InfluxDBInfluxDB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：  
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2024-03-08 18:36:37
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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
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2023-11-12 13:03:59
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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
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2024-01-04 11:35:50
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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
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2024-02-02 23:48:01
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# 使用Java实现InfluxDB多线程写数据
## 引言
InfluxDB是一种高性能的时序数据库，适合处理大规模数据写入。对于开发者来说，如何高效地将数据写入InfluxDB是一个常见的任务。本文将通过分步解析和代码示例，教会你如何在Java中使用多线程向InfluxDB写入数据。
## 流程概述
以下是实现InfluxDB多线程写数据的基本步骤：
| 步骤 |
背景随着监控系统的搭建开发 时序数据库选择了InfluxDB. 这里记录了Windows平台下的使用过程。InfluxDBInfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。 InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。Why is InfluxDB时间序列数据可以是随时间跟踪、监视、下采样和聚合的度量
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2024-01-27 21:35:35
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在当前的开发场景中，使用 Java 对 InfluxDB 进行批量写入是一项常见的需求。InfluxDB 提供了高效的时序数据处理能力，而 Java 则是一个广泛应用的编程语言，通过合理的配置和开发，可以实现高效的批量数据写入。
### 环境配置
在进行 Java 和 InfluxDB 的集成前，首先要搭建好开发环境。以下是配置步骤：
1. **安装 Java**
- 确保安装 JD
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
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2024-01-12 08:03:47
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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.
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2024-04-16 22:06:55
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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
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2024-05-14 16:07:29
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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”，
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2024-05-18 20:18:01
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一.什么是同步？什么是异步？ 同步：如果有多个任务要执行，这些任务必须逐个地进行，一个任务的执行会导致整个流程的暂时等待，这些事件没有办法并发地执行； 异步：如果有多个任务要执行，这些任务可以并发地执行，一个任务的执行不会导致整个流程的暂时等待。 这就是同步和异步。举个简
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2024-10-22 17:18:46
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Centos7搭建influxdb+Chronograf
elasticsearch实验过后，今天尝试了另一种时序数据库influxdb
安装Influxdb
centos7 64位：1
2wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall influxdb
我们要解决“Java 操作 influxdb 批量写入”的问题，这里将详细记录整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。让我们逐步展开这一过程。
## 环境准备
在开始之前，请确保你的环境中已安装必要的依赖。以下是我们需要的工具列表：
- Java JDK 11+
- Maven
- InfluxDB
确保所有工具都已有效安装并配置好。
```bash
#
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
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2024-06-24 18:48:07
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# 在Java中使用MongoDB实现批量写入数据
随着大数据时代的到来，数据库的使用变得越发频繁。在这篇文章中，我将教你如何在Java中使用MongoDB实现批量写数据。这对于那些需要同时插入大量数据的应用场景尤其重要，比如在用户注册、数据迁移或日志记录等方面。
## 流程概述
在进行批量写操作时，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 05:51:31
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# 批量写数据的流程
对于Java开发者来说，使用Java Phoenix库进行批量写数据可以在HBase中高效地插入大量数据。下面是实现“java phoenix批量写数据”的流程：
1. 连接到HBase集群
2. 创建HBase表
3. 设置Phoenix连接属性
4. 创建JDBC连接
5. 执行批量插入数据
接下来，我将分步解释每个流程并提供相应的代码示例。
## 1. 连接到H
原创
2023-08-12 18:37:43
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InfluxDB 是一个开源，分布式，时间序列，事件，可度量和无外部依赖的数据库。 InfluxDB有三大特性： 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） Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算 Events（事件）：它支持任意的事件数据 端口暴露 influxdb会监听4个端口： tcp 0 0 0.0..
原创
2023-06-26 14:22:41
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前言在我们很多应用中会遇到有一种基于一系列时间的数据需要处理，通过时间的顺序可以将这些数据点连成线，再通过数据统计后可以做成多纬度的报表，也可通过机器学习来实现数据的预测告警。而时序数据库就是用于存放管理这种有着时间顺序数据的，时序数据库一般都支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。InfluxDB简介InfluxDB是一个基于时间序列数据而开发的高性能数据存储平台，它可以对时
今天来记录一下，项目中使用到的mongoTemplate.upsert，在批量更新数据上的用法。// mongoTemplate.upsert有三种用法，主要功能是更新数据，如果数据不存在就新增
mongoTemplate.upsert(query,update, MongoDbJavaTest.class);
//"mongodb_java_test"这里的字符串可以按照Mongo
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2023-10-05 17:17:53
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