分布式时序数据库InfluxDB

http://www.ttlsa.com/monitor-safe/monitor/distributed-time-series-database-influxdb/
InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。它有三大特性：1. Time Series （时间序列）：你可以使用与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）
2. Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算
3. Eevents（事件）：它支持任意的事件数据

特点

schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
Scalable
min, max, sum, count, mean, median 一系列函数，方便统计
Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写
Powerful Query Language 类似sql
Built-in Explorer 自带管理工具
管理界面:

API

InfluxDB 支持两种api方式HTTP API
Protobuf API
Protobuf 还未开发完成, 官网文档都没有如何使用 http api 进行操作？比如对于

foo_production

这个数据库，插入一系列数据，可以发现

POST

请求到

/db/foo_production/series?u=some_user&p=some_password

, 数据放到body里。数据看起来是这样的:下面的"name": "events", 其中"events"就是一个

series

,类似关系型数据库的表table

1234567891011121314151617

[ { "name": "events", "columns": ["state", "email", "type"], "points": [ ["ny", "paul@influxdb.org", "follow"], ["ny", "todd@influxdb.org", "open"] ] }, { "name": "errors", "columns": ["class", "file", "user", "severity"], "points": [ ["DivideByZero", "example.py", "someguy@influxdb.org", "fatal"] ] }]

格式是json，可以在一个

POST

请求发送多个

series

, 每个

series

里的

points

可以是多个，但索引要和

columns

对应。上面的数据里没有包含

time

列，InfluxDB会自己加上，不过也可以指定

time

,比如：

1234567891011

[ { "name": "response_times", "columns": ["time", "value"], "points": [ [1382819388, 234.3], [1382819389, 120.1], [1382819380, 340.9] ] }]

time 在InfluxDB里是很重要的，毕竟InfluxDB是

time series database

在InfluxDB里还有个

sequence_number

字段是数据库维护的，类似于mysql的 主键概念InfluxDB 增删更查都是用http api来完成，甚至支持使用正则表达式删除数据，还有计划任务。比如:发送

POST

请求到

/db/:name/scheduled_deletes

， body如下，

12345

{ "regex": "stats\..*", "olderThan": "14d", "runAt": 3}

这个查询会删除大于14天的数据，并且任何以stats开头的数据，并且每天3:00 AM运行。更加详细查看官方文档: http://influxdb.org/docs/api/http.html

查询语言

InfluxDB 提供了类似sql的查询语言看起来是这样的：

12345678910111213141516

select * from events where state == 'NY'; select * from log_lines where line =~ /error/i; select * from events where customer_id == 23 and type == 'click'; select * from response_times where value > 500; select * from events where email !~ /.*gmail.*/; select * from nagios_checks where status != 0; select * from events where (email =~ /.*gmail.* or email =~ /.*yahoo.*/) and state == 'ny'; delete from response_times where time > now() - 1h

非常容易上手, 还支持

Group By

,

Merging Series

,

Joining Series

， 并内置常用统计函数，比如max, min, mean 等文档： http://influxdb.org/docs/query_language/

库

常用语言的库都有，因为api简单，也很容易自己封装。InfluxdDB作为很多监控软件的后端，这样监控数据就可以直接存储在InfluxDB

StatsD

,

CollectD

,

FluentD

还有其它的可视化工具支持InfluxDB, 这样就可以基于InfluxDB很方便的搭建监控平台

InfluxDB 数据可视化工具

InfluxDB 用于存储基于时间的数据，比如监控数据，因为InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了个监控数据存储中心。对于InfluxDB中的数据展示，官方admin有非常简单的图表, 看起来是这样的

除了自己写程序展示数据还可以选择：tasseo https://github.com/obfuscurity/tasseo/
grafana https://github.com/torkelo/grafana

tasseo

tasseo,为Graphite写的Live dashboard，现在也支持InfluxDB,tasseo 比较简单, 可以配置的选项很少。

Grafana

Grafana是一个纯粹的html/js应用，访问InfluxDB时不会有跨域访问的限制。只要配置好数据源为InfluxDB之后就可以，剩下的工作就是配置图表。Grafana 功能非常强大。使用ElasticsSearch保存DashBoard的定义文件，也可以Export出JSON文件(Save ->Advanced->Export Schema)，然后上传回它的/app/dashboards目录。配置数据源：

123456789

datasources: { influx: { default: true, type: 'influxdb', url: 'http://<your_influx_db_server>:8086/db/<db_name>', username: 'test', password: 'test', } },