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| 編輯推薦： |
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《深入理解 InfluxDB》适合时序数据库工程师、物联网采集工程师、运维工程师阅读，也可供数据库爱好者、监控技术爱好者、工业互联网平台爱好者参考学习，还适合作为高校相关专业教材。
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| 內容簡介： |
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时序数据库是一种新型技术，主要用于工业互联网软件建设中。近年来，伴随着物联网技术在智能制造、交通、能源、智慧城市等领域的发展，时序数据库也发展迅速，成为搭建应用的数据库之一。《深入理解 InfluxDB》从 InfluxDB 的安装开始，一步步详细介绍 InfluxDB 的功能及原理，带领读者深入理解以 InfluxDB 为代表的时序数据库。
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| 目錄：
|
第1章 时序数据库InfluxDB简介
1.1 数据简史 2
1.1.1 什么是时序数据 3
1.1.2 时序数据库的历史 3
1.2 InfluxDB简介 4
1.2.1 什么是InfluxDB 4
1.2.2 InfluxDB的历史 5
1.2.3 InfluxDB现状及未来 6
1.3 InfluxDB的基本概念 7
1.4 InfluxDB的设计理念 7
1.5 InfluxDB的核心特性 8
1.5.1 内置REST接口 8
1.5.2 数据Tag标记 8
1.5.3 类SQL的查询语句 9
1.5.4 高性能 9
1.5.5 开源 10
1.6 时序数据库的应用场景 10
1.6.1 在工业环境监控中的应用 10
1.6.2 在物联网IoT设备采集存储中的应用 11
1.6.3 互联网业务性能监控服务 11
1.6.4 在智能汽车中的应用 12
1.7 小结 12
第2章 InfluxDB的安装、配置、启动
2.1 在不同操作系统上安装InfluxDB14
2.1.1 硬件要求 14
2.1.2 在Ubuntu和Debian系统中安装InfluxDB 15
2.1.3 在RedHat和CentOS系统中安装InfluxDB 20
2.1.4 在Windows系统中安装InfluxDB21
2.1.5 在macOS系统中安装InfluxDB 22
2.1.6 使用Docker安装InfluxDB 24
2.1.7 InfluxDB的端口设置 25
2.1.8 InfluxDB 程序的使用 25
2.1.9 InfluxDB的配置详解 31
2.2 小结 37
第3章InfluxDB UI数据可视化
3.1 InfluxDB UI 39
3.1.1 安装配置 39
3.1.2 常用功能介绍 41
3.2 Chronograf 47
3.2.1 安装配置 48
3.2.2 常用功能介绍 50
3.3 小结 57
第4章InfluxDB基本操作写入与查询
4.1 客户端命令行方式 59
4.1.1 简介59
4.1.2 使用InfluxDB 59
4.1.3 Influx基本命令61
4.2 数据样本 62
4.2.1 空气传感器样本数据 63
4.2.2 鸟类迁徙样本数据 64
4.2.3 NOAA样本数据 64
4.2.4 美国地质勘探局地震数据 64
4.3 行协议 65
4.3.1 行协议案例 65
4.3.2 行协议语法 66
4.3.3 行协议要素分析 66
4.3.4 数据类型 67
4.3.5 引号68
4.3.6 特殊字符 68
4.3.7 注释69
4.3.8 重复数据 69
4.4 桶操作 70
目 录
VII
4.5 写入操作 71
4.5.1 写入数据 71
4.5.2 文件数据导入 72
4.6 查询操作 73
4.6.1 select语句 74
4.6.2 类型转换 77
4.6.3 where子句 78
4.6.4 函数 80
4.6.5 group by子句 82
4.6.6 into子句 85
4.6.7 排序 86
4.6.8 limit和slimit子句 86
4.6.9 offset和soffset子句 86
4.6.10 Time Zone子句 87
4.6.11 时间语法 87
4.7 小结 88
第5章 InfluxDB的函数与运算
5.1 样本数据导入 90
5.2 InfluxDB函数 91
5.2.1 函数说明 91
5.2.2 聚合类函数 92
5.2.3 选择类函数 94
5.2.4 转换类函数 95
5.2.5 预测类函数 98
5.3 数学运算 99
5.3.1 常用运算符 99
5.3.2 数学运算符的常见问题 101
5.4 小结 102
第6章 InfluxDB连续查询
6.1 连续查询 104
6.2 样本数据导入 104
6.3 创建连续查询 106
6.3.1 语句 106
6.3.2 连续查询运行时刻及查询的时间范围 107
6.3.3 连续查询举例 107
6.4 复杂连续查询 109
6.4.1 创建高级连续查询 109
6.4.2 高级连续查询的时间设置 109
6.4.3 GROUP BY time()、EVERY、FOR三者关系 111
6.4.4 高级连续查询举例 112
6.5 连续查询的管理 113
6.5.1 查询所有连续查询 113
6.5.2 删除连续查询 114
6.5.3 修改连续查询 114
6.6 连续查询案例分析 114
6.6.1 数据预处理 115
6.6.2 降低数据采样率 115
6.6.3 HAVING功能 116
6.6.4 替换嵌套函数 116
6.7 小结 117
第7章InfluxDB数据保留策略
7.1 保留策略 119
7.2 创建保留策略 119
7.2.1 使用CREATE RETENTION POLICY创建保留策略 119
7.2.2 创建保留策略举例 121
7.3 查询保留策略 121
7.4 修改保留策略 122
7.5 删除保留策略 123
7.6 综合实例 123
7.6.1 样本数据 123
7.6.2 实验目标 124
7.6.3 实验过程 124
7.6.4 结论126
7.7 小结 126
第8章InfluxDB数据安全策略
8.1 认证技术 128
8.1.1 简介128
8.1.2 认证方式 128
8.1.3 Token认证 128
8.1.4 1.x版本兼容授权认证 131
目 录
8.1.5 授权使用 137
8.2 权限类型 142
8.3 用户管理 143
8.4 权限控制实战 146
8.4.1 创建与授权 146
8.4.2 测试效果 147
8.5 小结 149
第9章 InfluxDB性能评估
9.1 性能测试工具 151
9.1.1 安装Go语言运行环境 151
9.1.2 测试工具安装 153
9.2 基准性能测试 154
9.2.1 测试环境 154
9.2.2 写入性能测试 154
9.3 性能优化 157
9.3.1 数据写入优化方案 157
9.3.2 数据查询优化方案 157
9.4 性能报警 159
9.4.1 创建检查 159
9.4.2 添加通知端点 162
9.4.3 创建通知规则 163
9.5 小结 164
第10章 InfluxDB集群
10.1 集群简介 166
10.1.1 集群架构概述 166
10.1.2 数据所在的地方 166
10.1.3 节点数量 167
10.2 集群安装配置 167
10.2.1 申请试用 167
10.2.2 环境准备 169
10.2.3 添加DNS条目 170
10.2.4 Meta节点的安装配置 171
10.2.5 Data节点的安装配置 173
10.3 小结 176
第11章 备份管理
11.1 单机版备份管理 178
11.1.1 备份数据 178
11.1.2 恢复数据 179
11.2 集群版备份管理 180
11.2.1 备份数据 181
11.2.2 恢复数据 182
11.2.3 导出数据 184
11.2.4 导入数据 185
11.3 小结 185
第12章 InfluxDB与程序设计
12.1 Java SDK使用 187
12.1.1 使用Java在InfluxDB中写入数据 188
12.1.2 WriteApiBlocking 192
12.1.3 使用Java查询InfluxDB中的数据 193
12.1.4 queryApi 195
12.1.5 使用Java为bucket添加权限 196
12.1.6 连接InfluxDB的另一种方式—用户名和密码 198
12.2 Python SDK使用 200
12.2.1 使用Python在InfluxDB中写入数据 201
12.2.2 使用Python查询InfluxDB中的数据 202
12.3 小结 203
第13章 InfluxDB数据处理语言Flux
13.1 Flux概述 205
13.2 基本数据类型 205
13.2.1 Boolean（布尔值） 206
13.2.2 Bytes（字节） 206
13.2.3 Duration（持续时间） 206
13.2.4 String（字符串类型） 207
13.2.5 Time（时间类型） 207
13.2.6 Float（浮点类型） 208
13.2.7 Integer（整数类型） 208
13.2.8 Null（空值） 209
13.3 查询数据源 209
13.3.1 from()函数 210
13.3.2 range()函数 210
13.3.3 查询InfluxDB 1.x 211
13.3.4 远程查询InfluxDB Cloud 或InfluxDB 2.x 211
13.4 写入数据源 212
13.5 小结 213
第14章 InfluxDB存储引擎
14.1 InfluxDB存储引擎历史 215
14.2 LSM-Tree（LSM树）概述215
14.2.1 LSM-Tree存储原理 216
14.2.2 优势和问题 220
14.3 InfluxDB数据格式 220
14.4 TSM存储组件 221
14.5 TSM file详解 222
14.5.1 SeriesKey（时间序列关键字） 223
14.5.2 Series Data Block 224
14.5.3 Series Index Block 225
14.6 TSM数据写入 227
14.6.1 写入总体框架 227
14.6.2 Shard路由 228
14.6.3 倒排索引引擎构建倒排索引 228
14.6.4 写入流程 229
14.7 小结 230
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| 內容試閱：
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据IDC预测，全球数据将从2018年的33ZB（泽字节）增长到2025年的175ZB，年均复合增长率为23%。到2025年，全球联网设备会有1500亿台，其中大多数设备将产生实时数据。届时，实时数据将超过其他类型的数据，成为全球大数据。
智能制造2025、工业互联网、工业4.0等政策推动了时序数据库的发展，全球对工业品的需求逐年上升。中国作为工业大国，2020年开始大力发展新基建，时序数据库作为智能制造的基础软件，其发展也同步受到关注。
和操作系统一样，数据库属于基础软件，更新迭代慢，一旦使用，可以在生产环境运行十几年，替换成本高，且企业替换意愿不强。企业初期选择数据库会非常慎重，使用后无论是管理层、执行层，还是技术人员都很难主动提出替换建议。
替换成本高、周期长、风险高造成了企业只相信头部数据库产品。毫无疑问，目前使用多、技术生态完善的时序数据库之一就是InfluxDB。InfluxDB是一个开源的、高性能的时序数据库，在时序数据库榜单DB-Engines Ranking上排名。正因为如此，熟练掌握InfluxDB已成为相关开发者非常重要的一项技能。本书将带领大家从InfluxDB的基础开始，一步一步理解InfluxDB，相信这些内容会对大家有帮助。
如何阅读本书
本书既是教程，又是参考指南，同时也适合作为高校相关专业教材。如果读者刚刚接触时序数据库开发，按照本书的章节顺序学习定会有所收获。
本书共14章，每章的内容简单介绍如下：
第1章主要介绍了什么是时序数据、InfluxDB是什么，以及InfluxDB的发展历史。
第2章主要介绍了InfluxDB的安装及配置。
第3章主要介绍了InfluxDB的可视化UI工具。
第4章主要介绍了InfluxDB的基本写入、查询操作。
第5章主要介绍了InfluxDB的常用函数和运算。
第6章主要介绍了InfluxDB的连续查询。
第7章主要介绍了InfluxDB的数据保留策略。
第8章主要介绍了InfluxDB的数据安全策略。
第9章主要介绍了InfluxDB的性能评估。
第10章主要介绍了InfluxDB集群相关内容。
第11章主要介绍了InfluxDB的数据备份与恢复。
第12章主要介绍了InfluxDB与程序设计。
第13章主要介绍了InfluxDB数据处理语言FLux。
第14章主要介绍了InfluxDB存储引擎知识。
读者对象
在本书的编写过程中，尽可能做到通俗易懂、由浅入深，不仅适用于初学者学习，也适用于专业人员学习。
本书可作为高校相关专业教材，也适合软件工程师、软件架构师、数据库工程师等从业人员阅读。
读者交流与图书反馈
本书的读者还可以访问InfluxDB专栏补充学习。该专栏搭建了一个供开发者交流学习的在线平台，阅读过程中如有疑问，也可以在网站上向作者提问，期待能够得到你们的真挚反馈。
由于作者水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或表达不准确的地方，恳请读者批评指正。我们也会将书中的勘误发布在专栏中，供大家参考。
编写说明
本书编写团队由业界一线研发人员组成，其中郑强负责全书的框架搭建及第1～9章的撰写，字数约28万字；张伟负责第10～13章的撰写，字数约6万字；刘爽负责第14章的撰写，字数约2万字。
致谢
感谢清华大学出版社的编辑，因为你们的帮助，这本书才得以问世。后要感谢的就是你，我亲爱的读者，感谢你拿起这本书，你的认可是我们的快乐。
作者
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