InfluxDB官方版

InfluxDB简介

InfluxDB是时间序列数据库，适合构建物联网。您可以使用该软件管理远程设备，将物联网的传感器设备添加到该数据库中，实时读取数据变化，根据时间序列显示数据，并将设备每时每刻产生的数据保存在数据库中，方便以后在客户端界面显示可视化数据。例如，你可以通过这个软件监测天气数据。每天的天气变化数据可以按照时间序列保存，股票数据也可以监控。股市变化按时间序号显示，还支持物流数据管理、运输数据实时更新、实时数据抓取、根据时间变化进行数据监控，帮助用户更快地构建自己的时间序列数据库！

InfluxDB软件功能

NfluxDB是一个时间序列平台。

InfluxDB使开发人员能够构建物联网，分析和监控软件。它专门用于处理传感器、应用和基础设施产生的大量带有时间的数据源。

专为开发者设计。

它专为增长而设计，具有企业级安全性，允许开发人员在任何地方构建:边缘、云、本地。

时间序列数据库

在高能时间序列数据库中吸收指标、事件和记录，每秒钟可以吸收数百万个数据点。

更快的时间

执行分析以实现更快的检测和解决方案，或者通过简单的点击来设置警报或异常检测。

强大的应用编程接口和工具

使用InfluxDB平台的开发人员可以用更少的工作量、更少的代码和更少的配置来构建他们的应用程序。

无限制的开发人员生产力

还有客户端和库，包括React、JavaScpt、Go、Python等等。

使用抢先模板

每个用例的启发性模板。易于创建和共享-找到适合您的内容。

InfluxDB软件特色

为什么使用InfluxDB

时间越快越好。

InfluxDB通过单个二进制文件的时间序列平台——多租户时间序列数据库、UI和仪表盘工具、后台处理和监控代理，可以满足您的所有需求。所有这些都使得部署和设置变得更加容易和容易保护。

深刻的洞察力和分析

Flux是第四代编程语言，设计用于数据脚本、ETL、监控和报警。作为一种函数式语言，您可以构建查询并将公共逻辑分离成易于共享并有助于加快开发速度的函数和库。Flux还可以通过其他SQL数据存储库(Postgres、Micsoft SQL Server、SQLite和SAP Hana)和基于云的数据存储库(Google Bigtable、Amazon Athena和雪花)来丰富您的时间序列数据。丰富的时间序列数据为进一步了解您的数据提供了背景。

优化开发人员的工作效率

现在，您可以在一个统一的API中访问InfluxDB中的所有内容(提取、查询、存储和可视化)。因为平台中的所有内容现在都可以通过编程方式访问和控制，这使得开发人员能够更快地获得出色的性能。这与一组跨10种语言(如Go、Java、PHP和Python)的强大客户端库相结合，一组InfluxDB命令行工具可以帮助开发人员以最熟悉的方式进行开发。

从用户界面开始

InfluxDB拥有一流的UI，包括数据浏览器、仪表盘工具和脚本编辑器。使用数据资源管理器快速浏览收集的指标和事件数据，并应用通用转换。该工具附带了一个方便的可视化列表，可以帮助您更快地从数据中查看您的见解。最后，使用脚本编辑器通过易于访问的示例、自动完成和实时语法快速学习Flux。

易于构建和共享的模板。

InfluxDB模板(一套新工具，包括打包程序和预制监控解决方案)使您能够与世界各地的同事和其他社区成员分享监控专业知识。InfluxDB模板库提供了可用的模板，涵盖了一些最流行的工具、应用程序和协议。这些模板也可以作为代码签入，以适应您的持续集成和部署管道，从而可以轻松地进行部署(更重要的是回退)更改。

InfluxDB软件优势

InfluxDB是从头开始构建的，是一个专用的时间序列数据库。也就是说，它没有被重置为时间序列。时间从一开始就注定了。InfluxDB是支持时间序列数据采集、存储、监控、可视化和报警的综合平台的一部分。它不仅仅是一个时间序列数据库。

InfluxDB数据模型完全不同于其他时间序列解决方案，如石墨、RRD或OpenTSDB。InfluxDB有一个线路协议，用于以以下格式发送时间序列数据:测量-名称标签-设置字段-设置时间戳。测量名称是字符串，标记集是键/值对，其中所有值都是字符串，字段集是键/值对，其中值可以是int、float、bool或stng。测量名称和标签集存储在倒排索引中，可以非常快速地找到特定的系列。例如，如果我们有CPU指标:

cpu，主机=A，区域=uswest空闲=23，用户=42，系统=12 14623548s

InfluxDB中的时间可以是秒、毫秒、微秒或纳秒。微纳尺度使得InfluxDB成为金融和科学计算案例的理想选择，而其他解决方案将被排除在外。压缩是可变的，取决于用户要求的精度水平。在磁盘上，数据以柱状格式组织，其中为测量、标记集和字段设置连续的时间块。因此，每个字段按时间顺序组织在磁盘上，这使得计算单个字段上的聚合非常快。可以使用的标签和字段的数量没有限制。

其他时间序列解决方案不支持多个字段，这将使其网络协议在使用共享标签集传输数据时膨胀。大多数其他时间序列解决方案只支持浮点值，这意味着用户不能将其他元数据与时间序列一起编码。甚至支持标签的OpenTSDB和KaisDB(不像石墨和RRD)也限制了可以使用的标签数量。在大约5到6个选项卡上，用户将开始在他们的HBase或Cassandra计算机集群中看到热点。

InfluxDB没有这样的限制，因为InfluxDB数据模型是专门为时间序列设计的。它将开发人员推向正确的方向，通过索引标签和保持字段不被索引来从数据库中获得良好的性能。它的灵活性在于支持多种数据类型，用户可以有多种字段和标签。由于所有这些因素，像InfluxDB这样的特殊时间序列数据库是处理时间序列数据的最佳解决方案。

InfluxDB使用说明

时间序列数据是在一段时间内通过重复测量获得的观测值。在图上画点，其中一个轴永远是时间。

时间序列数据无处不在，因为时间是所有可观察事物的组成部分。随着世界日益工具化，传感器和系统不断发出无穷无尽的时间序列数据流。这种数据广泛应用于各个行业。让我们用一些例子把它放在上下文中。

时间序列数据可用于:

每小时、每小时或每周跟踪天气数据。

跟踪应用程序功能的变化。

医疗设备实时可视化生命体征

跟踪博客

以下是时间序列数据的一些详细示例。

时间序列示例

气象记录、经济指标、患者健康发展指标——都是时间序列数据。时间序列数据也可以是指示器，应用程序可以监控这些指示器、网络数据、传感器数据、事件、点击和许多其他类型的分析数据。

请注意，时间(如下图底部所示)是坐标轴。

示例1:天气条件

在下面的图表中，请注意以时间为轴来衡量股价的变化。在投资中，时间序列会跟踪数据点的运动，比如某段时间内证券的价格，并定期记录数据点。它可以在短期(例如，一份工作中证券的小时价格)或长期(例如，五年中每个月最后一天的收盘价)进行跟踪。

例2:证券交易所

下面的集群监控示例描述了网络运营中心团队熟悉的磁盘写入和使用数据。记住，监测数据是时间序列数据。

示例3:集群监控

时间序列数据的另一个常见例子是患者健康监测，例如心电图，它可以监测心脏的活动，以显示心脏是否正常工作。

示例4:健康监控

除了以固定的时间间隔捕获之外，您还可以随时捕获时间序列数据，而不管时间间隔如何，例如在日志中。它是软件应用程序和操作系统之间的事件、进程、消息和通信的注册表。每个可执行文件都会生成一个记录所有活动的日志文件。博客数据是分类和解决问题的重要上下文资源。例如，在网络中，事件日志有助于提供有关网络流量、使用情况和其他条件的信息。

例5:池

Trace(应用程序在执行过程中执行的子程序调用列表)也是时间序列数据。您可以在下面的跟踪图表中看到彩色波段上的时间序列数据示例。跟踪的目的是跟踪程序的过程和数据进度。跟踪包含对应用程序的广泛和连续的观察，以发现程序或应用程序中的错误。

示例6:轨迹

上面的示例包含两种不同类型的时间序列数据，如下所示。时序数据的类型时序数据可以分为两种类型:

1.定期收集指标。

2.以不规则的时间间隔(事件)收集测量结果

在上面的“时间序列数据示例”部分:

示例3(集群监控)和4(运行状况监控)描述了这些指标。

实施例5 (chi)和6 (trace)描述了事件。

因为事件发生的间隔是不规则的，不允许事件发生，所以不可能建模或者，因为假设过去发生的任何事情都可以很好地预示未来会发生什么。

线性和非线性时间序列数据

线时间序列是一个线时间序列，其中对于每个数据点X，t，数据点可以被视为过去或未来值或差异的线组合。非线性时间序列由非线性动力学方程生成。它们具有线性过程无法建模的特点:时变方差、非对称循环、高阶矩结构、阈值和中断。使用线性和非线性时间序列数据时，有一些重要的注意事项:

如果回归方程不遵循线性模型的规则，那么它一定是非线性模型。

非线性回归可以拟合各种曲线。

这两个模型的定义特征是功能形式。

识别时间序列数据的唯一性在于它有一个自然的时间序列:观察数据的序列非常重要。时间序列数据和常规数据的主要区别在于，随着时间的推移，你总是会问一些关于它的问题。确定您正在使用的数据集是否是时间序列的一个通常简单的方法是检查您的坐标轴是否是时间。

时间序列中的注意事项

未更改–由于时间序列数据是按时间顺序排列的，所以几乎总是记录在新的条目中，因此它应该是未更改的，只能追加(附加到现有数据中)。它通常不会改变，但会按照事件发生的顺序进行处理。这一类将时间序列数据与通常易变的关系数据区分开来，并将其存储在关系数据库中，用于在线事务处理。在这个关系数据库中，随着事务的运行，行或多或少会随机更新。例如，以现有客户的订单为例，更新客户表以添加采购项目，并更新库存表以显示它们不再可供销售。

时间序列数据是有序的，这使得它在数据空间中是唯一的，因为它经常表现出序列依赖性。当一个数据点在某个时间点的统计值在统计上依赖于另一个时间点的另一个数据点时，就会出现序列相关性(有关本主题的详细解释，请阅读“时间序列数据中的自相关”)。

虽然没有时间以外的事件，但有一些事件与时间无关。时间序列数据不仅包括按时间顺序发生的事件，还包括当时间作为坐标轴时其值增加的事件。时间序列数据有时以更高的粒度级别存在，通常以微秒甚至纳秒为单位。有了时间序列数据，随时间的变化就是一切。

不同形式的时间序列数据-时间序列数据并不总是数字-它可以是int，float，bool或stng。时间序列数据以及横截面和面板数据要确定您的数据是否是时间序列数据，请确定确定数据集中唯一记录所需的条件。

如果只需要一次，可能是时间序列数据。

如果你需要时间以外的东西，可能是横截面数据。

如果需要时间和其他内容(比如ID)，可能是面板数据。

回顾以下三种数据类型的定义(以及它们的区别)，上面的含义会变得更加清晰。

InfluxDB教程

开始InfluxDB任务

一个InfluxDB任务是一个预定的流脚本，它需要输入数据，修改流或者分析它，把它存储在一个新的桶中或者以某种方式执行其他修改的数据。

本文一步一步写了一个基本的InfluxDB任务，对数据进行下采样并存储在一个新的桶中。

任务的一部分

每个InfluxDB任务需要以下四个组件。它们的形式和顺序可以改变，但它们都是任务的重要部分。

任务选项

数据源

数据处理或转换

目的地

定义任务选项

任务选项定义了任务的特殊性。以下示例显示了如何在Flux脚本中定义任务选项:

InfluxDB在用户界面中创建任务时，任务选项在表单字段中定义。

定义数据源

使用通量函数()或任何其他通量输入函数来定义数据源。

为了方便起见，考虑创建一个变量，该变量包含具有所需时间范围和任何相关筛选器的源数据。

在通量脚本中使用任务选项

任务选项作为任务选项记录的一部分传递，可以在您的通量脚本中引用。在上面的例子中，时间范围被定义为-task.ry。

Task.ry是一个点符号，表示任务选项记录的属。Ry定义为1h，所以-task.ry等于-1h。

使用任务选项在Flux脚本中定义值可以更容易地重用任务。

或者处理或转换您的数据。

任务的目的是以某种方式处理或转换数据。到底发生了什么以及输出数据采取什么形式取决于您和您的具体用例。

考虑具有偏移的潜在数据。

要考虑潜在数据(例如来自边缘设备的数据流)，请在任务中使用offset。例如，如果使用选项ry: 1h并将每小时任务间隔设置为小时，则偏移量:5m任务将在任务间隔后5分钟执行，但查询now()时间以精确的小时为单位。

以下示例说明了通过计算设置间隔的平均值对数据进行下采样的任务。它使用上述数据定义的变量作为数据源。，将数据划分为5分钟的时间间隔，并使用函数计算每个窗口的平均值。aggregateWindow()

定义目的地

在大多数任务用例中，一旦数据被转换，它需要被发送并存储在某个地方。这可以是单独的桶或其他度量。

以下示例使用Fluxto()函数将转换后的数据发送到另一个存储桶:

为了将数据写入InfluxDB，必须有_time、_measurement、_field和_value列。

完成的示例任务脚本

以下是包含上述所有组件的任务脚本:

创建任务

InfluxDB提供了在InfluxDB用户界面(UI)和流入命令行界面(CLI)中创建任务的多种方法。

从数据资源管理器创建任务

1.在左侧导航菜单中，选择浏览(数据资源管理器)。

2.生成查询并单击右上角的另存为。

3.选择任务选项。

4.指定任务选项。有关每个选项的详细信息，请参见任务选项。

5.从令牌下拉列表中选择要使用的令牌。

6.单击另存为任务。

在任务界面中创建任务。

1.在左侧导航菜单中，选择任务。

2.单击右上角创建任务。

3.选择新建任务。

4.在左侧面板中，指定任务选项。有关每个选项的详细信息，请参见任务选项。

5.从令牌下拉列表中选择要使用的令牌。

6.在右侧面板中，输入您的任务脚本。

忽略选项任务分配

在InfluxDB任务界面新建任务时，请忽略选项任务定义的任务选项分配。保存任务时，InfluxDB UI会使用左侧面板的“任务选项”字段中指定的设置注入此代码。

7.单击右上角的保存。

导入任务

1.在左侧导航菜单中，选择任务。

2.单击右上角的+创建任务。

3.选择导入任务。

4.使用以下选项之一上传打开任务文件:

5.将“打开”任务文件拖放到指定区域。

6.单击上传，并从文件管理器中选择打开任务区域。

7.选择“开”选项以粘贴原始任务。

8.单击导入作为任务。

从模板创建任务

1.在左侧导航菜单中，选择设置>:模板。

2.选择模板。

3.将鼠标悬停在模板上以创建任务，然后单击创建。

克隆任务

1.在左侧导航菜单中，选择任务。

2.将鼠标悬停在要克隆的任务上，然后单击出现的图标。

3.单击克隆。

使用输入命令行界面创建任务

使用流入任务命令创建新任务。它接受文件路径或原始通量。

使用文件创建任务

使用原始通量创建任务