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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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
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
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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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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# 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 |
# 如何实现Python写InfluxDB记录写不进去
## 一、整体流程
下面是实现Python写InfluxDB记录写不进去的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接InfluxDB数据库 |
| 2 | 创建数据库 |
| 3 | 写入数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：连接InfluxDB数据库
首先，需要安装Influx
原创
2024-05-24 05:28:48
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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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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
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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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
最近遇到一个新的应用场景：将MySQL存放的时序数据迁移到influxDB中。这么做的好处在于：1.Influxdb 读写速度更快。写数据速度对比读数据速度对比2.在磁盘占用率上，Influxdb更低。存储空间大小对比3.此外，Influxdb的数据可以使用Chronograf进行实时预览如果以前是将时序数据存放在MySQL，现在为了获取更好的性能和使用可视化工具，我们需要将数据从MySQL迁移到
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2024-02-26 15:35:37
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目录1. 启动influxdb2. flask安装3. 创建并启动flask项目3.1在 myproject 目录下面创建一个项目analysis以及项目初始文件__init__.py文件3.2 flask run4. 数据读取和保存4.1 读取excel数据源4.2 数据处理4.2.1 路由4.2.2 业务层处理4.2.3 influxdb对数据库操作4.2.4工具方法抽取4.3 influxd
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2024-04-26 11:15:46
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环境： CentOS6.5_x64InfluxDB版本：1.1.0InfluxDB存储引擎看起来很像一个LSM Tree，它包含预写日志和类似存储在LSM Tree中的SSTables只读数据。 TSM文件包含已经排好序而且经过压缩的序列化数据。InfluxDB会为每个时间块创建一个分区。例如，如果你有一个没有时间限制的存储策略，会以7天为时间块来创建分区。 这些分区会映射到底层数据库存储引擎。
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2024-08-27 15:19:01
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2023-07-02 07:30:04
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一，安装
# cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo[influxdb]name = InfluxDB Repository - RHEL \$releaseverbaseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/
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2024-07-05 04:31:47
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数据库操作显示已存在的所有数据库格式： show databases 示例如下：> show databases;
name: databases
name
----
_internal创建新数据库格式：create database <dbname>说明： dbname : 数据库名称 示例如下：> create database testdb;
> show da
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2023-11-02 12:04:29
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数据写入内存时包含的信息有：measurement、timestamp、tags、fields的值。 写入内存首先根据measurement和tag的值生成seriesKey然后逐个field处理，写入内存中存储数据的数据结构：Map<seriesKey+field,List<Timestamp|Value>>写入磁盘 当内存中的数据量达到一定限制(默认25M)或时间达到限
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2024-01-10 17:37:57
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一、InfluxDB 简介 InfluxDB 是用Go语言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。类似的数据库有Kairosdb、OpenTsdb等。 三大特性： 时序性（Time Series）：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）； 度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算； 事件（Event）：支持任意的事件数据，换句
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2023-07-17 22:58:22
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db/client/v2 依赖包向 InfluxDB 写入数据的示例代码： package main import ( "fmt" "log" "time" "github.com/influxdata/inf
原创
2023-06-24 09:04:51
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