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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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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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
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2024-07-17 16:00:42
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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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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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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
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
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2024-03-06 00:16:54
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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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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
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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
#
# 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，
原创
2024-06-12 06:17:51
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相关：Series一些函数用法 目录DataFramereindexdroploc和ilocapply排序汇总统计和计算缺失值处理数据合并数据转换：对数据的过滤、清理以及其他的转换操作 DataFrame性质：一个表格型的数据结构。它提供有序的列和不同类型的列值。from pandas import DataFrame
## 创建DataFrame ##
In [0]:
DataFrame
四、Jmeter配置InfluxDB4.1 后端监听器(BackendListener)介绍1、什么是后端监听器(BackendListener)？源码给出的解释是：BackendListener是一种异步监听并获取到测试结果的实现类。 也就是说发出的如http等响应请求的结果，都会被封装在SampleResult对象中并被其监听接收。源码如下：/**
* Async List
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
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2023-10-24 08:18:39
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在使用 InfluxDB 进行数据写入时，很多开发者会遇到写入速度慢的问题。这就需要对整个写入过程进行优化，从而提高性能。接下来，我将为大家分享一个关于解决“influxdb python写入速度慢”问题的完整过程。这个过程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践。
### 环境预检
在进行优化操作前，我们需要确认当前系统的环境是否符合要求。下面是一个系统要求表格，帮助我
python3使用requests模块向influxdb的http API发送接口请求实现数据写入，如下：1. 创建数据库[python] view plain copyimport requests posturl = 'http://192.168.220.128:8086/query
原创
2018-03-15 21:48:15
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环境搭建：Python 3.7（可参考博客：）docx模块（命令行环境下输入：pip install python-docx ，回车键安装）win32com模块（命令行环境下输入：python -m pip install pypiwin32 ，回车键安装，另需下载pywin32-221，版本3.7，手工安装；如果Python安装成功，则自动选择安装地址。下载地址：https
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2024-07-25 08:11:20
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# 如何使用Python写入批量写入Hive
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 读取数据
读取数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 连接Hive
连接Hive --> 批量写入Hive
批量写入Hive --> 结束
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-03-01 04:26:41
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提高索引的写入速度是一个优化的系统性能的重要角度，有哪些手段可以提高索引的写入速度呢？批量操作：使用 bulk requestsBulk requests 将产生比单文档索引请求更好的性能。批量操作的请求数也不能盲目的增大，否则网络传输也将会耗费很多的时间。可以通过在单个节点上运行基准测试，选择一个较合适的批量的大小。首先尝试一次索引 100 个文档，然后是 200 个，然后是 400 个等。在每
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2023-12-21 10:19:47
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