Purpose-built pro time series data.
Instalace¶
docker run -d -p 8086:8086 -e DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup -e DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=admin -e DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD=password123 -e DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=myorg -e DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=metrics influxdb:2.7
Zápis¶
curl -X POST ‘http://localhost:8086/api/v2/write?bucket=metrics’ -H ‘Authorization: Token TOKEN’ -d ‘cpu,host=server01 usage=85.5’
Flux dotazy¶
from(bucket:”metrics”) |> range(start:-1h) |> filter(fn:(r)=>r._measurement==”cpu”) |> aggregateWindow(every:5m,fn:mean)
Kdy použít InfluxDB¶
InfluxDB je optimalizovaná pro scénáře, kde zapisujete velké množství časově označených dat — monitoring serverů, IoT senzory, aplikační metriky nebo finanční tick data. Na rozdíl od PostgreSQL, InfluxDB automaticky komprimuje starší data a umožňuje nastavit retention policies pro automatické mazání dat po určité době.
Flux jazyk je funkcionální dotazovací jazyk, který umožňuje řetězit transformace dat pomocí pipe operátoru |>. Můžete snadno vytvářet agregace přes časová okna, detekovat anomálie nebo počítat moving averages. Pro vizualizaci se InfluxDB skvěle integruje s Grafanou. V produkčním prostředí doporučujeme nastavit retention policies a continuous queries pro automatickou downsampling starších dat.
InfluxDB pro time series¶
Efektivnější než PostgreSQL pro metriky a IoT.