文章目录1、InfluxDB 保存策略说明2、InfluxDB 保存策略目的3、InfluxDB 数据保存策略操作 InfluxDB每秒可以处理成千上万条数据，要将这些数据全部保存下来会占用大量的存储空间，有时我们可能并不需要将所有历史数据进行存储，因此，InfluxDB推出了数据保留策略（Retention Policies），用来让我们自定义数据的保留时间。每个数据库刚开始会自动创建一个默认
## InfluxDB2 Python：高效管理和查询时间序列数据
函数作用：返回一个字段中最大的N个值，字段类型必须是长整型或float64类型。语法：SELECT TOP(<field_key>[,<tag_keys>],<N>)[,<tag_keys>] FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff&
influxdb 配置
Influxdb配置文件详解---influxdb.conf 官方介绍：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.2/administration/config/全局配置 reporting - disabled
作者 焦先，阿里云数据库技术专家近年来，由于IOT，APM等系统的需求，一种以时间戳为主键的数据模型，越来越流行，存储该数据模型的数据库被称为时序数据库。若干年中，市面上出现了很多种不同的时序数据库，他们或数据模型不同，或生态不同，或存储架构不同。经过数年的发展，InfluxDB一枝独秀，在DB-Engines中，遥遥领先其他的时序数据库，成为最受用户欢迎的数据库之一。 阿里云时序数据库Inf
概念Measurement类似于表名。A measurement acts as a container for tags, fields, and timestamps.Tag补充描述数据的信息，如示例中的location和scientist描述了该数据的采集地和采集人。这两个称为Tag Key，具体的值则称为Tag Value，文本类型。Field用于表示实际的数据，包括Field Key和F
时间序列数据库，简称时序数据库，Time Series Database，一个全新的领域，最大的特点就是每个条数据都带有Time列。时序数据库到底能用到什么业务场景，答案是：监控系统。Baidu一下，互联网监控系统，大家会发现小米、饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统。很多人会说，用Zabbix不就搞定了，其实不是这样的，简单的主机资源监控、网络监控、小规模的部署
简介时序数据库就是存放事件序列数据的数据库，需要支持时序数据的快速写入、持久化、多维度的聚合查询等基本功能。时间序列数据是基于时间的一系列数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。使用docker安装下载镜像docker pull influxdb:1.8.0最新版为2.1.1，2.x相比
本文在 Windows 7 64bit 系统上使用 golang 连接查询 oracle 数据库。环境准备前置条件：安装mingw(取其gcc及库，因为要用cgo编译)，安装git(取其bash)。安装oci。oracle提供了编程接口，golang 有多个实现库，但均需依赖 oracle 的 instantclient。下载OCI：https://www.oracle.com/database/
文章目录influxdb 时序数据库知识点个人记录合集1、influxdb支持的运算符2、group by 分组3、聚合函数4、空数据处理 fill()，相当于mysql的IFNULL的作用，但不能指定字段5、返回第一条/最新一条非空数据6、排序 order by time desc7、时间查询8、终端操作influxdb数据库9、连续查询10、使用JWT令牌进行身份验证11、模糊查询 之 li
the group clausegroup by 返回的分组结果是根据用户指定的tag ,time interval。1、group by tags2、group by time intervalsgroup by time()分组查询返回用户指定时间间隔结果语法：SELECT <function>(<field_key>) FROM_clause WHERE <ti
GROUP BY子句通过用户自己制定的tags set或time区间，来将查询结果进行分组。一、GROUP BY tagsGROUP BY 通过用户指定的tag set，来对查询结果进行分组。语法： SELECT_clause FROM_clause [WHERE_clause] GROUP BY [* | <tag_key>[,<tag_key]]GROUP
influxdb和传统数据库的对应关系database ------ 数据库
measurement ----- 数据库里的表
point --------- 表里的一行数据
Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。
time ------ 每个数据记录时间，是数据库中的主索引(会自动生成)
fields ------ 各种记录值（没有索引的属性）也就是记录的值
Slice介绍Slice也叫做切片，是golang中最为常用的一个结构之一，跟数组相比，它更加灵活便利，拥有自动扩容策略，但是也存在着一些比较容易被忽略的坑点，文章会先介绍Slice的基本使用方式，接着会介绍Slice的内部实现，最后会总结一些我遇到过的坑点(这一点可能会持续更新)~使用方式Slice切片初始化slice的初始化和数组的初始化方式特别相似，但是这是两种完全不同的数据结构，数组的容量
服务docker化后，关于 时间 所踩的坑问题描述:基操一：设置linux时区二：查看库存储时间1：进入mysql 运行命令2：更改配置文件三：jdbc连接更改四: application.yml文件添加关于时区：1：时区简介2：GMT、UTC、CST、DST 时间服务Docker化后容器时间同步mysql容器化后springboot 项目docker部署后结束 问题描述:项目中的时间和本地时间
# 实现docker Influxdb2创建databases的步骤
## 整体流程
下面是创建InfluxDB数据库的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 启动InfluxDB容器 |
| 2 | 进入InfluxDB容器的CLI界面 |
| 3 | 创建新数据库 |
## 具体操作步骤和代码示例
### 步骤1：启动InfluxDB容器
首先，你需
目录 时序数据库InfluxDB 性能测试为什么时序数据库更快 时序数据库场景TSDB和其他数据库非常不同的属性包括：时间戳、数据存储和压缩、数据生命周期管理、数据汇总、处理大量记录的时间序列相关扫描的能力以及时间序列感知查询。时序数据的几个特点1. 基本上都是插入，没有更新的需求。2. 数据基本上都有时间属性，随着时间的推移不断产生新的数据。3. 数据量大，每秒钟需要写入千万
