Influx Sql系列教程二：retention policy 保存策略

Posted 2022-08-10 yihuihui

retention policy这个东西相比较于传统的关系型数据库(比如mysql)而言，是一个比较新的东西，在将表之前，有必要来看一下保存策略有什么用，以及可以怎么用

I. 基本操作

1. 创建retention policy

retention policy依托于database存在，也就是说保存策略创建时，需要指定具体的数据库，语法如下

CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DURATION <duration> REPLICATION <n> [SHARD DURATION <duration>] [DEFAULT]

创建语句中，有几个地方需要额外注意一下

• retention_policy_name: 策略名（自定义的）
• database_name: 一个必须存在的数据库名
• duration: 定义的数据保存时间，最低为1h，如果设置为0，表示数据持久不失效（默认的策略就是这样的）
• REPLICATION: 定义每个point保存的副本数，默认为1
• default: 表示将这个创建的保存策略设置为默认的

下面是一个实际的case，创建一个数据保存一年的策略

create retention policy "1Y" on test duration 366d replication 1

2. 策略查看

上面演示的case中，已经有如何查看一个数据库的保存策略了

show retention policies on <database name>

3. 修改保存策略

修改一个已经存在的保存策略，语法如下

ALTER RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DURATION <duration> REPLICATION <n> SHARD DURATION <duration> DEFAULT

上面的定义和前面创建基本一致，下面给出一个case

4. 删除保存策略

DROP RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name>

当如下面的case，删除了默认的策略之后，会发现居然没有了默认的保存策略了，这个时候可能需要注意下，手动指定一个

II. 进阶说明

前面虽然介绍了保存策略的增删改查，但是这个东西究竟有什么用，又可以怎么用呢？

看一下前面查看保存策略的图

从前面的查看，可以看到保存策略主要有三个关键信息，数据保存时间,数据分片时间,副本数

1. 保存时间

duration 这一列，表示的就是这个策略定义的数据保存时间

因为我们知道每条记录都有一个time表明这条记录的时间戳，如果当前时间与这条记录的time之间差值，大于duration，那么这条数据就会被删除掉

注意

默认的保存策略autogen中的duraiton=0，这里表示这条数据不会被删除

2. 分片时间

简单理解为每个分片的时间跨度，比如上面的1_d这个策略中，数据保存最近24小时的，每个小时一个分组

我们在创建数据策略的时候，大多时候都没有指定这个值，系统给出的方案如下

Retention Policy’s DURATION	Shard Group Duration
< 2 days	1 hour
>= 2 days and <= 6 months	1 day
> 6 months	7 days

3. 副本

副本这个指定了数据有多少个独立的备份存在

4. 场景说明

了解上面的几个参数之后，可以预见保存策略有个好的地方在于删除过期数据，比如使用influx来存日志，我只希望查看最近一个月的数据，这个时候指定一个duration时间为30天的保存策略，然后添加数据时，指定这个保存策略，就不需要自己来关心日志删除的问题了

II. 其他

0. 系列博文

• 190718-Influx Sql系列教程一：database 数据库
• 190717-Influx Sql系列教程零：安装及influx-cli使用姿势介绍
• 190509-InfluxDb之时间戳显示为日期格式
• 190506-InfluxDB之配置修改
• 190505-InfluxDB之权限管理
• 180727-时序数据库InfluxDB之备份和恢复策略
• 180726-InfluxDB基本概念小结
• 180725-InfluxDB-v1.6.0安装和简单使用小结

参考博文

• Database management using InfluxQL

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