Mac上新版InfluxDB使用教程

一、简介

官网：influxdb
在这里插入图片描述

二、influxdb安装

建议使用Homebrew在 macOS 上安装 InfluxDB v2：

brew install influxdb

启动influxdb服务：brew services start influxdb
停止influxdb服务：brew services stop influxdb
查看是否启动成功：ps -ef | grep influxd

删除influxdb：brew uninstall influxdb

如果使用brew 不能彻底删除，请删除文件：rm -rf ~/.influxdbv2

服务启动完之后，默认端口号是8086，在控制台打开localhost:8086来访问控制台。
打开控制台，会先创建一个用户，输入username，password，org，bucket。
token一定要保存下来，因为默认没办法查。
按步骤操作完成后就完成初始化了。
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我那时候的token是：

MMrAaOes1ujtC2pWX3DASBB45FG0yGOEW1JuWziigF2efwbT0w5rro9gmKybEBQ9N26joo3D8VR_2Fz7_Vt0KQ==

三、influxdb 交互工具

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3.1 influx 命令行

步骤1：安装命令行客户端：brew install influxdb-cli
步骤2：需要配置客户端与 InfluxDB 的初始连接。

下面的代码片段创建了一个名为 onboarding 的配置文件。如果您愿意，可以选择不同的名称。您可能会使用不同的令牌创建另一个配置文件来处理您自己的数据。

influx config create --config-name onboarding \
    --host-url "http://localhost:8086" \
    --org "5469caff5112762e" \
    --token "3lR92AhlSEUqy4vU7baECT9lJM7vlcfaBpW2VH717koCaFTQ0jvhqam2gW70jz01sN8c4nHFRMvbIqlff1UhmA==" \
    --active

步骤3：创建桶(bucket)：influx bucket create --name bucket_test1 -c onboarding
步骤4：写入数据：influx write --bucket bucket_test1 --url https://influx-testdata.s3.amazonaws.com/air-sensor-data-annotated.csv
步骤5：查询数据：influx query ‘from(bucket:“bucket_test1”) |> range(start:-30m)’
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3.2 InfluxDB HTTP API

步骤1：安装python依赖：pip3 install influxdb-client
步骤2：初始化客户端

import influxdb_client, os, time
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecision
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS

token = "MMrAaOes1ujtC2pWX3DASBB45FG0yGOEW1JuWziigF2efwbT0w5rro9gmKybEBQ9N26joo3D8VR_2Fz7_Vt0KQ=="
org = "QATeam"
url = "http://localhost:8086"

client = influxdb_client.InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org)

步骤3：写入数据

bucket = "bucket_test1"

write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)

for value in range(5):
    point = (
        Point("measurement1")
            .tag("tagname1", "tagvalue1")
            .field("field1", value)
    )
    write_api.write(bucket=bucket, org="QATeam", record=point)
    time.sleep(1)  # separate points by 1 second

步骤4：查询数据

query_api = client.query_api()

query = """from(bucket: "bucket_test1")
 |> range(start: -10m)
 |> filter(fn: (r) => r._measurement == "measurement1")"""
tables = query_api.query(query, org="QATeam")

for table in tables:
  for record in table.records:
    print(record)

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