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版本：0.7

Python

在本节中，我们将收集系统层面的数据，例如 CPU 和内存使用情况，并将它们发送到本地 GreptimeDB。

准备事项​

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

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:
      - 3000:3000

  greptime:
    image: greptime/greptimedb:v0.7.2
    container_name: greptimedb
    ports:
      - 4000:4000
      - 4001:4001
      - 4002:4002
      - 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。

写入数据​

使用 Grafana 可视化数据​

添加数据源​

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

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

add-prometheus-data-source

填写以下信息：

  • Name: GreptimeDB
  • Prometheus server URL in HTTP: http://greptimedb:4000/v1/prometheus
  • Custom HTTP headers: 点击 Add header, 填写 header x-greptime-db-name 和 value public，即数据库的名称。

grafana-prometheus-config.jpg

点击 Save & Test 按钮，确保数据源配置成功。

关于使用 Prometheus 作为 GreptimeDB 数据源的更多信息，请参考 Grafana-Prometheus。

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 Metric 下拉列表中选择一个指标，然后点击 Run query 查看指标数据。 当你查看数据并确认无误后，点击 Save 保存面板。

grafana-create-panel-with-selecting-metric

你还可以使用 PromQL 创建面板。 点击 Query 标签页右侧的 code 按钮，切换到 PromQL 编辑器。 然后输入一个 PromQL 语句，例如 system_memory_usage{state="used"}，点击 Run query 查看指标数据。

grafana-create-panel-with-promql

注意

GreptimeDB 兼容大部分 PromQL，但是有一些限制。请参考 PromQL 限制 文档获取更多信息。

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。