为了保障数据的安全性,一般都会有数据备份、还原的需求,本篇章来介绍一下 InfluxDB 数据库的备份与还原方式。
首先创建一个数据库 yhhblog, 里面包含两个measurement,对应的数据如下
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。该组件在蓝鲸的功能定位是存储蓝鲸监控处理后的时序指标数据,在社区版属于单节点,在企业版属于双节点,由etcd+tsdbproxy+influxdb组成双写的架构。
1、InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。 基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等) 可度量性:你可以实时对大量数据进行计算 基于事件:它支持任意的事件数据 1)无结构(无模式):可以是任意数量的列 2)可拓展的 3)支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数,方便统计 4)原生的HTTP支持,内置HTTP API 5)强大的类SQL语法 6)自带管理界面,方便使用 2、安装: rpm -ivh https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-0.13.0.x86_64.rpm 3、启动: sudo service influxdb start 4、客户端: 在usr/bin里使用influx即可登入Influx服务器。也可以将路径加入环境变量中,这样既可在任意地方使用influx。 InfluxDB自带web管理界面,在浏览器中输入 http://服务器IP:8083 即可进入web管理页面。 5、基本概念: database 数据库 measurement 表 point 表中的一行数据 point由time(自动生成的时间戳),field数据,tags由索引的数据 series所有在数据库中的数据,都需要通过图表来展示,而这个series表示这个表里面的数据,可以在图表上画成几条线:通过tags排列组合算出来。 6、基本操作: 客户端命令行、HTTP API、各语言API库 show databases; create database test drop database test use test
InfluxDB是一个时间序列,指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。此数据可能包含系统指标(如CPU和内存使用情况)和应用程序指标(如应用程序错误和REST端点调用)等项目。
InfluxDB is the open source time series database
描述: 在 V2.x 版本中 influx 客户端命令已独立处理, 其与V1.x版本的 influx cli 参数与使用大不相同, 此处主要讲解V2.x相关语法参数,但也会简单提及一下V1.x版本语法及其使用。
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
Greenplum数据库支持并行和非并行方法来备份和还原数据库。并行操作可扩展,而与系统中段的数量无关,因为段主机各自将数据同时写入本地磁盘存储中。对于非并行备份和还原操作,必须通过网络将数据从网段发送到主服务器,主服务器将所有数据写入其存储中。除了将I/O限制在一台主机之外,非并行备份还要求主服务器具有足够的本地磁盘存储空间来存储整个数据库。
InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库,InfluxDB Enterprise 的开源替代方案
timestamp: 时间戳,因为InfluxDB是时序数据库,它的数据里面都有一列名为time的列,存储记录生成时间。 如 rx_bytes 中的 time 列,存储的就是时间戳。
工欲善其事必先利其器,想要用好InfluxDB,当然要先厘清其基本概念,本文为InfluxDB核心概念系列文章之数据元素。
数据点包括time(一个时间戳),measurement(例如cpu_load),至少一个k-v格式的field(也即指标的数值例如 “value=0.64”或者“temperature=21.2”),零个或多个tag,其一般是对于这个指标值的元数据(例如“host=server01”, “region=EMEA”, “dc=Frankfurt)。
前言: Influxdb也是有influxdata公司(www.influxdata.com )开发的用于数据存储的时间序列数据库.可用于数据的时间排列。在整个TIG(Telegraf+influxdb+grafana)方案中,influxdb可算作一个中间件,主要负责原始数据的存储,并按照时间序列进行索引构建以提供时间序列查询接口。在整个TIG方案中,应该先构建的就是Influxdb。 Influxdb研究与实践: influxdb介绍: 使用TSM(Time Structured Merge)存储引擎,
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix,Graphite,Elasticsearch,InfluxDB,Prometheus,Cloudwatch,MySQL和OpenTSDB等。
另外,InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件,所以的端口映射都可以通过配置文件修改,对于默认安装的InfluxDB,这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
这两方面的特性 Elasticsearch 也有覆盖,那它们两者的区别是什么呢,可以参考下面的文章
本系列的定位是对XTTS及相关技术进行深入的学习研究。作为本系列的开篇,本着实用性的原则,我先把一次实际生产环境U2L的迁移实战实施方案进行提炼简化,旨在能清楚说明该如何使用XTTS这种解决方案来进行U2L迁移,先达到可以跟着做下来的初级目标,如果有兴趣再去深入研究相关细节。
在这个例子中,我们将在同一台机器(Ubuntu 16.04)上安装InfluxDB和Grafana,然后配置两者,以便Grafana可以可视化存储在InfluxDB中的数据。我们将使用InfluxDB版本1.3.5和Grafana版本4.4.3。
作者 | 刘平 文章来源GitChat,CSDN独家合作发布,查看交流实录:http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写,没有额外依赖的开源时序数据库,用于记录metrics、events,进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用,不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面:时序数据库选
浏览器登录:http://127.0.0.1:3000/ 界面如下,说明安装成功
InfluxDB是一个很流行的基于时间序列的数据库,下面是这个数据库的最基本的查询命令。InfluxDB使用类SQL(实际上它就是一种特殊的“SQL”)的语言。
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之前介绍了运维监控系统Prometheus,然后就有朋友问我关于时序数据库的情况,所以这里总结一下时序数据库,并以InfluxDB为例,介绍时序数据库的功能特性和使用方式,希望能对大家有所帮助。
InfluxDB(时序数据库)(influx,[ˈɪnflʌks],流入,涌入),常用的一种使用场景:监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况,然后就可以根据统计的数据,利用图形化界面(InfluxDB V1一般配合Grafana)制作内存使用情况的折线图;可以理解为按时间记录一些数据(常用的监控数据、埋点统计数据等),然后制作图表做统计;
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo reboot
公司在做一个工业监控系统,虽然数据采集点并不算多但是数据量积累下来也非常大,使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢,所以让我调研一下时序数据库,通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多,有人做过mysql和influxDB对比,存储1000万条数据mysql要7分多钟,influxDB只需2分多钟,从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多,influxDB只需0.22秒多
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值,cookie引用变量名正确,但获取到的cookie没有生效,接口仍然报错401
[TOC] 0x00 前言简述 InfluxDB 介绍 Q: 什么是InfluxDB? 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 OS
1.3下载安装Grafana Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具,可以用来做数据监控和数据统计,带有告警功能。目前使用Grafana的公司有很多,比如paypal、ebay、intel等。Grafana包括以下七大特点。 1)可视化:快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。 2)报警:可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们,并发送通知。 3)通知:警报更改状态时,它会发出通知。 4)动态仪表盘:使用模板变量创建动态的和可重用
前言 在这篇文章中,基于上一篇的分享:Grafana+Influxdb(Prometheus)+Jmeter搭建可视化性能测试监控平台
InfluxDB 1.7文档https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
InfluxDB的开源版本在单个节点上运行。如果您需要高可用性来消除单点故障,请考虑InfluxDB企业版。
访问:Grafana首页 ip+3000端口:http://172.16.87.8:3000/login
最简单的docker方式安装就不介绍了,这里讲一下我在装m3db单机多实例集群时遇到的问题和爬坑过程
欢迎大家使用天兔数据库监控系统(以下简称为Lepus)。Lepus是一套开源的数据库监控平台,目前已经支持MySQL、Oracle、PostgresQL、GreatSQL、MongoDB、Redis等数据库的基本监控和告警。Lepus无需在每台数据库服务器部署脚本或Agent,只需要在数据库创建授权帐号后,即可进行远程监控,适合监控数据库服务器较多的公司和监控云中数据库,这将为企业大大减化监控部署流程,同时Lepus系统内置了丰富的性能监控指标,让企业能够在数据库宕机前发现潜在性能问题进行处理,减少企业因为数据库问题导致的直接损失。
InfluxDB里存储的数据被称为时间序列数据,InfluxDB存储方式跟传统关系型数据库不同的是:传统关系型数据库通过数据库+表+字段组织数据,InfluxDB通过指标、标签、字段组织数据,时间戳是默认的索引列,标签跟字段其实就相当于关系型数据库中的字段,只不过标签会被索引,而字段不会。
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要,但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的,所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加,日志管理市场必须解决这一工具难题,才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
翻译自 Metrics, Logs and Traces: More Similar Than They Appear? 。笔者团队也正在试图用统一框架处理 Metrics, Logs 和 Traces ,我们发现确实很有价值 。
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
InfluxDB是目前比较主流的时序数据库,而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库,与关系型数据库相比它有几个特点:
InfluxDB是一个时序性数据库,因为工作需求,安装后使用测试下是否支持大数据下的业务场景
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸,那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样,我们经常会说:“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的,低延时,高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统,你可能得到的是一个设计复杂,代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求,你可能省略了需求背后的一些前提条件,比如真实的需求可能是这样的:“我需要一个能够处理百万规模的并发(只是理论峰值,平均情况小于10万并发)读写操作(读写比例1:9,只有追加写,没有修改操作)的低延时,高可用的(可以接受一定程度数据不一致性的)系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的,高效又低成本的系统。
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
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