InfluxDB erklärt: Alles über das leistungsstarke Datenbank-Tool!

InfluxDB erklärt: Alles über das leistungsstarke Datenbank-Tool!

Willkommen zu meinem umfassenden InfluxDB Guide! Hier erfährst du alles über die Versionen 1.x, 2.x und das brandneue 3.x. Als Tech-Enthusiast wirst du von den Entwicklungen (und vielleicht auch Frustrationen) dieser Datenbank-Saga begeistert sein. Lass uns eintauchen!

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InfluxDB: Die ultimative Einführung - Alles, was du wissen musst!

Ich wurde schon des öfteren gefragt, ob ich nicht einmal eine allgemeine Übersicht zu InfluxDB erstellen könnte. Auch in Bezug auf die Unterschiede in den Versionen 1.8 und 2.x. Ihr habt es euch gewünscht und hier ist es nun :-)

Update Januar 2026: Mittlerweile hat sich einiges getan! InfluxDB 3.x ist da und bringt massive Änderungen mit sich. Ich habe diesen Artikel komplett überarbeitet und um alle neuen Informationen erweitert. Spoiler: Flux ist Geschichte und wer das ganze Migrations-Drama mitgemacht hat, wird sich… nun ja… “freuen”.

Viel Spaß beim Lesen!

Was ist InfluxDB?

InfluxDB ist eine Open-Source-Zeitreihendatenbank. Aber was bedeutet das? Zeitreihendaten sind Datenpunkte, die mit einem Zeitstempel versehen sind. Denk an Temperaturaufzeichnungen, Serverleistungsstatistiken oder sogar Wetterdaten. InfluxDB ist speziell darauf ausgerichtet, diese Art von Daten effizient zu speichern, abzurufen und zu analysieren.

Wozu wird es benötigt?

InfluxDB ist nützlich für verschiedene Anwendungsfälle:

1. Monitoring und Diagnose: Viele Unternehmen verwenden InfluxDB, um Leistungsdaten ihrer Anwendungen und Infrastrukturen zu verfolgen. Du kannst Grafiken und Dashboards (z.B. auch mit Grafana) erstellen, um Trends und Probleme leichter zu erkennen.
2. IoT (Internet der Dinge): Wenn du IoT-Geräte hast, die kontinuierlich Daten senden (z.B. Sensordaten), dann ist InfluxDB großartig, um diese Informationen zu speichern und zu analysieren. Also perfekt für jeden Raspberry Besitzer der seine eigenen Sensoren oder das Netzwerk auslesen will.
3. Mess- und Regelungstechnik: Forschungseinrichtungen und Ingenieure verwenden InfluxDB oft, um Experimentdaten oder Sensormesswerte zu speichern und später auszuwerten.

Vorteile von InfluxDB:

• Zeitreihenoptimiert: InfluxDB wurde speziell für Zeitreihendaten entwickelt, daher ist es extrem effizient beim Speichern und Abrufen dieser Daten.
• Skalierbarkeit: Du kannst InfluxDB je nach Bedarf horizontal skalieren, um mit wachsenden Datenmengen umzugehen.
• Abfrage- und Analysemöglichkeiten: InfluxDB bietet leistungsstarke Abfragesprachen - je nach Version InfluxQL, Flux oder SQL.
• Integration: Es gibt zahlreiche Integrationen und Tools, die mit InfluxDB kompatibel sind, z.B. Grafana für die Visualisierung oder Telegraf für die Datenbeschaffung.
• Einfache Installation: Du kannst InfluxDB kinderleicht auf einer Windows oder Linux Umgebung installieren - auch auf dem Raspberry Pi!

Nachteile von InfluxDB:

• Nicht für jeden Datentyp geeignet: InfluxDB ist am besten für Zeitreihendaten geeignet. Wenn du andere Arten von Daten speichern musst, kann es sein, dass andere Datenbanken besser passen.
• Lernkurve: Die verschiedenen Versionen mit unterschiedlichen Query-Languages können verwirrend sein. Aber hey, dafür gibt es ja diesen Artikel!
• Migrations-Chaos: Wer von Version zu Version gewechselt ist, weiß wovon ich rede. Aber dazu gleich mehr…

Die große Versionsübersicht: 1.x vs 2.x vs 3.x

Bevor wir ins Detail gehen, hier erstmal die Übersicht:

Aspekt	Version 1.x	Version 2.x	Version 3.x
Programmiersprache	Go	Go	Rust
Query-Language	InfluxQL	Flux	SQL + InfluxQL
Storage Engine	TSM	TSM + TSI	Apache Parquet
Datenmodell	Database + Retention Policy	Buckets	Database
Status	Maintenance	Flux deprecated	Aktuell
Kardinalität	Begrenzt	Verbessert	Unbegrenzt
Authentifizierung	Optional	Token zwingend	Token
Lizenz	MIT	MIT	MIT/Apache 2

Mein persönliches Fazit zur Versions-Saga

Ich muss das hier einfach mal loswerden, denn ich fühle mich ehrlich gesagt schon ein wenig veräppelt…

Als InfluxDB 2.x rauskam, hieß es: “Flux ist die Zukunft! Flux ist mächtiger! Migriert alle eure Queries!” Also gut, habe ich gemacht. Stundenlang InfluxQL zu Flux umgeschrieben. Alle Grafana-Dashboards angepasst. Scripte neu gebaut. Das volle Programm.

Und jetzt? Jetzt kommt InfluxDB 3.x und was ist mit Flux? Deprecated. Tot. Finito. Wird nicht mehr unterstützt.

Zurück zu InfluxQL also… oder besser: zu SQL (was ich persönlich tatsächlich genial finde - endlich Standard-SQL!). Aber trotzdem: Wieder alles umschreiben. Wieder alle Dashboards anpassen. Wieder alle Scripts neu machen.

Versteh mich nicht falsch - InfluxDB 3.x ist technisch wirklich beeindruckend. Aber diese Achterbahnfahrt mit den Query-Languages hätte man den Nutzern ersparen können. Wer jetzt noch auf 2.x mit Flux sitzt… mein Beileid. Ich fühle mit dir.

Meine Empfehlung: Wenn du noch auf 1.x bist - bleib erstmal dort oder spring direkt zu 3.x. InfluxQL funktioniert in beiden. Wenn du auf 2.x mit Flux bist… tja… viel Kaffee und Geduld für die Migration zu 3.x.

InfluxDB Version 1.x - Der Klassiker

Datenmodell

InfluxDB 1.x verwendet ein Datenmodell, das auf Datenbanken, Retention Policies und Continuous Queries (CQs) basiert. Dieses Modell kann für Anfänger etwas komplex sein, aber es funktioniert zuverlässig.

Abfragesprache: InfluxQL

InfluxDB 1.x verwendet die Abfragesprache InfluxQL, die sich stark an SQL orientiert. Wenn du SQL kennst, wirst du dich hier schnell zurechtfinden:

SELECT mean("temperature")
FROM "sensors"
WHERE time > now() - 1h
GROUP BY time(5m)

Status

Wann 1.x nutzen?

• Du hast ein bestehendes Setup das läuft? Nicht anfassen!
• Du nutzt viele Community-Dashboards auf Grafana? Die meisten sind für 1.x mit InfluxQL
• Du hast keine Lust auf Token-Pflicht? In 1.x ist Authentifizierung optional

InfluxDB Version 2.x - Die Flux-Ära (bald Geschichte)

Was war neu in 2.x?

InfluxDB 2.x brachte einige große Änderungen:

1. Buckets statt Databases: Das Datenmodell wurde vereinfacht. Buckets kombinieren Datenbank und Retention Policy in einem Konzept.
2. Flux als Query-Language: Eine komplett neue, proprietäre Abfragesprache die flexibler aber auch komplexer war.
3. Integrierte Web-UI: Ein modernes Dashboard für Verwaltung, Queries und sogar Alerting.
4. Zwingend Tokens: Kein Zugriff mehr ohne Authentifizierung - für jede Verbindung wird ein API-Token benötigt.
5. Nur 64-Bit: 2.x läuft nur auf echten 64-Bit Systemen!

Das Flux-Problem

Flux war mächtig, keine Frage. Aber es war auch:

• Proprietär (nur für InfluxDB)
• Eine komplett neue Syntax die man lernen musste
• Inkompatibel mit bestehenden InfluxQL-Queries und Dashboards

Hier ein Beispiel für eine Flux-Query:

from(bucket: "sensors")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "temperature")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean)

Status

InfluxDB 2.x (aktuell Version 2.8.0 vom Dezember 2025) hat kein geplantes End-of-Life, aber mit Flux deprecated macht eine Neuinstallation wenig Sinn.

Wann 2.x nutzen?

Ehrlich gesagt: Für neue Projekte würde ich 2.x nicht mehr empfehlen. Wenn du bereits 2.x im Einsatz hast, kannst du natürlich weitermachen - Flux wird noch “für die absehbare Zukunft” unterstützt. Aber plane schon mal den Umstieg auf 3.x…

InfluxDB Version 3.x - Der komplette Neuaufbau

Jetzt wird es spannend! InfluxDB 3.x ist keine Evolution, sondern eine Revolution. Die gesamte Datenbank wurde von Grund auf neu geschrieben - diesmal in Rust statt Go.

Timeline

• April 2023: Erste Ankündigung von InfluxDB 3.0
• Januar 2025: Alpha-Release von InfluxDB 3 Core OSS
• April 2025: GA (General Availability) von Core & Enterprise
• Januar 2026: Version 3.8.1 aktuell

Die FDAP-Architektur

InfluxDB 3 basiert auf dem FDAP Stack - vier bewährte Open-Source-Technologien:

Komponente	Funktion
Flight	Effizienter Netzwerk-Datentransfer via gRPC
DataFusion	Apache SQL Query Engine
Arrow	In-Memory Datenformat für schnelle Berechnungen
Parquet	Columnar Storage Format für optimale Kompression

Das Geniale daran: Das sind alles Open-Source Apache-Projekte! Deine Daten liegen jetzt in einem Standard-Format (Parquet) das auch von Spark, Databricks, Snowflake und vielen anderen Tools direkt gelesen werden kann. Kein Vendor-Lock-in mehr!

Die zwei Editionen

InfluxDB 3 Core (Open Source):

• Komplett kostenlos unter MIT/Apache 2 Lizenz
• Optimiert für Echtzeit-Workloads
• Perfekt für Edge-Deployments, lokale Entwicklung, Raspberry Pi
• ARM64 + x86_64 Support
• Keine HA, keine Read Replicas

InfluxDB 3 Enterprise:

• High Availability mit Auto-Failover
• Multi-Region Durability
• Read Replicas für Skalierung
• Erweiterte Security Features
• Kostenlos für Hobby/Home-Use! (rate-limited)

Authentifizierung in 3.x

Wie schon bei 2.x ist auch bei InfluxDB 3.x die Token-Authentifizierung standardmäßig aktiviert - und im Gegensatz zu 1.x nicht optional! Für jeden API-Zugriff (Lesen und Schreiben) benötigst du einen gültigen Token.

Token-Typen:

• Operator Token (_admin): Der erste erstellte Token mit vollen Admin-Rechten
• Database Tokens: Feingranulare Rechte für spezifische Datenbanken (nur lesen, nur schreiben, oder beides)
• Resource Tokens (Enterprise): Noch feinere Kontrolle über einzelne Ressourcen

Du kannst den Token über die Umgebungsvariable INFLUXDB3_AUTH_TOKEN setzen oder bei jedem Request im Authorization: Bearer Header mitgeben - genau wie bei 2.x.

Die großen Verbesserungen in 3.x

1. Unbegrenzte Kardinalität: Endlich kein Limit mehr für Tag-Werte! Das war in 1.x/2.x ein echtes Problem bei vielen Metriken.

2. SQL als First-Class Query Language: Standard-SQL via Apache DataFusion. Endlich muss man keine proprietäre Sprache mehr lernen!

SELECT
  date_bin('5 minutes', time) as window,
  avg(temperature) as mean_temp
FROM sensors
WHERE time >= now() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY window
ORDER BY window

3. InfluxQL weiterhin unterstützt: Wer von 1.x kommt, kann seine Queries behalten!

4. Object Storage Native: S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage werden direkt unterstützt. Die “Diskless Architecture” trennt Compute von Storage.

5. Parquet Storage: Bis zu 10x bessere Kompression und 75% Kostenersparnis bei großen Datenmengen.

6. Python Processing Engine: NEU! Eine eingebaute Python-VM für Datenverarbeitung, Alerting und Anomalie-Erkennung direkt in der Datenbank!

Performance-Verbesserungen

Die Zahlen sind beeindruckend:

• 5-25x schnellere Queries für 1-Stunden-Zeiträume vs. InfluxDB OSS 1.x
• 100x schneller bei High-Cardinality Daten
• 10x bessere Ingestion-Performance
• 10x bessere Kompression

Python Processing Engine - Das Highlight

Eine der coolsten neuen Features ist die eingebaute Python Processing Engine. Du kannst Python-Code direkt in der Datenbank ausführen!

Was kann sie?

• Echtzeit-Datenverarbeitung bei jedem Write
• Anomalie-Erkennung
• Threshold-basierte Alerts (Slack, E-Mail, etc.)
• Daten-Transformation und -Enrichment
• Scheduled Tasks (wie Cron)

Trigger-Typen:

• Data Write Trigger: Führt Code bei jedem WAL-Flush aus (~1 Sekunde)
• Scheduled Trigger: Cron-basiert oder festes Intervall
• HTTP Request Trigger: Custom API Endpoints

Damit kann InfluxDB 3 teilweise die Aufgaben von Kapacitor (aus dem alten TICK-Stack) übernehmen!

InfluxDB 3 auf dem Raspberry Pi

Gute Nachrichten für alle Raspberry-Enthusiasten: InfluxDB 3 Core läuft offiziell auf ARM64!

Docker Installation

Das Docker Image influxdb:3-core ist für x86_64 und ARM64 verfügbar:

docker run --rm -p 8181:8181 \
  -v $PWD/data:/var/lib/influxdb3/data \
  -v $PWD/plugins:/var/lib/influxdb3/plugins \
  influxdb:3-core influxdb3 serve \
  --node-id=my-node-0 \
  --object-store=file \
  --data-dir=/var/lib/influxdb3/data \
  --plugin-dir=/var/lib/influxdb3/plugins

Wichtig: Docker Tag Änderung!

Telegraf und Grafana mit InfluxDB 3

Der klassische TIG-Stack (Telegraf, InfluxDB, Grafana) funktioniert auch mit InfluxDB 3!

Telegraf

Telegraf funktioniert weiterhin - du musst nur die Output-Konfiguration anpassen. InfluxDB 3 akzeptiert das Line Protocol über die /api/v3/write API.

Grafana

Bei der Grafana-Konfiguration wählst du jetzt SQL als Query Language (nicht mehr Flux!):

SELECT "cpu", "usage_user", "time"
FROM "cpu"
WHERE "time" >= $__timeFrom AND "time" <= $__timeTo

Für 3.x gibt es auch einen neuen Grafana Data Source Plugin der die Flight API nutzt - das ist noch performanter!

Migration: Wohin von wo?

Von 1.x nach 3.x

Relativ einfach! InfluxQL funktioniert in beiden Versionen. Du musst:

1. Daten exportieren (influx backup oder influxd backup)
2. InfluxDB 3 installieren
3. Daten importieren
4. Grafana Data Source auf SQL oder InfluxQL umstellen

Die meisten InfluxQL-Queries sollten direkt funktionieren.

Von 2.x nach 3.x

Aufwendig! Weil Flux nicht mehr unterstützt wird:

1. Daten exportieren
2. ALLE Flux-Queries zu SQL oder InfluxQL umschreiben
3. ALLE Flux-Tasks neu implementieren (Python Processing Engine oder externe Tools)
4. Grafana-Dashboards komplett neu bauen
5. Scripts und Integrationen anpassen

Es gibt keinen automatischen Migrationspfad für Flux-Code. Das muss alles händisch passieren.

Meine Empfehlung für 2025/2026

Deine Situation	Empfehlung
Neues Projekt	InfluxDB 3 Core
1.x läuft stabil	Erstmal behalten, bei Bedarf direkt zu 3.x
2.x mit wenig Flux	Migration zu 3.x planen
2.x mit viel Flux	Viel Kaffee kaufen und Migration zu 3.x planen

Wie richtet man es ein?

Die Einrichtung von InfluxDB kann je nach deinem technischen Hintergrund und den Anforderungen deines Projekts variieren. Es gibt offizielle Dokumentationen und Tutorials, die dir Schritt für Schritt zeigen, wie du InfluxDB auf verschiedenen Plattformen installierst und konfigurierst. Du kannst es auf einem lokalen Server, in einem Container oder in der Cloud betreiben, je nachdem, was für dich am besten passt.

Hier bei mir erkläre ich dir, wie du InfluxDB auf einem Raspberry Pi problemlos in einem Docker Container installieren und betreiben kannst. Dabei sind keine großen Vorkenntnisse notwendig. Damit dieser Artikel nicht komplett alle Dimensionen sprengt, habe ich sie ausgelagert.

Hier die Links zu meinen Installation-Tutorials:

• Version 1.8: Raspberry Pi Monitoring mit Grafana installieren
• Version 2.x: Raspberry Pi InfluxDB 2.x mit Telegraf und Grafana

Für Version 3.x ist die Docker-Installation oben im Artikel beschrieben. Ein ausführliches Tutorial folgt!

Grobe Installation Anleitung ohne Container - nur für Version 1.x

Auf Grund diversen Nachfragen gibt es hier jetzt nochmal eine kurze Anleitung wie du InfluxDB 1.8 direkt auf deinem Linux (Raspberry) installieren kannst. Also ohne Docker. Für weitere Informationen schaue in den oben genannten Tutorials nach.

Schritt 1: mit dem Raspberry Pi verbinden

Wenn du eine Headless-Version betreibst, dann verbinde dich per SSH mit deinem Raspberry. Dazu kannst du ein Tool wie Putty oder MobaXterm (Empfehlung) benutzen. Ansonsten einfach Monitor einschalten und den Raspberry starten ;-)

Schritt 2: Terminal öffnen

Öffne ein Terminalfenster auf deinem Raspberry Pi. Du kannst dies über die grafische Benutzeroberfläche oder über SSH von einem anderen Computer aus tun.

Schritt 3: Installation von InfluxDB

Führe die folgenden Befehle im Terminal aus, um InfluxDB zu installieren:

wget -q https://repos.influxdata.com/influxdata-archive_compat.key
echo '393e8779c89ac8d958f81f942f9ad7fb82a25e133faddaf92e15b16e6ac9ce4c influxdata-archive_compat.key' | sha256sum -c && cat influxdata-archive_compat.key | gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/influxdata-archive_compat.gpg > /dev/null
echo 'deb [signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/influxdata-archive_compat.gpg] https://repos.influxdata.com/debian stable main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdata.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install influxdb

Schritt 4: InfluxDB Service starten

Starte den InfluxDB-Dienst und aktiviere ihn, damit er bei jedem Start des Raspberry Pi automatisch geladen wird:

sudo systemctl unmask influxdb.service
sudo systemctl start influxdb

Schritt 5: Überprüfen des Dienststatus

Überprüfe den Status von InfluxDB, um sicherzustellen, dass es läuft:

sudo systemctl status influxdb

Du solltest eine Meldung sehen, die anzeigt, dass InfluxDB aktiv und gestartet ist.

Schritt 6: Konfiguration

Die Konfigurationsdatei von InfluxDB befindet sich normalerweise unter /etc/influxdb/influxdb.conf. Du kannst sie mit einem Texteditor deiner Wahl öffnen, um Einstellungen anzupassen, wenn nötig. Beachte, dass du möglicherweise die Konfiguration nicht sofort ändern musst, um loszulegen.

Schritt 7: InfluxDB Web-Oberfläche NUR VERSION 1.x (Optional)

InfluxDB 1.x verfügt über eine Web-Oberfläche namens InfluxDB Chronograf, die du installieren und verwenden kannst, um Daten zu visualisieren und zu verwalten. Hier ist der Befehl, um Chronograf zu installieren:

sudo apt-get install chronograf

Nach der Installation kannst du auf die Chronograf-Oberfläche über deinen Webbrowser zugreifen und sie konfigurieren. Weitere Informationen dazu findest du in der offiziellen Dokumentation

Schritt 8: Datenbank erstellen

Um mit InfluxDB zu arbeiten, musst du eine Datenbank erstellen. Öffne ein neues Terminalfenster und führe den folgenden Befehl aus, um die InfluxDB-Shell (Influx CLI) zu starten:

influx

In der InfluxDB-Shell kannst du deine erste Datenbank erstellen:

CREATE DATABASE meineDatenbank

Schritt 9: Daten speichern

Jetzt kannst du Daten in deine neue Datenbank schreiben und von dort abrufen. Du kannst dies entweder über die InfluxDB-Shell oder durch Skripte über APIs tun, je nachdem, wie du deine Daten sammelst.

Wie bereits erwähnt ist dies hier nur eine ganz grobe Beschreibung der Erstinstallation. Für weitere Infos schaue bitte in den oben genannten Tutorials von mir hinein.

Query-Languages im direkten Vergleich

Hier siehst du dieselbe Abfrage (Durchschnittstemperatur der letzten Stunde, gruppiert in 5-Minuten-Fenster) in allen drei Sprachen:

InfluxQL (1.x und 3.x)

SELECT mean("temperature")
FROM "sensors"
WHERE time > now() - 1h
GROUP BY time(5m)

Flux (2.x - DEPRECATED!)

from(bucket: "sensors")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "sensors")
  |> filter(fn: (r) => r._field == "temperature")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean)

SQL (3.x)

SELECT
  date_bin('5 minutes', time) as window,
  avg(temperature) as mean_temp
FROM sensors
WHERE time >= now() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY window
ORDER BY window

Du siehst: SQL und InfluxQL sind sich sehr ähnlich. Flux… naja, war halt anders. Und ist jetzt Geschichte.

End-of-Life und Support-Status

Stand Januar 2026:

Version	Status	Aktuellste Version	Support
1.x	Maintenance	1.12.2 (Aug 2025)	Für zahlende Kunden
2.x	Flux deprecated	2.8.0 (Dez 2025)	Kein EOL geplant
3.x	Aktiv	3.8.1 (Jan 2026)	Voller Support

Policy für 3.x: Die letzten zwei Minor-Releases werden mit Bug- und Security-Fixes unterstützt.

Fazit: Welche Version für wen?

Für neue Projekte: InfluxDB 3 Core - keine Frage! Open Source, schnell, SQL-Support, zukunftssicher.

Bestehendes 1.x Setup: Wenn es läuft, lass es laufen. Bei Bedarf direkt zu 3.x springen - InfluxQL funktioniert weiter.

Bestehendes 2.x Setup: Du kannst weitermachen, aber plane die Migration zu 3.x. Je früher du anfängst, Flux loszuwerden, desto besser.

Hobby/Home-Use: InfluxDB 3 Enterprise ist kostenlos für nicht-kommerzielle Nutzung! Das gibt dir HA und alle Enterprise-Features für dein Homelab.

Du hast weitere Fragen oder benötigst Hilfe? Gerne versuche ich im Rahmen meiner Möglichkeiten dich zu unterstützen. Dafür kannst du hier die Kommentar-Sektion (nicht vergessen Antworten zu abonnieren) nutzen oder du schaust auf meinem Discord-Kanal vorbei.

Nützliche Links

• InfluxDB 3 Core Dokumentation
• InfluxDB 3 Enterprise Dokumentation
• The Future of Flux
• InfluxDB End-of-Life Status
• FDAP Architecture Blog