开箱即用的 GoWind Admin｜风行，企业级前后端一体中后台框架：支持InfluxDB

InfluxDB 是一款专为时间序列数据设计的开源分布式数据库，由 InfluxData公司开发，主要用于存储、查询和分析带有时间戳的数据（如监控指标、传感器数据、日志时间序列等）。它在处理高写入量、高查询性能的时间序列场景中表现突出，是IoT（物联网）、监控告警、实时分析等领域的常用工具。

InfluxDB 的核心概念

InfluxDB的2.x和3.x的区别

InfluxDB 3.x 是 InfluxDB 2.x 的重大升级版本，两者在架构、功能、性能和使用方式上存在显著差异。以下是主要区别的总结：

1. 存储引擎：从 Time-Structured Merge Tree (TSM) 到 IOx

InfluxDB 2.x

使用 TSM 引擎，基于时间分区的 LSM-Tree 结构，适合高频写入和时间范围查询，但对复杂查询（如跨时间聚合、JOIN）的支持有限。

InfluxDB 3.x

采用全新的 IOx 引擎（InfluxDB IOx），基于 Apache Arrow 内存格式和 Parquet 存储格式：

• 列式存储：大幅提升聚合查询（如 SUM、AVG）和复杂分析的性能；
• 向量化执行：并行处理数据块，减少 CPU 分支预测和缓存失效；
• 云原生架构：支持存算分离，可扩展至 PB 级数据，更适合大规模集群部署。

2. 查询语言：从 Flux 回归 SQL

InfluxDB 2.x

主推 Flux 查询语言，这是一种专为时间序列设计的函数式语言，语法灵活但学习曲线较陡。

InfluxDB 3.x

重新聚焦 SQL，支持标准 SQL 查询（如 SELECT * FROM metrics WHERE time > '2023-01-01'），同时保留对 Flux 的兼容：

• 降低 SQL 用户的学习成本；
• 支持窗口函数（如 ROW_NUMBER()）、JOIN 等复杂操作；
• 提供更丰富的分析函数（如时间序列插值、异常检测）。

3. 架构：从单体到分布式云原生

InfluxDB 2.x

单体架构，企业版支持集群，但部署和管理复杂度较高。

InfluxDB 3.x

原生分布式架构，采用 存算分离 设计：

• 计算节点：负责查询处理和数据计算；
• 存储节点：使用对象存储（如 S3）存储数据，支持水平扩展；
• 自动负载均衡：集群可动态调整资源，应对流量波动。

4. 集成与生态：更紧密的云服务整合

InfluxDB 2.x

主要依赖自身生态，通过 Telegraf 收集数据，Grafana 可视化。

InfluxDB 3.x

深度整合云服务（如 AWS、Azure）：

• Serverless 模式：按需付费，无需管理基础设施；
• 与云原生工具集成：支持 Prometheus、OpenTelemetry 等数据来源；
• 内置机器学习：提供时间序列预测、异常检测等 AI 功能。

5. 性能与扩展性

InfluxDB 2.x

单节点写入吞吐量约 10-50 万点 / 秒，适合中小规模场景。

InfluxDB 3.x

性能提升 10-100 倍：

• 写入吞吐量可达 百万点 / 秒（集群模式）；
• 查询响应速度提升 10-50 倍（尤其复杂分析查询）；
• 支持 PB 级数据规模，数据压缩率比 2.x 高 30-50%。

6. 版本与许可

InfluxDB 2.x

开源版（AGPLv3）+ 企业版（商业许可），功能差异较大（如集群仅企业版支持）。

InfluxDB 3.x

采用 混合许可：

• 核心功能开源（Apache 2.0 许可），包括 IOx 引擎、SQL 查询等；
• 高级功能收费（如云服务、AI 工具、企业级支持）。

Docker部署

2.x

docker run -itd \
    --name influxdb2-server \
    -p 8086:8086 \
    -e INFLUXDB_HTTP_AUTH_ENABLED=true \
    -e INFLUXDB_ADMIN_USER=admin \
    -e INFLUXDB_ADMIN_USER_PASSWORD=123456789 \
    -e INFLUXDB_ADMIN_USER_TOKEN=admintoken123 \
    -e INFLUXDB_DB=my_database \
    bitnami/influxdb:2.7.11

create admin user sql script:

create
user "admin" with password '123456789' with all privileges

管理后台: http://localhost:8086/

3.x

docker run -itd \
    --name influxdb3-server \
    -p 8181:8181 \
    -e INFLUXDB_NODE_ID=0 \
    -e INFLUXDB_HTTP_PORT_NUMBER=8181 \
    -e INFLUXDB_HTTP_AUTH_ENABLED=true \
    -e INFLUXDB_CREATE_ADMIN_TOKEN=yes \
    -e INFLUXDB_DB=my_database \
    bitnami/influxdb:latest

docker run -itd \
  --name influxdb3-explorer \
  -p 8888:80 \
  -p 8889:8888 \
  quay.io/influxdb/influxdb3-explorer:latest \
  --mode=admin

从3.x版本开始，管理后台被分离了出来：InfluxDB Explorer http://localhost:8888/

在管理后台的地址里面填写：http://host.docker.internal:8181

在 Go Wind Admin 中使用 InfluxDB

我把InfluxDB的SDK封装了起来，并且提供了配置文件的支持，使用起来非常简单。

需要说明的是，因为3.x版本比2.x版本有了极大的提升，所以，2.x就不再支持，仅对3.x进行了支持。

首先，我们需要安装库：

go get github.com/tx7do/kratos-bootstrap/database/influxdb

接着在数据库的配置文件data.yaml中添加InfluxDB的配置：

data:
  influxdb:
    host: "http://localhost:8181"
    token: "apiv3_yYde4mJo0BYC7Ipi_00ZEex-A8if4swdqTBXiO-lCUDKhsIavHlRCQfo3p_DzI7S34ADHOC7Qxf600VVgW6LQQ"
    database: "finances"
    organization: "primary"

package data

import (
    "github.com/tx7do/kratos-bootstrap/database/influxdb"
)

func NewInfluxdbClient(logger log.Logger, cfg *conf.Bootstrap) *influxdb.Client {
   
    cli, err := influxdb.NewClient(logger, cfg)
    if err != nil {
   
        return nil
    }
    return cli
}

在data/init.go注入到wire：

//go:build wireinject
// +build wireinject

package data

import "github.com/google/wire"

var ProviderSet = wire.NewSet(
    NewInfluxdbClient,
)

在这里，我们以股票的K线（蜡烛图）为实例，来讲解如何使用InfluxDB。

首先，定义模型：

package data

import (
    "google.golang.org/protobuf/types/known/timestamppb"
)

type Candle struct {
   
    Symbol    *string                `json:"s"`
    Open      *float64               `json:"o"`
    High      *float64               `json:"h"`
    Low       *float64               `json:"l"`
    Close     *float64               `json:"c"`
    Volume    *float64               `json:"v"`
    Timestamp *timestamppb.Timestamp `json:"t"`
}

最后，实现CancleRepo：

package data

import (
    "github.com/InfluxCommunity/influxdb3-go/v2/influxdb3"
    "github.com/go-kratos/kratos/v2/log"
    "github.com/tx7do/kratos-bootstrap/database/influxdb"
    "google.golang.org/protobuf/types/known/timestamppb"
)

const (
    TableCandle = "candles"

    TagCandleSymbol = "s"

    FieldCandleOpen   = "o"
    FieldCandleHigh   = "h"
    FieldCandleLow    = "l"
    FieldCandleClose  = "c"
    FieldCandleVolume = "v"
)

type CandleRepo struct {
   
    client *influxdb.Client
    log    *log.Helper
}

func NewCandleRepo(logger log.Logger, client *influxdb.Client) *CandleRepo {
   
    repo := &CandleRepo{
   
        client: client,
        log:    log.NewHelper(log.With(logger, "module", "candle/influx/repo")),
    }

    return repo
}

func (r *CandleRepo) ToPoint(data *Candle) *influxdb3.Point {
   
    p := influxdb3.NewPoint(
        TableCandle,
        nil,
        nil,
        data.Timestamp.AsTime(),
    )

    p.
        SetTag(TagCandleSymbol, data.GetSymbol())

    p.
        SetDoubleField(FieldCandleOpen, data.GetOpen()).
        SetDoubleField(FieldCandleHigh, data.GetHigh()).
        SetDoubleField(FieldCandleLow, data.GetLow()).
        SetDoubleField(FieldCandleClose, data.GetClose()).
        SetDoubleField(FieldCandleVolume, data.GetVolume())

    return p
}

func (r *CandleRepo) ToData(point *influxdb3.Point) *Candle {
   
    return &Candle{
   
        Timestamp: timestamppb.New(point.Values.Timestamp),

        Symbol: influxdb.GetPointTag(point, TagCandleSymbol),

        Open:   point.GetDoubleField(FieldCandleOpen),
        High:   point.GetDoubleField(FieldCandleHigh),
        Low:    point.GetDoubleField(FieldCandleLow),
        Close:  point.GetDoubleField(FieldCandleClose),
        Volume: point.GetDoubleField(FieldCandleVolume),
    }
}

func (r *CandleRepo) Create(ctx context.Context, req *Candle) error {
   
    if req == nil {
   
        return candleV1.ErrorBadRequest("request data is required")
    }

    return influxdb.Insert(ctx, r.client, req, r)
}

项目代码

• go-wind-admin Gitee
• go-wind-admin Github