Spring Boot에서 시계열 데이터베이스를 사용하는 한 가지 요령을 가르쳐주세요.

가장 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스 및 캐시 외에도 이전에 Spring Boot에서 MongoDB 및 LDAP 저장소를 구성하고 사용하는 방법에 대한 예를 소개했습니다. 다음으로 우리는 Spring Boot에서 시계열 데이터베이스 InfluxDB를 사용하는 또 다른 특수 데이터베이스를 계속 소개합니다.

InfluxDB 소개

시계열 데이터베이스란 무엇인가요? 전체 이름은 시계열 데이터베이스입니다. 시계열 데이터베이스는 주로 시간 태그가 있는 데이터(시간의 순서대로 변경, 즉 시간 직렬화)를 처리하는 데 사용됩니다.

시계열 데이터는 주로 전력 산업, 화학 산업 등의 다양한 유형의 실시간 모니터링, 검사 및 분석 장비에 의해 수집 및 생성됩니다. 이러한 산업 데이터의 일반적인 특징은 빠른 생성 빈도(각 모니터링 지점은 여러 데이터 조각 생성), 수집 시간(각 데이터 조각은 고유한 시간에 대응해야 함), 여러 측정 지점 및 많은 양의 정보(기존 실시간 모니터링 시스템에는 수천 개의 모니터링 지점이 있음)에 크게 의존합니다. , 모니터링 지점은 1초마다 측정되며, 모두 데이터가 생성되며, 매일 수십 GB의 데이터가 생성됩니다. 관계형 데이터베이스도 시계열 기반으로 데이터를 저장할 수 있지만 저장 구조의 단점으로 인해 이러한 데이터는 고주파 저장 및 쿼리 통계를 효율적으로 달성할 수 없습니다. 따라서 시계열 데이터베이스를 최적화하기 위한 새로운 방법이 탄생했습니다. 더 높은 효율성 요구 사항을 충족합니다.

InfluxDB는 현재 인기 있는 오픈 소스 시계열 데이터베이스입니다(공식 웹사이트 주소: https://www.influxdata.com/). 우리의 보다 일반적인 사용 시나리오는 다음과 같은 시간 관련 고주파 데이터 기록 및 통계 요구 사항입니다. : 데이터 저장 및 쿼리를 모니터링합니다.

다음 실습 세션을 진행하기 전에 먼저 InfluxDB의 몇 가지 중요한 용어를 이해해 보겠습니다.

• 데이터베이스: 데이터베이스

• 측정: 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사

• 점: 유사 관계형 데이터베이스의 행(데이터 행)

그중 Point는 세 부분으로 구성됩니다.

• time: timestamp

• fields: 기록된 값

• tags: index Attributes

직접 시도해 보세요

시계열 데이터베이스가 무엇인지와 InfluxDB의 몇 가지 기본 개념을 이해한 후, 정기적으로 모니터링 데이터를 보고하는 간단한 작은 사례를 통해 InfluxDB의 기본 구성, 데이터 구성 및 작성을 더 자세히 이해해 봅시다!

1단계: 기본 Spring Boot 프로젝트 생성(아직 방법을 모르는 경우 빠른 시작 1 문서를 참조하세요.)

2단계: pom.xml에 influx의 공식 SDK 소개

<dependency>
    <groupId>org.influxdb</groupId>
    <artifactId>influxdb-java</artifactId>
</dependency>

참고: 여기서 Spring Boot 2.x 버전의 상위 버전은 InfluxDB의 SDK 버전을 유지하고 있기 때문에 버전 정보를 수동으로 지정할 필요가 없습니다. 사용된 Spring Boot 버전이 이전 버전인 경우 버전 정보가 누락될 수 있으므로 수동으로 작성해야 합니다.

3단계: 연결할 influxdb 정보 구성

spring.influx.url=http://localhost:8086
spring.influx.user=admin
spring.influx.password=

세 가지 속성은 연결 주소, 사용자 이름, 비밀번호를 나타냅니다. 이제 기본 구성이 완료되었습니다.

참고: Spring 데이터에 대한 지원은 없지만 InfluxDB의 자동 구성은 spring boot 2.x 버전에도 구현되어 있으므로 구성 정보만 작성하면 사용 가능합니다. 특정 구성 속성의 경우 소스 코드 org.springframework.boot.autoconfigure.influx.InfluxDbProperties를 볼 수 있습니다.

4단계: 예약된 작업을 생성하고, 보고된 데이터를 시뮬레이션하고, InfluxDB에 씁니다

@Service
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class Monitor {

    private InfluxDB influxDB;

    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void writeQPS() {
        // 模拟要上报的统计数据
        int count = (int) (Math.random() * 100);

        Point point = Point.measurement("ApiQPS")     // ApiQPS表
                .tag("url", "/hello")  // url字段
                .addField("count", count)        // 统计数据
                .time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS)  // 时间
                .build();

        // 往test库写数据
        influxDB.write("test", "autogen", point);

        log.info("上报统计数据：" + count);
    }

}

테스트 및 확인

1단계: InfluxDB를 시작하고 명령줄을 통해 사용할 데이터베이스를 준비합니다. 관련된 주요 명령은 다음과 같습니다.

InfluxDB 입력:

$ influx

현재 존재하는 데이터베이스 쿼리:

> show databases

데이터베이스 생성(데이터베이스 이름은 위 Java 코드 쓰기의 첫 번째 매개변수와 일치합니다):

> create database "test"

2단계: 시작 Spring Boot 애플리케이션이 예정된 시간에 작업 작업 아래에 다음과 유사한 로그가 표시됩니다.

2021-08-03 01:52:47.732  INFO 94110 --- [           main] c.d.chapter63.Chapter63Application       : Started Chapter63Application in 2.326 seconds (JVM running for 3.027)
2021-08-03 01:52:47.764  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上报统计数据：25
2021-08-03 01:52:52.736  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上报统计数据：30
2021-08-03 01:52:57.737  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上报统计数据：38
2021-08-03 01:53:02.739  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上报统计数据：51
2021-08-03 01:53:07.739  INFO 94110 --- [   scheduling-1] com.didispace.chapter63.Monitor          : 上报统计数据：31

3단계: 명령을 사용하여 데이터가 InfluxDB에 이미 존재하는지 확인합니다.

> select * from ApiQPS order by time desc;

name: ApiQPS
time                count url
----                ----- ---
1627926787730000000 31    /hello
1627926782730000000 51    /hello
1627926777729000000 38    /hello
1627926772727000000 30    /hello
1627926767728000000 25    /hello

볼 수 있습니다. 로그와 동일한 데이터가 이미 존재한다는 것입니다.

좋아요, 오늘의 튜토리얼은 여기서 끝입니다. 직접 시도해 보세요!

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