是否支持数据分节点存储 about influxdb-cluster

[chengshiwen]

influxdb-cluster 本身就支持数据分散到不同节点进行存储，同时考虑到高可用，会有数据备份（通过设置备份因子）

[TotoroQwQ]

influxdb-cluster 本身就支持数据分散到不同节点进行存储，同时考虑到高可用，会有数据备份（通过设置备份因子）

你好，我现在是设置了3个数据节点，data1，2，3。创建一个库test1，修改备份因子为2。查看数据库策略如下。

> alter retention policy "autogen" on "test1" duration 30d shard duration 2h replication 2
> show retention policies on test1;
name    duration shardGroupDuration replicaN default
----    -------- ------------------ -------- -------
autogen 720h0m0s 2h0m0s             2        true
>
> show shards;
name: test1
id database retention_policy shard_group start_time           end_time             expiry_time          owners
-- -------- ---------------- ----------- ----------           --------             -----------          ------
10 test1    autogen          6           2022-09-09T00:00:00Z 2022-09-09T02:00:00Z 2022-10-09T02:00:00Z 5,6
11 test1    autogen          6           2022-09-09T00:00:00Z 2022-09-09T02:00:00Z 2022-10-09T02:00:00Z 4,5
12 test1    autogen          6           2022-09-09T00:00:00Z 2022-09-09T02:00:00Z 2022-10-09T02:00:00Z 6,4

然后连接data1，插入了100条数据。
关闭data1的数据服务和节点服务。可以在data3上查到所有数据，但是不能count(*)

> select count(*) from test
ERR: dial tcp 20.0.3.200:8088: connectex: No connection could be made because the target machine actively refused it.
>
> select * from test
name: test
time                email         name  phone user_id
----                -----         ----  ----- -------
1662685118421791700 [email protected] Ye    754   44
1662685118508111800 [email protected] ha    555   72
1662685118517086700 [email protected] vyX   971   9

关掉data3,打开data1.情况相反，能查询count(*)，不能查到数据

> select count(*) from test
name: test
time count_email count_user_id
---- ----------- -------------
0    100         100
> select * from test
ERR: dial tcp 20.0.3.201:8088: connectex: No connection could be made because the target machine actively refused it.

感觉就是数据存储到了data3上面，但是统计在data1上面，而不是有两个数据备份？是我哪里配置错了吗

[chengshiwen]

收到，我确认下

[chengshiwen]

influxdb cluster v1.8.10-c1.1.0 正式发布，对上述问题进行了修复，欢迎使用👏🏻