前言
在我们很多应用中会遇到有一种基于一系列时间的数据需要处理，通过时间的顺序可以将这些数据点连成线，再通过数据统计后可以做成多纬度的报表，也可通过机器学习来实现数据的预测告警。而时序数据库就是用于存放管理这种有着时间顺序数据的，时序数据库一般都支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。
InfluxDB简介
InfluxDB是一个基于时间序列数据而开发的高性能数据存储平台，它可以对时序数据进行高吞吐量的摄取、压缩和实时查询。InfluxDB是用Go语言编写的，它会编译成一个没有外部依赖的二进制文件来运行，支持Java、JavaScript、c#等语言。InfluxDB支持类似SQL的查询语言，同时还支持正则表达式、算术表达式和时间序列特定函数以加速数据的处理效率。如下是跟InfluxDB相关的网址：
InfluxDB官网：https://www.influxdata.com/
InfluxDB官方文档：https://docs.influxdata.com/influxdb/
InfluxDB官方下载：https://portal.influxdata.com/downloads
InfluxDB客户端工具下载：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/tools/api_client_libraries/
特点：
无结构(无模式)：可以是任意数量的列 可以设置metric的保存时间 支持与时间有关的相关函数(如min、max、sum、count、mean、median等)，方便统计 支持存储策略:可以用于数据的删改。(influxDB没有提供数据的删除与修改方法) 支持连续查询:是数据库中自动定时启动的一组语句，和存储策略搭配可以降低InfluxDB的系统占用量。 原生的HTTP支持，内置HTTP API 支持类似sql语法 支持设置数据在集群中的副本数 支持定期采样数据，写入另外的measurement，方便分粒度存储数据。 自带web管理界面，方便使用(登入方式：http://:8083)InfluxDB操作
这里将会简单的介绍下如何操作InfluxDB，通过这些操作基本也能满足工作上的需要了。操作InfluxDB可以通过命令行工具，也可借助开源的客户端工具，我这里使用的是一款名叫“InfluxDBStudio”基于C#编写的开源工具。常用操作的代码如下：
#显示用户 show users #创建用户 create user "username" with password 'password' #创建管理员权限用户 create user "username" with password 'password' with all privileges #删除用户 drop user "username" #创建数据库 create database "db_name" #显示所有的数据库 show databases #删除数据库 drop database "db_name" #使用数据库 use db_name #显示该数据库中所有的表 show measurements #创建表，直接在插入数据的时候指定表名，其中test为表名 insert test,host=127.0.0.1,monitor_name=test count=1 #删除表 drop measurement "measurement_name" #查询数据 select * from test order by time desc #查看当前数据库的数据保存策略（Retention Policies） show retention policies on "db_name" #创建新的数据保存策略 #rp_name：策略名 #db_name：具体的数据库名； #3w：保存3周，3周之前的数据将被删除，influxdb具有各种事件参数，比如：h（小时），d（天），w（星期） #replication 1：副本个数，一般为1就可以了 #default：设置为默认策略 create retention policy "rp_name" on "db_name" duration 3w replication 1 default #修改数据保存策略 alter retention policy "rp_name" on "db_name" duration 30d default #删除数据保存策略 drop retention policy "rp_name" #查看数据库的连续查询（Continous Queries） show continuous queries #创建新的连续查询（Continous Queries） #cq_name：连续查询名字 #db_name：数据库名字 #sum(count)：计算总和 #table_name：当前表名 #new_table_name：存新的数据的表名 #30m：时间间隔为30分钟 create continous query cq_name on db_name begin select sum(count) into new_table_name from table_name group by time(30m) end #删除连续查询 drop continous query cp_name on db_name
