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tags: python, influxdb, grafana, note
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# Python + InfluxDB + Grafana (Docker)
因為懶、又只是測試，所以使用 `Docker` 跑 InfluxDB 和 Grafana。
## Technical versions
- python3.7
- influxdb:latest (INFLUXDB_VERSION=1.8.0)
- grafana/grafana:6.7.2-ubuntu
## InfluxDB Basic
DB應用不外乎要知道資料結構和如何寫入、讀取。
InfluxDB有幾個重要的詞：
**timestamp**
因為是時序型資料庫，想必這個非常重要。
**DB會自帶寫入時間**，所以寫入的時候`_time`這欄是可以空白的。
**measurement**
`字串`
可以把他想成關聯式資料庫裡的Table。
**tags**
`key-value pair`
一段資料的標籤，可以拿標籤去篩出需要的資料。
**fields**
`key-value pair`
一段資料的欄位，可以拿欄位去篩出需要的資料，可以說是關聯式資料庫裡的column & data。
**series**
series key像是Query
`measurement, tag_key=tag_val field_key=field_val`
series含有篩出來的資料。
```
2019-08-18T00:00:00Z 23
2019-08-18T00:02:00Z 28
```
**point**
可以把他想成關聯式資料庫裡的Row。
含有_time, measurment, tags, fields
**bucket**
所有資料都存在一個bucket，一個bucket屬於一個orgnization。
每個bucket都有一個保留時間。
**organization**
一個包含一組使用者、多的dashboards, tasks, buckets的工作空間。
### 操作起來!
寫入資料有滿多方法的，有GUI、influx CLI、influx API(HTTP request)，透過Telegraf, InfluxDB scrapers，當然也有InfluxQL。
下面說的是`InfluxQL`。
- 先啟動container，並進入influx
```bash
$ docker run -p 8086:8086 -v influxdb:/var/lib/influxdb \ influxdb
$ docker exec -it influxdb influx
```
- 建立DB並指定在該DB下操作
```sql
/* create database [dbname] */
create database production
use production
```
- 建立一筆資料
不用先建立measurement唷~
> 注意 tag pair之間要用`,`分開，field pair也是。但tag set 和 field set之間是一個空白。
```sql
/* insert [measurement], [tag-set] [field-set] */
insert production_line, machine=001,sensor=meter_speed value=12
```
- 查詢
```sql
/* select [field-key] from [measurement] */
select * from production_line
/* select [field-key] from [measurement] where [tag-key]=[tag-value] */
select "value" from "production_line" where "machine"="001","sensor"="meter_speed"
```
- 刪除 measurement
```sql
/* drop measurement [measurement]*/
drop measurement prodcution_line
```
- 時間
```sql
/* 前十秒至現在 */
select "value" from "production_line" where "machine"="001" and time > now() - 10s
/* 現在至5周後 */
select "value" from "production_line" where "machine"="001" and time > now() and time < now() + 5w
/* 第一筆和最後一筆 */
select first("value"), last("value") from "production_line" where "machine"="001"
```
## InfluxDB-Python
[GitHub](https://github.com/influxdata/influxdb-python)
上面有一些基礎的範例。
安裝很順利
```bash
$ pip install influxdb
```
- 連接InfluxDB
```python
from influxdb import InfluxDBClient
# 建立連線
client = InfluxDBClient('localhost', port, 'root', 'root', 'production')
```
- 操作起來
```python
# 新增DB
client.create_database('production')
# 要存入的資料!
json_data = [
{
"measurement": "production_line",
"tags": {
"machine": "001",
"sensor": "meter_speed"
},
"time": "2009-11-10T23:00:00Z",
"fields": {
"value": 12
}
}
]
# 寫入
client.write_points(json_data)
# 讀取
result = client.query('select value from production_line;')
```
## Grafana
不贅述什麼是Dashboard、Panels和各種關於Grafana的基礎操作。
- 先啟動container
```bash
$ docker run -d -p 3000:3000 \
--name grafana grafana/grafana:<version number>
```
在 `http://localhost:3000` 就能看到登入畫面。
預設帳密都是`admin`。
- 從`Add data source`新增InfluxDB的連接:
**HTTP**
| Field | Value |
| ------ | --------------------- |
| URL | http://localhost:8086 |
| Access | Browser |
**InfluxDB Details**
| Field | Value |
| ----------- | ---------- |
| Database | production |
| User | root |
| Password | root |
| HTTP Method | GET |
**Save & Test**
**新增 Panel**
在Query裡面設定Query，就和上面所述的讀取一模一樣。
**That's all!**
## References
[InfluxDB 簡易操作](https://dotblogs.com.tw/dizzydizzy/2018/06/30/influxbasicoper)
[InfluxDB|Yume 練功地](http://yume190.github.io/2016/01/06/InfluxDB/)
[InfluxDB Docker](https://hub.docker.com/_/influxdb)
[Run Grafana Docker Image](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/docker/)
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