)據(jù)更新只能重新Insert，且需要tags和時(shí)間戳相同，所以不建議大量更新數(shù)據(jù)。
極少出現(xiàn)刪除數(shù)據(jù)的情況，刪除數(shù)據(jù)基本都是清理過(guò)期數(shù)據(jù)。

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InfluxDB 入門(mén)

InfluxDB 入門(mén)

1. 簡(jiǎn)述

1.1 influxdb概念

1.2 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)區(qū)別

1.3 保留策略（retention policy）

1.4 存儲(chǔ)引擎

1.4.1 存儲(chǔ)引擎（Timestamp-Structure Merge Tree）

1.4.2 存儲(chǔ)目錄

1.5 相關(guān)特點(diǎn)

1.6 influxdb和其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)比較

1.7 相關(guān)資料文檔

2. influxdb 訪(fǎng)問(wèn)

2.1 訪(fǎng)問(wèn)方式

2.2 連續(xù)查詢(xún)

2.4 操作優(yōu)化

3. 安裝

3.1 資源下載配置

3.2 啟動(dòng)

3.3 命令行操作

3.4 Web管理

3.5 go 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)

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1. 簡(jiǎn)述

1.1 influxdb概念

1.2 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)區(qū)別

1.3 保留策略（retention policy）

1.4 存儲(chǔ)引擎

1.4.1 存儲(chǔ)引擎（Timestamp-Structure Merge Tree）

1.4.2 存儲(chǔ)目錄

1.5 相關(guān)特點(diǎn)

1.6 influxdb和其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)比較

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2. influxdb 訪(fǎng)問(wèn)

2.1 訪(fǎng)問(wèn)方式

2.2 連續(xù)查詢(xún)

2.4 操作優(yōu)化

3. 安裝

3.1 資源下載配置

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3.5 go 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)

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