InfluxDB 插入数据 “数据丢失”

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这是一个创建于 2866 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

刚使用 InfluxDB，碰到个“数据丢失问题”

从 mysql 中拷贝了 400w 条日志，插入到 influxdb 后，数据只剩下了 70w 左右。插入 influxdb 时使用的是批量插入方式， golang 的官方客户端。

程序执行无异常
考虑到数据本身可能重复，在插入的时候添加了 mysql 的主键到 influxdb，但还存在问题

刚使用 influxdb，不知道这个问题是 influxdb 的特性，还是自己的 bug，抑或有什么配置可以设置

一些配置：

> SHOW RETENTION POLICIES ON mydb; name duration shardGroupDuration replicaN default ---- -------- ------------------ -------- ------- autogen 0s 168h0m0s 1 true > select count(*) from alg_read_log; name: alg_read_log time count_content_id count_id count_user_id ---- ---------------- -------- ------------- 0 736999 736999 736999

InfluxDB

插入

MySQL

name

12 条回复 2019-10-11 14:47:45 +08:00

kkfnui

2017-12-07 19:12:46 +08:00

刚再用小量数据做测试，批量插入 20 条数据，结果只剩 7 条数据。

psnail

2017-12-07 19:27:28 +08:00

看下丢失的都是些什么数据，和没有丢失的数据的区别是什么

kkfnui

2017-12-07 19:39:20 +08:00

插入二十条数据时

ID userid content time
13 4706513 851759 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
8 5143055 4813070 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
6 2439692 4434993 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
4 5261489 2098786 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
10 6185307 11177143 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
12 6173230 37959 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
20 6647995 4964641 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
9 5388686 9843194 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
15 4975601 4978180 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
1 5203741 4554768 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
18 876162 11164468 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
11 4239087 11164092 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
5 5864698 4978165 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
7 4461930 7139200 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
2 6226807 168513 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
14 3687226 460986 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
16 1444384 11119087 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
19 3244527 5674265 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
17 6528511 11162885 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
3 5810244 10774121 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC

> select * from alg_read_log;
name: alg_read_log
time alg_id alg_scene cat_id content_id id user_id
---- ------ --------- ------ ---------- -- -------
1512579600000000000 -1 sc_d 0 11164092 11423908711164092 4239087
1512579600000000000 1 sc_d 0 4434993 624396924434993 2439692
1512579600000000000 10 sc_d 0 37959 12617323037959 6173230
1512579600000000000 2 sc_d 2 11177143 10618530711177143 6185307
1512579600000000000 21 sc_d 0 11164468 1887616211164468 876162
1512579600000000000 23 sc_d 0 5674265 1932445275674265 3244527
1512579600000000000 25 sc_d 0 4978165 558646984978165 5864698

kkfnui

2017-12-07 19:39:56 +08:00

插入二十五条数据时

17 6528511 11162885 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
24 5721905 11164092 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
7 4461930 7139200 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
11 4239087 11164092 2017-12-06 17:0:00 +0000 UTC
16 1444384 11119087 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
13 4706513 851759 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
6 2439692 4434993 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
14 3687226 460986 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
9 5388686 9843194 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
4 5261489 2098786 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
19 3244527 5674265 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
2 6226807 168513 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
23 841747 7230377 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
5 5864698 4978165 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
20 6647995 4964641 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
1 5203741 4554768 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
8 5143055 4813070 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
22 4582157 11160521 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
21 3495482 919711 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
15 4975601 4978180 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
3 5810244 10774121 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
10 6185307 11177143 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
25 5266737 11109417 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
12 6173230 37959 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC
18 876162 11164468 2017-12-06 17:00:00 +0000 UTC

> select * from alg_read_log;
name: alg_read_log
time alg_id alg_scene cat_id content_id id user_id
---- ------ --------- ------ ---------- -- -------
1512579600000000000 -1 sc_d 0 10774121 3581024410774121 5810244
1512579600000000000 1 sc_d 0 11109417 25526673711109417 5266737
1512579600000000000 10 sc_d 0 37959 12617323037959 6173230
1512579600000000000 2 sc_d 2 11177143 10618530711177143 6185307
1512579600000000000 21 sc_d 0 11164468 1887616211164468 876162
1512579600000000000 23 sc_d 0 5674265 1932445275674265 3244527
1512579600000000000 25 sc_d 0 11160521 22458215711160521 4582157

kkfnui

2017-12-07 19:41:15 +08:00

@psnail 两次相同的数据，但是后面一次多插入了 5 条。

结果，第一次存在的数据，在第二次里面没有出现了。诡异~

psnail

2017-12-07 19:55:16 +08:00

influxdb 插入数据格式为 insert measurement,tag=value field=value timestamp
是按照时间存储的

对于 measurement tagkey, tagvalue 和 timestamp 一样的，field 会被最新的值替换

kkfnui

2017-12-07 20:48:45 +08:00

@psnail
应该是我文档没有看清晰，以为 field 不同，数据就不会被覆盖。

由于 mysql 数据的精度到 s，所以在并发高的时候，会有数据重复导致被覆盖

rrfeng

2017-12-07 20:53:49 +08:00 via Android

可以这么理解，influxdb 主键就是时间戳

rswl

2017-12-07 21:53:32 +08:00

相同的时间戳会覆盖

psnail

2017-12-07 22:03:07 +08:00

@rrfeng 要这么说的话，实际上应该是 series

qyvlik

2019-10-11 14:08:48 +08:00

同样遇到了这个问题，针对 time 做了特殊处理，确保 time 都是不一样的，但是从 mysql 导出数据插入到 influxdb，还是丢失了一半的数据。

qyvlik

2019-10-11 14:47:45 +08:00

@qyvlik 有问题的 influxdb 版本：
InfluxDB shell version: 1.7.7