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Influxdb: Add database conversion info to docu and fix code-blocks

influxdb/user_doc.rst

@@ -58,7 +58,7 @@ items.yaml
 Logging in eine Messung namens ``root.some_item``, Standard-Tags und
 Tags/Felder wie in plugin.yaml angegeben
 
-.. code:: yaml
+.. code-block:: yaml
 
   root:
       some_item:
@@ -67,7 +67,7 @@ Tags/Felder wie in plugin.yaml angegeben
 Wenn ``keyword`` in der plugin.yaml auf ``sqlite`` gesetzt wird, kann dies auch
 als Ersatz für sqlite verwendet werden.
 
-.. code:: yaml
+.. code-block:: yaml
 
   root:
       some_item:
@@ -77,7 +77,7 @@ als Ersatz für sqlite verwendet werden.
 Tag ``room`` und Standard-Tags (einschließlich ``item: root.dining_temp``) und
 Tags/Felder wie in plugin.yaml angegeben
 
-.. code:: yaml
+.. code-block:: yaml
 
   root:
       dining_temp:
@@ -118,6 +118,63 @@ Insbesondere diese:
 - `Vermeiden Sie die Kodierung von Daten in Messnamen <https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/concepts/schema_and_data_layout/#avoid-encoding-data-in-measurement-names>`_
 - Vermeiden Sie mehr als eine Information in einem Tag <https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/concepts/schema_and_data_layout/#avoid-putting-more-than-one-piece-of-information-in-one-tag>`_
 
+Daten aus dem Database Plugin transferieren
+===========================================
+
+Diese Anleitung wurde unter influxdb2 getestet und muss eventuell für influxdb1 adaptiert werden.
+
+1. Pandas und influxdb_client Module für Python installieren
+2. CSV-Dump aus dem Webinterface des Datenbank-Plugins herunterladen
+3. Anpassen der Zugriffsparameter im unten stehenden Skript
+4. Anpassen des Pfads zur CVS-Datei
+5. Ausführen des Skripts
+6. Abhängig von der Größe der Datenbank ist Geduld gefragt.
+
+
+.. code-block:: python
+
+    from influxdb_client import InfluxDBClient
+    from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
+    import pandas as pd
+
+
+    # ----------------------------------------------
+    ip = "localhost"
+    port = 8086
+    token = "******************"
+    org = "smarthomeng"
+    bucket = "shng"
+    value_field = "value"
+    str_value_field = "str_value"
+
+    csvfile = "smarthomeng_dump.csv"
+    # ----------------------------------------------
+
+
+    client = InfluxDBClient(url=f"http://{ip}:{port}", token=token, org=org)
+    write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
+
+    df = pd.read_csv(csvfile, sep=';', header=0)
+    df = df.reset_index()
+
+    num_rows = len(df.index)
+    last_progress_percent = -1
+
+    for index, row in df.iterrows():
+      progress_percent = int((index/num_rows)*100)
+      if last_progress_percent != progress_percent:
+          print(f"{progress_percent}%")
+          last_progress_percent = progress_percent
+
+      p = {'measurement': row['item_name'], 'time': int(row['time']) * 1000000,
+           'tags': {'item': row['item_name']},
+           'fields': {value_field: row['val_num'], str_value_field: row['val_str']}
+           }
+      write_api.write(bucket=bucket, record=p)
+
+    client.close()
+
+
 Web Interface
 =============