文章目录
- 前言
- 基本概念
- 基本语法
- influxdb类比mysql语法
- measurement的特殊性
- influxdb独有语法
- 简单实战演练
- insert语法太多的坑
- select简单查询
- time格式化显示precision
- 格式化显示查询数据
- influx连接客户端指定多个参数
- 总结
前言
influxdb作为数据库，它存储的数据结构是怎样的？与时间有什么关系？有什么特点？如何存取数据？
基本概念
学习一个新技术，上手使用是首要目标，类比学习或许是一个不错的学习方式。与熟悉的mysql等关系型数据库相比，influxdb也有数据库，数据表的概念。
mysql | influx | 备注 |
database | database | 数据库 |
table | measurement | 数据表 |
record | point | 一行数据记录 |
数据库也叫database，只是表名变了，measurement测量值的含义更能体现influxdb的特点，存储的数据是在时间的刻度上统计测量的结果，并不是一些冷冰冰的数值。正因为如此，数据记录的概念也有所不同，influxdb的一行记录称之为point，一个点。point由3部分组成time+fields+tags。
point的属性 | 备注 |
time | 每行记录都有一列time，主索引，记录时间戳，单位纳秒，时区UTC（东八区减8小时） |
fields | 普通列，key-value结构，value数据类型支持型（float、integer、string、boolean） |
tags | 索引列，key-value结构，value数据类型只支持string |
fields和tags key名称严格区分大小写。
fields数据类型注意：
类型 | 备注 |
float | influxdb的fields默认是float浮点型 |
integer | 整型，insert语句如需写入field是整型，需在数值后面加个i |
string | 字符串，insert语句如需写入field是字符串，需英文双引号包含数值 |
boolean | 布尔型，真可以用 t , T , true , True , TRUE表示；假可以用 f , F , false , False 或者 FALSE表示 |
一般情况下，经常作为查询条件的列，在初始时设置为tag，即索引，fields不常作为查询条件，更甚者，在复杂查询语法中，聚合语句group by 后面只能是time和tags。
基本语法
influxdb类比mysql语法
influxdb在一些语法方面也和mysql非常类似：
# 查看所有数据库
show databases
# 建库
create database dbname
# 删库
drop database daname
# 切换使用数据库
use dbname
# 查看所有表
show measurements
# 建表+插入数据,无需单独建表，插入数据的同时建表
insert xxx,tag1=1,tag2=www.aaa.com,tag3=2 field1=12i,field2="hhh",field=true
# 删表
drop measurement xxx
#简单查询
select * from xxx where tag1='1' and field2='hhh'measurement的特殊性
measurement是非常特殊的，平时使用时需要注意：
-
measurement无需单独创建，在第一次插入数据时自动创建。 -
measurement中无数据，表也就不存在了。 -
measurement没有update语句，无法修改measurement以及tags-key和fields-key名称，实际中如有需要只能删除整个measurement重新插入数据。不过也可以通过select * into newxxx from oldxxx，从旧表中查出数据导入到新表。
select * into newxxx from oldxxx，会将原表的tags当作fields复制到新表，可以在语句后面加上group by，这样就可以把tag复制过去了。
#指定所有的tags
select * into newxxx from oldxxx group by *
#指定某些tag
select * into newxxx from oldxxx group by xxx,xxxinfluxdb独有语法
-
show series 查询tag_key和tag_valalue
SHOW SERIES [ON database] [FROM measurement] [WHERE tag_key operator tag_value)] [limit offset]示例：
show series on mytest from frontendExpCount where appid=‘1000’ limit 1
-
show tag keys 查看tags名称，后面可加where和limit感觉意义不大，功能类似于mysql的desc table;
SHOW tag keys [ON database] [FROM measurement][WHERE tag_key operator tag_value)] [limit offset]示例：
show tag keys on mytest from frontendExpCount
-
show field keys查看fields名称，不仅会显示fields名称结果集，还显示field的数据类型
SHOW tag keys [ON database] [FROM measurement][WHERE tag_key operator tag_value)] [limit offset]示例：
show field keys from frontendExpCount
注意：influxdb操作语句后面不需要加分号。
简单实战演练
insert语法太多的坑
向measurement名为frontendExpCount插入数据：
insert frontendExpCount,appid=1030,browserType=1,expType=8,netType=4g,isPc=true domain="www.aaa.cn",expCnt=10i一条简单的insert语句，却隐藏多个坑：
-
tags之间用逗号分隔，fields之间用逗号分隔，tags和fields之间用空格分隔。 - 除了必要的空格，
insert后面的空格和tags和fields分隔空格，不能再有其他空格，否则会出现missing tag value的语法错误。 -
tags都是字符串类型，但是不用双引号括起来；fields中有字符串类型需要用英文双引号括起来，如果不用英文双引号，会报语法错误invalid boolean，会认为是无效的布尔值，因为布尔类型无需加双引号。 -
tags中设置布尔值就是字符串，fields中有布尔值，可用 t , T , true , True , TRUE，f , F , false , False表示。 -
fields中有整型integer，需要在数值后面加i，否则会出现is type float, already exists as type integer dropped=1。
经测试，插入数据时，不能没有fields：
insert service_count,serviceName=“UserSvr”,hostname=“dev5”,qps=12.0
ERR: {“error”:“unable to parse ‘service_count,serviceName=“UserSvr”,hostname=“dev5”,qps=12.0’: missing fields”}
经测试，插入数据时，只插入fields，可以没有tags，如何只插入fields呢？insert measurement后面空格接上fields
insert service_count serviceName="UserSvr",hostname="dev5",qps=12.0也可以理解，一个measurement里可以没有tags，但是不能没有fields。因为tags只是索引，并不是用于存储测量值的，而fields就是存储测量值的。
- 有fields无tags，只是没有
tags索引，还有主索引time，如果只用到time查询条件，可以没有tags，但是实际情况中需要对数据聚合等复杂性查询，就必须要有tags。fields也可以作为查询条件，但是查询性能很低，至于聚合group by后面只能tags和time。 - 有
tags无fields，一般情况tags并用于存储有价值的策略值，只是用于查询条件，没有fields，measurements也就没有意义了。 - 若一个
measurements中只有fields，此时想把某个field改为tags，是无法修改的，只能删表重来，或者select into 从旧表批量导入数据到旧表
select简单查询
插入多条数据后，可用select语句查询数据：
select * from frontendExpCount where appid='1009'
select语法和mysql类似，支持where条件查询，group by 聚合，order by 排序，limit和一些聚合函数等。
需要注意：
-
select * *可指定显示tag和field，如select appid, expCnt from frontendExpCount。 -
from 后面可以跟多个measurements，如 select * from xxx,xxx。 -
group by 后面只能是tags 和time。 -
order by 只能对time排序。 - 聚合之后不能使用
limit。 -
where后面字符串用单引号，条件符支持=、!=、<>、>、>=、<、<=、正则等。
time格式化显示precision
可以看到select查出的数据time是一长串时间戳，可以输入precision rfc3339，然后执行select查询，即可显示格式化好的time：
不过看到显示的time，比当前时间少了8小时，可以在select语句后面指定时区tz('Asia/Shanghai')：
格式化显示查询数据
默认情况，select查询出来的记录是以column列的形式展示，可以执行format json，以json格式展示，不过这样显示的数据排版不是很好看：
可以执行pretty，让json格式的排版更好看：
完整json：
{
"results": [
{
"series": [
{
"name": "frontendExpCount",
"columns": [
"time",
"appid",
"browserType",
"domain",
"expCnt",
"expType",
"isPc",
"netType"
],
"values": [
[
1603897585177504244,
"1030",
"1",
"www.ddd.com",
10,
"8",
"f",
"4g"
],
[
1603897579786521226,
"1030",
"1",
"www.ddd.com",
10,
"8",
"t",
"4g"
]
]
}
]
}
]
}format还支持以csv格式显示数据：
注：可help查看influx内部指令，查看pretty和format的使用和意图。
pretty toggles pretty print for the json format
format specifies the format of the server responses: json, csv, or column
influx连接客户端指定多个参数
直接输入influx即可连接influxdb客户端，还可以在连接的时候指定host、port、database等，还可以直接携带内部命令execute。可输入influx -help 查看可以带哪些参数例如：
# execute 后面的命令需要用单引号
influx -username xxx -password 1234 -host 119.23.73.110 -port 8086 -database mytest -execute 'select * from forntExpCnt'不过指定database和携带内部命令，需要同时指定username和password。
总结
-
influxdb作为时序库，与时间有很大的关系，measurement相当于一个时间轴，point就是时间轴上的一个点，类比mysql就是表中的一条记录。 - 经常作为查询条件的可设置为
tags索引，数据类型只能是string。 - 普通数值，不用来作为查询条件或者很少用于查询条件设置为
fields，数据类型支持float、integer、string、boolean。 -
measurement中time时间戳是UTC时间，与东八区少8小时，可在select语句后面指定时区tz('Asia/Shanghai') -
select语法group by 后只能是tags和time，order by 只能对time排序。 -
precision rfc3339格式化时间显示。 -
format + pretty完美json显示查询数据。
参考：
- influxdb官方英文文档：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/query_language/spec/
- influxdb中文文档：https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/
- https://blog.hhui.top/hexblog/categories/DB/InfluxDB/
- 公司同事大佬整理的influxdb文档（感谢）
PS: 如若文章中有错误理解，欢迎批评指正，同时非常期待你的评论、点赞和收藏。我是徐同学，愿与你共同进步！
