InfluxDB 3 快速入门

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一、windows安装

influxdb 3.10.5版本

https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb3-core-3.10.5-windows_amd64.zip

二、测试运行

在当前文件夹下打开cmd

.\influxdb3.exe --version

应该显示：

influxdb3 3.10.5

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三、创建数据目录

InfluxDB 3 使用新的存储方式，不再是 v2 的：

bolt
engine

而是类似：

Parquet
Object Storage

本地文件也可以存储。

例如：

D:\influxdb3
 ├── data
 └── wal

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四、启动 InfluxDB

示例： （取消认证token）

.\influxdb3.exe serve --node-id node01 --object-store file --data-dir D:\influxdb3\data --without-auth

启动后默认监听：

8181

检查：

curl http://127.0.0.1:8181/ping

正常会返回版本信息，例如：

{"product_name":"InfluxDB 3 Core","version":"3.10.5","revision":"df21654049","process_id":"c8ef660e-ae38-41d1-835f-81ac14376d24"}

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五、创建数据库

InfluxDB 3 不叫 bucket，而叫：

database

例如：

influxdb3 create database sensor

查看：

influxdb3 show databases

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六、写入测试数据

例如：

influxdb3 write --database sensor "temperature,device=001 value=25.6"

各部分含义

部分	含义
influxdb3 write	InfluxDB 3.0 的写入子命令
--database sensor	指定要写入的数据库名为 sensor
"temperature,device=001 value=25.6"	Line Protocol 格式的数据行

Line Protocol 数据解析

text

temperature,device=001 value=25.6
│          │          │
│          │          └── 字段（Field）：value=25.6（实际数值）
│          │
│          └── 标签（Tag）：device=001（索引属性，用于过滤）
│
└── 测量名称（Measurement）：temperature

完整含义

这条命令向 sensor 数据库中写入一条测量数据：

• 测量名称：temperature（温度）
• 标签：设备编号为 001（用于快速查询过滤）
• 字段：温度值为 25.6

默认行为

• 时间戳：未指定，默认使用服务器当前时间
• 如果没有 --host 参数：默认连接本地 http://localhost:8080

查询：

influxdb3 query --database sensor "select * from temperature"

快速入门

InfluxDB是专门用来处理随时间变化的数据（比如温度、CPU使用率、股票价格）的数据库。

用一个**“天气预报监测系统”**的例子来理解这4个概念，会直观很多：

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1. Tables（表/测量）

是什么：相当于一个分类文件夹，用来存放同一类主题的数据。 例子：你有一个文件夹叫 weather（天气数据），专门存放所有与天气相关的记录。

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2. Tags（标签）

是什么：相当于文件的标签属性，用来描述“谁”或“哪个设备”产生的数据。它会被建立索引，所以查询速度非常快。适合存放变化很少的属性。 例子：记录天气时，你会打上标签 city=成都 和 sensor_id=S001。这样你要查“成都的所有温度记录”时，瞬间就能过滤出来。

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3. Fields（字段）

是什么：相当于文件的具体内容，也就是你真正关心的测量数值。它是数据的主体，会随时间变化，适合做算术运算（如求平均值、求和）。 例子：你关心的实际数据是 temperature=26.5（温度26.5度）和 humidity=80（湿度80%）。这些数值就是Fields。

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4. Timestamp（时间戳）

是什么：记录这笔数据是什么时候生成的。InfluxDB对时间精度要求很高，支持到纳秒级别。 例子：这条数据的时间戳是 2026-08-04 14:30:00.123456789，记录了这一刻的天气情况。

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把它们组合在一起看

假如在2026年8月4日下午2点30分，成都的传感器S001测到温度26.5度，湿度80%。在InfluxDB里，这条数据长这样：

概念	对应这条数据的值
Table（表名）	weather
Tag（标签）	city="成都" , sensor_id="S001"
Field（字段）	temperature=26.5 , humidity=80
Timestamp（时间戳）	2026-08-04T14:30:00Z

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为什么要区分Tags和Fields？

这是InfluxDB最巧妙的设计：

对比	Tags（标签）	Fields（字段）
数据类型	字符串（如地名、编号）	数值/布尔值/字符串（如温度、百分比）
是否建立索引	✅ 是（查询极快）	❌ 否（避免索引过大拖慢写入速度）
用途	做过滤条件（WHERE city='成都'）	做数值计算（SELECT mean(temperature)）
是否必填	可选	必须有至少一个

安装

https://grafana.com/grafana/download?platform=windows

启动 Grafana

cd D:\grafana\bin

.\grafana-server.exe server

看到：

HTTP Server Listen
address=[::]:3000

说明启动成功。

---

浏览器访问

服务器本机：

http://localhost:3000

局域网：

http://服务器IP:3000

默认账号：

用户名:
admin

密码:
admin

第一次登录会要求修改密码。

开放防火墙

Grafana默认：

3000

管理员 PowerShell：

New-NetFirewallRule `
-DisplayName "Grafana" `
-Direction Inbound `
-Port 3000 `
-Protocol TCP `
-Action Allow

---

添加 InfluxDB 3 数据源

登录 Grafana：

http://服务器IP:3000

进入：

Connections
    ↓
Data sources
    ↓
Add data source

选择：

InfluxDB

---

配置 InfluxDB 3

URL：

http://127.0.0.1:8181

如果 Grafana 和 InfluxDB 同服务器：

http://localhost:8181

---

数据库：

例如：

sensor

---

Query Language：

选择：

SQL

---

如果你的 InfluxDB 启动：

--without-auth

则：

Token：

留空。

---

如果启用了 token：

填写：

Token

---

Insecure Connection需要选上

点击：

Save & Test

成功：

Data source is working

---

创建第一个监控面板

在创建的Data sources中，可以直接Build a dashboard

Grafana只能看，不能写，试一试influxdb3 explorer

https://docs.influxdata.com/influxdb3/explorer/install/

docker run --detach --name influxdb3-explorer --publish 8888:8080 influxdata/influxdb3-ui:1.9.0

访问 http://localhost:8888/