influxDB是什么？

参考这篇文章，轻松理解：

InfluxDB（时序数据库），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图； 可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；

简单来说，就是每一条记录都携带时间。

安装

安装比较简单，进入官网下载，我是windows，安装InfluxDB 1.8版本的windows版本二进制文件。 下载完成之后，再安装目录下面解压缩。 打开cmd，先运行influxd.exe 不要关闭这个界面，重新打开cmd，运行influx.exe 接下来，操作数据库就好了，参考常用操作命令

使用

参考：入门 这篇文章详细地描述了influxDB的结构，总结起来就是，数据库是database，表是measurement， 一行数据（记录）是point； point的数据结构由时间戳（time）、标签（tags）、数据（fields）三部分组成。 还有一个是保留策略（retention policy），指的是数据的保留时间。基本知道这些就可以开始操作数据库了，需要深入了解的话，可以仔细看看上面的文章。

Java使用

网上有很多操作数据库的代码，我也参考的写了一份。 首先是数据库连接操作类，在网上的资料都是一样的，没什么大问题。

package com.influxdb.influxdbDemo; import org.influxdb.InfluxDB; import org.influxdb.InfluxDBFactory; import org.influxdb.dto.*; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @program: influxdbDemo * @description: 数据库连接操作类 * @author: zhudan * @create: 2020/7/1 14:09 */ public class InfluxDBConnection { // 用户名 private String username; // 密码 private String password; // 连接地址 private String openurl; // 数据库 private String database; // 保留策略 private String retentionPolicy; private InfluxDB influxDB; public InfluxDBConnection(String username, String password, String openurl, String database, String retentionPolicy) { this.username = username; this.password = password; this.openurl = openurl; this.database = database; this.retentionPolicy = retentionPolicy == null || retentionPolicy.equals("") ? "autogen" : retentionPolicy; influxDbBuild(); } /** * 创建数据库 * * @param dbName */ @SuppressWarnings("deprecation") public void createDB(String dbName) { influxDB.createDatabase(dbName); } /** * 删除数据库 * * @param dbName */ @SuppressWarnings("deprecation") public void deleteDB(String dbName) { influxDB.deleteDatabase(dbName); } /** * 测试连接是否正常 * * @return true 正常 */ public boolean ping() { boolean isConnected = false; Pong pong; try { pong = influxDB.ping(); if (pong != null) { isConnected = true; } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return isConnected; } /** * 连接时序数据库 ，若不存在则创建 * * @return */ public InfluxDB influxDbBuild() { if (influxDB == null) { influxDB = InfluxDBFactory.connect(openurl, username, password); } try { // if (!influxDB.databaseExists(database)) { // influxDB.createDatabase(database); // } } catch (Exception e) { // 该数据库可能设置动态代理，不支持创建数据库 // e.printStackTrace(); } finally { influxDB.setRetentionPolicy(retentionPolicy); } influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.NONE); return influxDB; } /** * 创建自定义保留策略 * * @param policyName 策略名 * @param duration 保存天数 * @param replication 保存副本数量 * @param isDefault 是否设为默认保留策略 */ public void createRetentionPolicy(String policyName, String duration, int replication, Boolean isDefault) { String sql = String.format("CREATE RETENTION POLICY \"%s\" ON \"%s\" DURATION %s REPLICATION %s ", policyName, database, duration, replication); if (isDefault) { sql = sql + " DEFAULT"; } this.query(sql); } /** * 创建默认的保留策略 * * @param 策略名：default，操作的数据库，保存天数：30天，保存副本数量：1 设为默认保留策略 */ public void createDefaultRetentionPolicy() { String command = String.format("CREATE RETENTION POLICY \"%s\" ON \"%s\" DURATION %s REPLICATION %s DEFAULT", "autogen", database, "30d", 1); this.query(command); } /** * 查询 * * @param command 查询语句 * @return */ public QueryResult query(String command) { return influxDB.query(new Query(command, database)); } /** * 插入 * * @param measurement 表 * @param tags 标签 * @param fields 字段 */ public void insert(String measurement, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields, long time, TimeUnit timeUnit) { Point.Builder builder = Point.measurement(measurement); builder.tag(tags); builder.fields(fields); if (0 != time) { builder.time(time, timeUnit); } influxDB.write(database, retentionPolicy, builder.build()); } /** * 批量写入测点 * * @param batchPoints */ public void batchInsert(BatchPoints batchPoints) { influxDB.write(batchPoints); // influxDB.enableGzip(); // influxDB.enableBatch(2000,100,TimeUnit.MILLISECONDS); // influxDB.disableGzip(); // influxDB.disableBatch(); } /** * @param retentionPolicy * @param points * @param consistency * @Description: 批量保存测点 * @return: void */ public void bacthInsertPoints(String retentionPolicy, List<Point> points, InfluxDB.ConsistencyLevel consistency) { BatchPoints.Builder builder = BatchPoints.database(database); builder.retentionPolicy(retentionPolicy); for (Point point : points) { builder.points(point); } builder.consistency(consistency); influxDB.write(builder.build()); } /** * 批量写入数据 * * @param database 数据库 * @param retentionPolicy 保存策略 * @param consistency 一致性 * @param records 要保存的数据（调用BatchPoints.lineProtocol()可得到一条record） */ public void batchInsert(final String database, final String retentionPolicy, final InfluxDB.ConsistencyLevel consistency, final List<String> records) { influxDB.write(database, retentionPolicy, consistency, records); } /** * 删除 * * @param command 删除语句 * @return 返回错误信息 */ public String deleteMeasurementData(String command) { QueryResult result = influxDB.query(new Query(command, database)); return result.getError(); } /** * 关闭数据库 */ public void close() { influxDB.close(); } /** * 构建Point * * @param measurement * @param time * @param fields * @return */ public Point pointBuilder(String measurement, long time, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields) { Point point = Point.measurement(measurement).time(time, TimeUnit.MILLISECONDS).tag(tags).fields(fields).build(); return point; } /** * @param measurement * @param tags * @param fields * @Description: 不传时间的构建point * @return: org.influxdb.dto.Point */ public Point pointBuilder(String measurement, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields) { Point point = Point.measurement(measurement).tag(tags).fields(fields).build(); return point; } }

然后测试一下，尝试自己测了一下，问题还是蛮多的。 首先是连接数据库，本来看资料上面ip，在尝试了ip,ip+port,本机（127.0.0.1）+port之后，发现要加上http://之后成功了。

InfluxDBConnection influxDBConnection = new InfluxDBConnection("zhudan", "123456", " http://127.0.0.1:8086/", "test01", "autogen"); System.out.println("---------连接数据库---------\n" + influxDBConnection.ping());

然后开始插入数据试试：

//插入单条记录 String measurement = "test002"; Map<String, String> tags = new HashMap<>(); tags.put("dc", "us-west-2"); tags.put("server", "ec2-autodenalicontentpoi-01"); Map<String, Object> fields = new HashMap<>(); fields.put("cpu_usage_user", 5.2); fields.put("cpu_usage_system", 1.0); fields.put("cpu_usage_idle", 90.7); influxDBConnection.insert(measurement, tags, fields, System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);

然后查询，但是发现tags的值为空的，可是如果查询tag keys又能查出来tags的值（series是一个数据源的唯一标识，series的实际值等于measurement + tags），有大神能告诉我原因的话，感激不尽：

//查询语句 System.out.println("---------查询-----------\n" + influxDBConnection.query("show tag keys from test").getResults()); System.out.println("---------查询-----------\n" + influxDBConnection.query("select * from test002").getResults());

web管理界面——chronograf

同样是官网下载 放在安装目录下，解压缩，运行chronograf.exe 然后浏览器打开地址：http://localhost:8888/ 因为我没有安装Kapacitor，所以报错，但是不影响进入界面。