阿里云 InfluxDB® 版退市，迁移到 GreptimeDB

先起一个 GreptimeDB，把写入端点指过去。原应用用 v1 write API：

curl -XPOST "http://127.0.0.1:4000/v1/influxdb/write?db=public&precision=ns" \
  --data-binary \
  'readings,name=truck_0,fleet=South,driver=driver_0 latitude=37.7749,longitude=-122.4194,velocity=42.0 1451606400000000000'

用 v2 write API：

curl -XPOST "http://127.0.0.1:4000/v1/influxdb/api/v2/write?db=public&precision=ns" \
  --data-binary \
  'readings,name=truck_0,fleet=South,driver=driver_0 latitude=37.7749,longitude=-122.4194,velocity=42.0 1451606400000000000'

两个细节要提前确认：

• db 对应 GreptimeDB 的数据库名。InfluxDB v2 的 bucket 在这里也通过 db 参数承载，用官方客户端时通常把 bucket 设为 GreptimeDB 数据库名、organization 留空。GreptimeDB 不会自动建库，db 不是预创建的 public 时，需要先 CREATE DATABASE。
• precision 要和原始时间戳精度一致。GreptimeDB 的 line protocol API 默认按纳秒解释时间戳，原请求写的是毫秒、微秒或秒时，要显式传 precision=ms、precision=us、precision=s。

在线迁移建议双写加灰度：新写入同时进 InfluxDB 和 GreptimeDB，对比 count(*)、时间范围和关键聚合结果，再逐步切读流量，确认无误后停掉 InfluxDB 写入。

阿里云 InfluxDB 是托管服务，用户接触不到底层 TSM 文件，也没有 influx_inspect 可用，唯一稳定的取数途径是 influxd backup -portable 备份接口。但备份产出的是 InfluxDB 自己的可移植格式（元数据 + TSM 文件），GreptimeDB 不能直接导入，它能直接吃的是 line protocol。

所以中间要加一台自建 InfluxDB 1.x 做中继：

阿里云 InfluxDB ──(influxd backup)──> 备份文件
        │
        └──(influxd restore)──> 自建 InfluxDB（中继）
                                        │
                    (influx_inspect export -lponly)
                                        │
                                        ▼
                              Line Protocol 文件
                                        │
                                (写入 GreptimeDB)
                                        ▼
                                    GreptimeDB

数据量大时不要整库一次性搬，按 shard 逐个迁移。每次的数据量和内存磁盘占用都有上限，某个 shard 失败了单独重跑，不影响其他部分；进度也看得见，后续还能按 shard 并行加速。

以 db-1 库的单个 shard 为例，四步：

# 1. 从阿里云备份单个 shard
influxd backup -portable \
  -host ${InfluxDB_IP}:8088 \
  -db db-1 -rp autogen -shard 1 \
  /data/backup/shard_1

# 2. 恢复到自建 InfluxDB 中继
influxd restore -portable \
  -db db-1 -rp autogen -shard 1 -newdb db-1 \
  /data/backup/shard_1

# 3. 导出为 line protocol
influx_inspect export -database db-1 -lponly \
  -datadir ${InfluxDB_Data_Directory} \
  -waldir ${InfluxDB_WAL_Directory} \
  -out /data/export_data/shard_1

# 4. 写入 GreptimeDB
export GREPTIME_USERNAME="<greptime_username>"
export GREPTIME_PASSWORD="<greptime_password>"
export GREPTIME_HOST="<host>"
export GREPTIME_DB="<db-name>"
for file in /data/export_data/shard*; do
  curl -i --retry 3 \
    -X POST "http://${GREPTIME_HOST}:4000/v1/influxdb/write?db=${GREPTIME_DB}&u=${GREPTIME_USERNAME}&p=${GREPTIME_PASSWORD}" \
    --data-binary @"${file}"
  sleep 1
done

u/p 放在 URL 查询参数里可能被代理或访问日志记录，生产环境建议使用 HTTPS，并避免在共享环境中暴露凭据。

导入后至少校验每个表的行数、时间范围和关键聚合：

SELECT
  count(*) AS row_count,
  min(greptime_timestamp) AS min_ts,
  max(greptime_timestamp) AS max_ts
FROM readings;

SELECT fleet, count(*) AS row_count
FROM readings
GROUP BY fleet
ORDER BY row_count DESC;

数据进来之后，measurement、tag、field 已经是普通的表和列，改写查询时不用再把它们当特殊概念处理。常见对应关系：

• InfluxQL 的 time 对应自动建表后的 greptime_timestamp。
• GROUP BY time(10m), "name", "driver" 对应 range query：avg(value) RANGE '10m' ... ALIGN '10m' BY (name, driver)。
• 只是普通离散分桶，用 date_bin('10 minutes'::INTERVAL, greptime_timestamp) 再 GROUP BY。
• ORDER BY time DESC LIMIT 1 这类 selector 查询，改成 row_number() OVER (...)，明确表达"每个分组的最新点"。
• difference()、elapsed() 这类状态变化查询，用 lag()、lead() 配合 CTE 改写，可读性更好。

举一个窗口聚合的例子。InfluxQL：

SELECT mean("velocity") AS mean_velocity
FROM "readings"
WHERE time > '2026-01-01T00:00:00Z' AND time <= '2026-01-01T00:10:00Z'
GROUP BY time(10m), "name", "driver", "fleet";

GreptimeDB SQL：

SELECT
  greptime_timestamp,
  name,
  driver,
  fleet,
  avg(velocity) RANGE '10m' AS mean_velocity
FROM readings
WHERE greptime_timestamp > '2026-01-01T00:00:00Z'::TIMESTAMP
  AND greptime_timestamp <= '2026-01-01T00:10:00Z'::TIMESTAMP
ALIGN '10m' BY (name, driver, fleet);

RANGE '10m' 表示每个聚合窗口覆盖 10 分钟数据，ALIGN '10m' 表示每 10 分钟输出一个对齐后的窗口结果，BY (name, driver, fleet) 对应 InfluxQL 中的 tag 分组。

批量改写可以交给工具。我们提供了一个 skill，输入 InfluxQL 输出 GreptimeDB SQL，覆盖时间窗口、fill 模式、百分位、正则字面量、Grafana 宏等常见结构，无法精确翻译的部分会被标记出来而不是硬凑：

npx skills add https://github.com/GreptimeTeam/docs/tree/main/skills/influxql-to-greptimedb-sql

改写时先弄清楚原查询要回答什么问题，再决定用哪种写法，别逐字对着语法翻。