java使用influxdb常用查询语句 influxdb查询性能

InfluxDB 是一个时间序列数据库(TSDB), 被设计用来处理高写入、高查询负载，是 TICK 的一部分。
TSDB 是针对时间戳或时间序列数据进行优化的数据库，专门为处理带有时间戳的度量和事件或度量而构建的。
而时间序列数据可以是随时间跟踪、监视、下采样和聚合的度量或事件，如服务器指标、应用程序性能、网络数据、传感器数据以及许多其他类型的分析数据。
关键特性
能够高速读取和压缩时间序列数据
使用 Go 编写，能够但文件运行，没有依赖
提供了简单、高效的 HTTP 读写接口
能够使用插件支持其他的数据协议，如： Graphite=， =collectd 和 OpenTSDB
可轻松使用 SQL 语言查询聚合数据
能够使用 Tag 进行快速高效的查询
支持保留策略(Retention Policy), 能够自动清理旧数据
支持持续查询，能够自动定期计算聚合数据，提高了查询的效率
注意： 开源版本的 InfluxDB 只运行在单个节点上，如需更好的性能或避免单点故障，请使用企业版。
安装
deepin/Ubuntu/Debian
sudo apt install influxdb influxdb-cli
Archlinux
yaourt -S influxdb 或 sudo pacman -S influxdb
配置
InfluxDB 的配置文件为： /etc/influxdb/influxdb.conf ，选项详情请参见：Configuration Settings，这里就不在赘述。
基本操作
服务相关
启用/停止服务
systemctl start/stop influxdb.service
数据库
连接数据库
使用 influx 命令连接数据库，参看其帮组手册了解使用方法
创建数据库
CREATE DATABASE 
删除数据库
DROP DATABASE 
列出数据库
SHOW DATABASES
选择数据库
USE 
写入查询
InfluxDB 中使用 measurement 表示表， tags 表示表的元数据， fields 表示数据。
表的 scheme 不用定义， null 值也不会被存储。
tag 可理解为表中需要索引的列， field 是不需要索引的列， point 表示一条记录。
tags 之间或 fields 之间使用 ',' 分割， 而 tags 与 fields 之间使用空格分割。
删除表
DROP MEASUREMENTS 
列出表
SHOW MEASUREMENTS
写入数据
point 写入的语法如下：
[,=...] =[,=...] [unix-nano-timestamp]
插入一条 cpu load 的数据： INSERT cpu_load,machine=001,region=ch value=0.56 ，
这就向名为 cpu_load 的 measurement 中添加了 tags 为 machine 和 region ， fields 为 value 的 point 。
不指定 timestamp 时，默认会使用 本地的当前时间 作为 timestamp 。
查询数据
查询语法：
SELECT [,,] FROM [,]
查询语句中必须要有 field 存在 ，查询语句还支持 Go 风格的正则，下面给出一些例子。
SELECT * FROM cpu_load
查询 cpu_load 中的所有 fields 和 tags
SELECT *::field FROM cpu_load
查询 cpu_load 中的所有 fields
SELECT value,machine FROM cpu_load
只查询 value 与 machine
SELECT value::field,machine::tag FROM cpu_load
只查询 value 与 machine ，并限定了类型，如果类型错误将返回 null ，如果所有查询字段的类型都错误将没有 point 返回
SELECT * FROM /.*/
查询所有表中的所有字段
**注意：** `WHERE` 语句后的值不为数字的，必须引起来。
更多用法参见： [Data exploration using InfluxQL](https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/query%5Flanguage/data%5Fexploration/) 。
删除 Point
InfluxDB 不支持 Point 的删除操作，但可以通过 Retention Policy 清理 Point 。
SERIES
SERIES 是 measurement,,... 的集合，如之前的写入的 SERIES 就是 cpu_load,machine,region
查看语法：
SHOW SERIES FROM [measurement],[tag1],[tag2]...
FROM 可以不加，如：
SHOW SERIES 显示数据库中所有的 series
SHOW SERIES FROM cpu_load 显示表 cpu_load 中的所有 series
删除
DROP
DROP 将删除所有的记录，并删除所有的索引，语法：
DROP SERIES FROM WHERE [condition]
DELETE
DELETE 将删除所有的记录，但不会删除索引，并支持在 WHERE 语句中使用 =timestamp=，语法：
DELETE FROM WHERE [=''] | []~
持续查询
连续查询(Continuous Queries 简称 CQ)是 InfluxQL 对实时数据自动周期运行的查询，然后把查询结果写入到指定的 measurement 中。
语法如下：
CREATE CONTINUOUS QUERY ON 
BEGIN
END
删除语法： DROP CONTINUOUS QUERY ON 
cq_query 需要一个函数，一个 INTO 子句和一个 GROUP BY time() 子句：
SELECT INTO FROM [WHERE ] GROUP BY time()[,]
注意： 在 WHERE 子句中， cq_query 不需要时间范围。 InfluxDB 在执行 CQ 时自动生成 cq_query 的时间范围。
cq_query 的 WHERE 子句中的任何用户指定的时间范围将被系统忽略。
如创建一个一分钟采样一次 cpu_load 并写入 cpu_load_1min 表的连续查询:
CREATE CONTINUOUS QUERY "cpu_load_1min" ON "learn_test"
BEGIN
SELECT mean("value") INTO "cpu_load_1min" FROM "cpu_load" GROUP BY time(1m)
END
value 将以 mean 为名保存在 cpu_load_1min 中。
保留策略
InfluxDB 是没有提供直接删除数据记录的方法，但是提供数据保存策略，主要用于指定数据保留时间，超过指定时间，就删除这部分数据。
可以有多个 RP 并存，但 default 表明默认策略。
列出
SHOW RETENTION POLICY ON 
创建
创建语法：
CREATE RETENTION POLICY ON DURATION REPLICATION [SHARD DURATION ] [DEFAULT]
REPLICATION 子句确定每个点在集群中存储多少个独立副本，其中 n 是数据节点的数量，对单节点实例无效。
碎片持续时间子句确定碎片组覆盖的时间范围，是一个 duration 文字，不支持 INF (infinite) duration 。这个设置是可选的。
默认情况下，碎片组的持续时间由保留策略的持续时间决定:
RP Duration
Shard Duration
< 2 days
1 hour
>= 2 days and <= 6 months
1 day
> 6 months
7 days
如果 RP Duration 大于 0s 小于 1 hour ， Shard Duration 仍将设置为 1 hour 。
删除
DROP RETENTION POLICY 
修改
ALTER RETENTION POLICY ON DURATION REPLICATION [SHARD DURATION ] DEFAULT
HTTP 接口
/query
数据主要使用 query 接口查询，下面给出一些常见用法，而更多用法参见： Querying data with the HTTP API 。
创建数据库
POST 请求可用于创建数据库，如：
curl -X POST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE "
查询
curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true --data-urlencode 'db=' --data-urlencode 'q=SELECT "field1","tag1"... FROM WHERE '
多个查询
多个查询语句间用 ; 分割，如:
curl -X GET http://localhost:8086/query?pretty=true --data-urlencode 'db=' --data-urlencode 'q=SELECT "field1","tag1"... FROM WHERE ;SELECT fields FROM '
最大行限制(max-row-limit) 允许使用者限制返回结果的数目，以保护InfluxDB不会在聚合结果的时候导致的内存耗尽。
分块(chunking) 可以设置参数 chunked=true 开启分块，使返回的数据是流式的 batch ，而不是单个的返回。返回结果可以按 100 数据点被分块，为了改变这个返回最大的分块的大小，
可以在查询的时候加上 chunk_size 参数，例如返回数据点是每 20000 为一个批次。
curl -X GET 'http://localhost:8086/query' --data-urlencode "db=" --data-urlencode "chunked=true" --data-urlencode "chunk_size=100" --data-urlencode "q=SELECT * FROM cpu_load"
/write
发送 POST 请求是写入数据的主要方式，，下面给出一些常见用法，而更多用法参见： Writing data with the HTTP API 。
插入一条 Point
curl -X POST http://localhost:8086/write?db= --data-binary "cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795"
必须指定 database name
插入多条 Point
多条 Point 之间用行分割，如：
curl -X POST http://localhost:8086/write?db= --data-binary "cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795
cpu_load,machine=001,region=cn value=0.65 1555164637838340795
cpu_load,machine=003,region-cn value=0.6 1555164637839240795"
如果需要写入 Point 过多，可以将 Point 放入文件中，然后通过 POST 请求上传。
文件(cpu_data.txt)内容如：
cpu_load,machine=001,region=cn value=0.56 1555164637838240795
cpu_load,machine=001,region=cn value=0.65 1555164637838340795
cpu_load,machine=003,region-cn value=0.6 1555164637839240795
然后上传：
curl -X POST http://localhost:8086/write?db= --data-binary @cpu_data.txt