03-influxdb原理

influxdb基本操作

1. influxdb与传统数据库区别

influxdb	传统数据库
database	数据库
measurement	表
points	表里的一行数据

2. 基本原理

2.1. 数据基本格式

在 InfluxDB 中，可以粗略的将要存入的一条数据看作一个虚拟的 key 和其对应的 value(field value)，格式如下：

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

虚拟的 key 包括以下几个部分： database, retention policy（[rɪˈtenʃn ˈpɒləsi] 存储策略）, measurement（[ˈmeʒəmənt] 测量）, tag sets（[tæɡ sets]标签集）, field name（[fiːld neɪm]字段名）, timestamp（[taɪm stæmp]时间戳）。 database 和 retention policy 在上面的数据中并没有体现，通常在插入数据时在 http 请求的相应字段中指定。

• database: 数据库名，在 InfluxDB 中可以创建多个数据库，不同数据库中的数据文件是隔离存放的，存放在磁盘上的不同目录。
• retention policy: 存储策略，用于设置数据保留的时间，每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen，数据保留时间为永久，之后用户可以自己设置，例如保留最近2小时的数据。插入和查询数据时如果不指定存储策略，则使用默认存储策略，且默认存储策略可以修改。InfluxDB 会定期清除过期的数据。
• measurement: 测量指标名，例如 cpu_usage 表示 cpu 的使用率。
• tag sets: tags 在 InfluxDB 中会按照字典序排序，不管是 tagk 还是 tagv，只要不一致就分别属于两个 key，例如 host=server01,region=us-west 和 host=server02,region=us-west 就是两个不同的 tag set。
• field name: 例如上面数据中的 value 就是 fieldName，InfluxDB 中支持一条数据中插入多个 fieldName，这其实是一个语法上的优化，在实际的底层存储中，是当作多条数据来存储。
• timestamp: 每一条数据都需要指定一个时间戳，在 TSM 存储引擎中会特殊对待，以为了优化后续的查询操作。

2.2. influxdb独有概念

1- Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。

Point相当于传统数据库里的一行数据，如下表所示：

Point属性	传统数据库中的概念
time	每个数据记录时间，是数据库中的主索引(会自动生成)
fields	各种记录值（没有索引的属性）也就是记录的值：温度， 湿度
tags	各种有索引的属性：地区，海拔

2- series（[ˈsɪəriːz]系列）

所有在数据库中的数据，都需要通过图表来展示，而这个series表示这个表里面的数据，可以在图表上画成几条线：通过tags排列组合算出来。