InfluxDB 踩坑小记

基于version: 1.5.2

使用UTC时间

1、group by time(1w, 3d) // 周日到下周六

1w 默认为周四到下周三，可通过在时间分组中添加偏移量来调整

2、 查询时先调整时区（北京时间）

order by time desc tz('Asia/Shanghai')

3、调整时区后，再调整常见时间格式

// 2022-05-12T23:55:00+08:00
DateFormat dformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss");
Date datetime = dformat.parse(date);
DateFormat dformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String lastDateTime = dateformat.format(datetime);
// 2022-05-12 23:55:00

4、按时间范围查询时可直接按时间戳比较大小

InfluxDB默认的时间是纳秒（ns），即19位时间戳

new Date().getTime() 得到的是13位的时间戳，精度是毫秒(ms)

1 毫秒=1000000 纳秒

select mean(value) as value from go_dns_response where time >=1652284800000000000 and time <=1652371259000000000

5、insert

直接insert时将自动创建表。

没有修改 *** 作。

measurement：相当于MySQL数据库中的表

point：表里的一行数据，由时间戳(timestamp)、标签(tag)、数据(field)组成

timestamp：数据的时间戳，相当于主键。不赋值时，默认为系统时间

tag：相当于索引，采用key=value形式

field：相当于实际记录的数据值，也是采用key=value形式

Retention Policy：存储策略，可自动清理数据，默认会创建存储策略 autogen (保留时间为永久)

注：插入数据时，注意此处的设置，以防插入失败

 

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.InfluxDBFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import okhttp3.OkHttpClient;

@Slf4j
@Configuration
public class DataSourceInfluxConfig {

	static OkHttpClient.Builder client = new OkHttpClient.Builder().readTimeout(180, TimeUnit.SECONDS);

	@Value("${spring.influx.url}")
	private String url;

	@Value("${spring.influx.username}")
	private String username;

	@Value("${spring.influx.password}")
	private String password;

	@Value("${spring.influx.database}")
	private String database;

	@Value("${spring.influx.retention_policy}")
	private String retention_policy;

	@Bean
	public InfluxDB influxdb() {
		InfluxDB influxDB;
		log.info(url + " " + username + " " + password + " " + database);
		if (StringUtils.isNotBlank(username) && StringUtils.isNotBlank(password))
			influxDB = InfluxDBFactory.connect(url, username, password, client); // 用户名密码都要配置
		else
			influxDB = InfluxDBFactory.connect(url, client);
		try {
			/**
			 * 异步插入： enableBatch这里第一个是point的个数，第二个是时间，单位毫秒 point的个数和时间是联合使用的，如果满100条或者60 *
			 * 1000毫秒 满足任何一个条件就会发送一次写的请求。
			 */
//			influxDB.setDatabase(database).enableBatch(1000 * 180, 1000 * 180, TimeUnit.MILLISECONDS);
			influxDB.setDatabase(database);
		} catch (Exception e) {
			log.error("", e);
			e.printStackTrace();
		} finally {
			influxDB.setRetentionPolicy(retention_policy); // 设置默认策略
		}
		influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.BASIC); // 设置日志输出级别
		return influxDB;
	}
}

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