influxdb是时下热门的时序型数据库
而1.x版本的influxdb和2.x版本是互相不兼容的，代码也是
本文档中使用的包为
import influxdb2 "github.com/influxdata/influxdb-client-go/v2"
注意在操作完成后记得要关闭数据库连接
注册
在完成部署后【部署流程见docker部署InfluxDB】直接用浏览器访问influxdb开放的端口，可以看到start按钮，点击按钮可以直接在页面上进行初始账号的注册
也可以使用代码来进行注册
client := influxdb2.NewClient(url, "")
_, err := client.Setup(context.Background(), user, pwd, org, bucket, timeout)
defer client.Close()
| 参数 | 范例值 | 注释 |
|---|---|---|
| url | http://127.0.0.1:8086 | influxdb的地址，记得要带http:// |
| user | 要注册的账号名 | |
| pwd | 账号的密码，最少8位 | |
| org | 所属机构，理想用法为InfluxDB存储整个大服务所有的日志，然后用org区分各个微服务/各部门维护的微服务 | |
| bucket | 给该账户存储用的桶命名 | |
| timeout | 0 | 超时时间，本账号写入的数据在超过此时间之后会自动删除/如果写0则为永久保留 |
注意这个是用来注册账号的，调一次注册完就可以了
注册完成后我们用注册的账号和密码在influxdb页面上登陆，登进去以后点击左侧菜单的【Data】项，然后点击页面上方的【Tokens】项，最后点击我们刚刚创建的账号的token【我的账号user是root】
点击以后会出现一个弹窗，弹窗上方就是该账号的身份令牌，token
我们可以使用这个身份令牌在代码中操作influxdb
写入
写入需要先获取写入对象，获取写入对象需要先创建连接
client := influxdb2.NewClient(url, token)
//获取非阻塞式写入对象
writeAPI := client.WriteAPI(org, bucket)
//获取阻塞式写入对象
writeBlockingAPI := client.WriteAPIBlocking(org, bucket)
| 参数 | 范例值 | 注释 |
|---|---|---|
| url | http://127.0.0.1:8086 | influxdb的地址，记得要带http:// |
| token | 就是上文中注册后获取的身份令牌token | |
| org | 所属机构，理想用法为InfluxDB存储整个大服务所有的日志，然后用org区分各个微服务/各部门维护的微服务 | |
| bucket | 指定数据写入该账户下的哪个桶 |
注意写入对象只要根据需要获取一个就好****，本文后续以非阻塞式写入对象为例
写入分为两种写法，实际功能没有区别，大家可以选择自己喜欢的风格来使用
client := influxdb2.NewClient(url, token)
writeAPI := client.WriteAPI(org, bucket)
// 使用 line protocol 格式来写入
// 其标准格式如下/注意[]中的内容为选填，可不写/时间如果不写则会自动取插入时间/时间默认为纳秒
// <measurement>[,<tag_key>=<tag_value>[,<tag_key>=<tag_value>]] <field_key>=<field_value>[,<field_key>=<field_value>] [<timestamp>]
// 例子如下
// myMeasurement,tag1=value1,tag2=value2 fieldKey="fieldValue" 1556813561098000000
writeAPI.WriteRecord(fmt.Sprintf("stat,unit=temperature min=%f,max=%f", 23.5, 45.0))
writeAPI.WriteRecord(fmt.Sprintf("stat,unit=temperature min=%f,max=%f", 22.5, 40.0))
writeAPI.Flush()
defer client.Close()
这种是line protocol风格，这是influx定义的一种写入语法，有兴趣的话可以阅读官方文档系统的学习
大体的语法就是第3行那个样子，注意如果value是字符串的话需要带上双引号
influxdb为了提高写入性能，会有一个类似于mysql的redolog的机制，我们写入的数据不会立刻写入数据库，而是先写入缓存，待合适的时候再写入数据库；writeAPI.Flush()就是让influxdb立刻将缓存的数据写入数据库。
还有一种point的结构体写入风格
client := influxdb2.NewClient(url, token)
writeAPI := client.WriteAPI(org, bucket)
p := influxdb2.NewPoint("stat",
map[string]string{"unit": "temperature"},
map[string]interface{}{"min": 30.0, "max": 35.0},
time.Now())
writeAPI.WritePoint(p)
writeAPI.Flush()
defer client.Close()
最后是point的链式调用风格，我个人最喜欢这种风格的写法
client := influxdb2.NewClient(url, token)
writeAPI := client.WriteAPI(org, bucket)
p := influxdb2.NewPointWithMeasurement("stat").
AddTag("unit", "temperature").
AddField("状态", "正常").
AddField("max", 35.0)
writeAPI.WritePoint(p)
writeAPI.Flush()
defer client.Close()
查询
因为在influxdb中，每一个Field数据都被视为一个点，所以用代码查询的话，返回的数据是以Field为单位返回的，说实话我觉得有些时候不大方便
client := influxdb2.NewClient(url, token)
defer client.Close()
query := fmt.Sprintf("from(bucket:\"%v\")|> range(start: -3h) |> filter(fn: (r) => r._measurement == \"stat\")", "bucket")
result, err := client.QueryAPI(org).QueryRaw(context.Background(), query, influxdb2.DefaultDialect())
if err != nil {
log.Fatal(err.Error())
return
}
result, err := queryAPI.Query(context.Background(), query)
if err != nil {
panic(err)
}
for result.Next() {
if result.TableChanged() {
fmt.Printf("table: %s\n", result.TableMetadata().String())
}
fmt.Printf("value: %v\n", result.Record().Value())
}
if result.Err() != nil {
fmt.Printf("query parsing error: %\n", result.Err().Error())
}
这样就能将刚才写入的数据打出来了
一般情况下我更推荐你直接用浏览器在页面上查看数据
点击左侧菜单栏的Explore，如图所示选择你自己的桶、表，然后点击Submit，就能直接画出图来了
如果你写入的是字符串数据，很显然，字符串是没法在图中量化地表现的，想要查看你写入的字符串数据，需要切换成源数据模式，且需要切换成查询语句写法并删掉生成数据图的那一句
点击【Script Editor】按钮以后会切换到查询语句编辑界面
如图所示，将 aggregateWindow 整句删除，然后再点击Submit按钮，就可以看到你写入的字符串数据了
