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我使用influxDB-Python
插入了从Redis-Stream
读取的大量数据。因为Redis-stream并设置maxlen = 600且数据以100ms
的速度插入,所以我需要保留其所有数据。所以我读取并将其传输到 influxDB(我不知道哪个数据库更好),但是使用批处理仅插入⌈count/batch_size⌉数据,在每个batch_size的末尾,似乎都是覆盖。以下代码
import redis
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time
import datetime
import os
import struct
from influxdb import InfluxDBClient
def parse(datas):
ts,data = datas
w_json = {
"measurement": 'sensor1',
"fields": {
"Value":data[b'Value'].decode('utf-8')
"Count":data[b'Count'].decode('utf-8')
}
}
return w_json
def archived_data(rs,client):
results= rs.xreadgroup('group1', 'test', {'test1': ">"}, count=600)
if(len(results)!=0):
print("len(results[0][1]) = ",len(results[0][1]))
datas = list(map(parse,results[0][1]))
client.write_points(datas,batch_size=300)
print('insert success')
else:
print("No new data is generated")
if __name__=="__main__":
try:
rs = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
rs.xgroup_destroy("test1", "group1")
rs.xgroup_create('test1','group1','0-0')
except Exception as e:
print("error = ",e)
try:
client = InfluxDBClient(host="localhost", port=8086,database='test')
except Exception as e:
print("error = ", e)
try:
sched = BlockingScheduler()
sched.add_job(test1, 'interval', seconds=60,args=[rs,client])
sched.start()
except Exception as e:
print(e)
InfluxDB的数据更改如下
> select count(*) from sensor1;
name: sensor1
time count_Count count_Value
---- ----------- -----------
0 6 6
> select count(*) from sensor1;
name: sensor1
time count_Count count_Value
---- ----------- -----------
0 8 8
> select Count from sensor1;
name: sensor1
time Count
---- -----
1594099736722564482 00000310
1594099737463373188 00000610
1594099795941527728 00000910
1594099796752396784 00001193
1594099854366369551 00001493
1594099855120826270 00001777
1594099913596094653 00002077
1594099914196135122 00002361
为什么数据似乎被覆盖,如何解决一次插入所有数据的问题?
最佳答案
您能否提供要存储在Influx DB中的数据结构的更多详细信息?
但是,希望以下信息对您有所帮助。
在Influxdb中,时间戳+标签是唯一的(即两个具有相同标签值和时间戳的数据点不能存在)。与SQL influxdb不会引发唯一约束冲突不同,它会使用传入数据覆盖现有数据。看来您的数据没有标签,因此如果influxdb中已经存在其时间戳的某些传入数据将覆盖现有数据
关于python-3.x - 使用influxdb-python的Influxdb批量插入,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62768787/
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