influxdb的命令们
InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。而InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差,随机取样数据,统计数据变化比等,使数据统计和实时分析变得十分方便。
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
学习influxdb,如同学习MySQL先要了解SQL一样,让我们一起来看看influxdb的那些命令们 ~
centos下使用命令 yum install influxdb 安装influxdb之后,就可以使用命令 service influxdb start 启动influxdb,通过命令 influx 启动cli客户端。influxdb的命令基本都符合标准的sql格式,基础操作命令如下:
influx 启动influxdb客户端,如同mysql -u xxx功能
create database db1 创建数据库db1
show databases 查看数据库列表
use db1 使用数据库db1,是不是和mysql中功能类似
show measurements 查看measurement列表
drop database db1 删除数据库db1
drop measurement mt1 删除表mt1
delete from measurement [WHERE <tag_key> <operator>]
drop shard <shard_id_num> 删除分片
influxdb的概念们
- database:数据库;
- measurement:数据表;
-
point:数据行,由时间戳、tag、field组成(
一条数据至少包括measurement(对应mysql中表概念)、timestamp、至少一个k-v结构的field,再加上0个或者多个k-v结构的tag
); -
series:一些数据结合,同一个database下,
retention policy、measurement、tag sets
完全相同的数据同属于一个 series,同一个series的数据物理上会存放在一起; - 分片:默认按时间段创建的数据分片,它和存储策略相关,每一个存储策略下会存在许多 shard,每一个 shard 存储一个指定时间段内的数据,并且不重复。每一个分片都映射到底层存储引擎数据库,每一个数据库都有自己的WAL和TSM文件,使用命令 show shards 查看分片。
influxdb数据写入需满足如下格式:
insert <measurement>[,<tag-key>=<tag-value>...] <field-key>=<field-value>[,<field2-key>=<field2-value>...] [unix-nano-timestamp]
注意:measurement和至少一个fileld的k-v是必须的,tag和timestrap时间戳是可选的。
说实话,这个写入格式还是有点小严格的,因为它要求measurement和可能的0个或多个tag之间必须是紧挨着的,中间不能有空格;同时多个filed之间也是不能有空格,tag和field的k,tag的v都是字符串类型;时间戳不是必须的,如果为空则使用服务端的本地时间作为时间戳。相同时间戳的数据第二次写入会覆盖第一次写入的数据,相当于更新操作。
数据写入完成之后,就可以使用查看命令:
select * from measurement_name [WHERE <tag_key> <operator>] [limit xx] 查看数据
show series [on dbname] [from measurement] [WHERE <tag_key> <operator>] [limit xx] 查看series信息
show tag keys [on dbname] [from measurement] [WHERE <tag_key> <operator>] [limit xx] 查看tag keys信息
show field keys [on dbname] [from measurement] 查看field keys
Influxdb可支持每秒十万级别的数据量,如果长时间保存会对存储造成很大压力,因此和一般数据存储系统一样有一个数据保留策略,同时针对大流量量数据可采样保存,小流量数据可全量保存。influxdb通过保留策略(RP,Retention Policy
)来管理过期数据。
# 创建过期策略
create retention policy <retention_policy_name> on <database_name> duration <duration> replicationN <n> [SHARD DURATION <duration>] [DEFAULT]
show retention policies [on dbname] 查看过期策略
在influxdb中,通过数据保留策略(RP),分片是挂在RP下管理的,数据过期的维度是分片,当检测到一个 shard 中的数据过期后,只需要将这个 shard 的资源释放,相关文件删除即可,这样的做法使得删除过期数据变得非常高效。
除了直接使用influxdb命令之外,还可使用函数,influxdb的函数大致分为aggregate,select和predict
。aggregate类型命令大致如下:
-
count:返回非空字段数据数量,格式为
select count ( [ * | <field_key> | /<regular_expression>/ ] ) from measurement_name [WHERE <tag_key> <operator>] [limit xx]
。除了统计非空字段数量之外,还可统计distinct列的数量,比如命令select count(distintct("xxx")) from xxx
。大多数influxdb命令针对没有数据间隔返回null,count针对没有数据返回的间隔返回0,而类似的fill(<fill_option>)
用fill_option替换0值。 - distinct:返回非null值的数据不相同数据计数。
-
integral:返回曲线下面积(积分),格式为
select integral ( [ * | <field_key> | /<regular_expression>/ ] [ , <unit> ] ) from measurement_name [WHERE <tag_key> <operator>] [limit xx]
,uint为时间单位,默认单位s。 - mean:返回字段平均值。
- median:返回字段中位数。
- mode:返回字段中出现频率最高的值。
- spread:返回字段中最大值、最小值的差值。
- stddev:返回字段的标准差。
- sum:字段和。
selectors类型命令大致如下:
-
bottom:返回最小的n个值,格式为
select bottom (<field_key>[,<tag_key(s)>],<N> ) from xxx where xxx
; - first:返回时间戳最早的值;
- last:返回时间戳最近的值;
- max、min:返回最大/最小返回值;
-
percentile:返回较大的百分比,格式为
select percentile (<field_key>, <N>)[,<tag_key(s)>|<field_key(s)>]
; - top:返回最大的字段值。
influxdb支持很多常见和高级的聚合查询函数,可满足大多数场景需要,具体可参考 https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Query_language/functions.html。
小结
infludb中存储的是时间序列数据,比如说某个时间点系统负载、服务耗时等信息,时间序列数据可以包含多个值。关于什么是时间序列数据,简单来来说就是数据是和一个时间点关联的,结合mysql中的记录与id关系来看就是时间序列数据的主键就是时间点(timestrap
)。
infludb中的一条数据至少包括measurement
(对应mysql中表概念)、timestamp
、至少一个k-v结构的field
,再加上0个或者多个k-v结构的tag。对比mysql来看,measurement就是一张表,其主键是timestamp时间戳,tag和field对应就是表中列,tag和field都是k-v接口,k对应列的名字,v对应该列存储的值,tag和field不同的是,tag是有索引的而field没有(如果查询条件为tag则会扫描所有查询到的数据),对于mysql表的有索引列和无索引列。注意mysql中的表需要提前定义结构,而influxdb中的measurement无需提前定义,其null值也不会被存储。
influxdb中measurement无需定义,即无模式设计,开发者可以在任意添加measurement,tags和fields,不过针对同一个field,第二次和第一次写入的数据类型不匹配,influxdb会报错(由于默认tag的v都是字符串类型,所有不存在这个问题,不管输入是什么数据都当做字符串来处理)。
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