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InfluxDB基本概念和操作

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InfluxDB基本概念

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1、数据格式

在 InfluxDB 中，我们可以粗略的将要存入的一条数据看作一个虚拟的 key 和其对应的 value(field value)。格式如下：

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cpu_usage,host=server01,region=us-west value=0.64 1434055562000000000
虚拟的 key 包括以下几个部分： database, retention policy, measurement, tag sets, field name, timestamp。

database: 数据库名，在 InfluxDB 中可以创建多个数据库，不同数据库中的数据文件是隔离存放的，存放在磁盘上的不同目录。
retention policy: 存储策略，用于设置数据保留的时间，每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen，数据保留时间为永久，之后用户可以自己设置，例如保留最近2小时的数据。插入和查询数据时如果不指定存储策略，则使用默认存储策略，且默认存储策略可以修改。InfluxDB 会定期清除过期的数据。
measurement: 测量指标名，例如 cpu_usage 表示 cpu 的使用率。
tag sets: tags 在 InfluxDB 中会按照字典序排序，不管是 tagk 还是 tagv，只要不一致就分别属于两个 key，例如 host=server01,region=us-west 和 host=server02,region=us-west 就是两个不同的 tag set。
tag--标签，在InfluxDB中，tag是一个非常重要的部分，表名+tag一起作为数据库的索引，是“key-value”的形式。
field name: 例如上面数据中的 value 就是 fieldName，InfluxDB 中支持一条数据中插入多个 fieldName，这其实是一个语法上的优化，在实际的底层存储中，是当作多条数据来存储。
timestamp: 每一条数据都需要指定一个时间戳，在 TSM 存储引擎中会特殊对待，以为了优化后续的查询操作。
2、与传统数据库中的名词做比较

influxDB中的名词	传统数据库中的概念
database	数据库
measurement	数据库中的表
points	表里面的一行数据
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3、Point

Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。

Point相当于传统数据库里的一行数据，如下表所示：

 

Point属性	传统数据库中的概念
time	每个数据记录时间，是数据库中的主索引(会自动生成)
fields	各种记录值（没有索引的属性）
tags	各种有索引的属性
4、Series

       Series 相当于是 InfluxDB 中一些数据的集合，在同一个 database 中，retention policy、measurement、tag sets 完全相同的数据同属于一个 series，同一个 series 的数据在物理上会按照时间顺序排列存储在一起。

5、Shard

       Shard 在 InfluxDB 中是一个比较重要的概念，它和 retention policy 相关联。每一个存储策略下会存在许多 shard，每一个 shard 存储一个指定时间段内的数据，并且不重复，例如 7点-8点 的数据落入 shard0 中，8点-9点的数据则落入 shard1 中。每一个 shard 都对应一个底层的 tsm 存储引擎，有独立的 cache、wal、tsm file。

6、组件

TSM 存储引擎主要由几个部分组成： cache、wal、tsm file、compactor。

1）Cache：cache 相当于是 LSM Tree 中的 memtabl。插入数据时，实际上是同时往 cache 与 wal 中写入数据，可以认为 cache 是 wal 文件中的数据在内存中的缓存。当 InfluxDB 启动时，会遍历所有的 wal 文件，重新构造 cache，这样即使系统出现故障，也不会导致数据的丢失。

cache 中的数据并不是无限增长的，有一个 maxSize 参数用于控制当 cache 中的数据占用多少内存后就会将数据写入 tsm 文件。如果不配置的话，默认上限为 25MB，每当 cache 中的数据达到阀值后，会将当前的 cache 进行一次快照，之后清空当前 cache 中的内容，再创建一个新的 wal 文件用于写入，剩下的 wal 文件最后会被删除，快照中的数据会经过排序写入一个新的 tsm 文件中。

2）WAL：wal 文件的内容与内存中的 cache 相同，其作用就是为了持久化数据，当系统崩溃后可以通过 wal 文件恢复还没有写入到 tsm 文件中的数据。

3）TSM File：单个 tsm file 大小最大为 2GB，用于存放数据。

4）Compactor：compactor 组件在后台持续运行，每隔 1 秒会检查一次是否有需要压缩合并的数据。

主要进行两种操作，一种是 cache 中的数据大小达到阀值后，进行快照，之后转存到一个新的 tsm 文件中。

另外一种就是合并当前的 tsm 文件，将多个小的 tsm 文件合并成一个，使每一个文件尽量达到单个文件的最大大小，减少文件的数量，并且一些数据的删除操作也是在这个时候完成。

7、目录与文件结构

InfluxDB 的数据存储主要有三个目录。默认情况下是 meta, wal 以及 data 三个目录。

meta 用于存储数据库的一些元数据，meta 目录下有一个 meta.db 文件。

https://images2015.cnblogs.com/blog/830561/201705/830561-20170524093235825-1659794905.png
wal 目录存放预写日志文件，以 .wal 结尾。
https://images2015.cnblogs.com/blog/830561/201705/830561-20170524093306075-667589526.png
data 目录存放实际存储的数据文件，以 .tsm 结尾。
https://images2015.cnblogs.com/blog/830561/201705/830561-20170524093334310-39898491.png

上面几张图中，_internal为数据库名，monitor为存储策略名称，再下一层目录中的以数字命名的目录是 shard 的 ID 值。

存储策略下有两个 shard，ID 分别为 1 和 2，shard 存储了某一个时间段范围内的数据。再下一级的目录则为具体的文件，分别是 .wal 和 .tsm 结尾的文件。

docker运行influxdb

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docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 -p 8083:8083 tutum/influxdb

docker exec -it influxdb influx