InfluxDB 采用Go语言开发是一个开源时间序列平台, 是一个可编程且高性能的时间序列数据库,具有跨 OSS、云和企业产品的通用 API。简单描述: Influxdb是由Golang 构建的时序数据库,由于由Go语言构建使得其跨平台部署相对方便。 Q: InfluxDB 有何用? 描述: InfluxDB 主要用于存储和查询数据、度量、事件和实时分析...
下载Telegraf,启动命令行切换到对应目录,然后输入以下命令生成conf配置文件: C:\Users\meng.chai>cd C:\Install\telegraf C:\Install\telegraf>telegraf -sample-config -input-filter cpu:mem -output-filter influxdb > telegraf1.conf 这里生成的配置文件名是 telegraf1.conf,是为了和原有的 telegraf.conf 区分...
而在InfluxDB::query函数中第一步也就是读取操作的第二步是通过curl获取反馈的报文字符串。 这里详细展示一下curl获取反馈的报文字符串的函数实现,仍然是调用curl API,设置参数后访问URL。 std::stringHTTP::query(conststd::string& query){ CURLcode response; std::string buffer;#ifdefDEBUG_OUTPUTstd::cout ...
8083:InfluxDB 的 Web 管理界面端口,web管理端http://ip:8083用户名和密码都是admin, 8086:HTTP API 监听端口 8088:集群端口(目前还不是很清楚, 配置在全局的bind-address,默认不配置就是开启的) 全局配置 reporting-disabled = false # 该选项用于上报influxdb的使用信息给InfluxData公司,默认值为false bind-ad...
InfluxDB HTTP API8086默认在端口上运行。因此,influx将连接到端口8086和localhost默认。如果您需要更改这些默认值,请运行influx --help查看相关帮助。 使用-precision参数指定任何返回的时间戳的格式/精度。在上面的示例中,rfc3339告诉InfluxDB以RFC3339格式(YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.nnnnnnnnnZ)返回时间戳。
使用HTTP的API请求创建数据库 首先查看InfluxDB当前有哪些数据库了。 [root@server81 ~]# docker exec -it influxdb bash root@d2918dc47850:/# root@d2918dc47850:/# influx Connected to http://localhost:8086 version 1.7.2 InfluxDB shell version: 1.7.2 ...
c.删除用户 drop user "user" 很多InfluxDB的文章都说InfluxDB是时序数据库,不支持删除。但实际测试是可以删除的。 连接InfluxDB 一张叫uv的表 执行删除后 Chronograf 使用 1、解压文件后,直接进入安装目录,执行chronograf.exe后; 2、输入:http://localhost:8888(chronograf默认是8888端口) 3、influxDB数据源连接...
InfluxDB 包括用于存储和查询数据,在后台处理ETL或监视和警报目的,用户仪表板以及可视化和探索数据等的API。 InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。 类似的数据库有Elasticsearch、Graphite...
@Service@AllArgsConstructor@Slf4jpublic class Monitor { private InfluxDB influxDB; @Scheduled(fixedRate = 5000) public void writeQPS() { // 模拟要上报的统计数据 int count = (int) (Math.random() * 100); Point point = Point.measurement("ApiQPS") // ApiQPS表 .ta...
df = query_api.query_data_frame(‘import “join””import “influxdata/influxdb/sample””data = sample.data(set: “airSensor”)’‘|> filter(fn: (r) => r._field == “temperature” and r.sensor_id == “TLM0100″)”MA = data’‘|> movingAverage(n:6)”join.time(left: data, ...