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接入示例

  使用 github.com/influxdata/influxdb/client/v2 依赖包向 InfluxDB 写入数据的示例代码:

  1. package main
  2.  
  3. import (
  4. "fmt"
  5. "log"
  6. "time"
  7.  
  8. "github.com/influxdata/influxdb/client/v2"
  9. )
  10.  
  11. const (
  12. MyDB = "mydb"
  13. username = ""
  14. password = ""
  15. )
  16.  
  17. func main() {
  18. c, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
  19. Addr: "http://localhost:8086",
  20. Username: username,
  21. Password: password,
  22. })
  23. if err != nil {
  24. log.Fatal(err)
  25. }
  26. defer c.Close()
  27.  
  28. bp, err := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{
  29. Database: MyDB,
  30. Precision: "s", // 时间戳精度,例如:"s"表示秒,"ms"表示毫秒
  31. })
  32. if err != nil {
  33. log.Fatal(err)
  34. }
  35.  
  36. tags := map[string]string{"tag1": "value1", "tag2": "value2"}
  37. fields := map[string]interface{}{
  38. "value": 10.4,
  39. }
  40.  
  41. pt, err := client.NewPoint(
  42. "measurement_name",
  43. tags,
  44. fields,
  45. time.Now(),
  46. )
  47. if err != nil {
  48. log.Fatal(err)
  49. }
  50.  
  51. bp.AddPoint(pt)
  52.  
  53. err = c.Write(bp)
  54. if err != nil {
  55. log.Fatal(err)
  56. }
  57.  
  58. fmt.Println("Data written to InfluxDB successfully!")
  59. }

  

注意事项:

  1.为了提高写入性能,建议使用 client.NewBatchPoints 创建一个批量写入对象(BatchPoints)。将各个数据点添加到 BatchPoints 对象中,并使用 c.Write 方法一次性将整个批量写入发送给 InfluxDB。

  2.时间戳和精度:在创建数据点时,可以指定时间戳。确保时间戳是有效的,并且按照正确的时间戳格式提供。还要注意选择合适的时间戳精度,例如秒("s")或毫秒("ms"),以便与 InfluxDB 中定义的时间戳精度匹配。

  3.字段类型:根据你在 InfluxDB 数据库中定义的字段类型,确保传递给数据点的字段值类型是正确的。如果字段类型不匹配,可能会导致解析错误。

  4.标签和字段:在创建数据点时,可以指定标签(tags)和字段(fields)。标签用于标识和过滤数据,而字段包含真实的数据值。确保传递给数据点的标签和字段的名称和值是正确的。

  5.错误处理:在代码中进行适当的错误处理,例如检查函数返回的错误并采取相应的措施,比如日志记录或错误处理。

错误总结:

  在 开发过程中遇到 写数据到influxdb 报错:unable to parse points ,总结下自己的踩坑原因: 由于我在 封装 fields 时,使用的数据类型是 int 与 *big.Int,在写数据库时解析不了,抛出异常 unable to parse points。

  相关类型的保存与转换总结:

  1. 整数类型:InfluxDB 支持的整数类型是 int64。如果你的 Go 变量是 int 类型或其他整数类型(如 int8int16int32),则需要将其转换为 int64 类型。

  2. 浮点数类型:InfluxDB 支持的浮点数类型是 float64。如果你的 Go 变量是 float32 或其他浮点数类型,则需要将其转换为 float64 类型。

  3. 布尔类型:InfluxDB 支持布尔类型。如果你的 Go 变量是 bool 类型,则不需要进行任何转换。

  4. 字符串类型:InfluxDB 支持字符串类型。如果你的 Go 变量是 string 类型,则不需要进行任何转换。

  5. 大整数类型:如果你在处理大整数时使用了 big.Int 类型,你可能需要将其转换为适当的类型,以便与 InfluxDB 的字段类型匹配。例如,可以使用 int64 或字符串来表示大整数。

  确保根据 InfluxDB 数据库中定义的字段类型和数据模型来选择正确的类型,并根据需要进行必要的类型转换。这样可以避免在写入数据时出现类型不匹配的错误。

  同时,还应注意使用正确的时间戳精度(例如秒、毫秒等)和正确的时间格式,以便在写入数据时与 InfluxDB 数据库进行正确的交互。

    

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