时序数据库能做什么｜用 GreptimeDB 进行程序员键盘行为分析，最高频按键竟然是它

前一段时间 GreptimeDB 发布了 v0.1 的版本，虽然还很早期，但已经是一个比较可靠并且可以在实际场景中应用的数据库了。

是的，你已经是一个成熟的数据库，可以去做一些有意义的事情了。

我们都知道，时序数据主要在物联网以及监控领域产生，而且数据量通常很大且非常高频。

那么我一个普通程序员，每天就是坐在工位上敲键盘，哪里能接触到能产生高频海量数据的场景呢？

哎，等一下，敲键盘好像就是在产生时序数据，我也有点好奇每天到底会按多少次按键，以及哪些按键使用的频率更高一些。经常有梗图说程序员每天主要都在用 ctrl+C 和 ctrl+V ，那程序员们到底每天会用多少次复制粘贴呢？

现在，有了 v0.1 版本的数据库，我们只需要写一个脚本，再配合使用 GreptimeDB 统计一下也许就能获得答案。

下载连接数据库⏬

首先是在本地安装 GreptimeDB，我们最近刚刚上线了下载页，你可以在官网下载编译好的二进制版本，然后使用 greptime standalone start 启动一个单机版，不出意外的话，你应该可以看到：

我们使用 4000 端口的 HTTP 接口对数据库进行请求，只要发送 SQL 语句即可，具体语法参见：https://docs.greptime.com/user-guide/supported-protocols/http-api

编写脚本记录信息⌨️

比如我们在命令行中输入 curl http://localhost:4000/v1/sql -d "sql=CREATE TABLE keymaster(key STRING, ts TIMESTAMP TIME INDEX) " 就可以创建一个新的表，用于记录按键信息。

接下来就是如何记录按键的信息，这里就用我比较熟悉的 Node.js 来解决了。

javascript

const axios = require('axios')
const qs = require('qs')
const { GlobalKeyboardListener } = require('node-global-key-listener')
const v = new GlobalKeyboardListener()
//Log every key that's pressed.
v.addListener(function (e, down) {
  if (e.state === 'DOWN') {
    let metaKey = Object.entries(down)
      .filter(([key, value]) => value === true && key.length > 1 && !/LOCK/.test(key))
      .map(([key, value]) => key)

    if (e.name.length === 1) metaKey.push(e.name)
    metaKey = metaKey.join('+')
    saveKeypressEvent(metaKey)
    console.log(${metaKey})
  }
})

const saveKeypressEvent = async (metaKey) => {
  try {
    const response = await axios.post(
      'http://127.0.0.1:4000/v1/sql?db=public',
      qs.stringify({
        sql: INSERT INTO keymaster(key, ts) VALUES('${metaKey}', ${new Date().valueOf()}),
      })
    )
  } catch (error) {
    console.log(error)
  }
}

这里我把多键的情况提取了出来，用来统计所有组合键的频率。

🔍查询分析

接下来我用了 xbar 运行了一个定时脚本输出查询结果，当然，你们用其他的任何方式运行查询语句都可以。比如 SELECT key , COUNT(*) as times FROM keymaster WHERE LENGTH(key) < 2 GROUP BY key ORDER BY times DESC limit 10 可以查询点击最多的10个单字母按键；

SELECT key , COUNT(*) as times FROM keymaster WHERE key like '%+%' GROUP BY key ORDER BY times DESC limit 10 查询使用最多的10个组合键。

数据结果🤩

这个是在记录了一个多礼拜以后的累积数据，从这个结果可以获得很多有趣的结论：

⌨️ 每天平均按键 10000 次左右
🔙 有超过十分之一的按键是退格
📝 使用最多的字母是 i ，比第二名 e 多出近 20%，应该是因为我日常使用 vim
🪟 大量使用 cmd+w 关闭窗口，因为我是一个没有囤积标签页习惯的人
💪 虽然开启了 auto save ，但是 cmd+s 好像已经形成了肌肉记忆
🆒 cmd+V 比 cmd+C 多出近 20%，因为复制后至少有一次粘贴。
🔛 复制粘贴果然是程序员高频使用的组合键

你们可能发现前面的截图还有一个 APM （Actions Per Minute），这是我用输入时间实时计算后存入另一张表的数据。

📈结果可视化

你可以在浏览器输入：http://localhost:4000/dashboard

打开控制台，输入 SELECT * FROM apm ORDER BY ts DESC LIMIT 1800 就可以查看可视化的数据图表。

Dashboard 是 Greptime 团队开源的另一个项目，用于帮助用户更方便地使用 GreptimeDB。Dashboard 已经被集成到 GreptimeDB 的发行版中，运行数据库后即可以在本地启动使用。

这是最近 30 分钟的每分钟平均输入数（APM，Actions Per Minute），我这个手速还可以吧😎。

哦，你在本地是看不到的这个数据，因为你还没有建立 APM 表，至于如何操作，相信看完前文以后，写一段统计脚本对于你来说应该很简单了吧。

如果在使用 GreptimeDB 以及 Dashboard 的过程中遇到任何问题，或者有建议欢迎为我们的项目提 issue 或者 pr。
这是一个非常简单的例子，也只用到了 GreptimeDB 诸多能力的一小部分，而且这个数据量也太小了，别说是一个人输入，就算是十个人一起用脸滚键盘，GreptimeDB 可以轻松接住。
所以如果大家有更大更多数据的场景，一定要试用一下我司的 GreptimeDB。