在 Ubuntu Linux 中安裝 InfluxDB 時間序列用的資料庫

InfluxDB 是一個專門適用於時間序列用的資料庫，這裡介紹如何在 Ubuntu Linux 中安裝並使用它。

InfluxDB 是一個開放原始碼、分散式的時間序列資料庫，適合用來儲存大量連續行的觀測資料，例如系統的 CPU 與記憶體使用狀態監測，或是一些感測器（sensors）的連續監測資料。

以下是在 Ubuntu Linux 中安裝 InfluxDB 資料庫的步驟，並且示範簡單的使用方式。

64 位元的 Ubuntu Linux：

wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxdb_latest_amd64.deb
sudo dpkg -i influxdb_latest_amd64.deb

32 位元的 Ubuntu Linux：

wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxdb_latest_i386.deb
sudo dpkg -i influxdb_latest_i386.deb

Step 2
啟動 InfluxDB 系統服務：

sudo service influxdb start

Step 3
開啟瀏覽器，輸入伺服器的位址並加上 8083 這個連接埠，

http://IP-ADDRESS:8083/

如果您是在本機安裝 InfluxDB，則直接輸入

http://localhost:8083/

Step 4
開啟之後應該會看到 InfluxDB 的登入畫面，預設的管理者帳號是 root，而密碼也是 root，預設的連接埠為 8086。

Step 5
連上資料庫之後，就可以開始使用了。由於一開始整個資料庫是空的，使用前要建立一個新的資料庫（Create a Database）。

這裡我建立一個 test 資料庫。

Step 6
另外也順便建立一個 test 資料庫專用的帳號，這裡因為是示範教學，我將帳號與密碼都設定為 test。

Step 7
接著我們先用 JavaScript 測試輸入資料，開啟瀏覽器的 console，執行以下這個 JavaScript：

// start time of 24 hours ago
var backMilliseconds = 86000 * 1000;
var startTime = new Date() - backMilliseconds;
var timeInterval = 60 * 1000;
var eventTypes = ["click", "view", "post", "comment"];

var cpuSeries = {
  name:    "cpu_idle",
  columns: ["time", "value", "hostName"],
  points:  []
};

var eventSeries = {
  name:    "customer_events",
  columns: ["time", "customerId", "type"],
  points:  []
};

for (i = 0; i < backMilliseconds; i += timeInterval) {
  // generate fake cpu idle host values
  var hostName = "server" + Math.floor(Math.random() * 100);
  var value = Math.random() * 100;
  var pointValues = [startTime + i, value, hostName];
  cpuSeries.points.push(pointValues);

  // generate some fake customer events
  for (j = 0; j < Math.random() * 10; j += 1) {
    var customerId = Math.floor(Math.random() * 1000);
    var eventTypeIndex = Math.floor(Math.random() * 1000 % 4);
    var eventValues = [startTime + i, customerId, eventTypes[eventTypeIndex]];
    eventSeries.points.push(eventValues);
  }
}

influxdb.writeSeries([cpuSeries, eventSeries]);

這段 JavaScript 會將一些測試的資料輸入資料庫。這裡要注意一點，因為這段 JavaScript 會用到 InfluxDB 的函式庫，所以要在 InfluxDB 管理介面的網頁中打開 console 才能正常執行，就像這樣：

Step 8
輸入測試資料之後，再查詢一下：

select mean(value) from cpu_idle group by time(30m) where time > now() - 1d

這個查詢會顯示近一天之內，每 30 分鐘的 cpu_idle 平均值，查詢的結果會包含時間序列的圖形與原始資料：

只查詢 server1 的 cpu_idle 資料：

select mean(value) from cpu_idle group by time(30m) where time > now() - 1d and hostName = 'server1'

查詢近一小時內的資料筆數：

select count(value) from cpu_idle where time > now() - 1h

查詢近一天之內，customer_events 每十分鐘的資料筆數：

select count(customerId) from customer_events where time > now() - 1d group by time(10m)

查詢近一小時內 customer_events 中不重複的 customerId：

select distinct(customerId) as customerId from customer_events where time > now() - 1h