我们知道 SSD 具有更快的寻道时间，但并没有从根本上解决这个问题。 对于 90% 以上场景都是写入的时序数据库，B tree 很明显是不合适的。...写入多条数据： 一次将多个点Post到不同序列，只需要用行将多个点分隔即可。这种批量方式具有高性能。以下示例将三个点写入数据库mydb。...第一点属于拥有度量cpu_load_short及标签集host = server02且用服务器本地时间戳的序列。...第二点属于拥有度量cpu_load_short及标签集host = server02，region =us-west且具有指定时间戳1422568543702900257的序列。...第三个点与第二个点具有相同的指定时间戳，但是将其写入拥有度量cpu_load_short和标签集direction=in,host=server01,region=us-west的序列。
InfluxDB 格式时间戳显示与数据关联的 RFC3339 UTC 中的日期和时间。 写入数据时，时间戳精度很重要。...这使您的查询更快。 Bucket schema 在 InfluxDB Cloud 中，具有显式架构类型的存储桶需要为每个度量指定显式架构。 测量包含标签、字段和时间戳。...显式模式限制了可以写入该度量的数据的形状。...系列键是共享度量、标签集和字段键的点的集合。 例如，示例数据包括两个唯一的系列键： image.png 系列包括给定系列键的时间戳和字段值。...从示例数据中，这是一个系列键和相应的系列： image.png 在 InfluxDB 中设计架构和处理数据时，理解系列的概念至关重要。 Point 一个点包括系列键、字段值和时间戳。
单值模型的时间序列/时间线（time series）: 具有相同指标名称和相同标签维度集合的带有时间戳数值的数据流。...在InfluxDB中，理论上时间戳可以精确到 纳秒（ns）级别 每个Measurement内的数据，从逻辑上来讲，会组织成一张大的数据表（如下图5）。...小结：如下图6所示，时序数据一般分为两部分，一个是标识符（指标名称、标签或维度），方便搜索与过滤；一个是数据点，包括时间戳和度量数值。数值主要是用作计算，一般不建索引。...类似于关系数据库中的一张表，不过这张表主要有时间戳(Timestamp)、设备ID(Device ID)、测点值(Measurement)三个主要字段；另外还增加了Tag和Field等扩展字段，其中Tag...图8 时序数据的基本模型可以分成下面几个部分： Metric：度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table，是固定属性，一般不随时间而变化 Timestamp：时间戳，表征采集到数据的时间点 Tags
TSDB 通常具有以下的特点： 时间是不可或缺的绝对主角（就像 MySQL 中的主键一样），数据按照时间顺序组织管理 高并发高吞吐量的数据写入 数据的更新很少发生 过期的数据可以批量删除 InfluxDB...03 — 与传统数据库的不同 InfluxDB 就是被设计用于处理时间序列的数据。传统SQL数据库虽然也可以处理时间序列数据，但并不是专门以此为目标的。...04 — 设计与权衡之道 InfluxDB 为了更高的性能做了一些设计与权衡之道： 1、对于时间序列用例，即使相同的数据被发送多次也会被认为是同一笔数据。 优点：简化了冲突，提高了写入性能。...缺点：被迫做出的一些权衡去提高性能。 6、能够写入和查询数据比具有强一致性更重要。 优点：多个客户端可以在高负载的情况下完成查询和写入操作。 缺点：如果负载过高，查询结果可能不包含最近的点。...优点：InfluxDB 具有非常强大的工具去处理聚合数据和大数据集。 缺点：Points 数据点没有传统意义上的 ID ，它们被时间戳和 series 区分。
时序数据是按照时间维度进行索引的数据，它记录了某个被测量实体在一定时间范围内，每个时间点上的一组测试值。...2、只有写入操作，几乎没有更新操作，比如去修改传感器的历史数据，是没有意义的。 3、没有随机删除，即使删除也是按照时间范围进行删除。删除某一个时间点的数据没有意义，但是删除2年前的数据是有意义的。...如下图，度量为 Wind，每一个数据点都具有一个 timestamp，两个 field：direction 和 speed，两个 tag：sensor、city。...这里的bucket "IoTDemos" 相当于数据库的名称 我们记录一下这个Token，一会连接influxdb需要，相当于账号密码 解决playload没有时间戳问题 对于时序库来讲，时间戳是非常重要的...now_timestamp函数返回当前时间的 Unix 时间戳，我们将时间戳写入到payload的Ts属性中，关于更多内置SQL函数，请参考官方文档 https://www.emqx.io/docs/
使用网络时间协议（NTP）同步主机之间的时间; 如果主机的时钟与NTP不同步，则数据的时间戳可能不准确。 config 使用默认输入和输出插件创建配置文件。...Fields 字段：键入的键/值对，通常包含度量标准数据。 Timestamp 时间戳：与字段关联的日期和时间。 此度量标准类型仅存在于内存中，必须转换为具体表示才能传输或查看。...注意:由于聚合器插件仅在其句点内聚合度量标准，因此不支持历史数据。换句话说，如果您的指标时间戳超过now() - period过去的时间段，则不会对其进行汇总。...要激活输入插件，需要在Telegraf的配置文件中启用和配置。 metric buffer 度量缓冲区 当写入输出插件失败时，度量缓冲区会缓存各个度量标准。...然后，Telegraf用零填充截断的时间戳以创建纳秒时间戳; 输出插件将以纳秒为单位发出时间戳。 有效精度为ns，us或μs，ms和s。
bucket（存储桶）：存储时间序列数据的指定位置。一个桶可以包含多个测量值。也就是类似关系型数据库中的库 measurement（度量）：时间序列数据的逻辑分组。...给定测量中的所有点都应具有相同的标签。一个测量包含多个标签和字段。也就是类似关系型数据库中的表 point（数据端点）：通过测量、标签键、标签值、字段键和时间戳来标识的单个数据记录。...也就是类似于关系型数据库中的行 Tags（键值对）：其值不同，但不经常更改。标签用于存储每个点的元数据 - 例如，用于识别数据源（如主机、位置、站点等）的东西。...field（字段）：键值对，其值随时间变化，例如：温度、压力、股票价格等。 Timestamp（时间戳）：与数据关联的时间戳。当存储在磁盘上并查询时，所有数据都按时间排序。...物联网（IoT）和传感器数据：InfluxDB 的高写入性能和优化的存储结构使其成为物联网和传感器数据的理想选择。
简介 InfluxDB是一个时间序列数据库，旨在处理较高的写入和查询负载。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，IoT传感器数据和实时分析。。.../bin/ 安装成功后访问地址：http://ip:8086 科普 metric: 度量，相当于关系型数据库中的table。...data point: 数据点，相当于关系型数据库中的row。 timestamp：时间戳，代表数据点产生的时间。 field: 度量下的不同字段。比如位置这个度量具有经度和纬度两个field。...一般情况下存放的是会随着时间戳的变化而变化的数据。 tag: 标签，或者附加信息。一般存放的是并不随着时间戳变化的属性信息。
metric: 度量，相当于关系型数据库中的table。 data point: 数据点，相当于关系型数据库中的row。 timestamp：时间戳，代表数据点产生的时间。...field: 度量下的不同字段。比如位置这个度量具有经度和纬度两个field。一般情况下存放的是会随着时间戳的变化而变化的数据。 tag: 标签，或者附加信息。...4.时序数据库遇到的挑战 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题，但少量数据是展现的纬度有限，细节少，可置信低，更加不能用来做大数据分析。...对于随机写入B tree会消耗大量的时间在磁盘寻道上，导致速度很慢。我们知道SSD具有更快的寻道时间，但并没有从根本上解决这个问题。...InfluxDB: 非常优秀的时序数据库，但只有单机版是免费开源的，集群版本是要收费的。
Influx DB是一个用Go语言编写的开源时间序列数据库。它每秒可以存储数十万个点的数据。...压缩 Prometheus 和 InfluxDB 使用 delta-of-delta 压缩算法来压缩时间戳，类似于 Facebook 的 Gorilla 时间序列数据库使用的算法。...InfluxDB 将数据存储在分片组中。在InfluxDB中，字段数据类型必须在以下范围内保持不变；否则，写入数据时会报类型冲突错误：相同SeriesKey+相同字段+相同分片。...数据存储 时序数据库的存储引擎应该能够使用时间线直接扫描给定时间戳范围内的数据，大批量写入时序数据，并使用测量和一些标签间接查询给定时间戳范围内所有匹配的时序数据。...系列关键数据和时间序列数据在 InfluxDB 中保持不同，并写入各种 WAL。
这里以图中的数据为例，介绍下时序数据的数学模型（不同的时序数据库中，基本概念的称谓有可能不同，这里以腾讯CTSDB为准）： metric： 度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table； point...： 一个数据点，类似于关系型数据库中的 row； timestamp： 时间戳，表征采集到数据的时间点； tag： 维度列，代表数据的归属、属性，表明是哪个设备/模块产生的，一般不随着时间变化，供查询使用...1.3 时序数据特点 数据模式： 时序数据随时间增长，相同维度重复取值，指标平滑变化：这点从上面的Network表的数据变化可以看出。...写入： 持续高并发写入，无更新操作：时序数据库面对的往往是百万甚至千万数量级终端设备的实时数据写入（如摩拜单车2017年全国车辆数为千万级），但数据大多表征设备状态，写入后不会更新。...数据为若干host的时序数据，每个point包含10个tag（均为string类型），10个filed（均为float类型），timestamp为时间戳（一个host每10秒一个点）。
chudaozhe" active = true web管理 //自带ui http://localhost:8086 //chronograf http://localhost:8888 1.x和2.x的区别...V2具有以下几个概念： timestamp、field key、field value、field set、tag key、tag value、tag set、measurement、series、point...、bucket、bucket schema、organization 新增的概念： bucket：所有 InfluxDB 数据都存储在一个存储桶中。...一个桶结合了数据库的概念和存储周期（时间每个数据点仍然存在持续时间）。一个桶属于一个组织 bucket schema：具有明确的schema-type的存储桶需要为每个度量指定显式架构。...测量包含标签、字段和时间戳。显式模式限制了可以写入该度量的数据的形状。 organization：InfluxDB组织是一组用户的工作区。所有仪表板、任务、存储桶和用户都属于一个组织。
里存储的数据被称为时间序列数据,InfluxDB存储方式跟传统关系型数据库不同的是：传统关系型数据库通过数据库+表+字段组织数据，InfluxDB通过指标、标签、字段组织数据，时间戳是默认的索引列，标签跟字段其实就相当于关系型数据库中的字段...名次/概念 ken.io 的解释 database 数据库 measurement 度量，相当于table；例如：cpu tags 标签，相当于field，会被索引；例如：host field 字段，不会被索引...，例如：cpu_load 将数据点写入InfluxDB，只需要满足如下的行格式： [,=...]...influx命令进入cli命令行练习语法 插入 #Using 数据库 USE test #插入数据 INSERT cpu,host=192.168.1.1 load=0.1,usage=0.2 Insert的时候如果没有带时间戳...，InfluxDB会自动添加本地的当前时间作为它的时间戳。
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...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 Eevents（事件）：...TSM引擎具有高性能的写入和数据压缩 Golang编写，没有其它的依赖 提供简单、高性能的写入、查询 http api，Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写 插件支持其它数据写入协议...table measurement（测量; 度量） 列（不同） column tag(带索引的，非必须)、field(不带索引)、timestemp(唯一主键) 2.Influxdb相关名词 database...precision rfc3339 6、 查询数据 表名有点号时，输入双引号 和sql语法相同，区别： measurement 数据库中的表 points 表里面的一行数据，Point由时间戳（time
完全相同的数据同属于一个 series，同一个series的数据物理上会存放在一起； 分片：默认按时间段创建的数据分片，它和存储策略相关，每一个存储策略下会存在许多 shard，每一个 shard 存储一个指定时间段内的数据...都是字符串类型；时间戳不是必须的，如果为空则使用服务端的本地时间作为时间戳。...相同时间戳的数据第二次写入会覆盖第一次写入的数据，相当于更新操作。...小结 infludb中存储的是时间序列数据，比如说某个时间点系统负载、服务耗时等信息，时间序列数据可以包含多个值。...关于什么是时间序列数据，简单来来说就是数据是和一个时间点关联的，结合mysql中的记录与id关系来看就是时间序列数据的主键就是时间点（timestrap）。
这个主要是为了避免当运行一个大的telegraf实例的时候有比较大的写入。...(jitter=5s,flush_interval=10s意味着每10-15s会发生一次flush操作) flush_jitter = "0s" #默认这个值被设置相同的时间戳通过采集间隔排序。...作为tagdrop的对立面，它将丢弃所有依赖于tag的相关度量值，tagexclude只是单纯的从度量值中给tag一个key 这个可以被用作input和output中，但是强烈建议用在input中，他会在同一个采集时间点更加有效的过滤...#如果有多个urls，可以指定为相同集群的一部分。...#作为influxdb客户端，设置写超时时间，如果为空默认为5s超时，0s表示不设置超时时间(不建议) timeout = "5s" #设置telegraf的库的用户名和密码 # username =
InfluxDB是一个开源的没有外部依赖的时间序列数据库。适用于记录度量，事件及执行分析。...series： 数据集合,tag相同的数据的集合,可以理解为折线图上的一条线，（当然折线图上可以有很多条线） point：单条数据,由3部分组成 time,tag[属性],field[值]，可以理解为折线图上的一个点...SUM 返回字段值的总和 FIRST 返回具有最早时间戳的字段值 LAST 返回具有最新时间戳的字段值 MAX 返回最大的字段值 MIN 返回最小的字段值 储存引擎： TSM 基于LSM演变 物理上...cache 数据的内存缓存 wal 内存缓存的文件备份 tsm file 数据文件 compactor 合并与压缩 默认1秒执行一次 shard: influxdb中，会按照数据的时间戳所在范围，去创建...由于数据是被顺序插入到wal文件的，所以这里的写入效率非常高。但是如果插入的数据的时间戳是乱序的，会导致数据被分配到不同的shard,从而会将数据插入到多个wal文件中，会有影响性能。
influxdb基础 infludb中存储的是时间序列数据，比如说某个时间点系统负载、服务耗时等信息，时间序列数据可以包含多个值。...关于什么是时间序列数据，简单来来说就是数据是和一个时间点关联的，结合mysql中的记录与id关系来看就是时间序列数据的主键就是时间点（timestrap）。...都是字符串类型；时间戳不是必须的，如果为空则使用服务端的本地时间作为时间戳。...相同时间戳的数据第二次写入会覆盖第一次写入的数据，相当于更新操作。 为什么至少有一个filed是必须的，而tag是可选的呢？...- 数据的最后一项是时间戳（1520052020000000000），时间戳不是必须的，如果不传则使用influxdb服务端本地时间戳，注意时间戳都是UTC时间 数据保留策略 Influxdb可支持每秒十万级别的数据量
基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等） 可度量性：你可以实时对大量数据进行计算 基于事件：它支持任意的事件数据 1）无结构（无模式）：可以是任意数量的列 2）可拓展的...--时间戳，作为时序型数据库，时间戳是InfluxDB中最重要的部分，在插入数据时可以自己指定也可留空让系统指定。...每一个存储策略下会存在许多 shard，每一个 shard 存储一个指定时间段内的数据，并且不重复，例如 7点-8点 的数据落入 shard0 中，8点-9点的数据则落入 shard1 中。...在 InfluxDB 中按照数据的时间戳所在的范围，会去创建不同的 shard，每一个 shard 都有自己的 cache、wal、tsm file 以及 compactor，这样做的目的就是为了可以通过时间来快速定位到要查询数据的相关资源...但是如果写入的数据没有按照时间顺序排列，而是以杂乱无章的方式写入，数据将会根据时间路由到不同的 shard 中，每一个 shard 都有自己的 wal 文件，这样就不再是完全的顺序写入，对性能会有一定影响
在同一个database中，retention policy、measurement、tag sets 完全相同的数据同属于一个 series，从Index数据排列来看，同一个 series 的数据在物理上会按照时间顺序排列存储在一起...Header：头部信息，4位magic字段+1位version字段； Blocks：CRC+数据存储字段，数据的长度在index字段存储； Index：索引顺序按照先key后时间戳来，如果key相同则按照时间戳排序...Block对应的数据也是经过压缩的，以便减少存储空间，block包含时间戳、series和field值，每个block都有1个字节的header，之后是压缩过的时间戳和值： ?...针对不同类型数据采用不同压缩编码，比如时间戳、整形、浮点数和字符串等，字符串使用Snappy压缩进行编码，每个字符串连续打包然后压缩成一个较大的块。...这样，我们就可以在O(1)时间复杂度内找到tag value对应的 series key，然后根据查询请求的时间范围，从不同shard中获取每一个series在指定时间段内的数据，后续的查询则和 tsm
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