Fastify 中如何使用 InfluxDB 进行时序数据存储

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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。

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。

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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展开代码

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。

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。

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。

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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