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
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
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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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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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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# 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
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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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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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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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这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，我们在获取、存储、传输、理解、分析、应用、维护大数据时，无疑需要一种便捷的信息交流通道，以便快速、有效、准确地理解和驾驭这个过程。本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践，来介绍如何将数据便捷地展现出来。 一、InfluxDB 开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用Go语言编写，无需外部依赖。其
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2024-01-24 23:39:11
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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
279阅读
influxdb 数据写入详解
原创
2022-07-01 11:24:02
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# 使用Java将大量数据写入InfluxDB的实践
在大数据时代，InfluxDB作为一种高性能的时序数据库，越来越被广泛应用于监控、分析及可视化等领域。尤其是在IoT（物联网）场景中，设备产生的大量数据需要被即时处理与存储。本文将介绍如何使用Java将大量数据写入InfluxDB，并提供相关代码示例。
## 1. InfluxDB简介
InfluxDB是一种专为时序数据设计的开源数据库，
最近在研究如何提升InfluxDB+Grafana的查询速度，因为随着数据量的上涨，查询速度逐渐变慢，采用了连续查询，也没有得到明显的效果，其实单从数据量上，采用连续查询，按道理是可以得到很好的效果的，但鉴于我们的索引也是比较多大（经查资料，InfluxDB的series不超过100000，是不会影响InfluxDB的查询性能的，然后我看我们的series已经达到了300000以上），而这些索引又
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2024-01-17 16:22:31
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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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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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1 总览自动化运维监控展示三剑客：Telegraf+Influxdb+ Grafana。 Telegraf 收集数据：是一个用 Go 编写的代理程序，可收集系统和服务的统计数据，并写入到 InfluxDB 数据库。内存占用小，通过插件系统可轻松添加支持其他服务的扩展。 Influxdb存储数据： 是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。 Grafana：展示数
时序型数据库时序数据库就是存放事件序列数据的数据库，需要支持时序数据的快速写入、持久化、多维度的聚合查询等基本功能。时间序列数据时间序列数据是基于时间的一系列数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。数据写入写入平稳、持续、高并发和高吞吐：时序数据的写入是比较平稳的，这点与应用数据不同，应
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2024-05-17 08:37:30
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