官方文档

https://docs.influxdata.com/influxdb3/core/write-data/http-api/compatibility-apis/

注意：InfluxDB 的接口数据采用的 Line Protocol(行协议) 严格要求每行以 \n结尾，不支持 \r\n

\n（换行符，十六进制 0A）​ 而不是 \r\n（回车+换行，十六进制 0D 0A）

名词解释

一、组织（Organization）：工作空间

是什么？

组织（Org）是 InfluxDB 的顶层租户单位。它不是一个具体的数据库，而是一个包含用户、存储桶、任务和仪表板的逻辑工作空间。

作用是什么？

1. 数据与权限隔离：不同团队（如“运维部”和“业务部”）可以使用不同的组织，彼此数据完全不可见。

2. 资源管理边界：API Token、任务（Task）、告警规则（Check）都隶属于特定的组织。

3. 多租户支持：一个 InfluxDB 实例可以承载多个独立的组织。

类比理解：

就像你电脑上的用户账户。你登录了“张三”这个账户，就看不到“李四”账户里的桌面文件和下载记录。

---

二、存储桶（Bucket）：数据仓库

是什么？

存储桶是 InfluxDB 2.x 中实际存储时间序列数据的地方。它是 1.x 版本中“数据库（Database）”和“保留策略（Retention Policy）”的合并体。

作用是什么？

1. 数据分类存储：你可以创建不同的桶来存放不同类型的数据（例如：system_metrics存服务器监控，app_logs存应用日志）。

2. 定义数据生命周期：每个桶可以独立设置数据保留策略（Retention Policy），自动删除过期数据。

   • 例如：监控数据保留 30 天，日志数据保留 7 天。

3. 权限控制粒度：Token（访问令牌）的读写权限是按桶来分配的。

类比理解：

就像组织（用户账户）下的文件夹。你可以在“张三”的账户下创建“工作文档”（保留1年）和“临时缓存”（保留7天）两个不同的文件夹，它们拥有独立的清理规则。

通用数据模型（理解这三点就能写数据）：

• Measurement：测量指标名，类似 SQL 的表名（如 cpu）。

• Tag：标签（索引字段），用于分类筛选（如 host=server01）。

• Field：字段（数值/字符串/布尔），存储实际指标值（如 usage=58.2）。

• Time：时间戳（自动生成或指定）。

precision=ns指定写入数据时时间戳的精度。这是 InfluxDB 中一个非常重要的参数，直接关系到数据写入的正确性。

precision参数告诉 InfluxDB：“我发送的时间戳数值，单位是什么？”

精度值	含义	示例时间戳 1683723600表示
ns​	纳秒	2023-05-10T09:00:00.000000000Z
u​ 或 us​	微秒	2023-05-10T09:00:00.000000Z
ms​	毫秒	2023-05-10T09:00:00.000Z
s​	秒	2023-05-10T09:00:00Z
m​	分钟	2023-05-10T09:00:00Z (精度到分)
h​	小时	2023-05-10T09:00:00Z (精度到小时)

获取token

方法一：通过终端直接获取（推荐）

这是最快捷的方式，无需登录 Web 界面。

1. 进入 InfluxDB 容器内部命令行。

2. 执行以下命令列出所有 Token（需要已初始化）：

   influx auth list

3. 在输出结果中，找到 description为 admin's Token或你自定义名称的条目，复制 token列的长字符串即可。

方法二：通过 Web UI 界面查看

如果你在部署时设置了 Web 服务并记得密码，可以使用此方法。

1. InfluxDB  外部访问​ 地址（通常是 http://服务器IP:8086）。

2. 浏览器打开该地址，使用初始化时设置的账号密码登录。

3. 点击左侧菜单栏的 Load Data​ -> API Tokens。

4. 找到对应的 Token，点击 Copy to Clipboard​ 复制。

python验证数据写入

http请求方式

import requests

url = "http://localhost:8086/api/v2/write"
params = {"bucket": "chang_feng", "org": "hua_heng"}
headers = {
    "Authorization": "Token q57rRF3q7cYHPBj_19eoNgBhHyfKTttHJPZ9lzgCIuGekfIeG9f7AjXav_RyWnYYReNNZXJFJa5AznBLO3CzSw==",
    "Content-Type": "text/plain"
}

# python 会使用 \n 连接多行数据
data = """
cpu,host=serverA usage=0.64
cpu,host=serverB usage=0.63
"""

# 直接显示使用 \n 连接多行数据也可以
# data = """
# cpu,host=serverA usage=0.64 \n cpu,host=serverB usage=0.63
# """

resp = requests.post(url, params=params, headers=headers, data=data)
print(resp.status_code)

influxdb_client库方式

import influxdb_client, os, time
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecision
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS

url = "http://localhost:8086"
org = "hua_heng"
token = "q57rRF3q7cYHPBj_19eoNgBhHyfKTttHJPZ9lzgCIuGekfIeG9f7AjXav_RyWnYYReNNZXJFJa5AznBLO3CzSw=="
bucket="chang_feng"

client = influxdb_client.InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org)

# 写入
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
for value in range(5):
  point = (
    Point("measurement1")
    .tag("tagname1", "tagvalue1")
    .field("field1", value)
  )
  write_api.write(bucket=bucket, org=org, record=point)
  time.sleep(1) # separate points by 1 second

# 查询
query_api = client.query_api()
query = f"""from(bucket: "{bucket}")
 |> range(start: -10m)
 |> filter(fn: (r) => r._measurement == "measurement1")"""
tables = query_api.query(query)
for table in tables:
  for record in table.records:
    print(record)

# 聚合查询
query_api = client.query_api()
query = f"""from(bucket: "{bucket}")
  |> range(start: -100m)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "measurement1")
  |> mean()"""
tables = query_api.query(query)
for table in tables:
    for record in table.records:
        print(record)

windows命令行验证数据写入

@REM 多行模式使用 @语法发送文件内容
@REM curl --data-binary @temp.txt http://example.com

curl -X POST "http://localhost:8086/api/v2/write?org=hua_heng&bucket=chang_feng&precision=ms" ^
  --header "Content-Type: text/plain" ^
  --header "Authorization: Token q57rRF3q7cYHPBj_19eoNgBhHyfKTttHJPZ9lzgCIuGekfIeG9f7AjXav_RyWnYYReNNZXJFJa5AznBLO3CzSw==" ^
  --data-raw "dcs_data2,tag=通道1.设备1.TT_001 value=300"

http验证数据写入

### 上报数据
POST http://localhost:8086/api/v2/write?org=hua_heng&bucket=chang_feng&precision=ms
Content-Type: text/plain
Authorization: Token q57rRF3q7cYHPBj_19eoNgBhHyfKTttHJPZ9lzgCIuGekfIeG9f7AjXav_RyWnYYReNNZXJFJa5AznBLO3CzSw==

dcs_data,tag=CD01_F1 value_bool=false 1775806114554