文章目录主要特征基础建议一般查询模糊查询P99排序Group bylimit slimit绝对值变化率基础语法高级语法non_negative_derivative 文档： https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/ InfluxDB 是一个时间序列数据库，旨在处理高写入和查询负载。它是TICK 堆栈（Telegraf、InfluxDB、Chronogr
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2024-04-18 13:49:11
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InfluxDB时序数据库的使用InfluxDBInfluxDB概述相关概念安装InfluxDBInfluxDB的操作用户管理启用认证数据库操作数据库表操作查询操作Spring Boot集成InfluxDB添加依赖创建数据库配置InfluxDB编码执行测试 InfluxDBInfluxDB概述InfluxDB 是一个从头开始构建的时间序列数据库，用于处理高写入和查询负载。InfluxDB 旨在用
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2023-09-22 12:45:23
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influxdb它优先考虑的是增加和读取数据而不是更新和删除数据的性能，而且它阻止了某些更新和删除行为使得创建和读取数据更加高效。
语句不需要结束符号；也可以运行。
1：查看数据库
show databases
2：创建数据库
create database analysedata
创建用户和设置密码
CREATE USER
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2023-09-24 21:39:39
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# MongoDB 与 InfluxDB 的对比分析
在当今数据驱动的时代，我们有许多选择来存储和处理数据，其中 MongoDB 和 InfluxDB 是两种广泛使用的数据库。尽管它们都用于存储数据，但它们的设计用途、性能特性和使用场景却截然不同。本文将从几个方面对这两种数据库进行对比，帮助你选择适合自己项目的数据库。
## 一、数据库概述
### MongoDB
MongoDB 是一个面
#概述 InfluxDB是一个用Go语言编写的时间序列数据库，旨在处理高写入和查询负载。它是TICK堆栈的组成部分 。InfluxDB旨在用作涉及大量带时间戳数据的任何用例的后备存储，包括DevOps监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析。同时influxdb也是一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。类似的数据库有kdb、Graphite、es等influxdb gitnot
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2023-08-25 23:41:34
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# InfluxDB 与 MongoDB 的对比
在现代数据管理中，选择合适的数据库对于应用程序的性能和可扩展性至关重要。今天我们将重点比较两种流行的数据库：InfluxDB 和 MongoDB。两者各有优缺点，适合不同场景的使用。本文将探讨它们的特性、适用场景以及代码示例。
## 基础概念
### InfluxDB
InfluxDB 是一个开源时间序列数据库，专为高性能的时间序列数据处理而
原创
2024-10-19 04:10:00
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## 实现“InfluxDB MySQL对比”教程
### 流程图
```mermaid
journey
title 实现“InfluxDB MySQL对比”教程流程
section 开始
开始 --> 学习InfluxDB和MySQL基础知识
section 配置数据库
学习InfluxDB和MySQL基础知识 --> 配置Influx
原创
2024-02-27 04:19:03
61阅读
## HBase vs InfluxDB
### 流程
首先，让我们来看一下如何实现HBase和InfluxDB的对比。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装HBase和InfluxDB |
| 2 | 创建表格/数据库 |
| 3 | 写入数据 |
| 4 | 查询数据 |
| 5 | 删除数据 |
| 6 | 清空表格/数据库
原创
2024-02-23 05:40:16
27阅读
最近参加的物联网竞赛有涉及到实时数据统计的大数据分析，mysql可能不太适合，到处找来找去，最后感觉InfluxDB可能比较合适。今天稍微看了下感觉对于时序数据的处理上InfluxDB相对于mysql来说确实有压倒性的优势，稍微做个总结。1 数据存储形式 measurement: &
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2023-12-13 21:12:08
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一、Mongodb非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。存储方式：虚拟内存+持久化。查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构
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2024-06-30 16:32:49
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InfluxDB 与 Prometheus 两个时序数据库可以说是在一个十字路口，背向而行的两个数据库。怎么这么说呢？InfluxDB 是 push 的方式获取监控指标数据， Prometheus 是 pull 的方式获取监控指标数据， promethues 的生态也很完善，比如我们可以使用 cortex 来实现 多租户的管理， influxDB ，还不清楚。这里需要简单的去看一下 in
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2023-07-13 10:59:47
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一、简述1、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，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，是 InfluxData 的核心产品。该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据2、主要应用于：物联网（Iot）传感器数据，性能监控、应用程序指标、实时分析等场所。3、特征如下：– 无结构(无模式)：可以是任意数量的列(tags)。– 可以
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2023-09-29 19:47:04
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1 TSDBinfluxDB是一个time series时间序列数据库。在监控系统的开发中，大体分为采集-存储-可视化三个大类。监控指标有很显著的时间特征数据，一般采用TSDB存储。在TSDB中，一个指标(metrics)可以添加多个带索引的tag，然后对tag进行筛选，方便可视化的管理。现在很多公司在用influxDB，包括一些大企。 它的优点是支持多维和多字段。缺点是开源的部分，不支持较大的并
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2023-08-03 16:21:41
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一、MongoDB 简介什么是 MongoDB MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最想关系数据库的。它最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，
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2023-10-02 19:55:38
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时间序列数据库顾名思义，时间序列数据库旨在存储随时间变化的数据。这可以是对时间收集的任何类型的数据。他可能是从某些系统收集的指标，实际上，所有趋势系统均是时间序列数据的示例。对于不同类型的时间序列数据库，我该如何选择？本文中，我们主要讨论 TimescaleDB 和 InfluxDB 两个时序数据库的区别。InfluxDBInfluxDB 是由 InfluxData 创建的。它是用 Go 语言编写
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2023-08-09 06:02:24
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作者：Vlad Ilyushchenko，QuestDB的CTO在QuestDB(https://questdb.io/)，我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。QuestDB的旅程始于2013年的原型设计，我们在去年HackerNews发布会期间发表的一篇文章中描述了20
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2024-08-02 19:21:01
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前面我们详细介绍了Zabbix与乐维监控在架构与性能、Agent管理、自动发现、权限管理、对象管理、告警管理、可视化及图形图表方面的对比分析，接下来我们将对二者网络功能方面进行对比分析。本篇是Zabbix与乐维监控对比专题系列文章的第七篇——网络功能篇，具体包括IP地址管理、网络端口映射发现、网络配置备份、专线监控等功能的对比分析。 一、IP地址管理1. ZabbixZabbix无IP管理功能2.
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2024-04-26 11:19:47
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# MongoDB和InfluxDB对比
## 简介
MongoDB和InfluxDB都是当前流行的开源数据库系统，它们在不同的应用场景下有着不同的优势。本文将对比这两个数据库系统的特点和适用场景，并给出相应的代码示例。
## MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库系统，它使用BSON（二进制JSON）格式来存储数据。MongoDB支持动态模式，使得数据的存储和查询
原创
2024-01-18 09:47:37
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文章目录前言InfluxDB数据导出和导入导出历史数据导入历史数据常用查询命令redis数据导出和导入导出和导入redis查询 前言公司项目采用redis作为实时库，InfluxDB作为历史库，需要从现场导出真实数据并导入公司搭建的环境进行模拟测试，在这里做个记录。 InfluxDB数据导出和导入导出历史数据新建个文件夹，并执行命令：influxd backup -portable -datab
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2023-10-08 21:33:11
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文章目录0 测试环境1 测试数据集及其生成方法1.1 测试数据生成方法1.2 测试数据生成程序源码1.3 测试数据生成程序用法1.4.生成测试数据2 TDengine环境准备2.1.安装部署2.2.数据建模2.4.测试程序用法3 InfluxDB环境准备3.1.安装部署3.2.InfluxDB数据建模3.3.InfluxDB测试程序源码4.4.InfluxDB测试程序用法4 写入性能对比4.1.
