MySQL

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准备

在开始之前，我们需要在本地安装并运行 GreptimeDB 和 Grafana。

GreptimeDB 用于存储和查询数据。
Grafana 用于可视化数据。

这里我们使用 Docker Compose 来启动 GreptimeDB 和 Grafana。为此，创建一个 docker-compose.yml 文件，内容如下：

services:
  grafana:
    image: grafana/grafana-oss:9.5.15
    container_name: grafana
    ports:
      - 127.0.0.1:3000:3000
  greptime:
    image: greptime/greptimedb:v0.8.2
    container_name: greptimedb
    ports:
      - 127.0.0.1:4000:4000
      - 127.0.0.1:4001:4001
      - 127.0.0.1:4002:4002
      - 127.0.0.1:4003:4003
    command: "standalone start --http-addr 0.0.0.0:4000 --rpc-addr 0.0.0.0:4001 --mysql-addr 0.0.0.0:4002 --postgres-addr 0.0.0.0:4003"
    volumes:
      - ./greptimedb:/tmp/greptimedb
networks: {}

然后执行以下命令：

docker-compose up

注意

接下来的步骤假设你按照上面的文档安装了 GreptimeDB 和 Grafana。

当你成功启动 GreptimeDB 之后，可以使用以下命令验证数据库状态：

curl http://127.0.0.1:4000/status

如果数据库正在运行，你将看到类似如下的输出：

{
  "source_time": "2024-05-30T07:59:52Z",
  "commit": "05751084e7bbfc5e646df7f51bb7c3e5cbf16d58",
  "branch": "HEAD",
  "rustc_version": "rustc 1.79.0-nightly (f9b161492 2024-04-19)",
  "hostname": "977898bbda4f",
  "version": "0.8.1"
}

尝试基本的 SQL 操作

连接

mysql -h 127.0.0.1 -P 4002

你同样可以使用 PostgreSQL 连接到数据库

psql -h 127.0.0.1 -p 4003 -d public

建表

注意

注意: GreptimeDB 提供了一种 schemaless 的数据写入方法，不用像使用其他协议那样手动创建表。详情请参见自动生成表结构。

现在我们通过 MySQL 创建一个表。先创建 system_metrics 表，其中包含系统资源指标，包括 CPU /内存/磁盘的使用，这些数据每 5 秒就会被抓取一次。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS system_metrics (
    host STRING,
    idc STRING,
    cpu_util DOUBLE,
    memory_util DOUBLE,
    disk_util DOUBLE,
    ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY(host, idc),
    TIME INDEX(ts)
);

Field 描述:

Field	Type	Description
host	string	The hostname
idc	string	The idc name where the host belongs to
cpu_util	double	The percent use of CPU
memory_util	double	The percent use of memory
disk_util	double	The percent use of disks
ts	timestamp	Timestamp column incrementing

如果用户使用其他协议，该表可以自动创建。请参考 Create Table。
关于创建表的 SQL 信息，请参考 CREATE。
关于数据类型，请参考数据类型。

数据写入

使用 INSERT 语句是向表添加数据的一个简单方法。通过下面的语句，我们向 system_metrics 表插入了九条记录。

INSERT INTO system_metrics
VALUES
    ("host1", "idc_a", 11.8, 10.3, 10.3, 1667446797450),
    ("host1", "idc_a", 80.1, 70.3, 90.0, 1667446797550),
    ("host1", "idc_b", 50.0, 66.7, 40.6, 1667446797650),
    ("host1", "idc_b", 51.0, 66.5, 39.6, 1667446797750),
    ("host1", "idc_b", 52.0, 66.9, 70.6, 1667446797850),
    ("host1", "idc_b", 53.0, 63.0, 50.6, 1667446797950),
    ("host1", "idc_b", 78.0, 66.7, 20.6, 1667446798050),
    ("host1", "idc_b", 68.0, 63.9, 50.6, 1667446798150),
    ("host1", "idc_b", 90.0, 39.9, 60.6, 1667446798250);

关于 INSERT 语句的更多信息，请参考 INSERT。

数据查询

想要从 system_metrics 表中选择数据，可以使用 SELECT 语句：

SELECT * FROM system_metrics;

查询结果如下：

+-------+-------+----------+-------------+-----------+---------------------+
| host  | idc   | cpu_util | memory_util | disk_util | ts                  |
+-------+-------+----------+-------------+-----------+---------------------+
| host1 | idc_a |     11.8 |        10.3 |      10.3 | 2022-11-03 03:39:57 |
| host1 | idc_a |     80.1 |        70.3 |        90 | 2022-11-03 03:39:57 |
| host1 | idc_b |       50 |        66.7 |      40.6 | 2022-11-03 03:39:57 |
| host1 | idc_b |       51 |        66.5 |      39.6 | 2022-11-03 03:39:57 |
| host1 | idc_b |       52 |        66.9 |      70.6 | 2022-11-03 03:39:57 |
| host1 | idc_b |       53 |          63 |      50.6 | 2022-11-03 03:39:57 |
| host1 | idc_b |       78 |        66.7 |      20.6 | 2022-11-03 03:39:58 |
| host1 | idc_b |       68 |        63.9 |      50.6 | 2022-11-03 03:39:58 |
| host1 | idc_b |       90 |        39.9 |      60.6 | 2022-11-03 03:39:58 |
+-------+-------+----------+-------------+-----------+---------------------+
9 rows in set (0.00 sec)

用户可以使用 count() 函数获取表格中所有行的数量：

SELECT count(*) FROM system_metrics;

+-----------------+
| COUNT(UInt8(1)) |
+-----------------+
|               9 |
+-----------------+

avg() 函数返回特定字段的平均值：

SELECT avg(cpu_util) FROM system_metrics;

+------------------------------+
| AVG(system_metrics.cpu_util) |
+------------------------------+
|            59.32222222222222 |
+------------------------------+

使用 GROUP BY 子句，将具有相同数值的行分组为汇总行。例如按 idc 分组的平均内存使用量：

SELECT idc, avg(memory_util) FROM system_metrics GROUP BY idc;

+-------+---------------------------------+
| idc   | AVG(system_metrics.memory_util) |
+-------+---------------------------------+
| idc_a |                            40.3 |
| idc_b |              61.942857142857136 |
+-------+---------------------------------+
2 rows in set (0.03 sec)

关于 SELECT 语句的更多信息，请查看 SELECT 文档。

采集主机指标

为了通过 MySQL 快速开始，我们可以使用 Bash 脚本收集系统指标，例如 CPU 和内存使用情况，并通过 MySQL CLI 将数据发送到 GreptimeCloud。源代码位于 GitHub.

curl -L https://raw.githubusercontent.com/GreptimeCloudStarters/quick-start-mysql/main/quick-start.sh | bash -s -- -h 127.0.0.1 -d public -s DISABLED -P 4002

数据可视化

GreptimeDB 控制台

GreptimeDB 提供了用户友好的控制台帮助用户探索数据。当 GreptimeDB 按照上文的准备环节启动后，你可以通过 URL http://localhost:4000/dashboard 访问控制台。

将 SQL 写入命令文本，然后单击 RUN ALL，就能获取 system_metrics 中的所有数据。

SELECT * FROM system_metrics;

Grafana

添加数据源

你可以通过 http://localhost:3000 访问到 Grafana，并使用 admin 作为用户名和密码登录。

GreptimeDB 可以作为 MySQL 数据源配置在 Grafana 中。点击 Add data source 按钮，选择 MySQL 作为类型。

填写以下信息：

Name: GreptimeDB
Host: greptimedb:4002. The host greptimedb is the name of GreptimeDB container
Database: public
SessionTimezone: UTC

点击 Save & Test 按钮，确保数据源配置成功。

有关使用 MySQL 作为 GreptimeDB 数据源的更多信息，请参考 Grafana-MySQL。

创建仪表盘

在 Grafana 中创建一个新的仪表盘，点击 Create your first dashboard 按钮。然后，点击 Add visualization，选择 GreptimeDB 作为数据源。

在 Query 标签页中，确保你选择了 GreptimeDB 作为数据源，接下来选择 Time series 作为格式，切换到 Code 标签页，写入以下 SQL 语句。注意我们使用了 ts 列作为时间列。

SELECT ts AS "time", idle_cpu, sys_cpu FROM public.monitor

点击 Run query 查看指标数据。

下一步

恭喜你已经快速体验了 GreptimeDB 的基础功能！现在，你可以通过访问用户指南文档来探索更多 GreptimeDB 的功能。