InfluxDB 是一个时间序列数据库(TSDB), 被设计用来处理高写入、高查询负载，是 TICK 的一部分。
TSDB 是针对时间戳或时间序列数据进行优化的数据库，专门为处理带有时间戳的度量和事件或度量而构建的。
而时间序列数据可以是随时间跟踪、监视、下采样和聚合的度量或事件，如服务器指标、应用程序性能、网络数据、传感器数据以及许多其他类型的分析数据。
关键特性
- 能够高速读取和压缩时间序列数据
- 使用
Go编写，能够但文件运行，没有依赖 - 提供了简单、高效的
HTTP读写接口 - 能够使用插件支持其他的数据协议，如：
Graphite=， =collectd和OpenTSDB - 可轻松使用
SQL语言查询聚合数据 - 能够使用
Tag进行快速高效的查询 - 支持保留策略(
Retention Policy), 能够自动清理旧数据 - 支持持续查询，能够自动定期计算聚合数据，提高了查询的效率
注意： 开源版本的 InfluxDB 只运行在单个节点上，如需更好的性能或避免单点故障，请使用企业版。
安装
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deepin/Ubuntu/Debian
sudo apt install influxdb influxdb-cli -
Archlinux
yaourt -S influxdb或sudo pacman -S influxdb
其他请参见：Installing InfluxDB
配置
InfluxDB 的配置文件为： /etc/influxdb/influxdb.conf ，选项详情请参见：Configuration Settings，这里就不在赘述。
基本操作
服务相关
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启用/停止服务
systemctl start/stop influxdb.service
数据库
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连接数据库
使用
influx命令连接数据库，参看其帮组手册了解使用方法 -
创建数据库
CREATE DATABASE <name> -
删除数据库
DROP DATABASE <name> -
列出数据库
SHOW DATABASES -
选择数据库
USE <name>
写入查询
InfluxDB 中使用 measurement 表示表， tags 表示表的元数据， fields 表示数据。
表的 scheme 不用定义， null 值也不会被存储。
tag 可理解为表中需要索引的列， field 是不需要索引的列， point 表示一条记录。
tags 之间或 fields 之间使用 ',' 分割， 而 tags 与 fields 之间使用空格分割。
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删除表
DROP MEASUREMENTS <name> -
列出表
SHOW MEASUREMENTS -
写入数据
point写入的语法如下：<measurement>[,<tag-key>=<tag-value>...] <field-key>=<field-value>[,<field2-key>=<field2-value>...] [unix-nano-timestamp]插入一条
cpu load的数据：INSERT cpu_load,machine=001,region=ch value=0.56，
这就向名为cpu_load的measurement中添加了tags为machine和region，fields为value的point。不指定
timestamp时，默认会使用 本地的当前时间 作为timestamp。 -
查询数据
查询语法：
SELECT <field_key>[,<field_key>,<tag_key>] FROM <measurement_name>[,<measurement_name>]查询语句中必须要有
field存在 ，查询语句还支持Go风格的正则，下面给出一些例子。-
SELECT * FROM cpu_load查询
cpu_load中的所有fields和tags -
SELECT *::field FROM cpu_load查询
cpu_load中的所有fields -
SELECT value,machine FROM cpu_load只查询
value与machine -
SELECT value::field,machine::tag FROM cpu_load只查询
value与machine，并限定了类型，如果类型错误将返回null，如果所有查询字段的类型都错误将没有point返回 -
SELECT * FROM /.*/查询所有表中的所有字段
注意：
WHERE语句后的值不为数字的，必须引起来。更多用法参见： Data exploration using InfluxQL 。
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删除
PointInfluxDB不支持Point的删除操作，但可以通过Retention Policy清理Point。
SERIES
SERIES 是 measurement,<tag1>,<tag2>... 的集合，如之前的写入的 SERIES 就是 cpu_load,machine,region
查看语法：
SHOW SERIES FROM [measurement],[tag1],[tag2]...
FROM 可以不加，如：
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SHOW SERIES显示数据库中所有的series -
SHOW SERIES FROM cpu_load显示表cpu_load中的所有series
删除
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DROP
DROP将删除所有的记录，并删除所有的索引，语法：DROP SERIES FROM <measurement> WHERE [condition] -
DELETE
DELETE将删除所有的记录，但不会删除索引，并支持在WHERE语句中使用 =timestamp=，语法：DELETE FROM <measurement_name> WHERE [<tag_key>='<tag_value>'] | [<time interval>]~
持续查询
连续查询(Continuous Queries 简称 CQ)是 InfluxQL 对实时数据自动周期运行的查询，然后把查询结果写入到指定的 measurement 中。
语法如下：
CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
BEGIN
<cq_query>
END
删除语法： DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
cq_query 需要一个函数，一个 INTO 子句和一个 GROUP BY time() 子句：
SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]
注意： 在 WHERE 子句中， cq_query 不需要时间范围。 InfluxDB 在执行 CQ 时自动生成 cq_query 的时间范围。
cq_query 的 WHERE 子句中的任何用户指定的时间范围将被系统忽略。
如创建一个一分钟采样一次 cpu_load 并写入 cpu_load_1min 表的连续查询:
CREATE CONTINUOUS QUERY "cpu_load_1min" ON "learn_test"
BEGIN
SELECT mean("value") INTO "cpu_load_1min" FROM "cpu_load" GROUP BY time(1m)
END
value 将以 mean 为名保存在 cpu_load_1min 中。
更多高级用法参加： InfluxQL Continuous Queries
保留策略
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。
可以有多个 RP 并存，但 default 表明默认策略。
更多用法参见： Database management using InfluxQL 。
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列出
SHOW RETENTION POLICY ON <database name> -
创建
创建语法：
CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DURATION <duration> REPLICATION <n> [SHARD DURATION <duration>] [DEFAULT]REPLICATION子句确定每个点在集群中存储多少个独立副本，其中n是数据节点的数量，对单节点实例无效。碎片持续时间子句确定碎片组覆盖的时间范围，是一个
duration文字，不支持INF (infinite) duration。这个设置是可选的。
默认情况下，碎片组的持续时间由保留策略的持续时间决定:RP Duration Shard Duration < 2 days 1 hour >= 2 days and <= 6 months 1 day > 6 months 7 days 如果
RP Duration大于0s小于1 hour，Shard Duration仍将设置为1 hour。 -
删除
DROP RETENTION POLICY <rp_name> -
修改
ALTER RETENTION POLICY <rp_name> ON <database name> DURATION <duration> REPLICATION <n> [SHARD DURATION <duration>] DEFAULT
HTTP 接口
/query
数据主要使用 query 接口查询，下面给出一些常见用法，而更多用法参见： Querying data with the HTTP API 。
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创建数据库
POST请求可用于创建数据库，如：curl -X POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE <database name>" -
查询
curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true --data-urlencode 'db=<database name>' --data-urlencode 'q=SELECT "field1","tag1"... FROM <measurement> WHERE <condition>' -
多个查询
多个查询语句间用
;分割，如:curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true --data-urlencode 'db=<database name>' --data-urlencode 'q=SELECT "field1","tag1"... FROM <measurement> WHERE <condition>;SELECT fields FROM <measurement>'最大行限制(
max-row-limit) 允许使用者限制返回结果的数目，以保护InfluxDB不会在聚合结果的时候导致的内存耗尽。分块(chunking) 可以设置参数
chunked=true开启分块，使返回的数据是流式的batch，而不是单个的返回。返回结果可以按100数据点被分块，为了改变这个返回最大的分块的大小，
可以在查询的时候加上chunk_size参数，例如返回数据点是每20000为一个批次。curl -X GET 'http://localhost:8086/query' --data-urlencode "db=<name>" --data-urlencode "chunked=true" --data-urlencode "chunk_size=100" --data-urlencode "q=SELECT * FROM cpu_load"
/write
发送 POST 请求是写入数据的主要方式，，下面给出一些常见用法，而更多用法参见： Writing data with the HTTP API 。
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插入一条
Pointcurl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> --data-binary "cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795"必须指定
database name -
插入多条
Point多条
Point之间用行分割，如：curl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> --data-binary "cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795 cpu_load,machine=001,region=cn value=0.65 1555164637838340795 cpu_load,machine=003,region-cn value=0.6 1555164637839240795"如果需要写入
Point过多，可以将Point放入文件中，然后通过POST请求上传。
文件(cpu_data.txt)内容如：cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795 cpu_load,machine=001,region=cn value=0.65 1555164637838340795 cpu_load,machine=003,region-cn value=0.6 1555164637839240795然后上传：
curl -X POST http://localhost:8086/write?db=<database name> --data-binary @cpu_data.txt
