# 与SQL比较 ## database里面是什么？ 该章向SQL用户介绍了InfluxDB哪里像SQL数据库以及它哪里不像。将突出讲了两者之间的一些主要区别，并提供了不同的数据库术语和查询语言。 ### 一般来说 InfluxDB是一个时间序列数据库，SQL数据库可以提供时序的功能，但严格说时序不是其目的。简而言之，InfluxDB用于存储大量的时间序列数据，并对这些数据进行快速的实时分析。 ### 时间是一切 在InfluxDB中，timestamp标识了在任何给定数据series中的单个点。这就像一个SQL数据库表，其中主键是由系统预先设置的，并且始终是时间。 InfluxDB还会认识到您的schema可能随时间而改变。在InfluxDB中，您不需要在前面定义schema。数据点可以有一个measurement的field的一个，也可以有这个measurement的所有field，或其间的任何数字。 您可以在写数据的时候为该measurement添加一个新的field。 ## 术语 下表是一个叫`foodships`的SQL数据库的例子，并有没有索引的`#_foodships`列和有索引的`park_id`,`planet`和`time`列。 | park\_id | planet | time | #\_foodships | | -------- | ------- | ------------------- | ------------ | | 1 | Earth | 1429185600000000000 | 0 | | 1 | Earth | 1429185601000000000 | 3 | | 1 | Earth | 1429185602000000000 | 15 | | 1 | Earth | 1429185603000000000 | 15 | | 2 | Saturn | 1429185600000000000 | 5 | | 2 | Saturn | 1429185601000000000 | 9 | | 2 | Saturn | 1429185602000000000 | 10 | | 2 | Saturn | 1429185603000000000 | 14 | | 3 | Jupiter | 1429185600000000000 | 20 | | 3 | Jupiter | 1429185601000000000 | 21 | | 3 | Jupiter | 1429185602000000000 | 21 | | 3 | Jupiter | 1429185603000000000 | 20 | | 4 | Saturn | 1429185600000000000 | 5 | | 4 | Saturn | 1429185601000000000 | 5 | | 4 | Saturn | 1429185602000000000 | 6 | | 4 | Saturn | 1429185603000000000 | 5 | 这些数据在InfluxDB看起来就像这样： ``` name: foodships tags: park_id=1, planet=Earth time #_foodships ---- ------------ 2015-04-16T12:00:00Z 0 2015-04-16T12:00:01Z 3 2015-04-16T12:00:02Z 15 2015-04-16T12:00:03Z 15 name: foodships tags: park_id=2, planet=Saturn time #_foodships ---- ------------ 2015-04-16T12:00:00Z 5 2015-04-16T12:00:01Z 9 2015-04-16T12:00:02Z 10 2015-04-16T12:00:03Z 14 name: foodships tags: park_id=3, planet=Jupiter time #_foodships ---- ------------ 2015-04-16T12:00:00Z 20 2015-04-16T12:00:01Z 21 2015-04-16T12:00:02Z 21 2015-04-16T12:00:03Z 20 name: foodships tags: park_id=4, planet=Saturn time #_foodships ---- ------------ 2015-04-16T12:00:00Z 5 2015-04-16T12:00:01Z 5 2015-04-16T12:00:02Z 6 2015-04-16T12:00:03Z 5 ``` 参考上面的数据，一般可以这么说： * InfluxDB的measurement(`foodships`)和SQL数据库里的table类似； * InfluxDB的tag(`park_id`和`planet`)类似于SQL数据库里索引的列； * InfluxDB中的field(`#_foodships`)类似于SQL数据库里没有索引的列； * InfluxDB里面的数据点(例如`2015-04-16T12:00:00Z 5`)类似于SQL数据库的行； 基于这些数据库术语的比较，InfluxDB的continuous query和retention policy与SQL数据库中的存储过程类似。 它们被指定一次，然后定期自动执行。 当然，SQL数据库和InfluxDB之间存在一些重大差异。SQL中的`JOIN`不适用于InfluxDB中的measurement。而且，正如我们上面提到的那样，一个measurement就像一个SQL的table，其中主索引总是被预设为时间。InfluxDB的时间戳记必须在UNIX epoch（GMT）或格式化为日期时间RFC3339格式的字符串才有效。 查看更多关于InfluxDB的术语的详细解释，请参考[专业术语](https://yuzhigang5460.gitbook.io/influxdb2/index-2/glossary)。 ## InfluxQL和SQL 在InfluxDB中InfluxQL是一种类SQL的语言。对于来自其他SQL或类SQL环境的用户来说，它已经被精心设计，而且还提供特定于存储和分析时间序列数据的功能。 InfluxQL的`select`语句来自于SQL中的`select`形式： ``` SELECT FROM WHERE ``` `where`是可选的，在InfluxDB里为了查询到上面数据，需要输入： ``` SELECT * FROM "foodships" ``` 如果你仅仅想看planet为`Saturn`的数据： ``` SELECT * FROM "foodships" WHERE "planet" = 'Saturn' ``` 如果你想看到planet为`Saturn`，并且在UTC时间为2015年4月16号12:00:01之后的数据： ``` SELECT * FROM "foodships" WHERE "planet" = 'Saturn' AND time > '2015-04-16 12:00:01' ``` 如上例所示，InfluxQL允许您在`WHERE`子句中指定查询的时间范围。您可以使用包含单引号的日期时间字符串，格式为YYYY-MM-DD HH：MM：SS.mmm（mmm为毫秒，为可选项，您还可以指定微秒或纳秒。您还可以使用相对时间与`now()`来指代服务器的当前时间戳： ``` SELECT * FROM "foodships" WHERE time > now() - 1h ``` 该查询输出measurement为`foodships`中的数据，其中时间戳比服务器当前时间减1小时。与now()做计算来决定时间范围的可选单位有： | 字母 | 意思 | | --- | -- | | u或µ | 微秒 | | ms | 毫秒 | | s | 秒 | | m | 分钟 | | h | 小时 | | d | 天 | | w | 星期 | InfluxQL还支持正则表达式，表达式中的运算符，`SHOW`语句和`GROUP BY`语句。有关这些主题的深入讨论，请参阅我们的[数据探索](https://yuzhigang5460.gitbook.io/influxdb2/index-2/crosswalk)页面。 InfluxQL功能还包括`COUNT`，`MIN`，`MAX`，`MEDIAN`，`DERIVATIVE`等。 有关完整列表，请查看[函数](https://yuzhigang5460.gitbook.io/influxdb2/index-2/crosswalk)页面。 ## 为什么InfluxDB不是CRUD的一个解释 InfluxDB是针对时间序列数据进行了优化的数据库。这些数据通常来自分布式传感器组，来自大型网站的点击数据或金融交易列表等。 这个数据有一个共同之处在于它只看一个点没什么用。一个读者说，在星期二UTC时间为12:38:35时根据他的电脑CPU利用率为12％，这个很难得出什么结论。只有跟其他的series结合并可视化时，它变得更加有用。随着时间的推移开始显现的趋势，是我们从这些数据里真正想要看到的。另外，时间序列数据通常是一次写入，很少更新。 结果是，由于优先考虑create和read数据的性能而不是update和delete，InfluxDB不是一个完整的CRUD数据库，更像是一个CR-ud。