使用 InfluxDB 3 查询 Prometheus 数据：从入门到实战指南

原创已于 2025-07-31 11:29:55 修改 · 919 阅读

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于 2025-07-06 21:25:55 首次发布

随着云原生和实时数据分析的兴起，InfluxDB 3 成为了一个轻量、高性能的时间序列数据库解决方案。它支持 SQL 查询语言，并且可以很好地与 Prometheus 配合使用，实现高效的监控数据写入与可视化分析。

本文将基于实际操作经验，带你一步步了解如何在 InfluxDB 3 中查询 Prometheus 写入的数据，并解决常见的查询问题。

🧩 一、环境准备与基本概念

✅ 1. InfluxDB 3 的核心组件

IOx 引擎：基于 Apache Arrow 的列式存储引擎。
PostgreSQL wire 协议支持：兼容 PostgreSQL 客户端。
SQL 查询接口：支持标准 SQL 查询语句。
Prometheus Remote Write 接口：用于接收 Prometheus 的远程写入数据。

✅ 2. 常用命令

# 查看所有数据库（namespace）
influxdb3 show databases

# 查看指定数据库中的表
influxdb3 query --database prometheus "SHOW TABLES"

# 查询某个表的数据
influxdb3 query --database prometheus "SELECT * FROM \"ALERTS\" LIMIT 3"

🔍 二、为什么 `FROM 'ALERTS'` 能查到数据，而 `FROM ALERTS` 查不到？

这是一个典型的 SQL 标识符大小写与引号使用问题。

❗ 错误示例：

SELECT * FROM ALERTS LIMIT 3

这个查询会尝试查找名为 alerts（小写）的表，因为未加引号时 SQL 引擎默认将其转为小写。

✅ 正确方式：

SELECT * FROM "ALERTS" LIMIT 3

使用双引号包裹标识符，保留原始大小写，确保匹配实际存在的表名。

📊 三、查看数据库结构与表信息

✅ 查看所有数据库：

influxdb3 show databases

输出示例：

+---------------+
| iox::database |
+---------------+
| _internal     |
| prometheus    |
+---------------+

✅ 查看数据库中有哪些表：

influxdb3 query \
  --database prometheus \
  "SELECT DISTINCT TABLE_NAME FROM information_schema.columns WHERE TABLE_SCHEMA = 'iox'"

输出示例：

+---------------------------------------------+
| TABLE_NAME                                  |
+---------------------------------------------+
| "ALERTS"                                    |
| "flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load"      |
| "up"                                        |
+---------------------------------------------+

这些表名大多来自 Prometheus 的远程写入指标名称。

📈 四、查询 Prometheus 监控数据

假设你已经通过 Prometheus 远程写入了 Flink 的 JVM 指标，例如：

flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load

你可以使用以下 SQL 查询进行聚合统计：

示例：查询 CPU Load 并按时间分组

SELECT DATE_BIN(INTERVAL '30 seconds', time, NOW()) AS bucket, mean(value) AS cpu_load FROM 'flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load' WHERE time >= now() - INTERVAL '6 hours' GROUP BY bucket ORDER BY bucket

对应命令行：

influxdb3 query \
  --database prometheus \
   "SELECT DATE_BIN(INTERVAL '30 seconds', time, NOW()) AS bucket, mean(value) AS cpu_load FROM \"flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load\" WHERE time >= now() - INTERVAL '6 hours' GROUP BY bucket ORDER BY bucket"

🧪 五、常见问题与排查技巧

❓ 问题1：查询返回空结果或报错？

解决方法：

使用双引号包裹表名，如 "ALERTS"。
确认表名是否真实存在（通过 SHOW TABLES）。

检查 Prometheus 是否正确配置远程写入地址：

remote_write:
  - url: http://localhost:8181/api/v3/write?bucket=prometheus

❓ 问题2：Grafana 报 MIME 类型错误？

原因：

InfluxDB 3 不再支持 InfluxQL，但 Grafana 的 InfluxDB 插件默认使用的是 InfluxQL。

🚀 六、完整工作流程示例

1. 启动 InfluxDB 3

/root/.influxdb/influxdb3 serve \
  --node-id=node1 \
  --http-bind=0.0.0.0:8181 \
  --object-store=file \
  --data-dir=/root/.influxdb/data

2. Prometheus 配置远程写入

remote_write:
  - url: http://localhost:8181/api/v3/write?bucket=prometheus

3. 查询数据

influxdb3 query \
  --database prometheus \
  "SELECT * FROM \"ALERTS\" LIMIT 3"

📘 七、结语：InfluxDB 3 + Prometheus 是未来的趋势

InfluxDB 3 结合了 IOx 引擎的高性能与 PostgreSQL 的生态兼容性，是未来构建监控系统的一个强大选择。它不仅支持 Prometheus 的远程写入，还允许我们使用熟悉的 SQL 进行灵活查询。

如果你正在寻找一个轻量、快速、可扩展的时间序列数据库来替代传统 InfluxDB 或 VictoriaMetrics，InfluxDB 3 绝对值得尝试！