目录进程简介源码分析Monitor initMetaClient initTSDBstore initTCP复用器HTTPD开启TSDBstore服务Engine和Cache结构关系简图HTTP serviceMemory store结尾进程简介influx -------------- 命令行客户端influx_inspect---- 查看工具influx_stress------
InfluxDB 数据模型InfluxDB的数据模型和其他时序数据库有些许不同，下图是InfluxDB中的一张示意表：1. Measurement：从原理上讲更像SQL中表的概念。这和其他很多时序数据库有些不同，其他时序数据库中Measurement可能与Metric等同，而在influxDB中field的概念更像是其他数据库的Metric，这点需要注意。2. Tags：维度列 （1）上图中loc
## InfluxDB2 Python：高效管理和查询时间序列数据
正如 InfluxDB 文档所说:two databases in one, a time series data store and an inverted indexInfluxDB 保存着时序数据，以及时序数据的倒排索引。TSM时序数据使用类似 LSM Tree 的 TSM Tree （Time Series Merge Tree）存储，而且是一种「列式」存储结构。数据
# InfluxDB1 和 InfluxDB2 区别详解
## 概述
InfluxDB 是一个开源的时序数据库，被广泛用于存储大规模时间序列数据。InfluxDB 有两个主要版本，分别是 InfluxDB1 和 InfluxDB2。本文将重点介绍这两个版本的区别。
## 流程概述
下面是实现“influxdb1 influxdb2 区别”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ |
原创
2024-05-17 14:20:15
848阅读
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
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2024-05-13 08:07:01
573阅读
1）TOP()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&
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2024-08-19 03:05:52
80阅读
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
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2024-06-05 14:07:24
138阅读
1、DERIVATIVE()函数作用：返回一个字段在一个series中的变化率。InfluxDB会计算按照时间进行排序的字段值之间的差异，并将这些结果转化为单位变化率。其中，单位可以指定，默认为1s。语法：SELECT DERIVATIVE(<field_key>, [<unit>]) FROM <measurement_name> [WHERE <stu
背景 - 时序数据库为什么需要倒排索引？时序数据库对监控的时间线存在多维度查询，以及聚合查询的需求。打比方：我们监控所有服务器的cpu信息，我们会存在几种需求：指定服务器的机房来获取对应服务器的cpu利用率。指定服务器的机型来获取对应服务器的cpu利用率。这种不同维度的查询需求在基本上所有的时序数据库中都会通过倒排索引来解决。Influxdb自己实现了一套倒排索引，在1.5之前的版本实现比较粗糙，
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
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2024-07-29 18:33:39
106阅读
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
1 引入依赖<!-- 日志 -->
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
<version>
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
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2024-09-12 10:28:48
75阅读
TDengine 让我们看到了时序数据库之于物联网时代的重要性。优异的性能，强兼容性等优势让 TDengine 从其他时序数据库中脱颖而出。让我们来看看它在智慧水务系统中的应用。
作者｜张方亮，南京市市政设计研究院主任工程师 小 T 导读：作为一家市政公用行业综合性设计院，近几年，南京市市政设计研究院从流域统筹、区域协调、系
一、实现介绍根据官方wiki文档，sentinel控制台的实时监控数据，默认仅存储 5 分钟以内的数据。如需持久化，需要定制实现相关接口。https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台 也给出了指导步骤：1.自行扩展实现 MetricsRepository 接口；2.注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 @Q
一、什么是InfluxDB？InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据，如DevOps监控数据，APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据。InfluxDB特征：– 无结构(无模式)：可以是任意数量的列(tags)。– 可以设置metric的保存时间。– 支持与时间有关的相关函数(如min、max
摘要：相比于企业版InfluxDB，GaussDB(for Influx)能为客户提供更高的写入能力、更稳定的查询能力、更高的数据压缩率，高效满足各大时序应用场景需求。“你们的数据库性能怎么样？”“能不能满足我们的业务？”“和其他数据库对比性能有优势么？”…客户在使用数据库时常有这样的担心和疑问。本文从测试方案、测试工具、测试场景、测试结果等方面详细介绍了GaussDB(for Influx)和开
在Windows Server 2008中有一个名为snapshot的工具。利用该工具可以非常快速地实现服务器状态的备份和还原。下面我们来为介绍一下如何利用snapshot实现系统的备份和还原。 1、简单介绍 Snapshot即所谓的系统快照工具，对于服务器来说，利用其可以轻松地创建、加载、恢复系统快照，以实现服务器系统的备份和还原。另外，需要说明Snapshot工具运行在命令行模式下。 2
