如何使用时间字段将指标数据添加到 influxdb？答案

【问题标题】：How to use time field in adding metrics data to the influx db?如何使用时间字段将指标数据添加到 influxdb？
【发布时间】：2015-08-19 08:58:13
【问题描述】：

我正在使用以下代码行在 influxDB 中添加指标数据。

    def add_job_influx_db_metrics(tags_dict={}, values_dict={}, measurement='test'):
       influxdb_client = InfluxDB.get_connection()
       db_name = "mydb"
       influxdb_client.switch_database(database=db_name)
       current_time = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ',time.localtime(time.time()))
       json_body = [
        {
          "measurement": measurement,
          "tags": tags_dict,
          "time": current_time,
          "fields": values_dict
         }
       ]
      response = influxdb_client.write_points(points=json_body)
      print "write_operation response", response

当我将它与 Grafana 集成时，数据没有出现，但是当我在 127.0.0.1:8083 上检查它时，它显示时间是 1970-01-01T00： 00:00Z。大概是默认的开始纪元时间。我想抽出 “2015-8-19T07:15:00Z” 表格的时间。 influxdb(python客户端)中如何取时间字段，什么是timePrecision？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 metrics influxdb grafana

【解决方案1】：

 from datetime import datetime
 current_time = datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')

并在 json_body 中像这样使用“时间”-

"time": current_time

有效。

【讨论】：

【解决方案2】：

你需要 UNIX 时间戳，所以它应该是：

"time": int(time.time())

编辑：

纳秒时间精度的时间：

"time": int(time.time() * 1000000000)

最终，可以使用第二精度 "time": int(time.time()) 并明确指定：

 write_points(points, time_precision='s')

【讨论】：

使用整数，正如 Jan Garaj 所建议的那样，避免了在执行诸如 datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') 之类的操作时所需的字符串转换
这不起作用，因为时间值不同 int(time.time()) 给出 1582753973，其中 db 需要 1582753928000000000
@PeterMoore 你是对的。所以int(time.time()) 可以乘以得到纳秒时间精度，或者write_points(points, time_precision='s') 可以用来指定秒时间精度。
正确。您可能应该编辑您的帖子，以免人们感到困惑。哦，因为我采用这种方法 int(time.time() * 1000000000) 它确实保持微秒精度的时间