转载请注明出处:

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。

    

go使用 github.com/influxdata/influxdb/client/v2 写数据到 influxdb的更多相关文章

  1. nagios+influxdb+grafana的监控数据可视化流程

    nagios介绍 nagios是一款开源监控的应用,可用于监控本地和远程主机的日志.资源.死活等等诸多功能.通过snmp协议和nrpe协议. nagios的配置文件是由nconf上进行配置,然后点击生 ...

  2. 【helm & Tiller】报错Error: incompatible versions client[v2.14.1] server[v2.13.0] │

    helm是helm的客户端部分 tiller是helm的服务器端部分 报错 报错Error: incompatible versions client[v2.14.1] server[v2.13.0] ...

  3. 【时序数据库InfluxDB】Windows环境下配置InfluxDB+数据可视化,以及使用 C#进行简单操作的代码实例

    前言:如题.直接上手撸,附带各种截图,就不做介绍了. 1.influxDB的官网下载地址  https://portal.influxdata.com/downloads/ 打开以后,如下图所示,可以 ...

  4. SpringBoot 2.0 + InfluxDB+ Sentinel 实时监控数据存储

    前言 阿里巴巴提供的控制台只是用于演示 Sentinel 的基本能力和工作流程,并没有依赖生产环境中所必需的组件,比如持久化的后端数据库.可靠的配置中心等.目前 Sentinel 采用内存态的方式存储 ...

  5. 通过Python将监控数据由influxdb写入到MySQL

    一.项目背景 我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库(TSDB).InfluxDB具有 持续高并发写入.无更新:数据压缩存储:低查询延时 的特点.从下面这个权威的统计图中,就可以看出Influ ...

  6. 配置 influxDB 鉴权及 HTTP API 写数据的方法

    本文简要描述如何为 InfluxDB 开启鉴权和配置用户管理权限(安装后默认不需要登录),以及开启鉴权后如何使用 HTTP API 写数据. 创建 InfluxDB 管理员账号创建 admin 帐号密 ...

  7. Java使用UDP发送数据到InfluxDB

    最近在做压测引擎相关的开发,需要将聚合数据发送到InfluxDB保存以便实时分析和控制QPS. 下面介绍对InfluxDB的使用. 什么是InfluxDB InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分 ...

  8. influxdb 端口、数据结构、写数据

    InfluxDB 是一个开源,分布式,时间序列,事件,可度量和无外部依赖的数据库. InfluxDB有三大特性: Time Series (时间序列):你可以使用与时间有关的相关函数(如最大,最小,求 ...

  9. GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义

    GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址:https://github.com/ultr ...

  10. 利用InfluxDB和Grafana搭建数据监测的仪表盘

    InfluxDB的介绍及安装 InfluxDB是支持持续写入的时序数据库,常用于监测系统所需要的数据的存储. 官网的详细安装步骤 https://docs.influxdata.com/influxd ...

随机推荐

  1. 「刷起来」Go必看的进阶面试题详解

    勤学如春起之苗,不见其增日有所长:辍学如磨刀之石,不见其损日有所亏. 本文的重点:逃逸分析.延迟语句.散列表.通道.接口. 1.逃逸分析 逃逸分析是Go语言中的一项重要优化技术,可以帮助程序减少内存分 ...

  2. R语言操作入门

    R语言基础之入门篇 一.初识R语言及环境搭建 R语言最初是由新西兰奥克兰大学统计系的教授Ross Ihaka和Robert Gentleman在S语言基础上开发完成的.是一门解释性语言.在我看来R语言 ...

  3. c#快速入门~在java基础上,知道C#和JAVA 的不同即可

    观看下文前提:如果你的主语言是java,现在想再学一门新语言C#,下文是在java基础上,对比和java的不同,快速上手C# C# 学习参考文档和开发工具 微软c#官方文档:https://learn ...

  4. 脚本:bat批处理常用脚本

    windows下有很多场景需要编写批处理来解决问题,跟定时任务相结合使用更佳. 1.创建文件,md,mkdir都可以进行文件创建 set AwrPath=D:\OracleTabChk if not ...

  5. 官宣 | Hugging Face 中文博客正式发布!

    作者:Tiezhen.Adina.Luke Hugging Face 的中国社区成立已经有五个月之久,我们也非常高兴的看到 Hugging Face 相关的中文内容在各个平台广受好评,我们也注意到,H ...

  6. Vue项目使用Echarts来实现中国地图,省份显示

    当时做的时候参考了CSND博主:接口写好了吗   第一步:下载echarts  npm install echarts --save main.js中引入 import * as echarts fr ...

  7. AWS CLI入门教程(亲测)

    背景 因为公司有用到S3,所以整理了一个S3的简单入门教程.当然,入门之后有其他更高级的用法需求,就靠自己去查文档了.入门的教程能让你快速上手,不至于翻阅一堆文档,容易被劝退.这里主要是介绍如何用cl ...

  8. 京喜APP - 图片库优化

    作者:京东零售 何骁 介绍 京喜APP早期开发主要是快速原生化迭代替代原有H5,提高用户体验,在这期间也积累了不少性能问题.之后我们开始进行一些性能优化相关的工作,本文主要是介绍京喜图片库相关优化策略 ...

  9. OData WebAPI实践-OData与EDM

    本文属于 OData 系列 引言 在 OData 中,EDM(Entity Data Model) 代表"实体数据模型",它是一种用于表示 Web API 中的结构化数据的格式.E ...

  10. 文心一言 VS chatgpt (3)-- 算法导论2.1

    一.以图 2-2 为模型,说明INSERTION-SORT 在数组 A=(31,41,59,26,41,58)上的执行过程. 文心一言: 以图 2-2 为模型,说明INSERTION-SORT 在数组 ...