分布式时序数据库InfluxDB
InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。
它有三大特性：
1. Time Series （时间序列）：你可以使用与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）
2. Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算
3. Eevents（事件）：它支持任意的事件数据
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:
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
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[
{
"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：
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|
[
{
"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，
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|
{
"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：
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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
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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
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：
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datasources
:
{
influx
:
{
default
:
true
,
type
:
'influxdb'
,
url
:
'http://<your_influx_db_server>:8086/db/<db_name>'
,
username
:
'test'
,
password
:
'test'
,
}
}
,
|
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