InfluxDB については、多くのプログラム開発者が聞いたことがあると思います。InfluxDB はオープンソースの分散時系列データ ストレージであり、主に運用メトリクス (OMI) やイベント データの保存に使用されます。 InfluxDB の中核機能には、高性能、スケーラビリティ、強力なクエリ言語が含まれます。さらに、InfluxDB は Go を含む複数の言語でクライアント SDK も提供します。
Go 言語は非常に強力なプログラミング言語です。効率的で同時実行性に優れ、マイクロサービスの作成にも適しています。この記事では、InfluxDB を使用して Go 言語で時系列データを操作する方法を紹介します。以下について説明します:
- InfluxDB をインストールして InfluxDB を開始する方法
- Go に InfluxDB クライアント SDK をインストールする方法
- InfluxDB データベースを作成する方法
- 基本的な InfluxDB クエリ操作を実行する方法
- Go 言語を使用して InfluxDB データベースを読み書きする方法
InfluxDB のインストール
始める前にInfluxDB を使用するには、まず InfluxDB をインストールして起動する必要があります。 InfluxDB の公式 Web サイトでは、さまざまなオペレーティング システムの詳細なインストール ガイドが提供されています。現在のオペレーティング システムのバージョンに基づいて、適切なインストール ガイドを選択してください。
インストールが完了したら、次のコマンドで InfluxDB を起動できます:
$ influxd
InfluxDB Go SDK をインストールする
Go 言語には、公式の InfluxDB クライアント SDK が用意されています。使用。アプリケーションで InfluxDB クライアント SDK を使用すると、InfluxDB データベースに簡単に接続して、データベースへのデータの書き込みと読み取りを行うことができます。次のコマンドを使用して、Go 言語プロジェクトに InfluxDB SDK をインストールできます。
go get github.com/influxdata/influxdb1-client/v2
InfluxDB データベースの作成
データの書き込みを開始する前に、InfluxDB データベースを作成する必要があります。 InfluxDB の Web インターフェイスを使用することも、CLI ツール influx を使用することもできます:
$ influx Connected to http://localhost:8086 version 1.8.0 InfluxDB shell version: 1.8.0 > create database mydb
完了したら、次のコマンドを使用してすべてのデータベースを一覧表示できます:
> show databases name: databases ----------- name _internal mydb
InfluxDB クエリを実行
Go 言語で InfluxDB に接続することに加えて、influx を使用して InfluxDB クエリを手動で実行することもできます。簡単な例を次に示します:
$ influx Connected to http://localhost:8086 version 1.8.0 InfluxDB shell version: 1.8.0 > use mydb Using database mydb > insert temperature value=25.5 > insert temperature value=28.0 > select * from temperature name: temperature time value ---- ----- 1623102590352798368 25.5 1623102590981854175 28
この例では、mydb というデータベースに 2 つの温度値を挿入しました。次に、単純なクエリを実行してすべての温度データを取得しました。
Go 言語での InfluxDB の使用
InfluxDB Go SDK の基本的な使用例をいくつか示します:
package main import ( "fmt" "time" "github.com/influxdata/influxdb1-client/v2" ) func main() { // 初始化 InfluxDB 客户端 c, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{ Addr: "http://localhost:8086", }) if err != nil { fmt.Println("Error creating InfluxDB Client: ", err.Error()) } defer c.Close() // 创建新的 InfluxDB 数据点 tags := map[string]string{"test": "test123"} fields := map[string]interface{}{ "value": 35.6, } pt, err := client.NewPoint("temperature", tags, fields, time.Now()) if err != nil { fmt.Println("Error: ", err.Error()) } // 写入数据点到 InfluxDB bp, err := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{ Database: "mydb", Precision: "s", }) if err != nil { fmt.Println("Error: ", err.Error()) } bp.AddPoint(pt) err = c.Write(bp) if err != nil { fmt.Println("Error: ", err.Error()) } // 查询 InfluxDB 数据点 q := client.Query{ Command: `SELECT "value" FROM "temperature"`, Database: "mydb", } res, err := c.Query(q) if err != nil { fmt.Println("Error: ", err.Error()) } var value float64 for _, row := range res.Results[0].Series[0].Values { value = row[1].(float64) } fmt.Printf("%+v ", value) }
この例では、最初に InfluxDB Go SDK クライアントを初期化します。次に、新しい InfluxDB データ ポイントを手動で作成し、データのバッチに追加しました。最後に、InfluxDB Go SDK を使用してデータ ポイントをクエリし、その戻り値をコンソールに出力します。
結論
この記事では、InfluxDB を使用して Go 言語で時系列データを操作する方法を紹介し、InfluxDB Go SDK の使用方法を示しました。 InfluxDB をインストールして起動し、InfluxDB データベースを作成する方法を学びました。また、基本的な InfluxDB クエリを実行する方法を学び、Go 言語を介して InfluxDB データベースに書き込み、読み取る方法をデモンストレーションしました。この記事が、InfluxDB を使用したい Go 開発者にとって役立つことを願っています。
以上がGo での InfluxDB の使用: 完全ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。

GolangとCにはそれぞれ、パフォーマンス効率に独自の利点があります。 1)GolangはGoroutineおよびGarbage Collectionを通じて効率を向上させますが、一時停止時間を導入する場合があります。 2)Cは、手動のメモリ管理と最適化を通じて高性能を実現しますが、開発者はメモリリークやその他の問題に対処する必要があります。選択するときは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックを考慮する必要があります。

Golangは高い並行性タスクにより適していますが、Pythonには柔軟性がより多くの利点があります。 1.Golangは、GoroutineとChannelを介して並行性を効率的に処理します。 2。Pythonは、GILの影響を受けるが、複数の並行性メソッドを提供するスレッドとAsyncioに依存しています。選択は、特定のニーズに基づいている必要があります。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

seetgolangforhighperformance andconcurrency、ithyforbackendservicesandnetworkプログラミング、selectthonforrapiddevelopment、datascience、andmachinelearningduetoistsversitydextentextensextensentensiveLibraries。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。


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