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Python Flight 客户端

Apache Arrow Python 绑定 集成了 Python 脚本和应用程序,以便查询存储在 InfluxDB 中的数据。

使用 InfluxDB 3 客户端库

我们建议使用 influxdb3-python Python 客户端库 将 InfluxDB 3 与您的 Python 应用程序代码集成。

InfluxDB 3 客户端库封装了 Apache Arrow Flight 客户端,并提供了用于 写入查询 和处理存储在 InfluxDB 3 Core 中的数据的便捷方法。客户端库可以使用 SQL 或 InfluxQL 进行查询。

以下示例展示了如何使用 pyarrow.flightpandas Python 模块查询和格式化存储在 InfluxDB 3 Core 数据库中的数据。

# Using pyarrow>=12.0.0 FlightClient
from pyarrow.flight import FlightClient, Ticket, FlightCallOptions 
import json
import pandas
import tabulate

# Downsampling query groups data into 2-hour bins
sql="""
  SELECT DATE_BIN(INTERVAL '2 hours', time) AS time,
    room,
    selector_max(temp, time)['value'] AS 'max temp',
    selector_min(temp, time)['value'] AS 'min temp',
    avg(temp) AS 'average temp'
  FROM home
  GROUP BY
    1,
    room
  ORDER BY room, 1"""
  
flight_ticket = Ticket(json.dumps({
  "namespace_name": "
DATABASE_NAME
"
,
"sql_query": sql, "query_type": "sql" })) token = (b"authorization", bytes(f"Bearer
DATABASE_TOKEN
"
.encode('utf-8')))
options = FlightCallOptions(headers=[token]) client = FlightClient(f"grpc+tls://:8181:443") reader = client.do_get(flight_ticket, options) arrow_table = reader.read_all() # Use pyarrow and pandas to view and analyze data data_frame = arrow_table.to_pandas() print(data_frame.to_markdown())
# Using pyarrow>=12.0.0 FlightClient
from pyarrow.flight import FlightClient, Ticket, FlightCallOptions 
import json
import pandas
import tabulate

# Downsampling query groups data into 2-hour bins
influxql="""
  SELECT FIRST(temp)
  FROM home 
  WHERE room = 'kitchen'
    AND time >= now() - 100d
    AND time <= now() - 10d
  GROUP BY time(2h)"""
  
flight_ticket = Ticket(json.dumps({
  "namespace_name": "
DATABASE_NAME
"
,
"sql_query": influxql, "query_type": "influxql" })) token = (b"authorization", bytes(f"Bearer
DATABASE_TOKEN
"
.encode('utf-8')))
options = FlightCallOptions(headers=[token]) client = FlightClient(f"grpc+tls://:8181:443") reader = client.do_get(flight_ticket, options) arrow_table = reader.read_all() # Use pyarrow and pandas to view and analyze data data_frame = arrow_table.to_pandas() print(data_frame.to_markdown())

替换以下内容:

  • DATABASE_NAME:您的 InfluxDB 3 Core 数据库
  • DATABASE_TOKEN:一个具有对指定数据库足够权限的 数据库令牌

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如果使用 Docker 来安装和运行 InfluxDB,latest 标签将指向 InfluxDB 3 Core。为避免意外升级,请在您的 Docker 部署中使用特定的版本标签。例如,如果使用 Docker 运行 InfluxDB v2,请将 latest 版本标签替换为 Docker pull 命令中的特定版本标签 — 例如

docker pull influxdb:2