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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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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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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# 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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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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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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目录一、格式二、measurement三、tag_set四、field_set五、timestamp六、数据格式 一、格式<measurement>[,<tag-key>=<tag-value>...] <field-key>=<field-value>[,<field2-key>=<field2-value>.
原创
2023-04-21 15:06:56
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influxdb的几种操作方法，有喜欢用http API的方式来写入数据，或者通过influxdb的终端来操作（我喜欢的类型），每种方式都适合的场景。介绍通过API接口和终端方式来操作：http://192.168.15.104:8086/write?db=mydb&cpu_load_short,host=server01,dc=mycat,region=us-west value=0.6
原创
2016-12-20 10:45:25
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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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# 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
原创
2023-11-29 14:16:57
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# 使用 Java 写入 InfluxDB 数据的完整指南
在本篇文章中，我们将详细讨论如何使用 Java 将数据写入 InfluxDB，这是一种高效的时间序列数据库，适用于监控和数据分析等场景。文章将包含整个流程、逐步的代码实现以及相关的注释。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个操作的步骤，接下来，我们将通过一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 05:58:00
207阅读
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
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
# 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
原创
2024-03-17 05:31:59
134阅读
# 在 Java 中将时间数据写入 InfluxDB 的完整指南
## 引言
InfluxDB 是一个高性能的时间序列数据库，常用于存储和查询时间序列数据，如传感器数据、监控数据或其他根据时间变化的数据。对于新手开发者来说，将数据写入 InfluxDB 的过程可能显得较为复杂。在本文中，我将指导你如何从 Java 程序中实现时间数据的写入操作。
## 流程概述
实现将时间数据写入 Infl
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
Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一。它经过了主要的改进，旨在简化定制，并包括一些新功能，如支持其他Web技术，例如新的反应模块 - 。它还为 添加了开箱即用的支持，这是一个开源时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。与 使用的版本相比，它实际上是一个很大的简化。您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义
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）
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2023-11-15 15:27:20
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目录series cardinalitytag和field的比较在把一个值设置为tag或者field之前，需要考虑以下问题：Batch PointsDown-sample Your Data存储策略持续查询Condense Like Data, Separate Unlike DataBe Preciseinfluxdb性能调优series cardinalityseries是influxdb种共
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2024-03-16 11:55:58
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