InfluxDB 예제 - Java Client를 활용한 간단한 Write & Read
이번 포스팅에서는 InfluxDB에서 지원하는 Java Client를 활용하여 데이터 Write / Read 하는 방법을 간단한 예제를 통해 알아보겠습니다.
InfluxDB
InfluxDB는 InfluxData에서 개발한 오픈 소스 시계열 데이터 베이스입니다.
주요 특징은 아래와 같습니다.
- NoSQL Database
- Go 언어로 작성
- 빠른 읽기 및 쓰기 가능
- 다양한 Client 지원 (ex. Go, Java, Python, Node.js 등)
- Schemaless 디자인
- 보존 정책에 따라 유효하지 않은 데이터는 자동 만료됨
- nanosecond 단위의 unix time을 사용함 (unix time : <1970년 1월 1일 00:00:00> 부터의 경과 시간을 초로 환산하여 정수로 나타낸 것)
다음은 InfluxDB에서 주로 사용되는 용어들을 RDB(Rule-Based Database)의 용어와 대응시켜 설명한 것입니다.
설치 및 실행
InfluxDB를 설치하는 방법은 Installer, Docker image 등이 있습니다.
본 포스팅에선 Docker image를 사용하는 방법으로 진행하겠습니다.
먼저 InfluxDB의 Docker image를 Pull 합니다.
docker pull influxdb:latest
다음으로 Docker Container를 생성하기 위한 docker-compose.yaml 파일을 작성합니다.
version: "3"
services:
influxdb:
image: influxdb:latest
ports:
- '8086:8086'
environment:
- INFLUXDB_DB=test
- INFLUXDB_ADMIN_USER='아이디'
- INFLUXDB_ADMIN_PASSWORD='비밀번호'
InfluxDB 컨테이너를 생성합니다.
docker-compose up -d
초기 설정
처음 실행 시 필요한 설정을 위해 “http://(컨테이너 ip):8086”에 접속하여 “Get Started”를 클릭합니다.
Initial User 관련 설정 입력 후 “Continue”를 클릭합니다.
“Quick Start”를 클릭합니다.
Bucket 생성
Bucket이란, InfluxDB에서 데이터가 저장되는 공간이라고 할 수 있겠습니다.
이제 Bucket을 생성해보겠습니다.
아래와 같이 Load Data의 Buckets 메뉴에서 “Create Bucket”을 클릭합니다.
Bucket 이름 지정 후, “Create”를 클릭합니다.
Token 생성
Client에서 InfluxDB에 접근할 때 보안을 위해 필요한 Token을 생성해보겠습니다.
Load Data의 API Tokens 메뉴에서 “Generate API Token”을 클릭합니다.
필요에 따라 Access Type을 설정합니다. 본 포스팅에선 Read/Write Type으로 설정했습니다.
API Token이 적용될 Bucket 지정 후, “Save”를 클릭합니다.
아래와 같이 생성된 Token을 확인합니다.
Java Client 생성
아래 그림은 InfluxDB에서 제공하는 Client Libraries입니다.
본 포스팅에선 Java Client를 사용하여 예제를 진행했습니다.
먼저, Maven Dependency를 추가합니다.
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.influxdb/influxdb-client-java -->
<dependency>
<groupId>com.influxdb</groupId>
<artifactId>influxdb-client-java</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</dependency>
다음으로 아래와 같이 InfluxDB 연결 정보를 설정하고 Client를 생성합니다.
// influxDB url
private static String url = "http://(InfluxDB 주소):8086";
// org Name (초기 설정에서 지정한 Organization Name)
private static String org = "test";
// bucket name
private static String bucket = "write/read";
// bucket Token
private static char[] token = "(토큰)".toCharArray();
// Client 생성
InfluxDBClient influxDBClient = InfluxDBClientFactory.create(url, token, org, bucket);
Write 테스트
생성한 Client로 데이터를 Write 해보겠습니다.
테스트 코드는 아래와 같고, Point 클래스를 활용했습니다.
public void writeInfluxDBWithPoint() {
// 클라이언트 생성
InfluxDBClient influxDBClient = InfluxDBClientFactory.create(url, token, org, bucket);
// write api 호출
WriteApiBlocking writeApiBlocking = influxDBClient.getWriteApiBlocking();
Random random = new Random();
// random 값
double i = random.nextDouble();
// bucket에 삽입될 point
Point point = Point.measurement("test-measurement")
.time(Instant.now().toEpochMilli(), WritePrecision.MS)
.addTag("test-tag", "tag-1")
.addField("test-field", i);
// write
writeApiBlocking.writePoint(point);
// 클라이언트 연결 종료
influxDBClient.close();
}
실행 결과는 아래와 같이 Data Explorer에서 확인할 수 있습니다. (Write 시 삽입한 정보 지정 후, “Submit” 클릭)
Read 테스트
생성한 Client로 위에서 Write한 데이터를 Read 해보겠습니다.
테스트 코드는 아래와 같고, Flux 쿼리를 활용했습니다. (쿼리 내용은 bucket에 있는 데이터를 처음부터 끝까지 가져온다는 것과 같습니다.)
public void readInfluxDB() {
InfluxDBClient influxDBClient = InfluxDBClientFactory.create(url, token, org, bucket);
// flux 쿼리
List<FluxTable> tables = influxDBClient.getQueryApi()
.query("from(bucket: \"" + bucket + "\") |> range(start:0)");
for (FluxTable fluxTable : tables) {
List<FluxRecord> records = fluxTable.getRecords();
for (FluxRecord fluxRecord : records) {
System.out.println(fluxRecord.getTime() + ", " +
fluxRecord.getValueByKey("_field") + ", " +
fluxRecord.getValueByKey("_value"));
}
}
influxDBClient.close();
}
아래 그림은 차례로 Data Explorer와 위 코드를 실행한 결과를 비교한 화면입니다.
여기까지 InfluxDB관련 설정, Java Client를 활용한 Write/Read 예제를 진행했습니다.
감사합니다.