探秘InfluxDB Python客户端：高性能时序数据库操作的新利器 influxdb-client-python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/influxdb-client-python 项目简介是InfluxData官方发布的Python库，用于与InfluxDB v2.x版本进行高效、便捷的数据交互。InfluxDB是一款开源的时间序列数据库
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2024-10-21 11:31:30
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# Python从InfluxDB的ResultSet转换为JSON格式
## 简介
在开发过程中，我们经常需要从InfluxDB数据库中查询数据并将结果转换为JSON格式。本文将介绍如何使用Python将InfluxDB的ResultSet对象转换为JSON格式。
## 流程概览
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
Developer --|>
原创
2023-08-26 14:59:53
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2017-05-31 16:35:00
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概述：何为时序型数据库？什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。但是，有什么数据不包含Timestamp呢?几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。influxdb作为现在主流的时序型数据库，性能强悍，在NetDevOps中主要
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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使用python远程连接并操作influxdb数据库by:授客 ：1033553122实践环境python 3.4.0centos 6 64位(内核版本2.6.32-642.el6.x86_64)influxdb-1.5.2.x86_64.rpm网盘下载地址：influxdb-5.0.0-py2.py3-none-any.whl下载地址：几个重要的名词介绍database：数据库；measur
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2024-08-27 14:53:22
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Git：https://github.com/influxdata/influxdb-python帮助文档：http://influxdb-python.readthedocs.io/en/latest/exam...
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2017-05-31 16:35:00
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### 实现"InfluxDB Python"的步骤及代码示例
在使用InfluxDB Python之前，需要先安装influxdb库。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install influxdb
```
接下来，我们将通过以下步骤来实现InfluxDB Python：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 连接到InfluxDB |
| 2 |
原创
2024-05-24 10:31:53
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# 如何使用Python连接InfluxDB
## 概述
本文将介绍如何使用Python连接到InfluxDB数据库。首先，我们会列出连接InfluxDB的整个过程的步骤，并以表格的形式展示出来。然后，我们将逐步解释每个步骤所需执行的操作，并提供相关的Python代码和注释。
## 连接InfluxDB的步骤
下面是使用Python连接InfluxDB的整个过程的步骤：
| 步骤 | 操
原创
2023-07-14 04:44:52
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引言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。influxdb安装这里安装的版本是1.4以后的，centos和Ubuntu的安装都比较简单，为：# centos
wget https://dl.influxdata.c
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2023-12-27 15:43:13
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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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InfluxDB（时序数据库），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；目前InfluxDb 已经更新到 2.0了。1.介绍InfluxDB是一个由InfluxData开发的
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2024-03-14 16:53:22
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写于2022.11.23晚基于：Influxdb官网最新版本V2.5 + win64bits目前，网络上对最新版Influxdb的介绍太少，花了1天时间，看了一下官方文档，官网中有些地方写的太粗略，踩了不少坑，为此做一个学习笔记。1. 为什么选Influxdb高并发写入、查询速度快，对于数据统计的支持非常好，需要记录设备的实时数据。转为物联网应用打造。2. Influxdb的名次解释（1）buck
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2023-11-07 15:08:53
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一直在想如何实现响应式导出数据，之前一直研究excel 的xlsx 格式的文件的响应式导出，但是因为当前excel 导出的框架都是阻塞的，实现不了响应式导出（在我当前的认知中），结果就有了csv 的文件格式导出。希望在后续对响应式开发不断的探索中能够找到解决的办法。根据我的测试下述代码可以实现秒级下载，单表 100万条数据 只需要几秒（两秒左右）就可以持续下载，下载完成耗时20多秒，200万条数据
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2024-06-16 16:31:05
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InfluxDB源码目录结构解析操作系统 ： CentOS7.3.1611_x64go语言版本：1.8.3 linux/amd64InfluxDB版本：1.1.0influxdata主目录结构[root@localhost influxdata]# pwd
/root/dev/golib/src/github.com/influxdata
[root@localhost influxdata]#
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2024-08-16 08:04:54
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目录一.Series 类型数据1.Series创建2.元素不同处：3.图解4.与字典5.统计方法二. DataFrame类型数据2.数据选择和过滤2.1数据排序3.数据聚合 3.1DataFrame的高级技巧4.数据透视表5.缺失数据处理6.数据合并三.结论前言Pandas是Python中用于数据分析和处理的重要库。其中，Series和DataFrame是Pandas中最常
环境： CentOS6.5_x64InfluxDB版本：1.1.0Python版本 ： 2.6准备工作启动服务器 执行如下命令：service influxdb start 示例如下： [root@localhost ~]# service influxdb start
Starting influxdb...
influxdb process was started [ OK ]
[roo
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2023-12-28 13:48:17
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InfluxDb 简介InfluxDb 是高性能的时间序列数据库，能够存取高吞吐量时间序列数据，每秒可达几百万数据点。数据点（或时间序列数据）可能是CPU运行指标、不同服务器的日志信息、传感器数据、股票市场数据等。InfluxDb 使用Go语言开发，无需外部依赖。InfluxDb 提供了类SQL接口查询数据。自动压缩数据和降低采样率有助于最大限度地减少存储空间。通过连续查询和数据保留策略，可以让数
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2024-01-30 07:41:02
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安装sudo apt-get install python-influxdb连接数据库from influxdb import InfluxDBClientclient = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'your_username', 'yuor_password', 'your_dbname')查询数据root = client.query('select
原创
2023-01-03 18:47:10
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Python操作InfluxDBinfluxdb包：influxdb通过Python使用InfluxDBClient类操作数据库，操作如下：from influxdb import InfluxDBClient
client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'username', 'password', 'dbname')# 显示已存在的数据库print(
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2021-04-20 20:56:56
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