InfluxDB基本概念和操作

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InfluxDB基本概念

1、資料格式

在 InfluxDB 中，我們可以粗略的將要存入的一條資料看作一個虛擬 key 和其對應的 value(field value)。格式如下：

1	cpu_usage,host=server01,region=us-west value=0.64 1434055562000000000

虛擬 key 包括以下幾個部分： database, retention policy, measurement, tag sets, field name, timestamp。

• database: 資料庫名，在 InfluxDB 中可以建立多個資料庫，不同資料庫中的資料檔案是隔離存放的，存放在磁碟上的不同目錄。
• retention policy: 儲存策略，用於設定資料保留的時間，每個資料庫剛開始會自動建立一個預設的儲存策略 autogen，資料保留時間為永久，之後使用者可以自己設定，例如保留最近2小時的資料。插入和查詢資料時如果不指定儲存策略，則使用預設儲存策略，且預設儲存策略可以修改。InfluxDB 會定期清除到期的資料。
• measurement: 測量指標名，例如 cpu_usage 表示 cpu 的使用率。
• tag sets: tags 在 InfluxDB 中會按照字典序排序，不管是 tagk 還是 tagv，只要不一致就分別屬於兩個 key，例如 host=server01,region=us-west 和 host=server02,region=us-west 就是兩個不同的 tag set。
• tag--標籤，在InfluxDB中，tag是一個非常重要的部分，表名+tag一起作為資料庫的索引，是“key-value”的形式。
• field name: 例如上面資料中的 value 就是 fieldName，InfluxDB 中支援一條資料中插入多個 fieldName，這其實是一個文法上的最佳化，在實際的底層儲存中，是當作多條資料來儲存。
• timestamp: 每一條資料都需要指定一個時間戳記，在 TSM 儲存引擎中會特殊對待，以為了最佳化後續的查詢操作。

2、與傳統資料庫中的名詞做比較

influxDB中的名詞	傳統資料庫中的概念
database	資料庫
measurement	資料庫中的表
points	表裡面的一行資料

3、Point

Point由時間戳記（time）、資料（field）、標籤（tags）組成。

Point相當於傳統資料庫裡的一行資料，如下表所示：

 

Point屬性	傳統資料庫中的概念
time	每個資料記錄時間，是資料庫中的主索引(會自動產生)
fields	各種記錄值（沒有索引的屬性）
tags	各種有索引的屬性

4、Series

       Series 相當於是 InfluxDB 中一些資料的集合，在同一個 database 中，retention policy、measurement、tag sets 完全相同的資料同屬於一個 series，同一個 series 的資料在物理上會按照時間順序排列儲存在一起。

5、Shard

       Shard 在 InfluxDB 中是一個比較重要的概念，它和 retention policy 相關聯。每一個儲存策略下會存在許多 shard，每一個 shard 儲存一個指定時間段內的資料，並且不重複，例如 7點-8點 的資料落入 shard0 中，8點-9點的資料則落入 shard1 中。每一個 shard 都對應一個底層的 tsm 儲存引擎，有獨立的 cache、wal、tsm file。

6、組件

TSM 儲存引擎主要由幾個部分組成： cache、wal、tsm file、compactor。

1）Cache：cache 相當於是 LSM Tree 中的 memtabl。插入資料時，實際上是同時往 cache 與 wal 中寫入資料，可以認為 cache 是 wal 檔案中的資料在記憶體中的緩衝。當 InfluxDB 啟動時，會遍曆所有的 wal 檔案，重新構造 cache，這樣即使系統出現故障，也不會導致資料的丟失。

cache 中的資料並不是無限增長的，有一個 maxSize 參數用於控制當 cache 中的資料佔用多少記憶體後就會將資料寫入 tsm 檔案。如果不配置的話，預設上限為 25MB，每當 cache 中的資料達到閥值後，會將當前的 cache 進行一次快照，之後清空當前 cache 中的內容，再建立一個新的 wal 檔案用於寫入，剩下的 wal 檔案最後會被刪除，快照中的資料會經過排序寫入一個新的 tsm 檔案中。

2）WAL：wal 檔案的內容與記憶體中的 cache 相同，其作用就是為了持久化資料，當系統崩潰後可以通過 wal 檔案恢複還沒有寫入到 tsm 檔案中的資料。

3）TSM File：單個 tsm file 大小最大為 2GB，用於存放資料。

4）Compactor：compactor 組件在後台持續運行，每隔 1 秒會檢查一次是否有需要壓縮合并的資料。

主要進行兩種操作，一種是 cache 中的資料大小達到閥值後，進行快照，之後轉存到一個新的 tsm 檔案中。

另外一種就是合并當前的 tsm 檔案，將多個小的 tsm 檔案合并成一個，使每一個檔案盡量達到單個檔案的最大大小，減少檔案的數量，並且一些資料的刪除操作也是在這個時候完成。

7、目錄與檔案結構

InfluxDB 的資料存放區主要有三個目錄。預設情況下是 meta, wal 以及 data 三個目錄。

meta 用於儲存資料庫的一些中繼資料，meta 目錄下有一個 meta.db 檔案。

wal 目錄存放預寫記錄檔檔案，以 .wal 結尾。

data 目錄存放實際儲存的資料檔案，以 .tsm 結尾。

上面幾張圖中，_internal為資料庫名，monitor為儲存策略名稱，再下一層目錄中的以數字命名的目錄是 shard 的 ID 值。

儲存策略下有兩個 shard，ID 分別為 1 和 2，shard 儲存了某一個時間段範圍內的資料。再下一級的目錄則為具體的檔案，分別是 .wal 和 .tsm 結尾的檔案。

 

InfluxDB基本操作

InfluxDB提供多種操作方式：

1）用戶端命令列方式

2）HTTP API介面

3）各語言API庫

4）基於WEB管理頁面操作

 

用戶端命令列方式操作

進入命令列

1	influx -precision rfc3339

 

1、InfluxDB資料庫操作

• 顯示資料庫

1	show databases

• 建立資料庫

1	create database shhnwangjian

• 刪除資料庫

1	drop database shhnwangjian

• 使用指定資料庫

1	use shhnwangjian

 

2、InfluxDB資料表操作

在InfluxDB當中，並沒有表（table）這個概念，取而代之的是MEASUREMENTS，MEASUREMENTS的功能與傳統資料庫中的表一致，因此我們也可以將MEASUREMENTS稱為InfluxDB中的表。

• 顯示所有表

1	SHOW MEASUREMENTS

• 建立表

InfluxDB中沒有顯式的建立表的語句，只能通過insert資料的方式來建立新表。

1	insert disk_free,hostname=server01 value=442221834240i

其中 disk_free 就是表名，hostname是索引（tag），value=xx是記錄值（field），記錄值可以有多個，系統內建追加時間戳記

 

或者添加資料時，自己寫入時間戳記

1	insert disk_free,hostname=server01 value=442221834240i 1435362189575692182

• 刪除表

1	drop measurement disk_free

 

3、資料儲存策略（Retention Policies）

influxDB是沒有提供直接刪除資料記錄的方法，但是提供資料儲存策略，主要用於指定資料保留時間，超過指定時間，就刪除這部分資料。

• 查看當前資料庫Retention Policies

1	show retention policies on "db_name"

• 建立新的Retention Policies

1	create retention policy "rp_name" on "db_name" duration 3w replication 1 default

rp_name：策略名；

db_name：具體的資料庫名；

3w：儲存3周，3周之前的資料將被刪除，influxdb具有各種事件參數，比如：h（小時），d（天），w（星期）；

replication 1：副本個數，一般為1就可以了；

default：設定為預設策略

• 修改Retention Policies

1	alter retention policy "rp_name" on "db_name" duration 30d default

• 刪除Retention Policies

1	drop retention policy "rp_name" on "db_name"

 

4、連續查詢（Continuous Queries）

InfluxDB的連續查詢是在資料庫中自動定時啟動的一組語句，語句中必須包含 SELECT 關鍵詞和 GROUP BY time() 關鍵詞。

InfluxDB會將查詢結果放在指定的資料表中。

目的：使用連續查詢是最優的降低採樣率的方式，連續查詢和儲存策略搭配使用將會大大降低InfluxDB的系統佔用量。而且使用連續查詢後，資料會存放到指定的資料表中，這樣就為以後統計不同精度的資料提供了方便。

• 建立連續查詢

12345

CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>[RESAMPLE [EVERY <interval>] [FOR <interval>]]BEGIN SELECT <function>(<stuff>)[,<function>(<stuff>)] INTO <different_measurement>FROM <current_measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<stuff>]END

 範例：

1	CREATE CONTINUOUS QUERY wj_30m ON shhnwangjian BEGIN SELECT mean(connected_clients), MEDIAN(connected_clients), MAX(connected_clients), MIN(connected_clients) INTO redis_clients_30m FROM redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END

在shhnwangjian庫中建立了一個名為 wj_30m 的連續查詢，每三十分鐘取一個connected_clients欄位的平均值、中位值、最大值、最小值 redis_clients_30m 表中。使用的資料保留原則都是 default。

不同database範例：

1	CREATE CONTINUOUS QUERY wj_30m ON shhnwangjian_30 BEGIN SELECT mean(connected_clients), MEDIAN(connected_clients), MAX(connected_clients), MIN(connected_clients) INTO shhnwangjian_30.autogen.redis_clients_30m FROM shhnwangjian.autogen.redis_clients GROUP BY ip,port,time(30m) END

 

• 顯示所有已存在的連續查詢

1	SHOW CONTINUOUS QUERIES

• 刪除Continuous Queries

1	DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>

 

參考文章：

http://blog.fatedier.com/2016/08/05/detailed-in-influxdb-tsm-storage-engine-one/

http://www.linuxdaxue.com/noun-interpretation-of-influxdb.html

InfluxDB基本概念和操作