influxDB sql

influxdb0.13命令
1、数据构成

INSERT cpu_load_short,host=server01,region=us-west value=0.64,value2=0.86 1434055562000000000

第一部分:“cpu_load_short,host=server01,region=us-west”

第一部分称为key,key中包含了measurement name(类似表)和tags(tags又分为tag key和tag value,tags可以有多个)

注意:在tag value中的空格应以“\”加上空格表示,tags中的值必须是string类型,其实是起到索引的作用

第二部分:“value=0.64,value2=0.86”

第二部分称为Field,同样和tags的形式相同,都是键值对的形式,但是tags中的值必须是string类型,而Field中的值可以为Integer、float、Boolean、string类型,

若为Integer类型,则值后必须加“i”,否则该值为float类型,

比如value=23意味着这个值23是float类型,

而value=23i,意味着值23是Integer类型。

Boolean类型的值的表示方式有很多,直接写成:t, T, true, TRUE, f, F, false或 FALSE都可以。

第三部分(可选):“1434055562000000000”
第三部分称为Timestamp,是时间戳,如果该部分省略,则默认将当前时间的时间戳插入数据库,否则按照用户输入的时间戳插入。

注意:influxdb默认使用UTC时区展示数据

2、创建及使用数据库

CREATE DATABASE "testDB" --创建数据库
show databases --展示所有数据库
use testDB使用 --数据库
3、增删改查命令

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查询表信息
SHOW MEASUREMENTS --查询当前数据库中含有的表
SHOW FIELD KEYS --查看当前数据库所有表的字段
SHOW series from pay --查看key数据
SHOW TAG KEYS FROM "pay" --查看key中tag key值
SHOW TAG VALUES FROM "pay" WITH KEY = "merId" --查看key中tag 指定key值对应的值
SHOW TAG VALUES FROM cpu WITH KEY IN ("region", "host") WHERE service = 'redis'
DROP SERIES FROM <measurement_name[,measurement_name]> WHERE <tag_key>='<tag_value>' --删除key
SHOW CONTINUOUS QUERIES --查看连续执行命令
SHOW QUERIES --查看最后执行命令
KILL QUERY <qid> --结束命令
SHOW RETENTION POLICIES ON mydb --查看保留数据

查询数据
SELECT * FROM /.*/ LIMIT 1 --查询当前数据库下所有表的第一行记录
select * from pay order by time desc limit 2
select * from db_name."POLICIES name".measurement_name --指定查询数据库下数据保留中的表数据 POLICIES name数据保留
删除数据
delete from "query" --删除表所有数据,则表就不存在了
drop MEASUREMENT "query" --删除表(注意会把数据保留删除使用delete不会)
DELETE FROM cpu
DELETE FROM cpu WHERE time < '2000-01-01T00:00:00Z'
DELETE WHERE time < '2000-01-01T00:00:00Z'
DROP DATABASE “testDB” --删除数据库
DROP RETENTION POLICY "dbbak" ON mydb --删除保留数据为dbbak数据
DROP SERIES from pay where tag_key='' --删除key中的tag

SHOW SHARDS --查看数据存储文件
DROP SHARD 1
SHOW SHARD GROUPS
SHOW SUBSCRIPTIONS
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4、函数使用

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mean-平均值
sum-总和
min-最小值
max-最大值
count-总个数
select * from pay order by time desc limit 2
select mean(allTime) from pay where time >= today() group by time(10m) time_zone(+8)
select * from pay time_zone(+8) limit 2
SELECT sum(allTime) FROM "pay" WHERE time > now() - 10s
select count(allTime) from pay where time > now() - 10m group by time(1s)
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5、用户管理命令

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SHOW USERS
CREATE USER jdoe WITH PASSWORD '1337password' -- Create a normal database user.
CREATE USER jdoe WITH PASSWORD '1337password' WITH ALL PRIVILEGES -- Create an admin user.
REVOKE ALL PRIVILEGES FROM jdoe revoke admin privileges from jdoe
REVOKE READ ON mydb FROM jdoe -- revoke read privileges from jdoe on mydb
SHOW GRANTS FOR jdoe -- show grants for jdoe
GRANT ALL TO jdoe -- grant admin privileges
GRANT READ ON mydb TO jdoe -- grant read access to a database
DROP USER jdoe
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6、数据保留命令

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查看保留期 SHOW RETENTION POLICIES ON mydb
修改保留期 ALTER RETENTION POLICY default ON online DEFAULT
删除保留期 DROP RETENTION POLICY <retentionpolicy> ON <database>
创建保留期 CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON "db_name" DURATION 30d REPLICATION 1 DEFAULT
rp_name:策略名
db_name:具体的数据库名
30d:保存30天,30天之前的数据将被删除
它具有各种时间参数,比如:h(小时),w(星期)m minutes h hours d days w weeks INF infinite
REPLICATION 1:副本个数,这里填1就可以了
DEFAULT 设为默认的策略
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7、创建持续性数据处理结果 提供后续查询

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-- selects from default retention policy and writes into 6_months retention policy
CREATE CONTINUOUS QUERY "10m_event_count"
ON db_name
BEGIN
SELECT count(value)
INTO "6_months".events
FROM events
GROUP BY time(10m)
END;

-- this selects from the output of one continuous query in one retention policy and outputs to another series in another retention policy
CREATE CONTINUOUS QUERY "1h_event_count"
ON db_name
BEGIN
SELECT sum(count) as count
INTO "2_years".events
FROM "6_months".events
GROUP BY time(1h)
END;

-- this customizes the resample interval so the interval is queried every 10s and intervals are resampled until 2m after their start time
-- when resample is used, at least one of "EVERY" or "FOR" must be used
CREATE CONTINUOUS QUERY "cpu_mean"
ON db_name
RESAMPLE EVERY 10s FOR 2m
BEGIN
SELECT mean(value)
INTO "cpu_mean"
FROM "cpu"
GROUP BY time(1m)
END;
DROP CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
--删除
SHOW CONTINUOUS QUERIES --查看连续执行命令

================================================
案例:根据tags查询交易成功与失败笔数,并保存到一个表中,每分钟统计1分钟内的
CREATE CONTINUOUS QUERY fail ON online
  BEGIN SELECT count(allTime) as fail INTO online."default".sign_result FROM online."default".sign
  where orderFlag='0'
  GROUP BY time(1m)
END
CREATE CONTINUOUS QUERY success ON online
  BEGIN SELECT count(allTime) as success INTO online."default".sign_result FROM online."default".sign
  where orderFlag='1'
  GROUP BY time(1m)
END

select * from sign_result
name: sign_result


time fail success
1478053740000000000 2 2
1478053800000000000 3 3
1478053860000000000 1 1
1478053920000000000 3 1

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8、http api

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  1. 普通保存
    curl -i -X POST 'http://127.0.0.1:8086/write?db=online' --data-binary 'pay,host=1,merId=1234567890,orderFlag=1 allTime=347,ecifTime=39,icqTime=88'
    <strong>2.Write points from a file by passing @filename to curl.</strong>
    cpu_data.txt内容如下:

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

Write the data in cpu_data.txt to the mydb database with:
curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=mydb' --data-binary @cpu_data.txt
<strong>3.单查询</strong>
curl -GET 'http://localhost:8086/query?pretty=true' --data-urlencode "db=mydb" --data-urlencode "q=SELECT value FROM cpu_load_short WHERE region='us-west'"
<strong>4.多查询</strong>
curl -G 'http://localhost:8086/query?pretty=true' --data-urlencode "db=mydb" --data-urlencode
"q=SELECT value FROM cpu_load_short WHERE region='us-west';SELECT count(value) FROM cpu_load_short WHERE region='us-west'"
<strong>5.格式化time</strong>
epoch=[h,m,s,ms,u,ns]
curl -G 'http://localhost:8086/query' --data-urlencode "db=mydb" --data-urlencode "epoch=s" --data-urlencode "q=SELECT value FROM cpu_load_short WHERE region='us-west'"
注意:如果是自己程序生成时间戳,进行数据保存后,查询时使用用select count(*) from pay进行查询总条数时,需要确认一下influxdb数据库时间与程序生成数据的机器时间,因为查询不添加时间条件默认采用当前系统时间,所以就会造成数据无法做到实时入库,数据查询总是延后;

9、常用命令

9.1 转化查询结果数据time格式

precision rfc3339

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select * from sign
name: sign


time allTime ecifTime host icqTime icqTime1 merId orderFlag
1479880151976609227 348 0 195.203.56.35 0 0 305110099990002 null
1479880301566372997 724 0 195.203.56.35 641 0 305110048163089 0
1479880846739979577 28 0 195.203.56.35 12 0 305110099990002 0
1479881595261796657 25 0 195.203.56.35 10 0 305110099990002 0
1479881617138308807 106 0 195.203.56.35 17 0 305110099990002 0

precision rfc3339
select * from sign
name: sign


time allTime ecifTime host icqTime icqTime1 merId orderFlag
2016-11-23T05:49:11.976609227Z 348 0 195.203.56.35 0 0 305110099990002 null
2016-11-23T05:51:41.566372997Z 724 0 195.203.56.35 641 0 305110048163089 0
2016-11-23T06:00:46.739979577Z 28 0 195.203.56.35 12 0 305110099990002 0
2016-11-23T06:13:15.261796657Z 25 0 195.203.56.35 10 0 305110099990002 0
2016-11-23T06:13:37.138308807Z 106 0 195.203.56.35 17 0 305110099990002 0
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9.2按时间分组统计数据(分组只能用time()注意空格)

select count(allTime) from pay where time > now() - 15h group by time(1h)
9.3按指定时间段查询数据

select count(allTime),mean(allTime) from pay where time>='2016-11-30T16:00:00Z'and time<='2016-12-01T16:59:59Z' and orderFlag='1'
9.4脚本执行数据格式

influx -execute "select count(allTime),mean(allTime) from pay
where time>='2016-12-10T16:00:00Z'and time<='2016-12-11T16:59:59Z' and orderFlag='1' " -database 'online'; 查询2016-12-11全天数据
格式: influx -execute "sql" -database 'databasename'
注意如果自己程序生成的时间戳作为time,则需要注意查询出的数据时间相差8小时,所以查某一天的数据需要减掉8小时,如上

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