InfluxDB2全向导

发布时间：2023-05-17

InfluxDB2 数据查询

InfluxDB 是一个高可用性分布式时序性数据库。InfluxDB2 是第二代 InfluxDB 版本，同时也是一个开源、云原生、分布式时序性数据库。InfluxDB2 的数据查询主要分为三个方面：选择数据、过滤器和排序。 选择数据：使用 SELECT 从数据库中选择数据。

<body>
   <script src="https://unpkg.com/@influxdata/influxdb-client"></script>
   <script>
       const influxDB = new InfluxDB({url: "http://localhost:8086", token: "Your Token"});
       const queryApi = influxDB.getQueryApi("organizationId", "bucketId");
       const query = `
         from(bucket: "my-bucket")
           |> range(start: -1h)
           |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and
                                 r._field == "usage_user" and
                                 r.cpu == "cpu-total")
           |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
       `;
       queryApi.queryRows(query, {
         next(row, tableMeta) {
           console.log(row);
         },
         error(error) {
           console.error(error);
         },
         complete() {
           console.log("Query Completed");
         }
       });
   </script>
</body>

过滤器：使用 WHERE 过滤器，用逻辑操作符 AND、OR、NOT，以及比较操作符 =、!=、<、<=、>、>=。

<body>
   <script src="https://unpkg.com/@influxdata/influxdb-client"></script>
   <script>
       const influxDB = new InfluxDB({url: "http://localhost:8086", token: "Your Token"});
       const queryApi = influxDB.getQueryApi("organizationId", "bucketId");
       const query = `
         from(bucket: "my-bucket")
           |> range(start: -1h)
           |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and
              r._field == "usage_user" and
              r.cpu == "cpu-total" and
              r.host =~ /.*server.*/
       `;
       queryApi.queryRows(query, {
         next(row, tableMeta) {
           console.log(row);
         },
         error(error) {
           console.error(error);
         },
         complete() {
           console.log("Query Completed");
         }
       });
   </script>
</body>

排序：使用 ORDER BY 对查询结果排序。

<body>
   <script src="https://unpkg.com/@influxdata/influxdb-client"></script>
   <script>
       const influxDB = new InfluxDB({url: "http://localhost:8086", token: "Your Token"});
       const queryApi = influxDB.getQueryApi("organizationId", "bucketId");
       const query = `
         from(bucket: "my-bucket")
           |> range(start: -2h)
           |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and
                                    r._field == "usage_user" and
                                    r.cpu == "cpu-total")
           |> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
           |> sort(columns: ["_time"], desc: false)
       `;
       queryApi.queryRows(query, {
         next(row, tableMeta) {
           console.log(row);
         },
         error(error) {
           console.error(error);
         },
         complete() {
           console.log("Query Completed");
         }
       });
   </script>
</body>

InfluxDB2 登录

InfluxDB2 的登录主要包括通过命令行登录和通过 UI 进行登录两种方式。 通过命令行登录：

influx login

通过 UI 登录： 在浏览器中输入服务器地址和端口，进入登录界面，输入用户名和密码即可进行登录。

InfluxDB2 插入数据

InfluxDB2 的数据插入主要使用 InfluxDB 相关语言或工具进行插入。下面以 Node.js 和 Python 为例，介绍 InfluxDB2 数据插入的代码示例。 Node.js：

const {InfluxDB, Point} = require('@influxdata/influxdb-client')
const influxDB = new InfluxDB({
  url: 'http://localhost:8086',
  token: 'my-token',
})
const writeApi = influxDB.getWriteApi('org-id', 'bucket-id')
writeApi.useDefaultTags({host: 'host1'})
const point = new Point('cpu')
  .tag('cpu', 'cpu-total')
  .floatField('usage_user', 0.5)
writeApi.writePoint(point)
writeApi
  .close()
  .then(() => {
    console.log('Write complete!')
  })
  .catch(e => {
    console.error(e)
    console.log('\nFinished ERROR')
  })

Python：

from influxdb_client import InfluxDBClient
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
client = InfluxDBClient(url="http://localhost:8086", token="my-token")
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
write_api.write(bucket="bucket-id", record="water_level,location=north value=1.0 1000000000") # 插入指标

InfluxDB2 创建持续查询

持续查询会周期性地查询数据，并写入到新的桶中。InfluxDB2 支持通过命令行或 UI 界面创建持续查询。 通过命令行创建持续查询：

influx v1 dbrp PRCWTI DBRP_DDL -execute 'CREATE CONTINUOUS QUERY myquery ON DBRP_DDL BEGIN SELECT mean("value") INTO DBRP_DDL.ms FROM PRCWTI GROUP BY time(1d), "tag" END'

通过 UI 界面创建持续查询： 在 InfluxDB2 UI 界面中，点击左侧面板的 "Tasks"，点击页面右上角的 "Create Task"，填写任务名称、任务运行周期、任务类型、查询语句等信息，并高亮选择下方的 "Save" 按钮即可完成持续查询的创建。

InfluxDB2 备份及恢复数据

InfluxDB2 支持数据的备份和恢复，可以通过命令行或 UI 界面进行操作。 通过命令行备份数据：

influxd backup -portable /backuplocation

通过命令行恢复数据：

influxd restore -portable /backuplocation

通过 UI 界面备份及恢复数据： 在 InfluxDB2 UI 界面中，点击左侧面板的 "Backup"，选择数据备份类型，填写相关信息，点击 "Backup" 即可完成备份。 在 InfluxDB2 UI 界面中，点击左侧面板的 "Restore"，选择需要恢复的备份文件，填写相关信息，点击 "Restore" 即可完成恢复。

InfluxDB2 集群搭建

InfluxDB2 支持集群搭建，可以通过命令行或 UI 界面进行搭建。 通过命令行搭建集群：

influxd-ctl add-tsm-node Node 1 --host 127.0.0.1 --peer-port 8091 --http-port 8092 --config-path /etc/influxdb/influxdb.conf --new-node-hostname New_Node_1

通过 UI 界面搭建集群： 在 InfluxDB2 UI 界面中，点击左侧面板的 "Nodes"，点击 "Add Node"，按照页面提示完成集群搭建。

InfluxDB2 数据删除

InfluxDB2 支持删除已经存储的数据，可以通过命令行或 UI 界面进行删除。 通过命令行删除数据：

influx delete --bucket BUCKET_NAME --start 2021-01-01T00:00:00Z --stop 2021-01-01T00:00:00Z --predicate "_measurement='MEASUREMENT_NAME'"

通过 UI 界面删除数据： 在 InfluxDB2 UI 界面中，点击左侧面板的 "Explorer"，选择需要删除的桶，点击 "Delete Data"，按照页面提示完成数据删除。

InfluxDB2 数据可视化

InfluxDB2 支持多种数据可视化方式，包括 Grafana、Chronograf、Flux 等。 Grafana： Grafana 是一个大数据可视化和分析平台，它可以和 InfluxDB2 进行集成，帮助用户更好地展示数据。在 Grafana 中，用户可以选择不同的可视化方式，包括图表、表格、仪表盘等。 Chronograf： Chronograf 是一个可视化和监控平台，可以和 InfluxDB2 进行集成，提供实时数据流和数据故障检测、数据分析和监控、整合和探索功能。Chronograf 提供了仪表盘、脚本构建器和神经网络构建器等功能，可以帮助用户更好地展示数据。 Flux： Flux 是 InfluxDB2 的新一代查询语言，它可以与 Grafana 等其他平台进行集成。Flux 可以通过代码方式可视化数据，提供多种数据可视化方式。

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