时序数据库 InfluxDB 介绍

什么是 InfluxDB

介绍 InfluxDB 之前，先介绍一下时序数据。时序数据是按照时间顺序记录系统或设备状态变化的数据，比如 CPU 使用率、磁盘读写速率等。时序数据以时间作为主要的查询维度，通常会将连续的多个时序数据绘制成线，制作成基于时间的多维度报表，用于揭示数据背后的趋势、规律、异常，进行实时在线预测和报警。时序数据主要有以下特点：

• 时间是一个主坐标轴

• 数据通过按照时间顺序抵达

• 数据几乎总是作为新条目被记录，无更新操作

时序数据库是存放时序数据的专用型数据库，并且支持时序数据的快速写入、持久化、多维度的实时聚合运算等功能。InfluxDB 是一个有 InfluxData 公司开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储和实时分析，在 DB_Engines Ranking 时序型数据库上位列榜首，广泛应用于 Devops 监控、IoT 监控、实时分析等场景。InfluxDB 具有以下特性：

• 部署简单、使用方便，充分利用了 GO 语言特性

• 类似于 SQL 的查询语言，学习成本低，上手快

• 丰富的聚合运算和采样能力

• 灵活的数据保留策略设置数据保留时间和副本数

• 灵活的连续查询实现对海量数据的采样

• 支持多种通信协议，如：HTTP、UDP、OpenTSDB、Prometheus、CollectD、Graphite 等

基本概念

InfluxDB 的名词解释：

• database：数据库

• measurement：表

• tag：标签，类似于 MySQL 的索引列

• field：字段，类似于 MySQL 的非索引列

• point：数据行，由 time、tag、field 组成

• series：时间线，由 retention policy、measurement、tag sets 组成

• retention policy：保留策略，指定数据的保留时间

InfluxDB 与常见关系型数据库的对比：

注意，在 InfluxDB 中，一条数据至少包括 measurement、0 个或多个 K-V 结构的 tag、至少一个 K-V 结构的 field、timestamp。measurement 无需提前定义，会在数据写入时自动创建表结构。

数据类型

InfluxDB 支持以下数据类型，具体的数据类型和字段关系如下表：

行协议

InfluxDB 支持行协议，行协议是一种基于文本格式的协议。行协议的单行文本表示一条时序数据，由表、标签集、字段集和时间戳组成。行协议基本语法如下：

<measurement>[,<tag-key>=<tag-value>...] <field-key>=<field-value>[,<field2-key>=<field2-value>...] [unix-nano-timestamp]

行协议的格式比较严格的，要求 measurement 和 0 个或多个 tag 之间必须是紧挨着的，中间不能有空格；同时多个 filed 之间也是不能有空格，tag 和 field 的 key，tag 的 value 都是字符串类型；时间戳不是必须的，如果为空则使用服务端的本地时间作为时间戳。相同时间戳的数据第二次写入会覆盖第一次写入的数据，相当于更新操作。

行协议中的一些字段对某些特殊符号较敏感，当需要使用这些敏感符号时，需要进行转义处理，特殊符号如下：

除了行协议，InfluxDB 还支持 CollectD、Graphite、OpenTSDB、Promethus、UDP 等第三方协议。