Background这里读写测试是为了大致了解下Influxdb和TDengine的读写速度，以及对比数据存储大小。Influxdb是用go语言开发的，TDengine是用c语言开发，Influxdb和TDengine都支持单机版和集群版，这里都使用单机版测试。TDengine服务端下载地址TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64.tar.gz (15.5 M)TDen
性能是用户在选择和使用时序数据库时非常关注的一个点。
为了准确体现TDengine的性能数据，我们策划了《TDengine和InfluxDB的性能对比》系列测试报告。
前言性能是用户在选择和使用时序数据库时非常关注的一个点。为了准确体现TDengine的性能数据，我们策划了《TDengine和InfluxDB的性能对比》系列测试报告。“一言不合上数据”，
从去年九月底到现在，使用influxdb也有半年时间了。对于监控、用户行为等数据，选择该数据库绝对是没有大方向上的问题的。但是也有一些地方需要注意。比如：需大致预估数据量，如果不是商业版，需要在单点瓶颈到来前做负载分流。influxdb具有很强地并发写入能力，我没有做过具体的测试，但根据与其他使用者的沟通交流得知，一般主流配置下，每秒数万次的写入请求是非常轻松的。因为influxdb的机制，如此并
目录测试结果摘要测试环境Influxdb单行写入测试测试结果资源占用timescaledb单行写入测试测试结果资源占用结果对比测试结果摘要单行写入性能，timescaledb超过influxdb的2倍。不论单线程还是多线程。更详细的结果请看后文。线程平均速率（行/s）单线程2线程4线程8线程16线程32线程infuxdb422378398370341305timescaledb9128631018
简介InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用Go语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。它有三大特性：1. Time Series (时间序列)：你可以使用与时间有关的相关函数(如最大，最小，求和等)；2. Metrics(度量)：你可以实时对大量数据进行计算；3. Eevents(事件)：它支持任意的事件数据。详细请参考官网：https://influ
InfluxDB 学习安装brew install influxdb启动influxd -config /usr/local/etc/influxdb.conf入门$ influx -precision rfc3339
Connected to http://localhost:8086 version 1.2.x
InfluxDB shell 1.2.x
>InfluxDB的HTTP接口默
简介 InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用Go语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。 它有三大特性： 1. Time Serie
文章目录【关于作者】1.写入总体框架2.批量时序数据Shard路由3.倒排索引引擎构建倒排索引3.1.WAL追加写入3.2.Cache的写入（ Inverted Index在内存中构建）3.3.flush（Inverted Index Cache Flush流程）4.时序数据写入流程4.1.WAL追加写入4.2.写入Cache（时序数据写入内存结构）4.3.Flush流程（Data Cache
a := []string{}
a1 := strings.Join(a, "\n")
reader := bytes.NewBuffer([]byte(a1))
cHttp := &http.Client{Timeout: 10 * time.Second}
resp, _ := http.NewRequest("POST", "http://localhost:8086/api
原创
2023-07-13 14:48:41
401阅读
应用场景：本人需要对200万条网页html格式数据进行清洗，提取文字后将分词结果写入数据库，之前做了一次，大概花费了80多个小时才跑完。机器配置是4核，内存8G；开完会领导让再改点东西重新跑一遍，然后说用多进程或者多线程跑，速度快。本人接触python不到两个月，以前也基本不怎么编程，所以这种优化什么的东西都不懂，只好求助同事。同事告诉我直接看廖雪峰的教程就ok了。先看了一下廖雪峰写的单个进程代码
partial write: max-values-per-tag limit exceeded这个问题可能会出现较早的版本，有些版本限定了tag的数目，不能超过10w。过多tag会导致的问题在前面的文章有提到过。这里需要强调的是，不同的存储策略也会导致tag的重复，所以在设计metric的时候就应该考虑清楚适当的存储时间。partial write: points beyond retentio
# 自动写入InfluxDB Java SDK
InfluxDB是一个流行的时序数据库，用于存储和查询大量时间序列数据。在Java应用程序中，我们可以使用InfluxDB Java SDK来与InfluxDB进行交互。本文将介绍如何利用InfluxDB Java SDK实现自动写入数据到InfluxDB的功能。
## 概述
在大多数时序数据库应用中，数据的写入是一个重要的部分。为了简化这个过
# InfluxDB Java写入性能实现教程
## 概述
本文将教会你如何使用Java实现InfluxDB的写入性能优化。首先，我会向你展示整个过程的流程图和甘特图，然后逐步指导你完成每个步骤所需要做的事情，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接InfluxDB] --> B[构建数据点]
B --> C[创建
这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，我们在获取、存储、传输、理解、分析、应用、维护大数据时，无疑需要一种便捷的信息交流通道，以便快速、有效、准确地理解和驾驭这个过程。本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践，来介绍如何将数据便捷地展现出来。 一、InfluxDB 开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用Go语言编写，无需外部依赖。其
InfuxDB学习文档 https://xtutu.gitbooks.io/influxdb-handbook/content/默认端口：8086 web访问端口：8083 http://localhost:8083/infuxdb与传统数据库比较，这里选用mysql对比 InfluxDB中独有的一些念概Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）
InfluxDB是用Go编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。它与Elasticsearch、Graphite等类似。比较适用于与事件紧密相关的数据，例如实时日志数据、实时监控数据等，详细信息可以自行网上搜索。0x00 环境信息基本信息：系统：CentOS7.2IP地址：xx.xx.xx.xx端口号：30040运行环境：K8S测试集群中InfluxDB版本：1.5.
一 实现crud操作1.1 登录数据库模式[root@192 influxdb]# influx -username influxdb-jurf -password 'jurf-123'
Connected to http://localhost:8086 version 1.7.9
InfluxDB shell version: 1.7.91.2 创建数据库在InfluxDB当中，并没有表（ta
文件基础技术我们再日常计算机操作中，接触和处理最多的，除了上网，大概就是各种各样的文件了，从本章开始，我们就来探讨文件处理。文件概述在本节，我们主要介绍文件有关的一些基本概念和常识，Java中处理文件的基本思路和类结构，以及接下来的章节安排。基本概念和常识下面，我们先介绍一些基本概念和常识，包括二进制思维、文件类型、文本文件的编码、文件系统和文件读写等。1.二进制思维为了透彻理解文件，我们首先要有
# Python写入InfluxDB
## 什么是InfluxDB？
InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，专门用于存储和处理时间序列数据。时间序列数据是按时间顺序进行排列的数据集合，通常用于记录传感器数据、监控数据、日志数据等信息。InfluxDB具有高性能、高可用性和易于扩展的特点，非常适合用于处理大规模的时间序列数据。
## Python连接InfluxDB
在Python中，
数据写入内存时包含的信息有：measurement、timestamp、tags、fields的值。 写入内存首先根据measurement和tag的值生成seriesKey然后逐个field处理，写入内存中存储数据的数据结构：Map<seriesKey+field,List<Timestamp|Value>>写入磁盘 当内存中的数据量达到一定限制(默认25M)或时间达到限
