InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。
它有三大特性：
1. Time Series （时间序列）：你可以使用与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）
2. Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算
3. Eevents（事件）：它支持任意的事件数据
特点
schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
Scalable
min, max, sum, count, mean, median 一系列函数，方便统计
Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写
Powerful Query Language 类似sql
Built-in Explorer 自带管理工具
API
InfluxDB 支持两种api方式
HTTP API
Protobuf API
如何使用 http api 进行操作？
比如对于foo_production这个数据库，插入一系列数据，可以发现POST 请求到 /db/foo_production/series?u=some_user&p=some_password, 数据放到body里。
数据看起来是这样的:
下面的"name": "events", 其中"events"就是一个series,类似关系型数据库的表table
[
{
"name": "events",
"columns": ["state", "email", "type"],
"points": [
["ny", "paul@influxdb.org", "follow"],
["ny", "todd@influxdb.org", "open"]
]
},
{
"name": "errors",
"columns": ["class", "file", "user", "severity"],
"points": [
["DivideByZero", "example.py", "someguy@influxdb.org", "fatal"]
]
}
]
格式是json，可以在一个POST请求发送多个 series, 每个 series 里的 points 可以是多个，但索引要和columns对应。
上面的数据里没有包含time 列，InfluxDB会自己加上，不过也可以指定time,比如：
[
{
"name": "response_times",
"columns": ["time", "value"],
"points": [
[1382819388, 234.3],
[1382819389, 120.1],
[1382819380, 340.9]
]
}
]
[
{
"name": "response_times",
"columns": ["time", "value"],
"points": [
[1382819388, 234.3],
[1382819389, 120.1],
[1382819380, 340.9]
]
}
]
time 在InfluxDB里是很重要的，毕竟InfluxDB是time series database
在InfluxDB里还有个sequence_number字段是数据库维护的，类似于mysql的 主键概念
InfluxDB 增删更查都是用http api来完成，甚至支持使用正则表达式删除数据，还有计划任务。
比如:
发送POST请求到 /db/:name/scheduled_deletes， body如下，
{
"regex": "stats\..*",
"olderThan": "14d",
"runAt": 3
}
{
"regex": "stats\..*",
"olderThan": "14d",
"runAt": 3
}
这个查询会删除大于14天的数据，并且任何以stats开头的数据，并且每天3:00 AM运行。
更加详细查看官方文档: http://influxdb.org/docs/api/http.html
查询语言
InfluxDB 提供了类似sql的查询语言
看起来是这样的：
select * from events where state == 'NY';
select * from log_lines where line =~ /error/i;
select * from events where customer_id == 23 and type == 'click';
select * from response_times where value > 500;
select * from events where email !~ /.*gmail.*/;
select * from nagios_checks where status != 0;
select * from events
where (email =~ /.*gmail.* or email =~ /.*yahoo.*/) and state == 'ny';
delete from response_times where time > now() - 1h
select * from events where state == 'NY';
select * from log_lines where line =~ /error/i;
select * from events where customer_id == 23 and type == 'click';
select * from response_times where value > 500;
select * from events where email !~ /.*gmail.*/;
select * from nagios_checks where status != 0;
select * from events
where (email =~ /.*gmail.* or email =~ /.*yahoo.*/) and state == 'ny';
delete from response_times where time > now() - 1h
非常容易上手, 还支持Group By, Merging Series, Joining Series， 并内置常用统计函数，比如max, min, mean 等
文档： https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.9/
库
常用语言的库都有，因为api简单，也很容易自己封装。
InfluxdDB作为很多监控软件的后端，这样监控数据就可以直接存储在InfluxDB
StatsD, CollectD, FluentD
还有其它的可视化工具支持InfluxDB, 这样就可以基于InfluxDB很方便的搭建监控平台
InfluxDB 用于存储基于时间的数据，比如监控数据，因为InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了个监控数据存储中心。
对于InfluxDB中的数据展示，官方admin有非常简单的图表。
除了自己写程序展示数据还可以选择：
tasseo https://github.com/obfuscurity/tasseo/
grafana https://github.com/torkelo/grafana
tasseo
tasseo,为Graphite写的Live dashboard，现在也支持InfluxDB,tasseo 比较简单, 可以配置的选项很少。
Grafana
Grafana是一个纯粹的html/js应用，访问InfluxDB时不会有跨域访问的限制。只要配置好数据源为InfluxDB之后就可以，剩下的工作就是配置图表。Grafana 功能非常强大。使用ElasticsSearch保存DashBoard的定义文件，也可以Export出JSON文件(Save ->Advanced->Export Schema)，然后上传回它的/app/dashboards目录。
配置数据源：
datasources: {
influx: {
default: true,
type: 'influxdb',
url: 'http://
username: 'test',
password: 'test',
}
},
datasources: {
influx: {
default: true,
type: 'influxdb',
url: 'http://
username: 'test',
password: 'test',
}
},