springboot整合influxDB

一、基本语法的介绍：

1. 数据插入（INSERT）

INSERT cpu_usage,host=serverA,region=us_west value=0.65 1434055562000000000

其中，

cpu_usage

是测量名称，

host=serverA

和

region=us_west

是标签，

value=0.65

是字段，

1434055562000000000

是时间戳。

2. 数据查询（SELECT）

SELECT * FROM cpu_usage WHERE host ='serverA'

3. 时间范围查询

SELECT * FROM cpu_usage WHERE time >= '2024-07-28T00:00:00Z' AND time <= '2024-07-28T23:59:59Z'

4. 聚合函数

例如，计算平均值：

SELECT MEAN(value) FROM cpu_usage

常见的聚合函数还有

SUM

（求和）、

MIN

（最小值）、

MAX

（最大值）等。

5. GROUP BY 分组

SELECT mean(value) FROM cpu_usage GROUP BY host

按照

host

标签进行分组计算平均值。

6. 删除数据（DELETE）

DELETE FROM cpu_usage WHERE time < '2024-07-27T00:00:00Z'

整合sping条件查询语句

Flux查询代码
from(bucket: "桶名")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)//例如时间查询从六小时前开始查range(start: -6h)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "相当于表名" and r["device_id"] == "123")
filter过滤条件
例如
from(bucket: "position1")：指定要从名为 position1 的桶中获取数据。
|> range(start: -6h)：表示设置时间范围，获取从当前时间往前 6 小时的数据。
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "device_history_location")：使用 filter 函数对数据进行筛选，只保留 _measurement 字段值为 device_history_location 的记录。
|> pivot(rowKey:["_time"],columnKey: ["_field"],valueColumn: "_value")：使用 pivot 操作将数据进行行列转换，以 _time 作为行键，_field 作为列键，_value 作为值列。
如果原始数据中有 _time、_measurement、_field 和 _value 等列，通过这个查询，可以将不同的 _field 值转换为列，方便以特定的格式查看和处理数据。
假设原始数据如下：
_time                    _measurement            _field        _value
2024-07-28T10:00:00Z    device_history_location    latitude    30.0
2024-07-28T10:00:00Z    device_history_location    longitude    120.0

经过上述查询处理后，可能会转换为类似以下的格式：
_time                    latitude    longitude
2024-07-28T10:00:00Z    30.0        120.0

二 SpringBoot整合

1.引入pom

<dependency>
    <groupId>com.influxdb</groupId>
    <artifactId>influxdb-client-java</artifactId>
    <version>6.7.0</version>
</dependency>

2.配置文件

influxdb.yml

influxdb:
         url: "http://locahost:8086"
         token: "your_token"
         org: "your_orgorganizationName"
         bukcet: "your_bucketName"

config

@ConfigurationProperties(prefix = "influxdb")
public class InfluxDBConfig {

    private String url;
    private char[] token;
    private String org;
    private String bucket;

    public InfluxDBClient createClient(){
        return  InfluxDBClientFactory.create(this.url,
                this.token, this.org,         
                this.bucket);
    }
}

JavaBean示例

实体类

@Data
@Accessors(chain = true)
@Measurement(name = "device_history_location")
public class InfluxPosition {

    /**
     * 设备id
     */
    @Column(name = "device_id",tag = true)
    private String deviceId;

    /**
     * 车辆id
     */
    @Column(name = "vehicle_id")
    private String vehicleId;

    /**
     * 位置时间
     */
    @Column(timestamp = true)
    private Instant locationTime;

    /**
     * 经度
     */
    @Column(name = "longitude")
    private BigDecimal longitude;

    /**
     * 纬度
     */
    @Column(name = "latitude")
    private BigDecimal latitude;

}

写入

private static void writeData(InfluxDBClient client) {
        WriteApiBlocking writeApiBlocking = client.getWriteApiBlocking();
        List<InfluxPosition> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            InfluxPosition position = new InfluxPosition()
                    .setDeviceId("123")
                    .setVehicleId("321")
                    .setLocationTime(Instant.now())
                    .setLongitude(new BigDecimal("113.12313"))
                    .setLatitude( new BigDecimal("23.8524"))
            list.add(position);
        }
        writeApiBlocking.writeMeasurements("position1","test",WritePrecision.MS,list);
    }

查询

private static List<FluxTable> queryData(InfluxDBClient client) {
        String flux = "from(bucket: \"position1\")\n" +
                "  |> range(start: -6h)\n" +
                "  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"device_history_location\")" +
                "  |> pivot(rowKey:[\"_time\"],columnKey: [\"_field\"],valueColumn: \"_value\")";
        List<FluxTable> query = client.getQueryApi().query(flux);

        for (FluxTable table : query) {
            List<FluxRecord> records = table.getRecords();
            for (FluxRecord record : records) {
                log.info("{}---{}---{}---{}", record.getMeasurement(),record.getField(),record.getValue(),record.getTime());
            }
        }
        return query;
    }

测试

//插入数据
public static void main(String[] args) {
        InfluxDBClient client = InfluxDB.creatClient;
        writeData(client);//
    }
查询
public static void main(String[] args) {
        InfluxDBClient client = getClient();
        List<FluxTable> query = queryData(client);
        FluxResultMapper resultMapper = new FluxResultMapper();
        for (FluxTable table : query) {
            List<FluxRecord> records = table.getRecords();
            for (FluxRecord record : records) {
                log.info("values:{}---time:{}", record.getValues(),record.getTime());
                //进行转换或者其他操作...
                InfluxPosition influxPosition = resultMapper.toPOJO(record,                            
                                                                     InfluxPosition.class);
            }
        }
    }

time在转换时时区可能会发生变化，可以参考如下方法进行时区转换

import java.time.ZoneId;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

public class TimeZoneConversionExample {

    public static void convertToBeijingTime(String timeString) {
        // 假设原始的时间字符串格式为 "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'"
        DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'");

        // 解析原始时间字符串为 ZonedDateTime 对象
        ZonedDateTime originalZonedDateTime = ZonedDateTime.parse(timeString, formatter);

        // 将原始时区的时间转换为东八区（北京时间）
        ZonedDateTime beijingZonedDateTime = originalZonedDateTime.withZoneSameInstant(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));

        // 输出转换后的时间
        System.out.println("转换后的北京时间: " + beijingZonedDateTime);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例输入的时间字符串
        String time = "2024-07-28T12:30:00.000Z";
        convertToBeijingTime(time);
    }
}