本文主要是介绍InfluxDB基本概念和操作,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
InfluxDB基本概念
1、数据格式
在 InfluxDB 中,我们可以粗略的将要存入的一条数据看作一个虚拟的 key 和其对应的 value(field value)。格式如下:
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虚拟的 key 包括以下几个部分: database, retention policy, measurement, tag sets, field name, timestamp。
- database: 数据库名,在 InfluxDB 中可以创建多个数据库,不同数据库中的数据文件是隔离存放的,存放在磁盘上的不同目录。
- retention policy: 存储策略,用于设置数据保留的时间,每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen,数据保留时间为永久,之后用户可以自己设置,例如保留最近2小时的数据。插入和查询数据时如果不指定存储策略,则使用默认存储策略,且默认存储策略可以修改。InfluxDB 会定期清除过期的数据。
- measurement: 测量指标名,例如 cpu_usage 表示 cpu 的使用率。
- tag sets: tags 在 InfluxDB 中会按照字典序排序,不管是 tagk 还是 tagv,只要不一致就分别属于两个 key,例如 host=server01,region=us-west 和 host=server02,region=us-west 就是两个不同的 tag set。
- tag--标签,在InfluxDB中,tag是一个非常重要的部分,表名+tag一起作为数据库的索引,是“key-value”的形式。
- field name: 例如上面数据中的 value 就是 fieldName,InfluxDB 中支持一条数据中插入多个 fieldName,这其实是一个语法上的优化,在实际的底层存储中,是当作多条数据来存储。
- timestamp: 每一条数据都需要指定一个时间戳,在 TSM 存储引擎中会特殊对待,以为了优化后续的查询操作。
2、与传统数据库中的名词做比较
influxDB中的名词 | 传统数据库中的概念 |
database | 数据库 |
measurement | 数据库中的表 |
points | 表里面的一行数据 |
3、Point
Point由时间戳(time)、数据(field)、标签(tags)组成。
Point相当于传统数据库里的一行数据,如下表所示:
Point属性 | 传统数据库中的概念 |
time | 每个数据记录时间,是数据库中的主索引(会自动生成) |
fields | 各种记录值(没有索引的属性) |
tags | 各种有索引的属性 |
4、Series
Series 相当于是 InfluxDB 中一些数据的集合,在同一个 database 中,retention policy、measurement、tag sets 完全相同的数据同属于一个 series,同一个 series 的数据在物理上会按照时间顺序排列存储在一起。
5、Shard
Shard 在 InfluxDB 中是一个比较重要的概念,它和 retention policy 相关联。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,例如 7点-8点 的数据落入 shard0 中,8点-9点的数据则落入 shard1 中。每一个 shard 都对应一个底层的 tsm 存储引擎,有独立的 cache、wal、tsm file。
6、组件
TSM 存储引擎主要由几个部分组成: cache、wal、tsm file、compactor。
1)Cache:cache 相当于是 LSM Tree 中的 memtabl。插入数据时,实际上是同时往 cache 与 wal 中写入数据,可以认为 cache 是 wal 文件中的数据在内存中的缓存。当 InfluxDB 启动时,会遍历所有的 wal 文件,重新构造 cache,这样即使系统出现故障,也不会导致数据的丢失。
cache 中的数据并不是无限增长的,有一个 maxSize 参数用于控制当 cache 中的数据占用多少内存后就会将数据写入 tsm 文件。如果不配置的话,默认上限为 25MB,每当 cache 中的数据达到阀值后,会将当前的 cache 进行一次快照,之后清空当前 cache 中的内容,再创建一个新的 wal 文件用于写入,剩下的 wal 文件最后会被删除,快照中的数据会经过排序写入一个新的 tsm 文件中。
2)WAL:wal 文件的内容与内存中的 cache 相同,其作用就是为了持久化数据,当系统崩溃后可以通过 wal 文件恢复还没有写入到 tsm 文件中的数据。
3)TSM File:单个 tsm file 大小最大为 2GB,用于存放数据。
4)Compactor:compactor 组件在后台持续运行,每隔 1 秒会检查一次是否有需要压缩合并的数据。
主要进行两种操作,一种是 cache 中的数据大小达到阀值后,进行快照,之后转存到一个新的 tsm 文件中。
另外一种就是合并当前的 tsm 文件,将多个小的 tsm 文件合并成一个,使每一个文件尽量达到单个文件的最大大小,减少文件的数量,并且一些数据的删除操作也是在这个时候完成。
7、目录与文件结构
InfluxDB 的数据存储主要有三个目录。默认情况下是 meta, wal 以及 data 三个目录。
meta 用于存储数据库的一些元数据,meta 目录下有一个 meta.db
文件。
wal 目录存放预写日志文件,以 .wal
结尾。
data 目录存放实际存储的数据文件,以 .tsm
结尾。
上面几张图中,_internal为数据库名,monitor为存储策略名称,再下一层目录中的以数字命名的目录是 shard 的 ID 值。
存储策略下有两个 shard,ID 分别为 1 和 2,shard 存储了某一个时间段范围内的数据。再下一级的目录则为具体的文件,分别是 .wal
和 .tsm
结尾的文件。
InfluxDB基本操作
InfluxDB提供多种操作方式:
1)客户端命令行方式
2)HTTP API接口
3)各语言API库
4)基于WEB管理页面操作
客户端命令行方式操作
进入命令行
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1、InfluxDB数据库操作
- 显示数据库
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- 新建数据库
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- 删除数据库
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- 使用指定数据库
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2、InfluxDB数据表操作
在InfluxDB当中,并没有表(table)这个概念,取而代之的是MEASUREMENTS,MEASUREMENTS的功能与传统数据库中的表一致,因此我们也可以将MEASUREMENTS称为InfluxDB中的表。
- 显示所有表
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- 新建表
InfluxDB中没有显式的新建表的语句,只能通过insert数据的方式来建立新表。
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其中 disk_free 就是表名,hostname是索引(tag),value=xx是记录值(field),记录值可以有多个,系统自带追加时间戳
或者添加数据时,自己写入时间戳
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- 删除表
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3、数据保存策略(Retention Policies)
influxDB是没有提供直接删除数据记录的方法,但是提供数据保存策略,主要用于指定数据保留时间,超过指定时间,就删除这部分数据。
- 查看当前数据库Retention Policies
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- 创建新的Retention Policies
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rp_name:策略名;
db_name:具体的数据库名;
3w:保存3周,3周之前的数据将被删除,influxdb具有各种事件参数,比如:h(小时),d(天),w(星期);
replication 1:副本个数,一般为1就可以了;
default:设置为默认策略
- 修改Retention Policies
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- 删除Retention Policies
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4、连续查询(Continuous Queries)
InfluxDB的连续查询是在数据库中自动定时启动的一组语句,语句中必须包含 SELECT
关键词和 GROUP BY time()
关键词。
InfluxDB会将查询结果放在指定的数据表中。
目的:使用连续查询是最优的降低采样率的方式,连续查询和存储策略搭配使用将会大大降低InfluxDB的系统占用量。而且使用连续查询后,数据会存放到指定的数据表中,这样就为以后统计不同精度的数据提供了方便。
- 新建连续查询
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样例:
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在shhnwangjian库中新建了一个名为 wj_30m 的连续查询,每三十分钟取一个connected_clients字段的平均值、中位值、最大值、最小值 redis_clients_30m 表中。使用的数据保留策略都是 default。
不同database样例:
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- 显示所有已存在的连续查询
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- 删除Continuous Queries
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参考文章:
http://blog.fatedier.com/2016/08/05/detailed-in-influxdb-tsm-storage-engine-one/
http://www.linuxdaxue.com/noun-interpretation-of-influxdb.html
这篇关于InfluxDB基本概念和操作的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!