時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在Spring Boot中的使用方法

本篇內(nèi)容介紹了“時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在Spring Boot中的使用方法”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

InfluxDB簡(jiǎn)介

什么是時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？全稱(chēng)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于指處理帶時(shí)間標(biāo)簽（按照時(shí)間的順序變化，即時(shí)間序列化）的數(shù)據(jù)，帶時(shí)間標(biāo)簽的數(shù)據(jù)也稱(chēng)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)主要由電力行業(yè)、化工行業(yè)等各類(lèi)型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、檢查與分析設(shè)備所采集、產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些工業(yè)數(shù)據(jù)的典型特點(diǎn)是：產(chǎn)生頻率快（每一個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)一秒鐘內(nèi)可產(chǎn)生多條數(shù)據(jù)）、嚴(yán)重依賴(lài)于采集時(shí)間（每一條數(shù)據(jù)均要求對(duì)應(yīng)唯一的時(shí)間）、測(cè)點(diǎn)多信息量大（常規(guī)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)均有成千上萬(wàn)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)點(diǎn)每秒鐘都產(chǎn)生數(shù)據(jù)，每天產(chǎn)生幾十GB的數(shù)據(jù)量）。雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也可以存儲(chǔ)基于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，但由于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上的劣勢(shì)，使得這些數(shù)據(jù)無(wú)法高效的實(shí)現(xiàn)高頻存儲(chǔ)和查詢統(tǒng)計(jì)，因此就誕生了一種專(zhuān)門(mén)針對(duì)時(shí)間序列來(lái)做存儲(chǔ)和優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)，以滿足更高的效率要求。

InfluxDB就是目前比較流行的開(kāi)源時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（官網(wǎng)地址：https://www.influxdata.com/），我們比較常見(jiàn)的使用場(chǎng)景就是一些與時(shí)間相關(guān)的高頻的數(shù)據(jù)記錄和統(tǒng)計(jì)需要，比如：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢。

在進(jìn)行下面的動(dòng)手環(huán)節(jié)之前，先了解一下InfluxDB中的幾個(gè)重要名詞：

• database：數(shù)據(jù)庫(kù)

• measurement：類(lèi)似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的table（表）

• points：類(lèi)似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的row（一行數(shù)據(jù)）

其中，一個(gè)Point由三個(gè)部分組成：

• time：時(shí)間戳

• fields：記錄的值

• tags：索引的屬性

動(dòng)手試試

在了解了什么是時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)以及InfluxDB一些基礎(chǔ)概念之后，下面我們通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的定時(shí)上報(bào)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的小案例，進(jìn)一步理解InfluxDB的基礎(chǔ)配置、數(shù)據(jù)組織和寫(xiě)入操作！

第一步：創(chuàng)建一個(gè)基礎(chǔ)的Spring Boot項(xiàng)目（如果您還不會(huì)，可以參考這篇文章：快速入門(mén)1）

第二步：在pom.xml中引入influx的官方SDK

<dependency>
    <groupId>org.influxdb</groupId>
    <artifactId>influxdb-java</artifactId>
</dependency>

注意：這里因?yàn)镾pring Boot 2.x版本的parent中有維護(hù)InfluxDB的SDK版本，所以不需要手工指明版本信息。如果使用的Spring Boot版本比較老，那么可能會(huì)缺少version信息，就需要手工寫(xiě)了。

第三步：配置要連接的influxdb信息

spring.influx.url=http://localhost:8086
spring.influx.user=admin
spring.influx.password=

三個(gè)屬性分別代表：連接地址、用戶名、密碼。到這一步，基礎(chǔ)配置就完成了。

注意：雖然沒(méi)有spring data的支持，但spring boot 2.x版本中也實(shí)現(xiàn)了InfluxDB的自動(dòng)化配置，所以只需要寫(xiě)好配置信息，就可以使用了。具體配置屬性可以查看源碼：org.springframework.boot.autoconfigure.influx.InfluxDbProperties。

第四步：創(chuàng)建定時(shí)任務(wù)，模擬上報(bào)數(shù)據(jù)，并寫(xiě)入InfluxDB

@Service
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class Monitor {

    private InfluxDB influxDB;

    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void writeQPS() {
        // 模擬要上報(bào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
        int count = (int) (Math.random() * 100);

        Point point = Point.measurement("ApiQPS")     // ApiQPS表
                .tag("url", "/hello")  // url字段
                .addField("count", count)        // 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
                .time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS)  // 時(shí)間
                .build();

        // 往test庫(kù)寫(xiě)數(shù)據(jù)
        influxDB.write("test", "autogen", point);

        log.info("上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：" + count);
    }

}

測(cè)試驗(yàn)證

第一步：?jiǎn)?dòng)InfluxDB，并通過(guò)命令行準(zhǔn)備好要使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，主要涉及的命令如下；

進(jìn)入InfluxDB：

$ influx

查詢當(dāng)前存在的數(shù)據(jù)庫(kù)：

> show databases

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)（注意數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(chēng)與上面Java代碼中write的第一個(gè)參數(shù)一致）：

> create database "test"

第二步：?jiǎn)?dòng)Spring Boot應(yīng)用，在定時(shí)任務(wù)的作用下，我們會(huì)看到類(lèi)似下面的日志：

2021-08-03 01:52:47.732  INFO 94110 --- [           main] c.d.chapter63.Chapter63Application       : Started Chapter63Application in 2.326 seconds (JVM running for 3.027)
2021-08-03 01:52:47.764  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：25
2021-08-03 01:52:52.736  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：30
2021-08-03 01:52:57.737  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：38
2021-08-03 01:53:02.739  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：51
2021-08-03 01:53:07.739  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：31

第三步：通過(guò)命令，查看一下InfluxDB中是否已經(jīng)存在這些數(shù)據(jù)

> select * from ApiQPS order by time desc;

name: ApiQPS
time                count url
----                ----- ---
1627926787730000000 31    /hello
1627926782730000000 51    /hello
1627926777729000000 38    /hello
1627926772727000000 30    /hello
1627926767728000000 25    /hello

可以看到，已經(jīng)存在與日志中一樣的數(shù)據(jù)了。

“時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在Spring Boot中的使用方法”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！