InfluxDB ist eine Open-Source-Zeitreihendatenbank, die für die Speicherung, Abfrage und Visualisierung von Zeitreihendaten optimiert ist. Zeitreihendaten sind Informationen, die sich im Laufe der Zeit ändern und oft in regelmäßigen Abständen gemessen oder erfasst werden, wie zum Beispiel Sensorwerte, Leistungsdaten oder Log-Daten.
Einige Hauptmerkmale von InfluxDB sind:
- Zeitreihendatenbank: InfluxDB ist darauf spezialisiert, große Mengen von Zeitreihendaten effizient zu speichern und zu verarbeiten. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, bei denen die Zeitkomponente der Daten von zentraler Bedeutung ist.
- SQL-ähnliche Abfragesprache: InfluxDB verwendet eine SQL-ähnliche Abfragesprache namens InfluxQL, die es Benutzern ermöglicht, Daten abzufragen und zu analysieren.
- Retentionsrichtlinien: Benutzer können Retentionsrichtlinien festlegen, um zu steuern, wie lange Daten in der Datenbank aufbewahrt werden sollen. Dies ist nützlich, um Speicherplatz zu verwalten und ältere Daten automatisch zu löschen.
- Unterstützung für kontinuierlichen Datenimport: InfluxDB unterstützt kontinuierliche Datenimporte, was bedeutet, dass Daten in Echtzeit oder in kurzen Intervallen kontinuierlich in die Datenbank eingefügt werden können.
- Integration mit verschiedenen Tools: InfluxDB kann mit verschiedenen Tools und Plattformen integriert werden, darunter auch Grafana für die Visualisierung von Daten.
InfluxDB wird oft in Anwendungen verwendet, bei denen die Überwachung, Analyse und Speicherung von Zeitreihendaten eine zentrale Rolle spielt, wie zum Beispiel in der Systemüberwachung, dem Internet of Things (IoT), Anwendungsleistungsüberwachung und anderen ähnlichen Szenarien.
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Installation
Installationsanweisung von InfluxDB
Verfügbar ist InfluxDB für Linux, FreeBSD, Windows und macOS.
Die Installation kann erfolgen aus den Respository der Distribution oder per Download
Konfiguration
Anleitung zur Konfiguration
Die Begriffe
Databases → sind Container für eine/mehrere Zeitreihen
Measurements → sind die eigentlichen Zeitreihen
ein Datapoint einer Zeitreihe wird beschrieben durch:
Tag Values → beschreiben/kennzeichnen die Datenpunkte
Field Values → die eigentlichen Messwerte
Timestamp → der Zeitpunkt der Messung
Datenbank anlegen
> show databases
name: databases
name
----
_internal
> create database froscon
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name: databases
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----
_internal
froscon