一、什么是InfluxDB
InfluxDB是一个开源的分布式时序、事件和度量数据库,可处理高频的写入和查询。它可用于存储生产中的系统和应用程序生成的任何种类的数据,并对这些数据进行分析和操作。
InfluxDB的数据模型非常简单,具有时间戳和值。它支持多个数据类型,包括整数、实数、字符串、布尔型和时间间隔。
二、安装InfluxDB和Python InfluxDB客户端
在使用InfluxDB之前,需要下载和安装InfluxDB和Python InfluxDB客户端。
安装InfluxDB,可以根据官方文档进行安装:
sudo apt-get update sudo apt-get install influxdb
安装Python InfluxDB客户端,可以使用pip:
pip install influxdb
三、创建数据库和表格
在使用InfluxDB之前,需要创建一个数据库和至少一个表格。
可以通过InfluxDB的Shell界面创建:
influx
进入InfluxDB的Shell界面后,可以使用以下命令创建数据库:
CREATE DATABASE mydb
使用以下命令创建名为“mytable”的表格:
CREATE RETENTION POLICY "no_ttl" ON "mydb" DURATION INF REPLICATION 1 CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_1m" ON "mydb" BEGIN SELECT mean("value"), max("value"), min("value") INTO "mytable"."1m" FROM "mytable" GROUP BY time(1m),* END
四、插入数据
可以使用Python InfluxDB客户端来插入数据。首先,必须导入InfluxDBClient模块,并创建一个InfluxDBClient对象。
以下代码演示了如何插入一条数据到名为“mytable”的表格中:
from influxdb import InfluxDBClient client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086) client.switch_database('mydb') json_body = [ { "measurement": "mymeasurement", "tags": { "mytag": "myvalue" }, "time": "2019-01-01T00:00:00Z", "fields": { "myfield": 1.0 } } ] client.write_points(json_body)
五、查询数据
使用Python InfluxDB客户端,可以轻松地查询并按照需要使用返回的数据进行操作。
使用查询语句,可以从之前创建的表格中获取数据:
result = client.query('SELECT mean("myfield") FROM "mytable" WHERE "time" > now() - 1d GROUP BY time(30s)') print(result)以上就是使用Python InfluxDB库进行数据管理的基本知识。利用这些知识,我们可以轻松地管理数据并从InfluxDB中读取和更新数据。 完整代码如下:
from influxdb import InfluxDBClient client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086) client.query('CREATE DATABASE mydb') client.switch_database('mydb') client.query('CREATE RETENTION POLICY "no_ttl" ON "mydb" DURATION INF REPLICATION 1') client.query('CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_1m" ON "mydb" BEGIN SELECT mean("value"), max("value"), min("value") INTO "mytable"."1m" FROM "mytable" GROUP BY time(1m),* END') json_body = [ { "measurement": "mymeasurement", "tags": { "mytag": "myvalue" }, "time": "2019-01-01T00:00:00Z", "fields": { "myfield": 1.0 } } ] client.write_points(json_body) result = client.query('SELECT mean("myfield") FROM "mytable" WHERE "time" > now() - 1d GROUP BY time(30s)') print(result)