1. 前言🔥

        前几期我们陆续讲解了Mysql、Redis、PostgreSQL、MongoDB等数据库集成及使用案例，接下来，bug菌继续给同学们介绍一种特殊的数据库，到底是什么数据库呢？它就是InfluxDB(时序数据库)，InfluxDB是一款专门用于存储和查询时序数据的开源数据库，具有高效、可扩展等优点。在实时监控、IoT和大数据等领域得到广泛应用。而Spring Boot是一款快速开发的框架，可帮助我们快速构建基于Spring的应用程序，因其简洁、易用等优点，成为了开发者的首选。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成InfluxDB，并通过一个简单的示例演示其基本用法，希望能够帮助广大开发者更好地使用InfluxDB和Spring Boot开发时序数据应用。

        那么，这将又会是干货满满的一期，全程无尿点不废话只抓重点教，具有非常好的学习效果，拿好小板凳准备就坐！希望学习的过程中大家认真听好好学，学习的途中有任何不清楚或疑问的地方皆可评论区留言或私信，bug菌将第一时间给予解惑，那么废话不多说，直接开整！Fighting！！ 

2. 环境说明🔥

本地的开发环境：

• 开发工具：IDEA 2021.3
• JDK版本： JDK 1.8
• Spring Boot版本：2.3.1 RELEASE
• Maven版本：3.8.2

3. 正文🔥 

3.1 InfluxDB简介

        InfluxDB是什么？它是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库。由 Golang 语言编写，也是由 Golang 编写的软件中比较优秀的一个，在很多 Golang 的沙龙或者文章中都可能会把 InfluxDB 当标杆来介绍，这也间接帮助 InfluxDB 提高了知名度。

        对于时序数据而言，它是一组按照时间维度索引的数据。时序数据在日常生活中也是随处可见，比如整点的温度、湿度等天气数据，每分钟的股票价格数据等。我们常见到的曲线图、柱状图等形式，就可以用来展现时序数据，这也就是我们常常听到的“数据可视化”。

        时序数据库是一种非关系型数据库，以时间作为数据主键，专门用来存储时序数据。

        而且在市面上，目前比较流行的时序数据库有：InfluxDB、TDengine、Prometheus、OpenTSDB等，其中InfluxDB在行业内应用使用最广泛。与此同时，刚进入业内视野的国产时序数据库TDengine也是后起之秀。对于Prometheus，它则是Prometheus监控系统中自带的数据库。

3.2 InfluxDB与Mysql类比

        如下类比了关系型数据库Mysql，其实概念大差不差，辅助同学们更好的理解它。

mysql	influxdb	备注
database	database	数据库
table	measurement	数据库
record	point	一行记录数据

拓展：InfluxDB数据库由database、measurement、point等三部分构成。分别对应关系数据库中的数据库、表、数据行，具体概念分别如下：

• database：数据库.同Mysql等关系型数据库中的"数据库Database"
• measurement：数据表.相当于关系型数据库中的"表Table"
• point：数据点.表示单条数据记录，相当于关系型数据库中的"一行数据"

        其中，Point是InfluxDB中独有的概念，一个Point由time、field、tags三类字段组成，其中三类字段及概念分别如下：

• time：时间戳
• fields：记录的值
• tags：索引的属性

3.3 InfluxDB特点

• 内置 HTTP 接口，使用方便。
• 数据可以打标记，这样查询可以很灵活。
• 类 SQL 的查询语句。
• 安装管理很简单，并且读写数据很高效。
• 能够实时查询，数据在写入时被索引后就能够被立即查出。

        在最新的 DB-ENGINES(全球知名的数据库流行度排行榜网站) 公布的时间序列数据库排行榜中，InfluxDB 位于榜首，可想而知，InfluxDB 会越来越得到开发者及社区的广泛使用，形势一片大好。

3.4 InfluxDB使用场景

        阅读完以上内容，想必同学们对时序数据库InfluxDB就有了一定的了解，那么，可能大家就会想它可以适用于那些场景呢？这可能是目前大家心里及其迫切想要知道的，必须学习个新东西，好歹要知道这个可以干什么用，用在那些地方，对吧。心急吃不了热豆腐，同学们接着往下看。

• IOT行业：电力、化工等工业物联网数据监测。
• 金融行业：各类金融产品及其衍生品、数字货币数据存储与量化研究。
• IT行业：服务器、虚拟机、容器等的状态数据实时监测。
• 互联网行业：用户行为轨迹，日志等数据。

        这样同学们心里就有个清楚的认知，它大概可以干嘛用了吧，其实更多的领域它一样也能派上用场，任何一个数据库被设计出来， 往往局限它的不是数据库本身，而是使用者。

4. InfluxDB安装🔥

 4.1 前言

        接下里，我们就进行数据库的安装教学啦。对于InfluxDB的安装，非常之简单，根据操作系统执行对应的安装命令即可。这里我以window10系统为例，给同学们演示一波Windows下如何安装InfluxDB。

4.2 下载

InfluxDB下载url：https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.4_windows_amd64.zip

chronograf 下载url：https://dl.influxdata.com/chronograf/releases/chronograf-1.7.8_windows_amd64.zip

注意：chronograf 是 InfluxDB的可视化后台管理端，虽然InfluxDB也提供了控制台命令端，如果你使用不习惯，可以使用chronograf 可视化工具进行操作，例如Navicat。

4.2 解压安装包

        本地下载好后，这里我们可以看到分别有两个压缩包，influxdb-1.7.4_windows_amd64.zip 与 chronograf-1.7.8_windows_amd64.zip，接下来是分别进行解压。

 4.2.1 解压influxdb

        influxdb-1.7.4_windows_amd64.zip解压后，我们可以看到influxDB的数据库文件非常简单。如下图所示：

 4.2.2 修改配置文件

       由于 InfluxDB 的数据存储主要有三个目录。默认情况下是 meta、wal 、 data 这三个目录，InfluxDB 应用程序启动后会自动生成，这个我们后续启动了再验证。

• meta 用于存储数据库的一些元数据，meta 目录下有一个 meta.db 文件。
• wal 目录存放预写日志文件，以 .wal 结尾。
• data 目录存放实际存储的数据文件，以 .tsm 结尾。

由于配置文件指定的默认路径，我们需要将其改为我们自己自定义的路径，方便查阅。

所以接下来我们需要对influxdb.conf 配置文件进行修改，修改如下三个地方的路径指向。

这里我们直接在安装路径下的路径，比如:E:\InfluxDB\influxdb-1.7.4-1，这个改成你们本地安装路径即可。修改样例如下：

//第26行
原：dir = "/var/lib/influxdb/meta"
新：dir = "E:/InfluxDB/influxdb-1.7.4-1/meta"

//第45行
原：dir = "/var/lib/influxdb/data"
新：dir = "E:/InfluxDB/influxdb-1.7.4-1/data"

//第48行
原：wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
新：wal-dir = "E:/InfluxDB/influxdb-1.7.4-1/wal"

4.2.3 修改端口

        InfluxDB服务默认端口为8086，如果你需要指定端口号，则可以修改如下配置。配置文件的第256行，将端口号设置放开并指定你想要的端口号即可，一般我是端口号默认即可。

 4.3 启动服务

        配置文件修改后，我们记得保存一下，如何启动InfluxDB服务？很坚定，直接运行Influxd.exe使用默认配置运行即可，这里也可以使用自定义的配置文件，则指定conf文件进行启动，自定义配置使用的启动命令如下：

先cmd 进入influxDB目录，然后执行以下命令即可：
influxd.exe -config influxdb.conf

如果就使用默认配置启动，则直接双击【Influxd.exe】即可启动。

双击【Influxd.exe】后会直接弹出一个小黑窗口，如果你的窗口内容看到如下输出，则就说明InfluxDB服务启动成功了。

 到此，InfluxDB服务就启动好了。

4.4 InfluxDB使用

        对于关系型数据库，例如Mysql，它有它自己的sql语法规则，而 InfluxDB 的也有它的sql语法---InfluxQL。InfluxQL是一种类似于SQL的查询语言，用于与InfluxDB数据库进行交互。

        如果你有使用关系数据库及SQL的基础，那么你可以非常快的掌握InfluxQL。但是，InfluxQL与SQL又不全一样，它缺乏SQL中的一些高级的语法，例如union，having、join等。

接下来，我们就来演示一下InfluxQL语言的使用方法。

 4.5 连接InfluxDB服务

        进入到InfluxDB安装目录后，选中文件全路径，输入cmd回车。会弹出小黑框。

然后在cmd小黑框中输入：influx 即可。

为此你就可以在该输入框中进行sql执行啦，接下来我带着大家进行学习并实践操作一下吧。 

4.6 数据库操作

4.6.1 数据库创建

这里我们先来创建一个名为influx_demo的数据库，数据库名你们随意。 

//创建数据库语句CREATE DATABASE influx_demo

 很明显是创建【influx_demo】数据库成功了。

4.6.2 查询所有数据库

 查询显示所有的数据库，命令如下：

 SHOW DATABASES

4.6.3 数据库删除

DROP DATABASE influx_demo

 对指定数据库进行删除，命令如下：

 这里我们先执行删除命令再查询核实，数据库确实不存在了。

4.6.4 数据库使用

对指定的数据库进行使用，命令如下：

USE influx_demo

4.7 表操作

4.7.1 创建表

        由于InfluxDB中没有专门创建表的命令sql，当插入一条数据point至某B表时，此B表会被自动创建，并且表的格式、字段名、字段类型也由此条插入命令决定。

4.7.2 修改表

        与创建表一样，InfluxDB中也没有修改表的命令sql，但当插入一条新数据point至某表B时，如果此point中的字段多于原B表的字段，会自动修改B表与此条插入数据的格式字段一致。

注意：此种情况仅限于新插入的数据字段与表B字段的交集即表B的情况，如果新插入数据字段与表A完全不同则会插入失败从而表结构也不变。

4.7.3 查询表

查询指定数据库下的表列表，前提是需要使用那个库，命令如下：

SHOW MEASUREMENTS

演示如下： 

4.7.4 删除表

删除表也是在使用某个数据库下进行操作的，删除表命令如下：

DROP MEASUREMENT "measurementName"

演示如下：删除名为"user"的表。

4.8 数据操作

4.8.1 插入数据

插入语句语法如下:

insert + measurement + "," + tag=value,tag=value + 空格 + field=value,field=value ；

tag与tag之间要用逗号[,]分隔；field与field之间用逗号[,]分隔； tag与field之间用空格[  ]分隔； tag都是string类型，不需要引号将value包裹； field如果是string类型，需要加引号；

我先来给大家举个新增数据的例子：

insert weather,altitude=1001,area=南 temperature=10,humidity=-4

具体可以看到数据已经被插入了。 且进行weather表查询了，也证实了weather表被自动创建了。

4.8.2 查询数据

查询语句格式与mysql 基本一致,使用select 关键字。

select * from weather

演示如下： 

4.8.3 修改数据

当 tags 和 timestamp 相同时数据会执行覆盖操作，相当于InfluxDB的更新操作。

现在我们来做个演示：我们针对第一条数据进行数据修改操作。

修改前：

修改后：

执行insert 语句：

insert weather,altitude=1001,area=南 humidity=-8,temperature=7 1691634804880043400

对比修改前，同条数据的humidity、temperature 内容已经被成功修改了。 

案例完整执行代码如下：

> select * from weather
name: weather
time                altitude area humidity temperature
----                -------- ---- -------- -----------
1691634804880043400 1001     南    -5       10
1691635565148254500 300      东    9        30
>
> insert weather,altitude=1001,area=南 humidity=-8,temperature=7 1691634804880043400
> select * from weather
name: weather
time                altitude area humidity temperature
----                -------- ---- -------- -----------
1691634804880043400 1001     南    -8       7
1691635565148254500 300      东    9        30
>

4.8.4 删除数据

删除语法与Mysql数据库的删除语法一样，都是使用delete关键字。

演示如下： 

根据时间删除： SQL如下： 

delete from weather where time = 1691634804880043400;

sql具体执行如下： 

根据网上众多资料提示可以根据 tags 进行删除，经过反复测试，删除失败了，并报err提示该字段不支持，执行语句如下：

 > delete from weather where altitude = 1001> delete from weather where area = 东

具体执行大家请看如下！ 

所以这个删除语法暂时是不可取的，请大家避坑。

4.9 InfluxDB用户管理

        接下来给大家普及下InfluxDB数据库的用户管理相关知识，对于InfluxDB而言，默认管理员账号为admin，密码默认为为空，这里我们也可以添加用户和权限，如下我具体给同学们演示一下。

4.9.1 显示用户

显示当前所有的用户，语法如下：

> show users 

具体语句执行如下：

4.9.2 创建用户

如下演示下如何添加用户，具体语法如下：

> create user "test" with password '123456'

具体执行如下： 

4.9.3 创建管理员权限用户

创建一个管理员用户并赋予所有权限，语法如下：

> create user "test1" with password '123456' with all privileges 

 具体执行如下： 

4.9.4 删除用户

如下演示如何删除用户，具体如下：

> drop user "test"

具体执行如下： 

        以上就是对InfluxDB数据库操作的一些基本总结，如若了解更多可以其复杂用法可以上其官网专门学习，这里就不具体深入介绍实践了。 

5. Spring Boot集成InfluxDB🔥

        上一期，给大家介绍了InfluxDB数据库的安装和一些日常使用，接下来是给大家演示Spring Boot项目如何集成InfluxDB并实战使用，通过代码实现数据的增删改查，接下来请看是如何实现的，具有很好的教学意义，请同学们认真听，好好学哦。

5.1 创建Spring Boot项目

        这里创建一个基础的Spring Boot项目雏形，如果你还不清楚，这里推荐你参考我的这篇《Spring Boot项目如何快速搭建》

5.2 添加依赖

        接着在你项目的pom.xml配置文件中引入InfluxDB的官方SDK，这里需要注意，如果你使用的Spring Boot版本在 2以下或者更旧，就需要手动指明InfluxDB版本号，由于我是用的Spring Boot 2.3版本，在Spring Boot 2.x版本的parent中有维护InfluxDB的SDK版本，顾可以省略手动指定InfluxDB的SDK版本。

引入依赖配置如下：

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

5.3 配置InfluxDB连接

        这里需要在项目中配置InfluxDB的连接信息，比如连接地址、用户名、密码。

spring:influx:url: http://localhost:8086user: adminpassword:

注意：这里我们不需要再额外配置与其InfluxDB的连接属性了，虽然没有Spring data的支持，但在Spring Boot2.x版本中也实现了InfluxDB的自动化配置，所以这里只需要在配置中配置好如上三个属性即可正常使用了，具体配置属性如何注入且进行连接的可以去查看对于的源码：

org.springframework.boot.autoconfigure.influx.InfluxDbProperties

完成以上几步后，基础配置就完成了，接着我们就可以在代码中对其进行增删改查操作了。

5.4 模拟上报数据入库

        这里我们来简单模拟一个场景，创建一个定时任务来模拟数据的新增并保存到InfluxDB数据库中。具体演示代码如下：

package com.example.demo.service.impl;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Service
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class InfluxDBMonitor {private InfluxDB influxDB;@Scheduled(fixedRate = 5000) //5秒执行一次public void InsertDataForInfluxDB() {//随机数字int count = (int) (Math.random() * 100);Point point = Point.measurement("test_count")     // 表名.tag("index", "index")  // 索引字段名.addField("count", count)        // 字段名1.addField("count_str", "str_" + count)        // 字段名2.time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS)  // 时间.build();// 往test_count库插入数据influxDB.write("influx_demo", "autogen", point);log.info("写入数据库的count值为：" + count);}}

如上定时插入数据的方法写好了，重启项目即可触发，但我们提前要先去准备创建好所对应的库。

5.5 测试

5.5.1 连接InfluxDB

先启动InfluxDB服务，不清楚具体如何启动的这里可以看我上一期教学《InfluxDB数据库如何本地搭建并使用》，如下就已经启动并连接ok了。

5.5.2 创建数据库

这里我们先创建好一个名为：Influx_demo 的库，具体语句如下：

//创建数据库语句CREATE DATABASE influx_demo

如上可见很明显是创建【influx_demo】数据库成功了。

注意: 数据库名称与上面代码方法InsertDataForInfluxDB()中定义的库名一致。 

5.5.3 查询数据库

5.5.4 启动Spring Boot项目

库已经创建好了，接着我们只需要触发我们刚写的定时插入数据的方法即可。

启动后，我们可以看到间隔5s就自动打印了一条count值，接下来，我们就是要验证数据是否被成功新增到【test_count】表中。

5.5.5 查询表数据

我们直接通过查询语句，验证数据是否被新增到【test_count】表中，查询语句如下：

select * from test_count;

如下是具体查询出来的结果： 

5.6 小结

        整体体验下来，最大的感触就是，如果项目的功能模块中用到对时间特性比较敏感的数据，例如性能监控，数据趋势走向等需求场景时，InfluxDB将会是一个不错的选择，虽然其很强很彪悍，但只要在使用的过程中遵循一定规范与适用场景，才能发挥其优秀的特性。

6. 热文推荐🔥

滴~如下推荐【Spring Boot 进阶篇】的学习大纲，请小伙伴们注意查收。

Spring Boot进阶(01)：Spring Boot 集成 Redis，实现缓存自由

Spring Boot进阶(02)：使用Validation进行参数校验

Spring Boot进阶(03)：如何使用MyBatis-Plus实现字段的自动填充

Spring Boot进阶(04)：如何使用MyBatis-Plus快速实现自定义sql分页

Spring Boot进阶(05)：Spring Boot 整合RabbitMq，实现消息队列服务

Spring Boot进阶(06)：Windows10系统搭建 RabbitMq Server 服务端

Spring Boot进阶(07)：集成EasyPoi，实现Excel/Word的导入导出

Spring Boot进阶(08)：集成EasyPoi，实现Excel/Word携带图片导出

Spring Boot进阶(09)：集成EasyPoi，实现Excel文件多sheet导入导出

Spring Boot进阶(10)：集成EasyPoi，实现Excel模板导出成PDF文件

Spring Boot进阶(11)：Spring Boot 如何实现纯文本转成.csv格式文件？

Spring Boot进阶(12)：Spring Boot 如何获取Excel sheet页的数量？

Spring Boot进阶(13)：Spring Boot 如何获取@ApiModelProperty(value = “序列号“, name = “uuid“)中的value值name值？

Spring Boot进阶(14)：Spring Boot 如何手动连接库并获取指定表结构？一文教会你

Spring Boot进阶(15)：根据数据库连接信息指定分页查询表结构信息

Spring Boot进阶(16)：Spring Boot 如何通过Redis实现手机号验证码功能？

Spring Boot进阶(17)：Spring Boot如何在swagger2中配置header请求头等参数信息

Spring Boot进阶(18)：SpringBoot如何使用@Scheduled创建定时任务？

Spring Boot进阶(19)：Spring Boot 整合ElasticSearch

Spring Boot进阶(20)：配置Jetty容器

Spring Boot进阶(21)：配置Undertow容器

Spring Boot进阶(22)：Tomcat与Undertow容器性能对比分析

Spring Boot进阶(23)：实现文件上传

Spring Boot进阶(24)：如何快速实现多文件上传？

Spring Boot进阶(25)：文件上传的单元测试怎么写?

Spring Boot进阶(26)：Mybatis 中 resultType、resultMap详解及实战教学

Spring Boot进阶(27)：Spring Boot 整合 kafka(环境搭建+演示)

Spring Boot进阶(28)：Jar包Linux后台启动部署及滚动日志查看，日志输出至实体文件保存

Spring Boot进阶(29)：如何正确使用@PathVariable，@RequestParam、@RequestBody等注解？不会我教你，结合Postman演示

Spring Boot进阶(30)：@RestController和@Controller 注解使用区别，实战演示

...

7. 文末🔥

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