MQTT 和 Microsoft SQL Server 集成

强大的性能和简单的集成,由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持。

info

对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑MQTT 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB-Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理大量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,专为与 Telegraf 一起扩展而构建。

查看入门方法

输入和输出集成概述

MQTT Telegraf 插件旨在从指定的 MQTT 主题读取数据并创建指标,从而使用户能够利用 MQTT 进行实时数据收集和监控。

Telegraf 的 SQL 插件有助于将指标存储在 SQL 数据库中。当配置为 Microsoft SQL Server 时,它支持特定的 DSN 格式和架构要求,从而实现与 SQL Server 的无缝集成。

集成详情

MQTT

MQTT 插件允许从指定的 MQTT 主题读取指标,并使用支持的输入数据格式创建指标。此插件作为服务输入运行,它监听传入的指标或事件,而不是像普通插件那样按设定的时间间隔收集它们。该插件的灵活性通过支持各种 Broker URL、主题和连接功能(包括服务质量 (QoS) 级别和持久会话)得到增强。其配置选项包含全局设置,可有效地修改指标和处理启动错误。它还支持用于保护用户名和密码选项的密钥存储配置,从而确保与 MQTT 服务器的安全连接。

Microsoft SQL Server

Telegraf 用于 Microsoft SQL Server 的 SQL 输出插件旨在通过动态创建与传入数据结构匹配的表和列来捕获和存储指标数据。此集成利用 go-mssqldb 驱动程序,该驱动程序遵循通过 DSN 的 SQL Server 连接协议,DSN 包括服务器、端口和数据库详细信息。尽管由于单元测试有限,该驱动程序被认为是实验性的,但它为动态架构生成和数据插入提供了强大的支持,从而可以详细记录系统性能的时间戳记录。这种灵活性使其成为需要可靠且精细的指标日志记录的环境的宝贵工具,尽管它处于实验性状态。

配置

MQTT


[[inputs.mqtt_consumer]]
  servers = ["tcp://127.0.0.1:1883"]
  topics = [
    "telegraf/host01/cpu",
    "telegraf/+/mem",
    "sensors/#",
  ]
  # topic_tag = "topic"
  # qos = 0
  # connection_timeout = "30s"
  # keepalive = "60s"
  # ping_timeout = "10s"
  # max_undelivered_messages = 1000
  # persistent_session = false
  # client_id = ""
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  # insecure_skip_verify = false
  # client_trace = false
  data_format = "influx"
  # [[inputs.mqtt_consumer.topic_parsing]]
  #   topic = ""
  #   measurement = ""
  #   tags = ""
  #   fields = ""
  #   [inputs.mqtt_consumer.topic_parsing.types]
  #      key = type

Microsoft SQL Server

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ## sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com), clickhouse (ClickHouse)
  driver = "mssql"

  ## Data source name
  ## For Microsoft SQL Server, the DSN typically includes the server, port, username, password, and database name.
  ## Example DSN: "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"
  data_source_name = "sqlserver://username:password@localhost:1433?database=telegraf"

  ## Timestamp column name
  timestamp_column = "timestamp"

  ## Table creation template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE}        - table name as a quoted identifier
  ##  {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
  ##  {COLUMNS}      - column definitions (list of quoted identifiers and types)
  table_template = "CREATE TABLE {TABLE} ({COLUMNS})"

  ## Table existence check template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE} - table name as a quoted identifier
  table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"

  ## Initialization SQL (optional)
  init_sql = ""

  ## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are never closed due to idle time.
  connection_max_idle_time = "0s"

  ## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections are never closed due to age.
  connection_max_lifetime = "0s"

  ## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
  connection_max_idle = 2

  ## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
  connection_max_open = 0

  ## Metric type to SQL type conversion
  ## You can customize the mapping if needed.
  #[outputs.sql.convert]
  #  integer       = "INT"
  #  real          = "DOUBLE"
  #  text          = "TEXT"
  #  timestamp     = "TIMESTAMP"
  #  defaultvalue  = "TEXT"
  #  unsigned      = "UNSIGNED"
  #  bool          = "BOOL"

输入和输出集成示例

MQTT

  1. 智能家居监控:使用 MQTT Consumer 插件监控智能家居设置中的各种传感器。在这种情况下,可以将插件配置为订阅不同设备的主题,例如温度、湿度和能耗。通过聚合这些数据,房主可以可视化趋势并接收异常模式的警报,从而提高家庭自动化系统的整体质量和效率。

  2. 物联网环境感知:部署 MQTT Consumer 以收集来自分布在不同位置的传感器的环境数据。例如,这可以包括来自空气质量传感器、温度传感器和噪声水平计的读数。可以将插件配置为从 MQTT 主题中提取相关标签和字段,从而可以大规模详细分析和报告环境条件,为城市规划或环境倡议提供更好的决策支持。

  3. 实时车辆跟踪和遥测:将 MQTT Consumer 插件集成到车辆遥测系统中,该系统实时收集来自各种传感器的数据。借助该插件,可以将与车辆性能、位置和燃油消耗相关的指标发送到集中式监控仪表板。这种实时遥测数据使车队经理能够通过主动数据分析来优化路线、降低燃油成本并改进车辆维护计划。

  4. 农业监控系统:利用此插件收集来自农业传感器的数据,这些传感器监控土壤湿度、作物健康状况和天气条件。MQTT Consumer 可以订阅与农业设备和环境传感器相关的多个主题,使农民能够做出数据驱动的决策,以提高作物产量,同时节约资源,从而提高农业的可持续性。

Microsoft SQL Server

  1. 企业应用程序监控:利用该插件捕获从 SQL Server 上运行的企业应用程序的详细性能指标。此设置使 IT 团队能够分析系统性能、跟踪事务时间并识别跨复杂多层环境的瓶颈。

  2. 动态基础设施审计:部署该插件以创建 SQL Server 中基础设施变更和性能指标的动态审计日志。此用例非常适合需要实时监控和历史分析系统性能以实现合规性和优化的组织。

  3. 自动化性能基准测试:使用该插件持续记录和分析 SQL Server 数据库的性能指标。这实现了自动化基准测试,将历史数据与当前性能进行比较,有助于快速识别服务中的异常或降级。

  4. 集成 DevOps 仪表板:将该插件与 DevOps 监控工具集成,以将来自 SQL Server 的实时指标馈送到集中式仪表板中。这提供了应用程序运行状况的整体视图,使团队能够将 SQL Server 性能与应用程序级别的事件相关联,从而更快地进行故障排除和主动维护。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理大量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,排名第一的时间序列平台,专为与 Telegraf 一起扩展而构建。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许根据这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供使用 DynamoDB 进行检查点功能的可靠消息处理。

查看集成