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news 2025/8/8 17:47:27

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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

特点

schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
Scalable
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

管理界面:

InfluxDB

API

InfluxDB 支持两种api方式

HTTP API
Protobuf API

Protobuf 还未开发完成, 官网文档都没有

如何使用 http api 进行操作？

比如对于foo_production这个数据库，插入一系列数据，可以发现POST 请求到 /db/foo_production/series?u=some_user&p=some_password, 数据放到body里。

数据看起来是这样的:

下面的"name": "events", 其中"events"就是一个series,类似关系型数据库的表table

[{"name": "events","columns": ["state", "email", "type"],"points": [["ny", "paul@influxdb.org", "follow"],["ny", "todd@influxdb.org", "open"]]},{"name": "errors","columns": ["class", "file", "user", "severity"],"points": [["DivideByZero", "example.py", "someguy@influxdb.org", "fatal"]]}
]

格式是json，可以在一个POST请求发送多个 series, 每个 series 里的 points 可以是多个，但索引要和columns对应。

上面的数据里没有包含time 列，InfluxDB会自己加上，不过也可以指定time,比如：

[{"name": "response_times","columns": ["time", "value"],"points": [[1382819388, 234.3],[1382819389, 120.1],[1382819380, 340.9]]}
]

time 在InfluxDB里是很重要的，毕竟InfluxDB是time series database
在InfluxDB里还有个sequence_number字段是数据库维护的，类似于mysql的主键概念

InfluxDB 增删更查都是用http api来完成，甚至支持使用正则表达式删除数据，还有计划任务。

比如:

发送POST请求到 /db/:name/scheduled_deletes， body如下，

{"regex": "stats\..*","olderThan": "14d","runAt": 3
}

这个查询会删除大于14天的数据，并且任何以stats开头的数据，并且每天3:00 AM运行。

更加详细查看官方文档: http://influxdb.org/docs/api/http.html

查询语言

InfluxDB 提供了类似sql的查询语言

看起来是这样的：


select * from events where state == 'NY';select * from log_lines where line =~ /error/i;select * from events where customer_id == 23 and type == 'click';select * from response_times where value > 500;select * from events where email !~ /.*gmail.*/;select * from nagios_checks where status != 0;select * from events 
where (email =~ /.*gmail.* or email =~ /.*yahoo.*/) and state == 'ny';delete from response_times where time > now() - 1h

非常容易上手, 还支持Group By, Merging Series, Joining Series，并内置常用统计函数，比如max, min, mean 等

文档： http://influxdb.org/docs/query_language/

库

常用语言的库都有，因为api简单，也很容易自己封装。

InfluxdDB作为很多监控软件的后端，这样监控数据就可以直接存储在InfluxDB
StatsD, CollectD, FluentD

还有其它的可视化工具支持InfluxDB, 这样就可以基于InfluxDB很方便的搭建监控平台

InfluxDB 数据可视化工具

InfluxDB 用于存储基于时间的数据，比如监控数据，因为InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了个监控数据存储中心。

对于InfluxDB中的数据展示，官方admin有非常简单的图表, 看起来是这样的

influxdb

除了自己写程序展示数据还可以选择：

tasseo https://github.com/obfuscurity/tasseo/
grafana https://github.com/torkelo/grafana

tasseo

tasseo,为Graphite写的Live dashboard，现在也支持InfluxDB,tasseo 比较简单, 可以配置的选项很少。

Grafana

Grafana是一个纯粹的html/js应用，访问InfluxDB时不会有跨域访问的限制。只要配置好数据源为InfluxDB之后就可以，剩下的工作就是配置图表。Grafana 功能非常强大。使用ElasticsSearch保存DashBoard的定义文件，也可以Export出JSON文件(Save ->Advanced->Export Schema)，然后上传回它的/app/dashboards目录。

配置数据源：

 datasources: {      influx: {default: true,type: 'influxdb',url: 'http://<your_influx_db_server>:8086/db/<db_name>',username: 'test',password: 'test',}},

influxdb