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:

• Grafana, influxdb y python.
• influxdb-python y su documentación.
• Documentación de influxdata.
• Plataforma de Influxdata