Go
GreptimeDB 提供了用于高吞吐量数据写入的 ingester 库。 它使用 gRPC 协议，支持自动生成表结构，无需在写入数据前创建表。 更多信息请参考 自动生成表结构。
GreptimeDB 提供的 Go Ingest SDK 是一个轻量级、并发安全的库，使用起来非常简单。
快速开始 Demo
你可以通过快速开始 Demo 来了解如何使用 GreptimeDB Go SDK。
安装
使用下方的命令安装 Go Ingest SDK：
go get -u github.com/GreptimeTeam/greptimedb-ingester-go@v0.5.0
引入到代码中：
import (
greptime "github.com/GreptimeTeam/greptimedb-ingester-go"
"github.com/GreptimeTeam/greptimedb-ingester-go/table"
"github.com/GreptimeTeam/greptimedb-ingester-go/table/types"
)
连接数据库
如果你在启动 GreptimeDB 时设置了 --user-provider，
则需要提供用户名和密码才能连接到 GreptimeDB。
以下示例显示了使用 SDK 连接到 GreptimeDB 时如何设置用户名和密码。
cfg := greptime.NewConfig("127.0.0.1").
// 将数据库名称更改为你的数据库名称
WithDatabase("public").
// 默认端口 4001
// WithPort(4001).
// 如果服务配置了 TLS ，设置 TLS 选项来启用安全连接
// WithInsecure(false).
// 设置鉴权信息
// 如果数据库不需要鉴权，移除 WithAuth 方法即可
WithAuth("username", "password")
cli, _ := greptime.NewClient(cfg)
数据模型
表中的每条行数据包含三种类型的列：Tag、Timestamp 和 Field。更多信息请参考 数据模型。
列值的类型可以是 String、Float、Int、Timestamp 等。更多信息请参考 数据类型。
低层级 API
GreptimeDB 的低层级 API 通过向具有预定义模式的 table 对象添加 row 来写入数据。
创建行数据
以下代码片段首先构建了一个名为 cpu_metric 的表，其中包括 host、cpu_user、cpu_sys 和 ts 列。
随后，它向表中插入了一行数据。
该表包含三种类型的列：
Tag：host列，值类型为String。Field：cpu_user和cpu_sys列，值类型为Float。Timestamp：ts列，值类型为Timestamp。
// 为 CPU 指标构建表结构
cpuMetric, err := table.New("cpu_metric")
if err != nil {
// 处理错误
}
// 添加一个 'Tag' 列，用于主机标识符
cpuMetric.AddTagColumn("host", types.STRING)
// 添加一个 'Timestamp' 列，用于记录数据收集的时间
cpuMetric.AddTimestampColumn("ts", types.TIMESTAMP_MILLISECOND)
// 添加 'Field' 列，用于测量用户和系统 CPU 使用率
cpuMetric.AddFieldColumn("cpu_user", types.FLOAT)
cpuMetric.AddFieldColumn("cpu_sys", types.FLOAT)
// 插入示例数据
// 注意：参数必须按照定义的表结构中的列的顺序排列：host, ts, cpu_user, cpu_sys
err = cpuMetric.AddRow("127.0.0.1", time.Now(), 0.1, 0.12)
err = cpuMetric.AddRow("127.0.0.1", time.Now(), 0.11, 0.13)
if err != nil {
// 处理错误
}
为了提高写入数据的效率，你可以一次创建多行数据以便写入到 GreptimeDB。
cpuMetric, err := table.New("cpu_metric")
if err != nil {
// 处理错误
}
cpuMetric.AddTagColumn("host", types.STRING)
cpuMetric.AddTimestampColumn("ts", types.TIMESTAMP_MILLISECOND)
cpuMetric.AddFieldColumn("cpu_user", types.FLOAT)
cpuMetric.AddFieldColumn("cpu_sys", types.FLOAT)
err = cpuMetric.AddRow("127.0.0.1", time.Now(), 0.1, 0.12)
if err != nil {
// 处理错误
}
memMetric, err := table.New("mem_metric")
if err != nil {
// 处理错误
}
memMetric.AddTagColumn("host", types.STRING)
memMetric.AddTimestampColumn("ts", types.TIMESTAMP_MILLISECOND)
memMetric.AddFieldColumn("mem_usage", types.FLOAT)
err = memMetric.AddRow("127.0.0.1", time.Now(), 112)
if err != nil {
// 处理错误
}
插入数据
下方示例展示了如何向 GreptimeDB 的表中插入行数据。
resp, err := cli.Write(context.Background(), cpuMetric, memMetric)
if err != nil {
// 处理错误
}
log.Printf("affected rows: %d\n", resp.GetAffectedRows().GetValue())
流式插入
当你需要插入大量数据时，例如导入历史数据，流式插入是非常有用的。
err := cli.StreamWrite(context.Background(), cpuMetric, memMetric)
if err != nil {
// 处理错误
}
在所有数据写入完毕后关闭流式写入。 一般情况下，连续写入数据时不需要关闭流式写入。
affected, err := cli.CloseStream(ctx)
高层级 API
SDK 的高层级 API 使用 ORM 风格的对象写入数据， 它允许你以更面向对象的方式创建、插入和更新数据，为开发者提供了更友好的体验。 然而，高层级 API 不如低层级 API 高效。 这是因为 ORM 风格的对象在转换对象时可能会消耗更多的资源和时间。
创建行数据
type CpuMetric struct {
Host string `greptime:"tag;column:host;type:string"`
CpuUser float64 `greptime:"field;column:cpu_user;type:float64"`
CpuSys float64 `greptime:"field;column:cpu_sys;type:float64"`
Ts time.Time `greptime:"timestamp;column:ts;type:timestamp;precision:millisecond"`
}
func (CpuMetric) TableName() string {
return "cpu_metric"
}
cpuMetrics := []CpuMetric{
{
Host: "127.0.0.1",
CpuUser: 0.10,
CpuSys: 0.12,
Ts: time.Now(),
}
}
插入数据
resp, err := cli.WriteObject(context.Background(), cpuMetrics)
log.Printf("affected rows: %d\n", resp.GetAffectedRows().GetValue())
流式插入
当你需要插入大量数据时，例如导入历史数据，流式插入是非常有用的。
err := streamClient.StreamWriteObject(context.Background(), cpuMetrics, memMetrics)
在所有数据写入完毕后关闭流式写入。 一般情况下，连续写入数据 时不需要关闭流式写入。
affected, err := cli.CloseStream(ctx)