什么是 InfluxDB？
InfluxDB是一个高性能的时序数据库（Time-Series Database, TSDB），用于存储和分析时间序列数据的开源数据库，它非常适合于处理大量的时间戳数据，如金融市场数据、IoT 设备数据、监控数据等，尤其适合处理大量的时序数据和高频数据。
主要特性有：
- 内置HTTP接口，使用方便
- 数据可以打标记，查询可以很灵活
- 类SQL的查询语句
- 安装管理很简单，并且读写数据很高效
- 能够实时查询，数据在写入时被索引后就能够被立即查出
安装InfluxDB服务端（Windows下）
在InfluxDB官网文档中选择适用于 Windows 的 .zip 安装包
下载解压，找到 influxd.exe 文件，2.7这个版本没办法双击exe程序启动，只能用cmd或者power 启动InfluxDB 服务。
influx2.7 服务端和客户端已经分离，需要客户端的要另外下载，influxd.exe是服务端，influx.exe是客户端
这样就启动成功了，默认情况下，InfluxDB 将在 localhost:8086 上运行。浏览器输入可以访问InfluxDB的web端管理界面，在 Web 界面中，初次进入需要注册账户,设置组织(organization)用于管理数据和权限、桶（bucket)是数据的存储单元 以及创建 API 密钥（token）。
如果不想用web界面 操作创建用户密码和数据库的话，也可以通过InfluxDB客户端程序，通过命令创建。
安装InfluxDB客户端
在官方文档中下载InfluxDB CLI下载解压后，按照Web界面的提示，初始化客户端基本配置，然后可以通过指令对数据库进行操作，本文不做介绍，我们着重使用Python来进行数据库的各种读写操作
InfluxDB 的数据模型与结构
InfluxDB 的数据模型与传统的关系型数据库不同。它主要包括以下几个概念：
- Point（数据点）: 数据点是 InfluxDB 中的数据单元，包括时间戳、测量、标签和字段。
- Bucket（桶）：是数据的逻辑分区，用于存储不同的时间序列数据。桶类似于关系型数据库中的数据库或表空间。
- Organization（组织）: 组织是用户、桶和权限的管理单位。一个组织可以包含多个用户和桶。
- Measurement（测量）：类似于关系型数据库中的表（table），表示一类数据的集合。
- Tag（标签）：用于索引数据，便于查询。类似于数据库中的索引字段，标签是键值对（key-value pair），值是字符串类型。
- Field（字段）：存储实际的数据值，也是键值对。字段值可以是各种数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）。字段不被索引。
- Timestamp（时间戳）：每条记录的时间戳，用于标识数据的时间点。时间戳是数据的索引，所有的查询都是基于时间戳进行的。
下面代码中的金融类期权数据的示例数据模型，包含测量、标签和字段：
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Measurement（测量）：options
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Tags（标签）：contract, exchange, type
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contract：期权合约代码，如 AAPL210416C00125000
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exchange：交易所，如 NASDAQ
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type：期权类型，如 CALL 或 PUT
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Fields（字段）：strike_price, market_price
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strike_price：执行价，如 125.00
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market_price：市场价格，如 5.50
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Timestamp（时间戳）：数据点的时间
Python基本操作
使用 pip 安装 InfluxDB 的 Python 客户端库：
pip install influxdb-client
以下是一个简单的 Python 示例代码，用于将数据写入 InfluxDB：
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecision
from datetime import datetime
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
# 配置 InfluxDB 客户端
url = "http://localhost:8086"
token = "your_token" # 替换为你的 API Token
org = "your_org" # 替换为你的组织名
bucket = "your_bucket" # 替换为你的桶名
# 初始化 InfluxDB 客户端
client = InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org)
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
query_api = client.query_api()
# 写入期权数据示例
def write_option_data():
option_contract = "AAPL210416C00125000" # 期权合约代码
exchange = "NASDAQ" # 交易所
option_type = "CALL" # 期权类型
strike_price = 125.00 # 执行价
market_price = 5.50 # 市场价格
point = Point("options") \ # 创建一个名为 options 的测量（measurement）
.tag("contract", option_contract) \ # 添加期权合约代码作为标签（tag）
.tag("exchange", exchange) \ # 添加交易所作为标签（tag）。
.tag("type", option_type) \ # 添加期权类型（CALL/PUT）作为标签（tag）
.field("strike_price", strike_price) \ # 添加执行价作为字段（field）
.field("market_price", market_price) \ # 添加市场价格作为字段（field）
.time(datetime.utcnow(), WritePrecision.NS) # 设置数据点的时间戳为当前时间，并指定时间精度为纳秒（NS）
write_api.write(bucket=bucket, org=org, record=point) # 写入数据
# 查询期权数据示例
def query_option_data():
# from(bucket:"{bucket}"): 从指定的 bucket 中查询数据。
# |> range(start: -1h): 查询最近一小时内的数据。
# |> filter(fn: (r) => r._measurement == "options"): 过滤数据，只保留测量名称为 options 的数据。
query = f'from(bucket:"{bucket}") |> range(start: -1h) |> filter(fn: (r) => r._measurement == "options")'
tables = query_api.query(query=query, org=org)
# 使用字典保存字段值
data = {}
print(tables)
for table in tables:
for record in table.records:
print(record)
field_name = record["_field"]
field_value = record["_value"]
data[field_name] = field_value
if "contract" not in data:
data["contract"] = record["contract"]
if "type" not in data:
data["type"] = record["type"]
if "exchange" not in data:
data["exchange"] = record["exchange"]
# 打印结果
print(
f"Contract: {data.get('contract')}, Type: {data.get('type')}, Exchange: {data.get('exchange')}, Strike Price: {data.get('strike_price')}, Market Price: {data.get('market_price')}"
)
# 主函数
if __name__ == "__main__":
# 写入示例数据
write_option_data()
# 查询示例数据
query_option_data()
