La libertad de desarrollar no tiene precio...: Base de datos InfluxDB en Debian Stretch

24 jun. 2017

Base de datos InfluxDB en Debian Stretch

InfluxDB es una base de datos opensource de series de tiempo, para manejo de eventos,monitoreo, métricas, Internet de las cosas y Analítica en tiempo real. Desarrollada por InfluxData en Lenguaje Go. Pueden ver más información en wikipedia.

Para instalar en Debian simplemente se usa apt-get:

# apt-cache search influxdb
golang-github-influxdb-enterprise-client-dev - Golang client for speaking to the InfluxDB Enterprise application
golang-github-influxdb-usage-client-dev - library for speaking to the InfluxDB Anonymous Usage Reporting API
golang-gopkg-alexcesaro-statsd.v1-dev - simple and efficient Golang StatsD client
golang-github-influxdb-influxdb-dev - Scalable datastore for metrics, events, and real-time analytics. Dev package
influxdb - Scalable datastore for metrics, events, and real-time analytics
influxdb-client - command line interface for InfluxDB
influxdb-dev - Transitional package for golang-github-influxdb-influxdb-dev
ruby-influxdb - library for InfluxDB

Para instalar:

# apt-get install influxdb influxdb-client

Para probar que está en funcionamiento:

# influx
Visit https://enterprise.influxdata.com to register for updates, InfluxDB server management, and monitoring.
Connected to http://localhost:8086 version 1.0.2
InfluxDB shell version: 1.0.2
>

Para crear una base de datos llamada mydb:

> create database mydb

Listar las bases de datos:

> show databases

name: databases

---------------

name

_internal

mydb

Insertar datos y consultarlos en la base de datos mydb:

> use mydb

Using database mydb

> INSERT cpu,host=ServerA,region=us_west value=0.64

> SELECT host, region, value FROM cpu

name: cpu

---------

time host region value

1498340879346347895 ServerA us_west 0.64

Por lo que se ve, la clave primaria de los datos siempre es el tiempo.

Ahora una pequeña prueba con Python.

Para instalar la librería en Python:

# pip3 install influxdb

Se tiene el siguiente script:



#!/usr/bin/env python3




#Se importa influxdb

from influxdb import InfluxDBClient




#Se define un json con los datos a insertar

json_body = [

    {

        "measurement": "cpu_load_short",

        "tags": {

            "host": "server01",

            "region": "us-west"

        },

        "time": "2009-11-10T23:00:00Z",

        "fields": {

            "value": 0.64

        }

    },

    {

        "measurement": "cpu_load_short",

        "tags": {

            "host": "server02",

            "region": "us-west"

        },

        "time": "2009-12-10T23:00:00Z",

        "fields": {

            "value": 0.65

        }

    }

]

#Se conecta a la base de datos

client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'root', 'root', 'mydb')

#Se crea la base de datos mydb

client.create_database('mydb')




#Se inserta los datos

client.write_points(json_body)

#Se consulta y se muestra en pantalla

result = client.query('select value from cpu_load_short;')

print("Result: {0}".format(result))

Al ejecutar el script, este devuelve lo siguiente:

./prueba-influxdb.py

Result: ResultSet({'('cpu_load_short', None)': [{'value': 0.64, 'time': '2009-11-10T23:00:00Z'}, {'value': 0.65, 'time': '2009-12-10T23:00:00Z'}]})

O desde el cliente de influxdb:

> use mydb

Using database mydb

> select value from cpu_load_short;

name: cpu_load_short

--------------------

time value

1257894000000000000 0.64

1260486000000000000 0.65

Como se muestra, la clave que maneja las consultas es el tiempo.

Para más información se tiene los siguientes enlaces:

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