Para recursos semelhantes aos do Amazon Timestream para, considere o Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ele oferece ingestão de dados simplificada e tempos de resposta de consulta de um dígito em milissegundos para análises em tempo real. Saiba mais [aqui](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html).
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# Acessando o Amazon LiveAnalytics Timestream para usar o AWS CLI
Você pode usar o AWS Command Line Interface (AWS CLI) para controlar vários AWS serviços na linha de comando e automatizá-los por meio de scripts. Você pode usar o AWS CLI para operações ad hoc. Você também pode usá-lo para incorporar o Amazon LiveAnalytics Timestream para operações em scripts de utilitários.
Antes de usar o AWS CLI with Timestream for LiveAnalytics, você deve configurar o acesso programático. Para obter mais informações, consulte [Conceder acesso programático](accessing.md#programmatic-access).
Para obter uma lista completa de todos os comandos disponíveis para a API Timestream for LiveAnalytics Query no AWS CLI, consulte a Referência de [AWS CLI comandos](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-query/index.html).
Para obter uma lista completa de todos os comandos disponíveis para a API Timestream for LiveAnalytics Write no AWS CLI, consulte a Referência de [AWS CLI comandos](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-write/index.html).
**Topics**
+ [Baixando e configurando o AWS CLI](#Tools.CLI.DownloadingAndRunning)
+ [Usando o AWS CLI com Timestream para LiveAnalytics](#Tools.CLI.UsingWithQLDB)
## Baixando e configurando o AWS CLI
AWS CLI É executado em Windows, macOS ou Linux. Para fazer download, instalar e configurar, siga estas etapas:
1. Faça o download AWS CLI em [http://aws.amazon.com/cli](https://aws.amazon.com/cli).
1. *Siga as instruções para [instalar a AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) e [configurar a AWS CLI no Guia do](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) usuário.AWS Command Line Interface *
## Usando o AWS CLI com Timestream para LiveAnalytics
O formato da linha de comando consiste em um Amazon Timestream LiveAnalytics para o nome da operação, seguido pelos parâmetros dessa operação. O AWS CLI suporta uma sintaxe abreviada para os valores dos parâmetros, além de JSON.
Use `help` para listar todos os comandos disponíveis no Timestream for. LiveAnalytics Por exemplo:
```
aws timestream-write help
```
```
aws timestream-query help
```
Você também pode usar `help` para descrever um comando específico e saber mais sobre seu uso:
```
aws timestream-write create-database help
```
Por exemplo, para criar um banco de dados:
```
aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase
```
Para criar uma tabela com gravações de armazenamento magnético ativadas:
```
aws timestream-write create-table \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}"
```
Para gravar dados usando registros de medida única:
```
aws timestream-write write-records \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--common-attributes "{\"Dimensions\":[{\"Name\":\"asset_id\", \"Value\":\"100\"}], \"Time\":\"1631051324000\",\"TimeUnit\":\"MILLISECONDS\"}" \
--records "[{\"MeasureName\":\"temperature\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"30\"},{\"MeasureName\":\"windspeed\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"7\"},{\"MeasureName\":\"humidity\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"15\"},{\"MeasureName\":\"brightness\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"17\"}]"
```
Para gravar dados usando registros de várias medidas:
```
# wide model helper method to create Multi-measure records
function ingest_multi_measure_records {
epoch=`date +%s`
epoch+=$i
# multi-measure records
aws timestream-write write-records \
--database-name $src_db_wide \
--table-name $src_tbl_wide \
--common-attributes "{\"Dimensions\":[{\"Name\":\"device_id\", \
\"Value\":\"12345678\"},\
{\"Name\":\"device_type\", \"Value\":\"iPhone\"}, \
{\"Name\":\"os_version\", \"Value\":\"14.8\"}, \
{\"Name\":\"region\", \"Value\":\"us-east-1\"} ], \
\"Time\":\"$epoch\",\"TimeUnit\":\"MILLISECONDS\"}" \
--records "[{\"MeasureName\":\"video_metrics\", \"MeasureValueType\":\"MULTI\", \
\"MeasureValues\": \
[{\"Name\":\"video_startup_time\",\"Value\":\"0\",\"Type\":\"BIGINT\"}, \
{\"Name\":\"rebuffering_ratio\",\"Value\":\"0.5\",\"Type\":\"DOUBLE\"}, \
{\"Name\":\"video_playback_failures\",\"Value\":\"0\",\"Type\":\"BIGINT\"}, \
{\"Name\":\"average_frame_rate\",\"Value\":\"0.5\",\"Type\":\"DOUBLE\"}]}]" \
--endpoint-url $ingest_endpoint \
--region $region
}
# create 5 records
for i in {100..105};
do ingest_multi_measure_records $i;
done
```
Para consultar uma tabela:
```
aws timestream-query query \
--query-string "SELECT time, device_id, device_type, os_version,
region, video_startup_time, rebuffering_ratio, video_playback_failures, \
average_frame_rate \
FROM metricsdb.metrics \
where time >= ago (15m)"
```
Para criar uma consulta agendada
```
aws timestream-query create-scheduled-query \
--name scheduled_query_name \
--query-string "select bin(time, 1m) as time, \
avg(measure_value::double) as avg_cpu, min(measure_value::double) as min_cpu, region \
from $src_db.$src_tbl where measure_name = 'cpu' \
and time BETWEEN @scheduled_runtime - (interval '5' minute) AND @scheduled_runtime \
group by region, bin(time, 1m)" \
--schedule-configuration "{\"ScheduleExpression\":\"$cron_exp\"}" \
--notification-configuration "{\"SnsConfiguration\":{\"TopicArn\":\"$sns_topic_arn\"}}" \
--scheduled-query-execution-role-arn "arn:aws:iam::452360119086:role/TimestreamSQExecutionRole" \
--target-configuration "{\"TimestreamConfiguration\":{\
\"DatabaseName\": \"$dest_db\",\
\"TableName\": \"$dest_tbl\",\
\"TimeColumn\":\"time\",\
\"DimensionMappings\":[{\
\"Name\": \"region\", \"DimensionValueType\": \"VARCHAR\"
}],\
\"MultiMeasureMappings\":{\
\"TargetMultiMeasureName\": \"mma_name\",
\"MultiMeasureAttributeMappings\":[{\
\"SourceColumn\": \"avg_cpu\", \"MeasureValueType\": \"DOUBLE\", \"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"target_avg_cpu\"
},\
{ \
\"SourceColumn\": \"min_cpu\", \"MeasureValueType\": \"DOUBLE\", \"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"target_min_cpu\"
}] \
}\
}}" \
--error-report-configuration "{\"S3Configuration\": {\
\"BucketName\": \"$s3_err_bucket\",\
\"ObjectKeyPrefix\": \"scherrors\",\
\"EncryptionOption\": \"SSE_S3\"\
}\
}"
```