kk Blog —— 通用基础


date [-d @int|str] [+%s|"+%F %T"]
netstat -ltunp
sar -n DEV 1

TICK: I 时序数据库InfluxDB

wget https://repos.influxdata.com/rhel/8/x86_64/stable/influxdb-1.8.10.x86_64.rpm

基本概念 何谓时间序列数据库？

什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。

1、特色功能

时序性（Time Series）：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）；

度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；

事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。

2、主要特点

schemaless(无结构)，可以是任意数量的列；

min, max, sum, count, mean, median 一系列函数，方便统计；

Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写；

Powerful Query Language 类似sql；

Built-in Explorer 自带管理工具。

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# 路径：/usr/bin
influxd            # influxdb服务器
influx             # influxdb命令行客户端
influx_inspect     # 查看工具
influx_stress      # 压力测试工具
influx_tsm         # 数据库转换工具（将数据库从b1或bz1格式转换为tsm1格式）

# 路径：/var/lib/influxdb/
data               # 存放最终存储的数据，文件以.tsm结尾
meta               # 存放数据库元数据
wal                # 存放预写日志文件

服务端

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service influxdb start

客户端

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influx

名词解释

在具体的讲解influxdb的相关操作之前先说说influxdb的一些专有名词，这些名词代表什么。

database：数据库；

measurement：数据库中的表；

points：表里面的一行数据。

influxDB中独有的一些概念

Point由时间戳（time）、数据（field）和标签（tags）组成。

time：每条数据记录的时间，也是数据库自动生成的主索引；

fields：各种记录的值；

tags：各种有索引的属性。

还有一个重要的名词：series

所有在数据库中的数据，都需要通过图表来表示，series表示这个表里面的所有的数据可以在图标上画成几条线（注：线条的个数由tags排列组合计算出来）

命令

用户管理

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#显示用户  
show users

#创建用户
create user "username" with password 'password'
#创建管理员权限用户create user "username" with password 'password' with all privileges

#删除用户
drop user "username"

数据库访问权限

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创建权限 GRANT READ    ON mydb    TO leo   

撤消权限 REVOKE ALL    ON mydb    FROM leo 管理权限

创建集群管理权限 GRANT ALL PRIVILEGES TO leo

撤消集群管理权限 REVOKE ALL PRIVILEGES FROM leo

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#创建数据库
create database "db_name"

#显示所有的数据库
show databases

#删除数据库
drop database "db_name"

#使用数据库
use db_name

#显示该数据库中所有的表
show measurements

#创建表，直接在插入数据的时候指定表名
insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1

#删除表
drop measurement "measurement_name"


du -sh /var/lib/influxdb/data/

增

向数据库中插入数据。

通过命令行

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use testDb
insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1

通过http接口

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curl -i -XPOST 'http://127.0.0.1:8086/write?db=testDb' --data-binary 'test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1'

读者看到这里可能会观察到插入的数据的格式貌似比较奇怪，这是因为influxDB存储数据采用的是Line Protocol格式。那么何谓Line Protoco格式？

Line Protocol格式：写入数据库的Point的固定格式。 在上面的两种插入数据的方法中都有这样的一部分：

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test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1

其中：

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test：表名；
host=127.0.0.1,monitor_name=test：tag；
count=1：field

想对此格式有详细的了解参见官方文档

查

查询数据库中的数据。

通过命令行

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select * from test order by time desc

通过http接口

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curl -G 'http://localhost:8086/query?pretty=true' --data-urlencode "db=testDb" --data-urlencode "q=select * from test order by time desc"

influxDB是支持类sql语句的

InfluxDB 数据保留策略操作

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

    <retention_policy_name>：保留策略名称
    <database_name>：数据库名称
    <duration>：保留策略对应数据的过期时间
    REPLICATION：副本因子
    SHARD DURATION：分片组默认时长
    [DEFAULT]：是否为默认的保留策略

创建数据保留策略

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CREATE RETENTION POLICY  "influx_retention" ON "mydb" DURATION 30d REPLICATION DEFAULT;

查看保留期

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SHOW RETENTION POLICIES ON mydb

修改保留期

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ALTER RETENTION POLICY "influx_retention" ON mydb DURATION 15d

删除保留期

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DROP RETENTION POLICY "influx_retention" ON mydb

特色函数

influxdb函数分为聚合函数，选择函数，转换函数，预测函数等。除了与普通数据库一样提供了基本操作函数外，还提供了一些特色函数以方便数据统计计算，下面会一一介绍其中一些常用的特色函数。

聚合函数：FILL(), INTEGRAL()，SPREAD()， STDDEV()，MEAN(), MEDIAN()等。

选择函数: SAMPLE(), PERCENTILE(), FIRST(), LAST(), TOP(), BOTTOM()等。

转换函数: DERIVATIVE(), DIFFERENCE()等。

预测函数：HOLT_WINTERS()。

GROUP BY，FILL()

如下语句中 GROUP BY time(12m),* 表示以每12分钟和tag(location)分组(如果是GROUP BY time(12m)则表示仅每12分钟分组，GROUP BY 参数只能是time和tag)。然后fill(200)表示如果这个时间段没有数据，以200填充，mean(field_key)求该范围内数据的平均值(注意：这是依据series来计算。其他还有SUM求和，MEDIAN求中位数)。LIMIT 7表示限制返回的point(记录数)最多为7条，而SLIMIT 1则是限制返回的series为1个。

INTEGRAL(field_key, unit)

计算数值字段值覆盖的曲面的面积值并得到面积之和。测试数据如下：

SPREAD(field_key)

计算数值字段的最大值和最小值的差值。

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    > SELECT SPREAD("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE time >= '2015-08-17T23:48:00Z' AND time <= '2015-08-18T00:30:00Z' GROUP BY time(12m),* fill(18) LIMIT 3 SLIMIT 1 SOFFSET 1
    name: h2o_feet
    tags: location=santa_monica
    time                              spread
    ----                              ------
    2015-08-17T23:48:00Z            18
    2015-08-18T00:00:00Z             0.052000000000000046
    2015-08-18T00:12:00Z             0.09799999999999986

STDDEV(field_key)

计算字段的标准差。influxdb用的是贝塞尔修正的标准差计算公式 ，如下：

mean=(v1+v2+…+vn)/n;

stddev = math.sqrt(((v1-mean)2 + (v2-mean)2 + …+(vn-mean)2)/(n-1))

PERCENTILE(field_key, N)

选取某个字段中大于N%的这个字段值。

如果一共有4条记录，N为10，则10%*4=0.4，四舍五入为0，则查询结果为空。N为20，则 20% * 4 = 0.8，四舍五入为1，选取的是4个数中最小的数。如果N为40，40% * 4 = 1.6，四舍五入为2，则选取的是4个数中第二小的数。由此可以看出N=100时，就跟MAX(field_key)是一样的，而当N=50时，与MEDIAN(field_key)在字段值为奇数个时是一样的。

SAMPLE(field_key, N)

随机返回field key的N个值。如果语句中有GROUP BY time()，则每组数据随机返回N个值。

CUMULATIVE_SUM(field_key)

计算字段值的递增和。

DERIVATIVE(field_key, unit) 和 NON_NEGATIVE_DERIVATIVE(field_key, unit)

计算字段值的变化比。unit默认为1s，即计算的是1秒内的变化比。

如下面的第一个数据计算方法是 (2.116-2.064)/(6*60) = 0.00014..，其他计算方式同理。虽然原始数据是6m收集一次，但是这里的变化比默认是按秒来计算的。如果要按6m计算，则设置unit为6m即可。

http://wjhsh.net/dehai-p-4883451.html

http://t.zoukankan.com/jackyroc-p-7677508.html

https://blog.csdn.net/qq_43386944/article/details/122719668

https://www.bbsmax.com/A/B0zqgWx85v/