Influxdb中的Compaction操作 Compaction概述 Influxdb的存储引擎使用了TSM文件结构，这其实也是在LSM-Tree基础针对时序特点作了改进，因此其与LSM-Tree类似...)持久化到磁盘TSM文件(SSTable), Influxdb中叫写快照 将磁盘上的多个TSM文件作merge 持久化Cache到TSM文件 Cache回顾 先回顾一下Cache的构成，简单说就是个Key-Value...+ filed, value就是具体的存入influxdb的用户数据 ?...中写入数据，通知其编码完成 c.ready[i] <- struct{}{} } }() } } 编码结果的遍历 Next...block一一取出 扫描1中获取到的所有每一个key,确定一个当前最小的key 从1中获取到的所有block中提取出key等于2中获取的最小key的block,存在k.blocks中 对3中获取的所有block
measurement + tag set) SeriesFile的持久化 它对应于磁盘上的若干文件， 每个database都有自己的一组SeriesFile, 其目录为: [influxdb data...influxdb_series_file_format.png 其中的flag有两个可能的值： SeriesEntryInsertFlag：表示当前写入的SeriesKey是有效的; SeriesEntryTombstoneFlag...，最主要的就是series key到 series id的map和series id到offset的map; 在内存中的Index数量超过阈值时，会在调用CreateSeriesListIfNoExists...时被compact到磁盘文件;SeriesIndex对象在被初始化时会从磁盘文件中读取index, 在磁盘文件中的存储是按hash方式来定位写入的，使用的是mmap的方式;查找索引时先从内存查找才从磁盘文件查找...，对外屏蔽了SeriesPartition和SeriesSegment的存在; 我们在这里讲一下series id的产生规则 Influxdb将paritition数量定死了为 8, 就是说所有的serieskey
Cluster下的数据写入 数据写入的实现 主要分析cluster/points_writer.go中的WritePoints函数的实现 // WritePoints writes across multiple...2.2 生成ShardMap, 将各个point对应到相应ShardGroup中的Shard中, 这步很关键 2.3 按ShardId不同，开启新的goroutine, 将points写入相应的Shard...,可能设计对写入数据到其它的DataNode上; 2.4 等待写入完成或退出 ShardMap的生成 先讲一下ShardGroup的概念 1.1 写入Influxdb的每一条数据对带有相应的time...写入HintedHandoff中的数据，按NodeID的不同写入不同的目录，每个目录下又分多个文件，每个文件作为一个segment, 命名规则就是依次递增的id, id的大小按序就是写入的时间按从旧到新排序...中 在每个goroutine中，作两件事：一个是定时清理过期的数据，如果被清理掉的数据还没有成功写入到远端，则会丢失;二是从文件读取数据写入到远端; func (n *NodeProcessor) run
需求 为了保障数据的安全性，一般都会有数据备份、还原的需求，本篇章来介绍一下 InfluxDB 数据库的备份与还原方式。...配置如下： 在 root 用户的级别下，在 influxdb 的配置文件influxdb.conf中，取消注释 bind-address image-20200615142851908 # Bind...Backup 命令 InfluxDB 的 backup 命令可以生成一定的数据，并且创建保存至指定的目录中。在目录中将会根据 UTC 时间戳进行命令保存。...另外，要注意的一个地方就是 backup 备份的数据是忽略 WAL 文件以及在内存中的缓存数据的。...： 从上面的示例中，我们已经知道不能直接还原数据到已经存在的数据库中。
问题背景我们有一个静态的多层级表单，需要使用 Python 对其进行建模，以便于我们能够在代码中对表单中的特定层级或子树进行获取和操作。...解决方案2.1 使用 XML 作为数据存储我们可以将这种层级结构的数据存储在 XML 文件中，并使用 xml.etree.ElementTree 标准模块将 XML 文件加载到 Python 中的层级数据结构...例如，我们可以使用以下代码来加载 XML 文件并获取表单中的所有问题：import xml.etree.ElementTree as ET# 加载 XML 文件tree = ET.parse('form.xml...')# 获取表单根节点form_root = tree.getroot()# 获取表单中的所有问题questions = []for question in form_root.iter('question...'): questions.append(question)# 打印问题列表print(questions)2.2 使用嵌套类创建数据结构我们可以使用 Python 中的嵌套类来创建层次化的数据结构
仅供学习，转载请注明出处 参考官方开源文档 使用HTTP API查询数据 使用HTTP的API查询数据 HTTP API是在InfluxDB中查询数据的主要方法（有关查询数据库的其他方法，请参阅命令行界面和客户端库...注意：以下示例使用curl命令行工具，该工具使用URL传输数据。学习的基础知识curl与HTTP脚本指南。...首先查看一下当前InfluxDB中的数据，如下： > show databases name: databases name ---- _internal mydb testdb > > use testdb...InfluxDB返回数据的格式是JSON格式。查询结果显示在"results"数组中。如果发生错误，InfluxDB会设置一个"error"带有错误解释。...关于查询是2015-01-29T21:55:43.702900257Z的解释： InfluxDB中的所有内容都以UTC格式存储和报告。
使用HTTP的API请求创建数据库 首先查看InfluxDB当前有哪些数据库了。...db=testdb ，说明将数据写入testdb数据库中。...--data-binary 说明 HTTP POST请求中的数据为纯二进制数据 'cpu_load_short,host=server01,region=us-west value=0.64 1434055562000000000...读取文件，然后使用HTTP的API来写入数据 有时候可以直接根据日志文件的数据，写入InfluxDB中。...请注意，如果您尝试使用与以前使用的类型不同的类型编写数据（例如，将字符串写入先前接受整数的字段），InfluxDB将拒绝这些数据。
Influxdb数据写入流程 write_flow.png
爬虫的原理都是一样的，只不过将数据存到InfluxDB的方式不一样而已。...环境 InfluxDb，是目前比较流行的时间序列数据库； Grafana，一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持Graphite、zabbix...、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源 influxdb安装 pip install influxdb 原理 获取要展示的数据，包含当前的时间数据，存到InfluxDb里面...安装：https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/89478279 存数据 InfluxDb数据库的数据有一定的格式，因为我都是利用python库进行相关操作...数据库脚本 采用热更新配置文件的方式 若修改配置的过程中，报错，则会使用上一次的配置信息（非首次，如果首次就报错，就会退出程序） """ class spider(): def __init
map[uint64]struct{} // series id set a seriesIDs // lazily sorted list of series.这两个字段存储的是相同的...series id的集合 } 获取series id集合 func (e *tagKeyValueEntry) ids() seriesIDs { if e == nil { return...，也就是记录了tag value到对应的所有series id的映射 定义： type tagKeyValue struct { mu sync.RWMutex entries...dirty bool } 我们下面分析这几重点的方法 获取当前measurement包含的所有tag key,且是按string排序的 func (m *measurement) TagKeys() [...信息 定义： type Index struct { mu sync.RWMutex database string //数据库名字 sfile *tsdb.SeriesFile
InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT...InfluxDB 3.0现已在InfluxData的云产品中推出：InfluxDB Cloud Serverless（我们的完全托管，弹性，多租户数据库）和InfluxDB Cloud Dedicated...请继续关注今年晚些时候推出的两款计划中的自我管理产品：InfluxDB 3.0 集群：InfluxDB Enterprise的演变。...，不受限制或上限使用 Apache Parquet 文件格式的数据压缩率提高了 10 倍，该格式专为高效的数据存储和检索而设计Arrow 生态系统中的 InfluxDB我们围绕 Apache Arrow...利用Apache DataFusion，InfluxDB 3.0具有现代且超快的SQL实现。因为它基于开放标准，所以您可以将现有的 SQL 知识和工具带到您的 InfluxDB 体验中。
数据写入流程分析 本篇不涉及存储层的写入，只分析写入请求的处理流程 Influxdb名词介绍 如果想搞清楚Influxdb数据写入流程，Influxdb本身的用法和其一些主要的专用词还是要明白是什么意思...： InfluxDB glossary of terms 分析入口 我们还是以http写请求为入口来分析，在httpd/handler.go中创建Handler时有如下代码: Route{...(w http.ResponseWriter, r *http.Request, user meta.User)中。...将http body解析成Points是写入前的最主要的一步, 相关内容定义在 models/points.go中; 我们先来看一下一条写入语句是什么样子的： insert test_mea_1,tag1...PointsWriter分析 定义在coordinator/points_writer.go中 主要负责将数据写入到本地的存储,我们重点分析下WritePointsPrivileged func (w
数据仓库模型 通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： 业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。...在数据仓库的逻辑模型需要从业务系统的数据模型中的逻辑模型中抽象实体，实体的属性，实体的子类，以及实体的关系等。...因此，笔者建议读者们在实际的使用中，参考使用这一建模方式。 2. 维度建模法 维度建模法，Kimball 最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。...因此以笔者的观点看，维度建模的领域主要适用与数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。维度建模很难能够提供一个完整地描述真实业务实体之间的复杂关系的抽象方法。 3....那么我们在数据仓库的建模过程中完全可以引入这个抽象的方法，将整个业务也@可以划分成一个个的实体，而每个实体之间的关系，以及针对这些关系的说明就是我们数据建模需要做的工作。
加了prometheus和influxdb、grafana做监控之后，也是想测试一下，看一下有数据的样子，于是拿出jmeter，配置上backend listener。...所以来看看Backend listener的配置。 ? 这里的application是对应着的，transaction也是脚本中自己定义的。 jmeter要发给influxdb，怎么发呢。...也就是说在influxdb中，创建了两个MEASUREMENTS，events和jmeter。...里面各自存了数据，我们在界面中配置的testtile和eventTags放在了events这个measurement中。在很多模板中这个表都是不用的。...在测试结果中，我们希望能确定各压力机的区域以及所运行的相同事务在响应时间上的区分。这些过滤参数就会比较有用了。 再来说一下数据。这些数据还是比较简单和笼统的，如果要定位的更细一些。
（注意：标题“数据建模”经常用于专注于“数据库”建模的软件，主要是因为缩写草率。本文重点介绍在整个组织中呈现数据流的模型。） 数据治理已成为组织数据流的核心。...如果有主数据管理软件，它通常是数据治理程序的一部分。）一个好的数据模型将显示使用和存储的数据类型、数据共享的关系以及数据的组织方式. 自动化在数据治理过程中发挥着重要作用，应该包含在数据模型中。...数据建模支持有效的数据治理以及其他积极成果，包括： 提高数据库和软件性能 简化数据映射 改善部门之间的沟通 减少软件开发过程中的错误 让数据易于理解会增加数据的价值。...元数据和数据治理计划 将元数据集成到建模过程有助于简化开发 数据治理程序和商业智能计划。 元数据是数据治理的一个重要方面，应该包含在数据治理模型中。...我们可以预见数据模型将成为处理数据的组织中的标准功能。 数据建模过程，所有数据都流经数据治理程序，将促进自动化的使用。
日志类的数据时候存储在时序数据库中，下面就是时序数据库influxdb的安装 curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | apt-key add...https://repos.influxdata.com/${DISTRIB_ID,,} ${DISTRIB_CODENAME} stable" | tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list...apt-get update apt-get install influxdb service influxdb start 输入influx进入管理终端 influx create database...sinamail select * from webmail_log 这个sql语句这样理解，空格分割开，空格前面的叫tag,后面的叫field tag有索引 field没有索引，如果查询比较多就把要查的定义成...tag 多个tag用逗号分割 ，多个field也要逗号分割 插入和查询，注意引号的使用，使用不对插不进去，查不出来 insert webmail_log,ip=111.222.333.444,username
本文介绍在Windows电脑中，下载、安装、部署并运行InfluxDB数据库服务的方法。 InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，专为处理时间序列数据而设计。...我们直接到InfluxDB数据库的官方下载网站（https://www.influxdata.com/downloads/）中，下载对应版本的安装文件即可。...我们这里做的修改，就是告诉InfluxDB在启动之后，需要将数据、文件等存放在哪里；我们这里就选择将不同的数据存放在InfluxDB的安装路径下的不同文件夹中了。 ...按照这种方式，在启动InfluxDB完毕后，其数据、文件等都会保存在我们前面指定的路径中。 ...通过这个用户名和密码，我们还可以在DBeaver等支持InfluxDB数据库的数据库可视化管理工具中连接、修改这个本地的InfluxDB数据库；如下图所示。 至此，大功告成。
MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库，如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模，则不能有效地利用MongoDB的优势；然而，我们也不能因为Document的灵活性...适度的建模是非常有必要的，尤其对于相对复杂的关联关系。因为在MongoDB中，处理这种关联关系既可以使用Link，也可以使用Embedded。...如果我们将Tasks的信息嵌入到Person对象中，当我们面对以下需求： 显示所有明天到期的任务 显示所有未完成的任务 采用这种Embedded就不那么令人愉快了。...如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。...但我认为该怎么实现关联，应该从Entity之间的领域关系来判断，我们可以引入DDD的Aggregation设计概念作为建模的依据。
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。...数据模型的基本概念在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，每个文档都是一个具有一定结构的JSON对象。MongoDB将文档组织成集合(collection)，每个集合类似于传统数据库中的表。...集合中的每个文档都可以有不同的结构，不同于传统数据库中表中的行，它们可以有不同的列和数据类型。...如果需要使用嵌套文档，需要确保子文档的数据在父文档中的任何位置都是一致的。如果有多个文档需要更新相同的数据，需要使用事务来确保一致性。...下面是一个示例，演示如何设计一个简单的文档模式来存储用户的数据。在这个示例中，我们使用了嵌套文档和引用文档的方式来组织数据。
insert的方式，要注意的是 InfluxDB的insert中，表名与数据之间用逗号（,）分隔，tag和field之间用 空格分隔，多个tag或者多个field之间用逗号（,）分隔。...连续查询： InfluxDB的连续查询是在数据库中自动定时启动的一组语句，语句中必须包含 SELECT 关键词和 GROUP BY time() 关键词。...InfluxDB会将查询结果放在指定的数据表中。...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...而在 InfluxDB 中，通过 retention policy 设置数据的保留时间，当检测到一个 shard 中的数据过期后，只需要将这个 shard 的资源释放，相关文件删除即可，这样的做法使得删除过期数据变得非常高效
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