删除与项目无关的influx_study文件

src/influx_study/README.md

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-# QuestDB (InfluxDB 兼容) 学习 Demo
-
-本项目旨在演示如何通过 Python 与 QuestDB 数据库进行交互。QuestDB 为了方便用户从 InfluxDB 迁移，其 `9000` 端口同时支持 InfluxDB 行协议（Line Protocol）写入和其自身的 REST API 查询。
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-本 Demo 将展示：
-1.  如何使用 **InfluxDB 行协议**将时序数据写入 QuestDB。
-2.  如何使用 **QuestDB REST API** 通过标准 SQL 查询数据。
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-## 环境要求
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-- Python 3.x
-- `requests` 库
-- Docker
-
-## 快速开始
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-### 1. 启动 QuestDB 实例
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-首先，请确保您已通过 Docker 启动了 QuestDB。如果您尚未启动，请运行以下命令：
-
-```bash
-docker run -p 9000:9000 questdb/questdb:9.1.0
-```
-
-此命令将在本地的 `9000` 端口上启动 QuestDB。您可以通过访问 `http://localhost:9000` 来打开 QuestDB 的 Web 控制台。
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-### 2. 安装依赖
-
-本 Demo 需要 `requests` 库来发送 HTTP 请求。请通过 pip 安装：
-
-```bash
-pip install requests
-```
-
-如果您项目的 `requirements.txt` 中已包含 `requests`，请确保已通过 `pip install -r requirements.txt` 安装。
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-### 3. 运行 Demo 脚本
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-进入 `src/influx_study` 目录的父级目录（即 `src` 目录），然后运行 `questdb_demo.py` 脚本：
-
-```bash
-python -m influx_study.questdb_demo
-```
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-或者，如果您在项目根目录，可以运行：
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-```bash
-python src/influx_study/questdb_demo.py
-```
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-### 4. 查看输出
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-脚本运行时，您将在控制台看到类似以下的日志输出：
-
-```
-2023-10-27 14:30:00 - INFO - --- QuestDB (InfluxDB 兼容) Demo 开始 ---
-2023-10-27 14:30:00 - INFO - 准备写入数据: sensors,location=room1 temperature=23.5,humidity=45.2 1698388200123456789
-2023-10-27 14:30:00 - INFO - 数据写入成功。
-2023-10-27 14:30:01 - INFO - 准备执行查询: SELECT * FROM 'sensors' ORDER BY timestamp DESC LIMIT 10
-2023-10-27 14:30:01 - INFO - 数据查询成功。
-2023-10-27 14:30:01 - INFO - 查询结果:
-location | temperature | humidity | timestamp
----------------------------------------------
-room1 | 23.5 | 45.2 | 2023-10-27 14:30:00
-2023-10-27 14:30:01 - INFO - --- Demo 结束 ---
-```
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-这表明数据已成功写入并被查询出来。
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-## 代码说明
-
-- **`questdb_demo.py`**: 核心脚本文件。
-  - **`write_sensor_data()`**: 构造一条符合 InfluxDB 行协议的数据，并通过 HTTP POST 请求发送到 QuestDB 的 `/write` 端点。
-  - **`query_sensor_data()`**: 构造一条标准 SQL 查询语句，并通过 HTTP GET 请求发送到 QuestDB 的 `/exec` 端点，然后解析并打印返回的 JSON 结果。
-  - **`main()`**: 调用写入和查询函数，演示完整的交互流程。
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-## 注意事项
-
-- **端口**：请确保 `questdb_demo.py` 中配置的 `QUESTDB_INFLUX_PORT` 和 `QUESTDB_REST_PORT` 与您 Docker 启动时映射的端口一致（默认为 `9000`）。
-- **表结构**：QuestDB 会在第一次收到某个表的行协议数据时自动创建该表。`TAG` 类型的列（如 `location`）会被自动索引，而 `FIELD` 类型的列（如 `temperature`）则不会。
-- **时间戳**：写入时必须提供纳秒级的时间戳。

src/influx_study/questdb_demo.py

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-import requests
-import time
-import logging
-from datetime import datetime, timezone
-
-# --- 配置 ---
-# QuestDB 实例的连接参数
-# 由于您使用 docker run -p 9000:9000 启动，因此 REST API 和 InfluxDB Line Protocol 都在 9000 端口
-QUESTDB_HOST = "127.0.0.1"
-QUESTDB_INFLUX_PORT = 9000
-QUESTDB_REST_PORT = 9000
-TABLE_NAME = "sensors"
-
-# InfluxDB 行协议写入的 URL
-INFLUX_URL = f"http://{QUESTDB_HOST}:{QUESTDB_INFLUX_PORT}/write"
-# QuestDB REST API 查询的 URL
-REST_URL = f"http://{QUESTDB_HOST}:{QUESTDB_REST_PORT}/exec"
-
-# 配置日志记录
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
-
-def write_sensor_data():
-    """
-    使用 InfluxDB 行协议向 QuestDB 写入单条数据。
-    行协议格式: <table_name>,<tag_key>=<tag_value> <field_key>=<field_value> <timestamp_ns>
-    - table_name: 表名 (sensors)
-    - tag: 索引列，用于快速过滤 (location)
-    - field: 数据列 (temperature, humidity)
-    - timestamp: 时间戳 (纳秒)
-    """
-    location = "room1"
-    temperature = 23.5
-    humidity = 45.2
-    
-    # 获取当前的 UTC 时间戳（纳秒）
-    timestamp_ns = int(time.time_ns())
-    
-    # 构建 InfluxDB 行协议字符串
-    # 注意：tag 的值不需要引号，field 的浮点数值会自动处理
-    line_protocol = f"{TABLE_NAME},location={location} temperature={temperature},humidity={humidity} {timestamp_ns}"
-    
-    logging.info(f"准备写入数据: {line_protocol}")
-    
-    try:
-        # 发送 POST 请求写入数据
-        response = requests.post(INFLUX_URL, data=line_protocol.encode('utf-8'), timeout=5)
-        
-        # 检查响应状态码
-        if response.status_code == 204:
-            logging.info("数据写入成功。")
-        else:
-            logging.error(f"数据写入失败。状态码: {response.status_code}, 响应: {response.text}")
-            
-    except requests.exceptions.RequestException as e:
-        logging.error(f"写入数据时发生网络错误: {e}")
-
-def query_sensor_data():
-    """
-    使用 QuestDB 的 REST API 执行 SQL 查询。
-    """
-    # 构建 SQL 查询语句
-    # QuestDB 使用标准 SQL
-    query = f"SELECT * FROM '{TABLE_NAME}' ORDER BY timestamp DESC LIMIT 10"
-    
-    logging.info(f"准备执行查询: {query}")
-    
-    params = {'query': query}
-    
-    try:
-        # 发送 GET 请求执行查询
-        response = requests.get(REST_URL, params=params, timeout=5)
-        
-        # 检查响应状态码
-        if response.status_code == 200:
-            logging.info("数据查询成功。")
-            result = response.json()
-            
-            # 格式化并打印查询结果
-            logging.info("查询结果:")
-            if result and result.get('dataset'):
-                # 从 'columns' 列表中提取表头名称
-                headers = [col.get('name', '') for col in result.get('columns', [])]
-                rows = result.get('dataset', [])
-            
-                # 打印表头
-                if headers:
-                    print(f"{' | '.join(headers)}")
-                    print("-" * (len(' | '.join(headers))))
-            
-                # 打印数据行
-                for row in rows:
-                    # 将时间戳转换为可读格式
-                    row[headers.index('timestamp')] = datetime.fromisoformat(row[headers.index('timestamp')].replace('Z', '+00:00')).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-                    print(f"{' | '.join(map(str, row))}")
-            else:
-                logging.warning("查询成功，但未返回任何数据。")
-                
-        else:
-            logging.error(f"数据查询失败。状态码: {response.status_code}, 响应: {response.text}")
-
-    except requests.exceptions.RequestException as e:
-        logging.error(f"查询数据时发生网络错误: {e}")
-
-def main():
-    """
-    主函数，演示如何调用写入和查询功能。
-    """
-    logging.info("--- QuestDB (InfluxDB 兼容) Demo 开始 ---")
-    
-    # 1. 写入数据
-    write_sensor_data()
-    
-    # 等待一秒，确保数据已被处理
-    time.sleep(1)
-    
-    # 2. 查询数据
-    query_sensor_data()
-    
-    logging.info("--- Demo 结束 ---")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()