influxdb

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了influxdb相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这里写目录标题

InfluxDB概述

database: 数据库
measurement:表
points:记录
time:每个数据记录时间,是数据库中的主索引,自动生成
tags: 有索引的字段
fields:无索引的字段

命令

命令行方式 
// 客户端连接进infuxdb
influx -precision rfc3339

// 数据库
// CREATE DATABASE park_device
// SHOW DATABASES
// USE mydb
// drop database lzhtest

// 表
// 展示所有表
show measurements
// 创建表并插入第一条数据,lzhtest表名,tag是host,region,数据是value,字段的数据类型在第一次插入数据的时候,由数据的数据类型决定的
insert lzhtest,name=YiHui,phone=110 user_id=20,email="bangzewu@126.com"
insert lzhtest,name=lzh,phone=111 user_id=20,email="bangzewu@126.com"
insert measurement+"," + tag=value,tag=value + 空格 + field=value,field=value
insert device_property,category_id=123,category_no=abc,device_id=1,device_sn=a property_id="temperature",property_value="30",space_code= "001002003"
时间戳指定,当写入数据不指定时间时,会自动用当前时间来补齐,如果需要自己指定时间时,再最后面添加上即可,注意时间为ns
insert add_test,name=YiHui,phone=110 user_id=22,email="bangzewu@126.com",age=18i,boy=true 1564150279123000000
如果要在表中新增tag字段或数据字段,insert的时候加上就行
tag 可以为空,tag和filed的区别,tag是有索引的属性,field没有索引的属性

// 查表字段信息
show field keys  from rtvalue
// 表字段不支持删除

// 查询数据
SELECT "host", "region", "value" FROM lzhtest
// 模糊查询
likeRight: select * from device_property where space_code=~/^001/
like: select * from device_property where space_code=~/001002/
likeLeft: select * from device_property where space_code=~/004$/

// 删除数据
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。
// 删除表
drop measurement lzhtest

统计数据补值

需求:统计温感探测器,过去24小时的温度变化趋势,时间间隔1小时。
问题,如果今日0-8小时,温感探测器都没有值,在8小时之后才有值,那么需要拿今日0点之前的数据补值到0-8小时。
解决方法:

-- 表示查询某个时间段数据,并且按照time 1分钟分组,last表示取一分钟分组里最新的一条数据,fill表示缺失的数据通过拿前一个数据的值填充
SELECT LAST("value") FROM rtvalue WHERE time > '2022-10-10T05:40:24.893764015Z' AND time <= '2022-10-10T05:55:24.893764015Z' GROUP BY time(1m) fill(previous)
-- 取开始时间之前的并且是最后的一条数据。如果上面那条sql, 前面的时间段缺失数据,可以通过这条sql进行补值
SELECT LAST("value") FROM rtvalue WHERE time <= '2022-10-10T05:40:00Z'

GROUP BY time() 查询会将查询结果按照用户指定的时间区间来进行分组。s秒,m分钟,h小时
last函数获取最新值(如果该列在最后一条记录中为空,则last()返回具有非空值的前一条记录)
fill()用于填充没有数据的时序序列的值,其选项为:
	null: 默认,显示时间戳但value=null的序列;
	none:在结果中不显示该时间戳的序列;
	数值:fill(0),填充0;
	linear: 线性插入数值;前后时序的平均值
	previous: 填充前一个序列的值;

spring boot整合influxdb

        <!--influxdb -->
        <dependency>
            <groupId>org.influxdb</groupId>
            <artifactId>influxdb-java</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
                    <artifactId>*</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <!-- 重新指定okhttp3版本-->
        <dependency>
            <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
            <artifactId>okhttp</artifactId>
            <version>4.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
            <artifactId>logging-interceptor</artifactId>
            <version>4.0.0</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>okhttp</artifactId>
                    <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

配置类:

@Configuration
public class InfluxDBConfig 
    @Value("$spring.influx.user:xxx")
    private String userName;

    @Value("$spring.influx.password:xxx")
    private String password;

    @Value("$spring.influx.url:http://ip:port")
    private String url;

    //数据库
    @Value("$spring.influx.database:park_device")
    private String database;

    @Bean
    public InfluxDB influxDB() 
        InfluxDB influxDB = InfluxDBFactory.connect(url, userName, password);
         if (!influxDB.databaseExists(database)) 
             influxDB.createDatabase(database);
         
        influxDB.setDatabase(database);
        return influxDB;
    

基本的增删改查:

public interface TSDBService 
    void insert(Object object);
    void insert(String measurement, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields);
    void batchInsert(List<BatchPointAO> batchPointAOS);
    <T> List<T> query(String sql, Class<T> clazz);
    QueryResult query(String sql);


@Service
@Slf4j
public class BbuInflux implements TSDBService 
    @Autowired
    private InfluxDB influxDB;

    @Value("$spring.influx.database:park_device")
    private String dbName;

    /**
     * 添加数据
     * 批量插入,时间相同后面的会覆盖前面的; 每条记录的time不一样或tag不一样就行
     * @param object
     */
    @Override
    public void insert(Object object) 
        Point.Builder pointBuilder = Point.measurementByPOJO(object.getClass());

        // 将对象中的所有属性转换为tag添加到point中
        Point point = pointBuilder.addFieldsFromPOJO(object)
                // 调用time方法设置当前时间,InfluxDB自动生成的time时间列为UTC时间,所以在存储时单独设置
                .time(LocalDateTime.now().plusHours(8).toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli(), TimeUnit.MILLISECONDS)
                .build();

        // 设置要存储的数据库名称
        influxDB.setDatabase(dbName);
        // 将数据插入到表(Measurement)中
        influxDB.write(point);
        influxDB.close();
    

    /**
     * 插入
     * @param measurement 表
     * @param tags        标签
     * @param fields      字段
     */
    @Override
    public void insert(String measurement, Map tags, Map fields) 
        Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);
        builder.time(LocalDateTime.now().plusHours(8).toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli(), TimeUnit.MILLISECONDS);
        builder.tag(tags);
        builder.fields(fields);
        influxDB.write(dbName, "", builder.build());
        influxDB.close();
    

    /**
     * 批量插入
     * @param batchPointAOS
     */
    @Override
    public void batchInsert(List<BatchPointAO> batchPointAOS) 
        List<List<BatchPointAO>> split = CollectionUtil.split(batchPointAOS, 300);
        for (List<BatchPointAO> pointAOS : split) 
            BatchPoints batchPoints = BatchPoints.database(dbName).build();
            pointAOS.forEach(batchPointAO->
                Point.Builder builder = Point.measurement(batchPointAO.getMeasurement());
                builder.time(batchPointAO.getTime().plusHours(8).toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli(), TimeUnit.MILLISECONDS);
                builder.tag(batchPointAO.getTags());
                builder.fields(batchPointAO.getFields());
                batchPoints.point(builder.build());
            );
            try 
                influxDB.write(batchPoints);
             catch (Exception e) 
                log.error("save data to influxdb fail : ", e.getMessage());
            
        
        influxDB.close();
    



    /**
     * 通用查询封装
     *
     * @param sql
     * @param clazz
     * @param
     * @return
     */
    @Override
    public <T> List<T> query(String sql, Class<T> clazz) 
        QueryResult queryResult = influxDB.query(new Query(sql, dbName));
        influxDB.close();
        InfluxDBResultMapper resultMapper = new InfluxDBResultMapper();
        return resultMapper.toPOJO(queryResult, clazz);
    

    @Override
    public QueryResult query(String sql) 
        return influxDB.query(new Query(sql, dbName));
    


/**
 * @Description TODO
 * @date 2022/10/13 16:00
 * @Author liuzhihui
 * @Version 1.0
 */
@Slf4j
public class InfluxUtil 
    /**
     * @desc 查询结果处理
     * @date 2021/5/12
     *@param queryResult
     */
    public static List<Map<String, Object>> queryResultProcess(QueryResult queryResult) 
        List<Map<String, Object>> mapList = new ArrayList<>();
        List<QueryResult.Result> resultList =  queryResult.getResults();
        //把查询出的结果集转换成对应的实体对象,聚合成list
        for(QueryResult.Result query : resultList)
            List<QueryResult.Series> seriesList = query.getSeries();
            if(seriesList != null && seriesList.size() != 0) 
                for(QueryResult.Series series : seriesList)
                    List<String> columns = series.getColumns();
                    String[] keys =  columns.toArray(new String[columns.size()]);
                    List<List<Object>> values = series.getValues();
                    if(values != null && values.size() != 0) 
                        for(List<Object> value : values)
                            Map<String, Object> map = new HashMap(keys.length);
                            for (int i = 0; i < keys.length; i++) 
                                map.put(keys[i], value.get(i));
                            
                            mapList.add(map);
                        
                    
                
            
        
        return mapList;
    

    /**
     * influxdb的time使用的UTC时间格式,相比北京时间会有8小时的差距, 所以在做时间范围查询时做特殊处理
     * 获取UTC时间,并减少8小时
     * @param timeStr
     * @return
     */
    public static String getUTC (String timeStr)
        DateFormat dtfUTC = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'");
        SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        try
            Date date1 = simpleDateFormat.parse(timeStr);
            Calendar ca = Calendar.getInstance();
            ca.setTime(date1);
            //日期减8小时,新增的时候+过8小时,这里就不用减了
//            ca.add(Calendar.HOUR,-8);
            Date dt1=ca.getTime();
            String reslut = dtfUTC.format(dt1);
            return reslut;
        catch (ParseException e) 
            log.info("获取UTC时间,并减少8小时异常");
            log.error(e.getMessage(), e);
        
        return timeStr;
    
    
    /**
     * 格式化utc时间
     * @param utcTime
     * @return
     */
    public static String parseUTC(String utcTime)
        LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.parse(utcTime, DateTimeFormatter.ISO_OFFSET_DATE_TIME);
        DateTimeFormatter df = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String formatTime = df.format(dateTime);
        return formatTime;
    


@Data
public class BatchPointAO 
    String measurement;
    Map<String, String> tags;
    Map<String, Object> fields;
    LocalDateTime time = LocalDateTime.now();


参考
官方文档:https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/getting-started/
InfluxDB 常用命令:https://blog.csdn.net/qq_42761569/article/details/110443500
InfluxDB基本命令:https://blog.csdn.net/qq_32014795/article/details/116518364
https://www.cnblogs.com/gaoguangjun/p/8513021.html
springboot整合:https://blog.csdn.net/lizhengyu891231/article/details/123869635
spring整合原生:https://blog.csdn.net/qq_38628046/article/details/122495583
https://blog.csdn.net/yinjl123456/article/details/117562452

时间序列数据库 TSDB 概念入门: https://help.aliyun.com/document_detail/55709.html
https://db-engines.com/de/ranking/time+series+dbms

以上是关于influxdb的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

influxdb 内存爆满卡死的问题

InfluxDB优化配置项

编码表字节流字节缓冲流

在 Grafana 上使用 InfluxDB 计算平均请求时间

如何在滚动窗口上“检查”(警告)InfluxDB 2.0 中的聚合?

4_InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念InfluxDB中独有的概念(Point,series),InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作,InfluxDB操作方式,crud(代码