如何使用 Pandas 从 InfluxDB 检索超过 10k 行？答案

【问题标题】：How to retrive more than 10k lines from InfluxDB using Pandas?如何使用 Pandas 从 InfluxDB 检索超过 10k 行？
【发布时间】：2023-03-22 15:39:01
【问题描述】：

我正在尝试使用 InfluxDB 的 Python 客户端来检索存储在 InfluxDB 上的数据，但不能超过 10k 行。我（未成功）遵循的示例是here。总结：

import influxdb
dfclient = influxdb.DataFrameClient('localhost', 8086, 'root', 'root', 'mydb')
q = "select * from some_measurement"
df = dfclient.query(q, chunked=True)  # Returns only 10k points

这个问题似乎与记录在 here 的 InfluxDB 的内部限制有关（即 max-row-limit 配置选项）。我正在通过sources 尝试找出如何获得大于 10k 行的 DataFrame，但对于解决此问题的任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python pandas influxdb influxdb-python

【解决方案1】：

问题是由DataFrameClient 的query 简单地忽略了chunked 参数[code] 引起的。

我发现的解决方法不是使用标准的InfluxDBClient。问题中显示的代码变为：

import influxdb
client = influxdb.InfluxDBClient('localhost', 8086, 'root', 'root', 'btc')
q = "select * from some_measurement"
df = pd.DataFrame(client.query(q, chunked=True, chunk_size=10000).get_points())  # Returns all points

值得强调的是，从 v1.2.2 开始，max-row-limit 设置（即上述代码中 chunk_size 的默认值）已从 10k 更改为无限制。

【讨论】：

我刚刚发送了一个pull request 来修复DataFrameClient 对分块请求的处理。

【解决方案2】：

您是否尝试在查询中设置分块标志以分块接收数据。这可以使用如下查询来完成：

influxdb.DataFrameClient(host='localhost', port=8086, username='root', password='root', database=None, ssl=False, verify_ssl=False, timeout=None, use_udp=False, udp_port=4444, proxies=None)

您可以在第 1.2.3 节中阅读更多信息 here

【讨论】：