InfluxDB 是一个用于存储和查询大量时序数据的开源数据库。在 Web 开发领域，我们经常需要存储和分析各种计量数据，例如请求时间、CPU 使用率、磁盘空间等等。使用 InfluxDB，我们可以轻松地存储并针对这些有序数据进行分析和查询。
Fastify 是一个基于 Node.js 的快速、低开销且灵活的 Web 框架，它可以用于构建高性能的 Web 应用程序。它提供了各种插件以方便开发人员进行对应功能的添加。
在本文中，我们将重点介绍 Fastify 如何使用 InfluxDB 进行时序数据的存储。
安装 InfluxDB
首先，我们需要在本地安装 InfluxDB。InfluxDB 提供了各种客户端库和工具，以便于访问和操作数据库。
在 Mac 系统上，可以使用 Homebrew 来安装 InfluxDB。
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在 Windows 系统上，可以从 InfluxDB 官网下载并安装对应版本的 InfluxDB。
配置 InfluxDB
在安装完成 InfluxDB 之后，我们需要进行数据库以及验证密钥的配置。我们可以通过访问 InfluxDB 的 Web 界面（默认为 http://localhost:8086）进行配置。
在 Web 界面中，我们可以创建一个新的「数据库」，并创建一个用户以及对应的「验证密钥」。我们需要使用这个用户的验证密钥来对数据库进行访问。在这里以「data」为数据库名称，「user」为用户名，「password」为密码进行示例。在创建完成后，我们需要保存好生成的验证密钥。
安装 Fastify-InfluxDB
接下来，我们需要安装 Fastify-InfluxDB 插件。该插件提供了在 Fastify 中使用 InfluxDB 进行数据存储的便利功能。
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在 Fastify 中引入 InfluxDB 插件
在 Fastify 应用程序中引入 InfluxDB 插件，并连接到 InfluxDB。
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如果连接成功，Fastify 将自动在启动时打印出「InfluxDB connected」信息。
将数据存储到 InfluxDB
要将一个数据点存储到 InfluxDB 中，我们需要定义一个「测量」。在 InfluxDB 中，测量就是一组表格，用于存储特定类型的数据。
在 Fastify 中，我们可以通过 InfluxDB 插件直接创建一个测量，并在其中添加数据点。
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在上述代码中，我们创建了一个名为「cpu」的测量，并向其中插入了一个数据点，值为 0.75。在 Fastify-InfluxDB 插件中，数据点是一个包含字段和值的对象。其中，字段表示数据类型，值表示实际值。
我们也可以在添加数据点时添加更多的字段。
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在上述代码中，我们添加了一个「cpu」字段，并指定它运行在「cpu0」CPU 上。
查询数据
在 InfluxDB 中，我们可以使用一种称为 Flux 的数据查询语言来查询数据。我们可以使用 InfluxDB 本身的 Web 界面或者其他 Flux 客户端来执行查询。
在 Fastify-InfluxDB 插件中，我们可以直接使用 InfluxDB 对象中的 query 方法来执行查询。
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---在上述代码中，我们执行了一个 Flux 查询，查询最近 1 小时内的「cpu」测量数据，并限制返回的结果集大小为 10。
查询完成后，将在控制台中打印出查询结果。
总结
在本文中，我们介绍了 Fastify 中如何使用 InfluxDB 进行时序数据存储，并提供了一个完整的示例代码。借助 InfluxDB，我们可以轻松存储和查询各种时序数据，在 Web 开发领域经常应用。Fastify-InfluxDB 插件提供了轻松访问 InfluxDB 的便利功能，快速构建高性能和低成本的 Web 应用程序。
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