背景
最近在做一个能源相关的业务后台，其中能耗统计的功能需要一个时序数据库。之前接触的时序数据库有ElasticSearch，但相比小型网站，找一个轻量级的时序数据库更加的合适，所以被推荐用InfluxDB，之前没了解过，趁此机会来认识一下他。
安装
工欲善其事必先利其器，首先肯定是本地装一个数据库，方便调试和使用。我目前使用的环境是win10+WSL，所以直接就思考，使用docker装一个容器：
github：https://github.com/influxdata/influxdb-python
安装方法比较简单，不再赘述，docker常规安装，版本使用最新即可。
docker run -d -p 8053:8086 -p8054:8088 -v /mydata/influxdb:/var/lib/influxdb --name=influxdb influxdb
安装后，使用 docker exec -it influxdb /bin/bash进入容器，创建数据库和用户：
> create database xxxxx ## 创建数据库xxxxx
> show databases
name: databasesname
----
internal
xxxxx
> CREATE USER testuser WITH PASSWORD 'testpwd' ## 创建用户和设置密码
> GRANT ALL PRIVILEGES ON xxxxx TO testuser ## 授权数据库给指定用户
> CREATE RETENTION POLICY "xxxxx_retention" ON "xxxxx" DURATION 30d REPLICATION 1 DEFAULT ## 创建默认的数据保留策略，设置保存时间30天，副本为1
插入数据
influxdb支持类SQL的查询方式，目前即使用此种方法在python中操作。
python需要安装influxdb客户端库：pip3 install influxdb
例子：
from influxdb import InfluxDBClient
json_body = [
{
"measurement": "cpu_load_short",
"tags": {
"host": "server01",
"region": "us-west"
},
"time": "2009-11-10T23:00:00Z",
"fields": {
"value": 0.64
}
}
]
client = InfluxDBClient('127.0.0.1', 8086, 'testuser', 'testpwd', 'testdb')
client.write_points(json_body)
result = client.query('select * from cpu_load_short;')
print("Result: {0}".format(result))
这也是官方给的示例参考，但有个坑，就是我拿到查询结果后，如何使用呢？
这里通过client.query拿到的数据，数据格式是没办法像dict一样直接使用的，后面摸索了一下，得到下面方法：
items = client.query('select * from cpu_load_short;')
list(items .get_points())
通过Http API的方式插入数据
查看官网文档，看到写入InfluxDB的方式还有API调用，看起来没有Json数据格式直观，所以没有使用。因为也没看到有性能上的提升。在此简单总结一下：
example
curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=mydb' --data-binary 'cpu_load_short,host=server01,region=us-west value=0.64 1434055562000000000'
参数说明：
db是数据库名称；
--data-binary中，cpu_load_short是measurement名，可以理解为表名；host和region两个键值对是主键，后面空格隔开，value键值对是field，再空格后面是时间戳
官网也说明，influxDB的API不是Restful API
另一个很方便的用法是，将文件内容写入influxdb。意思是，将刚刚传入api的--data-binary的参数，一行一行的写在文件里面，直接将文件内所有行数据写入influxDB。用法如下：
curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=mydb' --data-binary @cpu_data.txt
cpu_data.txt的文件内容为：
cpu_load_short,host=server02 value=0.67
cpu_load_short,host=server02,region=us-west value=0.55 1422568543702900257
cpu_load_short,direction=in,host=server01,region=us-west value=2.0 1422568543702900257
插入数据的坑
这里调试的时候，遇到一个细节问题，即influxdb和ES一样，都是无模式的数据库，所以首次插入的字段，决定了该字段的数据类型。同一个measurenment中，同一个key只能有一个数据类型。例如第一次插入temp=25，成功；再次插入temp=26.5，就会失败。
基本数据查询语法
参考文档：https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Query_language/data_exploration.html
太多了，不一一列举说明了。主要可以注意一下GROUP BY time()，其中的区间包含方法，和offset偏移方式，说的不是很清楚，可能也是由于英文翻译到中文的语义差别吧。
下一篇文章，我们将着重归纳学习InfluxDB的常用函数。
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