Influxdb v2.x的基本概念

InfluxDB v2.x 相比之前的版本，引入了一系列新的概念，这些新概念在提升数据库的性能、灵活性、安全性和易用性方面发挥了重要作用。以下是这些新概念的作用、用法以及举例：

1. Flux 查询语言

作用：
Flux 是 InfluxDB v2.x 的查询语言，它提供了比传统 SQL 更灵活和强大的数据处理能力。Flux 支持复杂的数据转换、过滤、聚合和连接操作，能够满足时间序列数据分析的多样化需求。

用法：
用户可以使用 Flux 语言编写查询脚本，通过 Flux 引擎执行数据处理和分析任务。Flux 查询通常以数据流的形式进行，通过管道操作符（|>）连接不同的函数，实现数据的逐步处理。

以下是Flux查询语句的基本结构：

from(数据源)  
|> range(start: 时间起点, stop: 时间终点) // 可选，指定查询的时间范围  
|> filter(fn: (r) => 过滤条件) // 可选，根据条件过滤数据  
|> 聚合或处理函数(如mean、sum等) // 可选，对数据进行聚合或处理  
|> yield(name: "结果名称") // 可选，返回查询结果

示例：

以下是一个使用Flux查询InfluxDB中数据的具体示例，用于查询某个时间段内的CPU使用率平均值： 

from(bucket: "my-bucket")  
|> range(start: -1h) // 查询最近一小时的数据  
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r._field == "usage_user") // 过滤出_measurement为"cpu"且_field为"usage_user"的数据  
|> mean() // 计算剩余数据的平均值  
|> yield(name: "mean_cpu_usage") // 返回查询结果，命名为"mean_cpu_usage"

在这个示例中：

• from(bucket: "my-bucket")指定了查询的数据源是一个名为"my-bucket"的存储桶。
• |> range(start: -1h)使用管道操作符将range函数串联到from函数之后，指定了查询的时间范围为最近一小时。
• |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r._field == "usage_user")进一步使用filter函数过滤出符合条件的数据行。
• |> mean()对过滤后的数据行使用mean函数计算平均值。
• |> yield(name: "mean_cpu_usage")最后，使用yield函数将查询结果返回给用户，并指定结果的名称为"mean_cpu_usage"。

2. Bucket 和 Organization

Bucket（存储桶）

作用：
Bucket 是 InfluxDB v2.x 中的基本存储单元，用于组织和存储时间序列数据。它结合了数据库的概念和存储周期（每条数据点存在的持续时间），使得用户可以灵活地管理数据的存储和删除。

用法：
用户可以在 InfluxDB v2.x 中创建多个 Bucket，用于存储不同类型或来源的数据。每个 Bucket 可以设置不同的保留期限，以控制数据的存储时间。

示例：
用户可以创建一个名为 "system_metrics" 的 Bucket，用于存储系统监控数据，并设置保留期限为 30 天。这样，超过 30 天的数据将被自动删除，以节省存储空间。

Organization（组织）

作用：
Organization 是 InfluxDB v2.x 中的组织概念，用于隔离和管理用户、应用程序或项目。它允许用户在不同的工作空间中工作，而不会相互干扰。

用法：
用户可以在 InfluxDB v2.x 中创建多个 Organization，并为每个 Organization 分配不同的用户和权限。每个 Organization 可以包含多个 Bucket，以便管理和组织数据。

示例：
一个公司可以创建两个 Organization，一个用于 IT 部门，另一个用于财务部门。IT 部门的 Organization 包含与服务器监控相关的 Bucket，而财务部门的 Organization 包含与财务数据相关的 Bucket。

3. API 密钥和访问令牌

作用：
在 InfluxDB v2.x 中，通常使用 API 密钥（Tokens）而不是用户名和密码来访问数据库。

API 密钥和访问令牌用于实现更安全的访问和操作。API 密钥用于身份验证，确保只有授权用户才能访问 InfluxDB v2.x。访问令牌用于授权对数据的访问，控制用户对数据的读取和写入权限。

用法：
用户可以在 InfluxDB v2.x 的管理界面中生成 API 密钥和访问令牌，并在客户端应用程序中使用这些凭证进行身份验证和授权。

示例：
一个开发者需要编写一个应用程序来读取 InfluxDB v2.x 中的数据。他可以在 InfluxDB v2.x 的管理界面中生成一个 API 密钥和一个具有读取权限的访问令牌，并在应用程序中使用这些凭证来连接数据库和查询数据。

4. 新的数据存储引擎（Flux Engine）

作用：
Flux Engine 是 InfluxDB v2.x 的新数据存储引擎，它提供了更好的性能和扩展性。Flux Engine 支持高并发写入和高效查询，能够满足大规模时间序列数据的存储和分析需求。

用法：
用户无需直接操作 Flux Engine，因为它是 InfluxDB v2.x 的内部组件。然而，用户可以通过使用 Flux 查询语言和 Bucket 来利用 Flux Engine 的性能优势。

5. 持久性查询支持

作用：
Flux 查询语言支持对查询结果进行持久性存储，这允许用户创建并定期执行持久性的计算任务。这种功能对于需要实时监控和数据分析的应用场景非常有用。

用法：
用户可以使用 Flux 查询语言编写一个持久性查询脚本，并设置定时任务来定期执行该脚本。查询结果将被存储在指定的 Bucket 中，以便后续分析和可视化。

示例：
一个监控系统需要每小时计算一次服务器的平均负载，并将结果存储在数据库中。用户可以使用 Flux 查询语言编写一个计算平均负载的查询脚本，并设置一个定时任务来每小时执行该脚本。查询结果将被存储在指定的 Bucket 中，供后续分析使用。

 

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        总之，InfluxDB v2.x 还引入了仪表板和可视化、多租户支持等新的概念。它们在提升数据库性能、灵活性、安全性和易用性方面发挥了重要作用。它们为用户提供了更强大的时间序列数据存储和查询解决方案。

原文地址：https://blog.csdn.net/Lingoesforstudy/article/details/140250882

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