1.概念： 

InfluxDB是一個時間序列資料庫，旨在處理高寫入和查詢負載。它是TICK堆疊的組成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量帶時間戳資料的任何用例的後備儲存，包括DevOps監控，應用程式指標，物聯網感測器資料和實時分析。

2.主要特點：

      1.專為時間序列資料編寫的自定義高效能資料儲存。TSM引擎允許高攝取速度和資料壓縮

      2.完全寫在Go。它編譯成單個二進位制檔案，沒有外部依賴項。

      3.簡單，高效能的寫入和查詢HTTP API。

     4.外掛支援其他資料提取協議，如Graphite，collectd和OpenTSDB。

     5.專為類似SQL的查詢語言量身定製，可輕鬆查詢聚合資料。

     6.標籤允許對系列進行索引以實現快速有效的查詢。

     7. 保留策略有效地自動使過時資料過期。

     8.連續查詢自動計算聚合資料，以提高頻繁查詢的效率。

3.優點：

    時間序列資料庫在海量資料的讀取和寫出都比關係型資料庫和NoSql快很多，有人做過mysql和influxDB對比，儲存1000萬條資料mysql要7分多鐘，influxDB只需2分多鐘，從1000萬條資料讀10000條所需資料mysql要6秒多，influxDB只需0.22秒多.

  用作涉及大量帶時間戳資料的任何用例的後備儲存.效率高。讀寫速度快。

4.安裝下載

https://portal.influxdata.com/downloads#influxdb
 

5.influxDB資料庫常用命令：

    1、顯示所有資料庫：show databases
    2、建立資料庫： create database test 刪除資料庫: drop database test
    3、使用某個資料庫：use test
    4、顯示所有表：show measurements
    5、新建表和插入資料 ：新建表沒有具體的語法，只是增加第一條資料時，會自動建立表

insert results,hostname=index1 value=1

關鍵詞語說明：

   1）database--資料庫，這個同傳統資料庫的資料庫概念。

   2）measurement--資料表，在InfluxDB中，measurement即為表的作用，同傳統資料庫中的table作用一致。
二、InfluxDB特有概念
   1）tag--標籤，在InfluxDB中，tag是一個非常重要的部分，表名+tag一起作為資料庫的索引，是“key-value”的形式。

   2）field--資料，field主要是用來存放資料的部分，也是“key-value”的形式。

   3）timestamp--時間戳，作為時序型資料庫，時間戳是InfluxDB中最重要的部分，在插入資料時可以自己指定也可留空讓系統指定。

  說明：在插入新資料時，tag、field和timestamp之間用空格分隔。

   4）series--序列，所有在資料庫中的資料，都需要通過圖表來展示，而這個series表示這個表裡面的資料，可以在圖表上畫成
幾條線。

   5）Retention policy--資料保留策略，可以定義資料保留的時長，每個資料庫可以有多個數據保留策略，
但只能有一個預設策略。。
 
  6）Point--點，表示每個表裡某個時刻的某個條件下的一個field的資料，因為體現在圖表上就是一個點，
於是將其稱為point。
  7.GROUP BY 引數只能是time和tag)
    如：SELECT mean("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2018-11-17T23:48:00Z' AND time <= '2018-11-18T00:30:00Z' GROUP BY time(10m),* fill(200) LIMIT 7 SLIMIT 1 SOFFSET 1
 
    GROUP BY time(10m)則表示以10分鐘分組，起始時間為包含這個區間的第一個10m的時間，即 2018-11-17T23:40:00Z。預設返回的是第一個series，如果要計算另外那個series，可以在SQL語句後面加上 SOFFSET 1。

    fill(200)表示如果這個時間段沒有資料，以200填充。mean(field_key)求該範圍內資料的平均值(注意：這是依據series來計算。其他還有SUM求和，MEDIAN求中位數)。LIMIT 7表示限制返回的point(記錄數)最多為7條，而SLIMIT 1則是限制返回的series為1個.
    那如果時間小於資料本身採集的時間間隔呢，比如GROUP BY time(10s) 這樣的話，就會按10s取一個點，沒有數值的為空或者FILL填充，對應時間點有資料則保持不變。
 

    6.設定一下時間顯示格式：precision rfc3339

    7、查詢資料 表名有點號時，輸入雙引號

    8、使用者管理

          a.顯示所有使用者： show users

          b.新增使用者：

             --普通使用者 create user "user" with password 'user'
             --管理員使用者 create user "admin" with password 'admin' with all privileges

         c.刪除使用者：drop user "user"

       修改和刪除資料

       InfluxDB屬於時序資料庫，沒有提供修改和刪除資料的方法。

      但是刪除可以通過InfluxDB的資料儲存策略（Retention Policies）來實現

      9.series操作

          series表示這個表裡面的資料，可以在圖表上畫成幾條線，series主要通過tags排列組合算出來。

  show series from test;

6.InfluxDB的HTTP API:使用curl這個工具來模擬HTTP 請求：

• 1）建立資料庫 

  curl -POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE mytest" 建立一個名為mydb的資料庫。

• 2）刪除資料庫

  curl -POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=DROP DATABASE mytest" 

• 新增資料 

  curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=mytest' --data-binary 'cpu_short,host=server01,region=us-west value=0.64 1s's055562000000000' 

  說明：db=mytest是指使用mydb這個資料庫。

  --data-binary後面是需插入資料。

  cpu_short是表名（measurement），tag欄位是host和region，值分別為：server01和us-west。

  field key欄位是value，值為0.64。

  時間戳（timestamp）指定為1434055562000000000。

  這樣，就向mytest資料庫的cpu_short表中插入了一條資料。

  其中，db引數必須指定一個數據庫中已經存在的資料庫名，資料體的格式遵從InfluxDB規定格式，首先是表名，後面是tags，然後是field，最後是時間戳。tags、field和時間戳三者之間以空格相分隔。

• 新增多條資料 

  curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=mydb' --data-binary 'cpu_short,host=server02 value=0.67
  cpu_short,host=server02,region=us-west value=0.55 1422568543702900257
  cpu_short,direction=in,host=server01,region=us-west value=2.0 1422568543702900257'

  這條語句向資料庫mytest的表cpu_short中插入了三條資料。

  第一條指定tag為host，值為server02，第二條指定tag為host和region，值分別為server02和us-west，第三條指定tag為direction，host，region，值分別為：in，server01，us-west。

• HTTP API響應

  InfluxDB的響應主要有以下幾個：

  1）2xx：204代表no content，200代表InfluxDB可以接收請求但是沒有完成請求。一般會在body體中帶有出錯資訊。

  2）4xx：InfluxDB不能解析請求。

  3）5xx：系統出現錯誤。

7.資料保留策略：

•  用來定義資料在InfluxDB中存放的時間，或者定義儲存某個期間的資料。
• 一個數據庫可以有多個保留策略，但每個策略必須是獨一無二的。

 7.1 InfluxDB 資料保留策略 目的:

   InfluxDB本身不提供資料的刪除操作，因此用來控制資料量的方式就是定義資料保留策略。

   因此定義資料保留策略的目的是讓InfluxDB能夠知道可以丟棄哪些資料，從而更高效的處理資料

 7.2 資料保留策略 操作：

• 1）查詢策略 -->SHOW RETENTION POLICIES ON telegraf

     test表只有一個策略，各欄位的含義如下：

    name--名稱，此示例名稱為 default

    duration--持續時間，0代表無限制

    shardGroupDuration--shardGroup的儲存時間，shardGroup是InfluxDB的一個基本儲存結構，應該大於這個時間的資料在查詢效率上應該有所降低。

   replicaN--全稱是REPLICATION，副本個數

  default--是否是預設策略

• 2）新建策略 

  CREATE RETENTION POLICY "2_hours" ON "test" DURATION 2h REPLICATION 1 DEFAULT

   在 test庫添加了一個2小時的策略，名字叫做 2_hours， duration為2小時，副本為1，設定為預設策略。

   因為名為autogen的策略不再是預設策略，因此，在查詢使用autogen策略的表時要顯式的加上策略名 “autogen”。

  select * from "autogen".cpu limit 2 

• 3）修改策略 

  ALTER RETENTION POLICY "autogen" ON "test" DURATION 0s DEFAULT 將策略 autogen 設定未default預設模式

• 4）刪除策略 

  drop retention POLICY "2_hours" ON "test"

8、注意

     策略這個關鍵詞“POLICY”在使用是應該大寫，小寫應該會出錯。

    當一個表使用的策略不是預設策略時，在進行操作時一定要顯式的指定策略名稱，否則會出現錯誤。

9.InfluxDB連續查詢： 

        資料庫中自動定時啟動的一組語句，語句中必須包含 SELECT關鍵詞和GROUP BY time()。InfluxDB會將查詢結果放在指定的資料表中。相當於mysql儲存過程，函式，觸發器等

   9.1優點：

• 最優的降低取樣率的方式，連續查詢和儲存策略搭配使用將會大大降低InfluxDB的系統佔用量。
• 而且使用連續查詢後，資料會存放到指定的資料表中，這樣就為以後統計不同精度的資料提供了方便。

   9.2連續查詢 操作 -->使用者限制 管理員 

• 1）新建連續查詢語法：

  CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name> 
    [RESAMPLE [EVERY <interval>] [FOR <interval>]] 
    BEGIN 
      SELECT <function>(<stuff>)[,<function>(<stuff>)] INTO <different_measurement> 
       FROM <current_measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<stuff>] 
    END  查詢部分包含在 BEGIN 和 END 之間。

     使用示例：

         CREATE CONTINUOUS QUERY query_30m ON test BEGIN SELECT mean(userid) INTO user_used_30m FROM mem GROUP BY time(30m) END

     在test 庫中新建了一個名為 query_30m 的連續查詢，每三十分鐘取一個userid欄位的平均值，加入 user_used_30m 表中。使用的資料保留策略都是 default。

• 2）顯示所有已存在的連續查詢 

  SHOW CONTINUOUS QUERIES

• 3）刪除Continuous Queries  -->

  DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>

 9.3用處：

•   在InfluxDB中，將連續查詢與資料儲存策略一起使用會達到最好的效果。

   比如，將精度高的表的儲存策略定為一個周，然後將精度底的表儲存策略定的時間久一點，這要就可以實現高低搭配，以滿足不同的工作需要。