👨‍🎓作者：bug菌

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🏆本文收录于《Spring Boot从入门到精通》，专门攻坚指数提升。

本专栏致力打造最硬核 Spring Boot 从零基础到进阶系列学习内容，🚀均为全网独家首发，打造精品专栏，专栏持续更新中...欢迎大家订阅持续学习。

js 复制代码

环境说明：Windows10 + Idea2021.3.2 + Jdk1.8 + SpringBoot 2.3.1.RELEASE

1. 前言🔥

前几期我们陆续讲解了Mysql、Redis、PostgreSQL、MongoDB等数据库集成及使用案例，接下来，bug菌继续给同学们介绍一种特殊的数据库，到底是什么数据库呢？它就是InfluxDB(时序数据库)，那它究竟是什么数据库呢？闻所未闻？以及它在Spring Boot应用中又是如何被集成及使用的呢？它跟以往的数据库有何同异？...既然疑问如此之多，那就让我们带着这些问题，接着往下看咯。

那么，这将又会是干货满满的一期，全程无尿点不废话只抓重点教，具有非常好的学习效果，拿好小板凳准备就坐！希望学习的过程中大家认真听好好学，学习的途中有任何不清楚或疑问的地方皆可评论区留言或私信，bug菌将第一时间给予解惑，那么废话不多说，直接开整！Fighting！！

2.环境说明🔥

本地的开发环境：

开发工具：IDEA 2021.3

JDK版本： JDK 1.8

Spring Boot版本：2.3.1 RELEASE

Maven版本：3.8.2

3. InfluxDB 概述及安装🔥

在学习本文的同时，你需要先浏览以下两篇进行知识过渡，如果你对InfluxDB有一定的了解，那么可以忽略这两步，直接去看第5点即可(拆分也为了保证文章篇幅不宜过长造成阅读疲劳，还请谅解)。

《Windows10如何搭建InfluxDB时序数据库？手把手教学》

4. InfluxDB数据库使用🔥

具体内容可以查阅如下这篇，此处就不赘述了。

《时序数据库InfluxDB如何使用？一文带你搞懂》

5. Spring Boot集成InfluxDB🔥

上一期，给大家介绍了InfluxDB数据库的安装和一些日常使用，接下来是给大家演示Spring Boot项目如何集成InfluxDB并实战使用，通过代码实现数据的增删改查，接下来请看是如何实现的，具有很好的教学意义，请同学们认真听，好好学哦。

5.1 创建Spring Boot项目

这里创建一个基础的Spring Boot项目雏形，如果你还不清楚，这里推荐你参考我的这篇《Spring Boot项目如何快速搭建》

5.2 添加依赖

接着在你项目的pom.xml配置文件中引入InfluxDB的官方SDK，这里需要注意，如果你使用的Spring Boot版本在 2以下或者更旧，就需要手动指明InfluxDB版本号，由于我是用的Spring Boot 2.3版本，在Spring Boot 2.x版本的parent中有维护InfluxDB的SDK版本，顾可以省略手动指定InfluxDB的SDK版本。

引入依赖配置如下：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.influxdb</groupId>
    <artifactId>influxdb-java</artifactId>
</dependency>

5.3 配置InfluxDB连接

这里需要在项目中配置InfluxDB的连接信息，比如连接地址、用户名、密码。

yaml 复制代码

spring:
  influx:
    url: http://localhost:8086
    user: admin
    password:

注意： 这里我们不需要再额外配置与其InfluxDB的连接属性了，虽然没有Spring data的支持，但在Spring Boot2.x版本中也实现了InfluxDB的自动化配置，所以这里只需要在配置中配置好如上三个属性即可正常使用了，具体配置属性如何注入且进行连接的可以去查看对于的源码：

org.springframework.boot.autoconfigure.influx.InfluxDbProperties

完成以上几步后，基础配置就完成了，接着我们就可以在代码中对其进行增删改查操作了。

5.4 模拟上报数据入库

这里我们来简单模拟一个场景，创建一个定时任务来模拟数据的新增并保存到InfluxDB数据库中。具体演示代码如下：

java 复制代码

package com.example.demo.service.impl;


import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class InfluxDBMonitor {

    private InfluxDB influxDB;

    @Scheduled(fixedRate = 5000) //5秒执行一次
    public void InsertDataForInfluxDB() {
        //随机数字
        int count = (int) (Math.random() * 100);

        Point point = Point.measurement("test_count")     // 表名
                .tag("index", "index")  // 索引字段名
                .addField("count", count)        // 字段名1
                .addField("count_str", "str_" + count)        // 字段名2
                .time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS)  // 时间
                .build();

        // 往test_count库插入数据
        influxDB.write("influx_demo", "autogen", point);

        log.info("写入数据库的count值为：" + count);
    }


}

如上定时插入数据的方法写好了，重启项目即可触发，但我们提前要先去准备创建好所对应的库。

5.5 测试

5.5.1 连接InfluxDB

先启动InfluxDB服务，不清楚具体如何启动的这里可以看我上一期教学《InfluxDB数据库如何本地搭建并使用》，如下就已经启动并连接ok了。

5.5.2 创建数据库

这里我们先创建好一个名为：Influx_demo 的库，具体语句如下：

arduino 复制代码

//创建数据库语句
 CREATE DATABASE influx_demo

如上可见很明显是创建【influx_demo】数据库成功了。

注意: 数据库名称与上面代码方法InsertDataForInfluxDB()中定义的库名一致。

5.5.3 查询数据库

5.5.4 启动Spring Boot项目

库已经创建好了，接着我们只需要触发我们刚写的定时插入数据的方法即可。

启动后，我们可以看到间隔5s就自动打印了一条count值，接下来，我们就是要验证数据是否被成功新增到【test_count】表中。

5.5.5 查询表数据

我们直接通过查询语句，验证数据是否被新增到【test_count】表中，查询语句如下：

csharp 复制代码

select * from test_count;

如下是具体查询出来的结果：

5.6 小结

整体体验下来，最大的感触就是，如果项目的功能模块中用到对时间特性比较敏感的数据，例如性能监控，数据趋势走向等需求场景时，InfluxDB将会是一个不错的选择，虽然其很强很彪悍，但只要在使用的过程中遵循一定规范与适用场景，才能发挥其优秀的特性。

... ...

ok，以上就是我这期的全部内容啦，如果还想学习更多，你可以看看如下的往期热文推荐哦，每天积累一个奇淫小知识，日积月累下去，你一定能成为令人敬仰的大佬。

「赠人玫瑰，手留余香」，咱们下期拜拜~~

6. 热文推荐💭

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本文涉及所有源代码，均已上传至github开源，供同学们一对一参考 GitHub传送门，

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7. 文末💭

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项管让你集成时序数据库InfluxDB，你能说不会嘛😐