LogCollector03: influxDB

influxDB

好处：每隔五秒收集一次上章几个维度的数据，放在mysql里非常占数据，且io查询相当慢。需要一种按时间来索引的时序数据库，它按时间存储。
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。

安装
下载
https://portal.influxdata.com/downloads/】

Mac和Linux用户可以点击https://v2.docs.influxdata.com/v2.0/get-started/下载。

或者：

brew update
brew install influxdb
ln -sfv /usr/local/opt/influxdb/*.plist ~/Library/LaunchAgents

配置文件在/etc/influxdb/influxdb.conf ，如果没有就将/usr/local/etc/influxdb.conf 拷一个过去。默认存储路径：dir = “/usr/local/var/influxdb/meta”。我修改为了/Users/mac/go/influxdb
配置缓存：cache-max-memory-size

#启动服务
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/homebrew.mxcl.influxdb.plist

#停止服务
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/homebrew.mxcl.influxdb.plist

#前台启动
influxd -config /usr/local/etc/influxdb.conf

查看influxdb运行配置
influxd config

influxDB介绍

名词介绍
influxDB名词对应传统数据库概念
database：数据库
measurement：数据表
point：数据行
influxDB中的point相当于传统数据库里的一行数据，由时间戳（time）、数据（field）、标签（tag）组成。

Point属性对应传统数据库概念
time：每个数据记录时间，是数据库中的主索引
field：各种记录值（没有索引的属性），例如温度、湿度
tags：各种有索引的属性，例如地区、海拔
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。

Go操作influxDB
安装
influxDB 1.x版本
go get github.com/influxdata/influxdb1-client/v2
influxDB 2.x版本
go get github.com/influxdata/influxdb-client-go

基本使用

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"time"

	client "github.com/influxdata/influxdb1-client/v2"
)

// influxdb demo

func connInflux() client.Client {
	cli, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
		Addr:     "http://127.0.0.1:8086",
		Username: "admin",
		Password: "",
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	return cli
}

// query
func queryDB(cli client.Client, cmd string) (res []client.Result, err error) {
	q := client.Query{
		Command:  cmd,
		Database: "test",
	}
	if response, err := cli.Query(q); err == nil {
		if response.Error() != nil {
			return res, response.Error()
		}
		res = response.Results
	} else {
		return res, err
	}
	return res, nil
}

// insert
func writesPoints(cli client.Client) {
	bp, err := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{
		Database:  "test",
		Precision: "s", //精度，默认ns
	})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	tags := map[string]string{"cpu": "ih-cpu"}
	fields := map[string]interface{}{
		"idle":   201.1,
		"system": 43.3,
		"user":   86.6,
	}

	pt, err := client.NewPoint("cpu_usage", tags, fields, time.Now())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	bp.AddPoint(pt)
	err = cli.Write(bp)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	log.Println("insert success")
}

func main() {
	conn := connInflux()
	fmt.Println(conn)

	// insert
	writesPoints(conn)

	// 获取10条数据并展示
	qs := fmt.Sprintf("SELECT * FROM %s LIMIT %d", "cpu_usage", 10)
	res, err := queryDB(conn, qs)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	for _, row := range res[0].Series[0].Values {
		for j, value := range row {
			log.Printf("j:%d value:%v\n", j, value)
		}
	}
}

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qiaojialin/article/details/78834880