环境: CentOS6.5_x64InfluxDB版本:1.1.0 数据压缩可以参考: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.1/concepts/storage_engine/#compression influxdb根据不同的数据类型会采用不同的压缩算法. int 首先使用ZigZag算法进行编码,如果编码后的值小于 (1 << 60 ) - 1,使用simple8b算法: 如果大于该值,不压缩: timestamp 时间戳为独立的数据类型,并且具

The New InfluxDB Storage Engine: Time Structured Merge Tree by Paul Dix | Oct 7, 2015 | InfluxDB | 0 comments For more than a year we’ve been talking about potentially making a storage engine purpose-built for our use case of time series data. Today

influxdb influxdb是最新的一个时间序列数据库,最新一两年才产生,但已经拥有极高的人气.influxdb 是用Go写的,0.9版本的influxdb对于之前会有很大的改变,后端存储有LevelDB换成了BoltDB,读写的API也是有了很大的变化,也将支持集群化,continuous query,支持retention policy,读写性能也是哇哇的,可以说是时间序列存储的完美方案,但是由于还很年轻,可能还会存在诸多的问题,就像现在正在开发的0.9一样,发布一拖再拖,就是由于还有

本文属于<InfluxDB系列教程>文章系列,该系列共包括以下 15 部分: InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 InfluxDB学习之InfluxDB数据保留策略(Retention Policies) InfluxDB学习之InfluxDB连续查询(Continuous Queries) InfluxDB学习之

这是我之前整理的InfluxDB安装及配置的笔记,这里记录下,也方便我以后查阅. 环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 一.安装 1.二进制安装 这里以centos6.5为例进行安装: wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.1.0.x86_64.rpm .x86_64.rpm 其它环境可以参考influxdb官方文档: https://www.influxdata.com/downl

本文需要有相关spring boot 或spring cloud 相关微服务框架的基础,如果您具备相关基础可以很容易的实现下述过程!!!!!!! 希望本文的所说对需要的您有所帮助 从这里我们开始进入闲聊阶段. 大家都知道 spring boot整合了很多很多的第三方框架,我们这里就简单讨论和使用 性能监控和JVM监控相关的东西.其他的本文不讨论虽然有些关联,所以开篇有说需要有相关spring boot框架基础说了这么多废话,下面真正进入主题. 这里首先给大家看下整体的数据流程图,其中两条主线一条

InfluxDB基本概念 1.数据格式 在 InfluxDB 中,我们可以粗略的将要存入的一条数据看作一个虚拟的 key 和其对应的 value(field value).格式如下: 1 cpu_usage,host=server01,region=us-west value=0.64 1434055562000000000 虚拟的 key 包括以下几个部分: database, retention policy, measurement, tag sets, field name, times

InfluxDB介绍 官网:https://www.influxdata.com/ 文档:https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.2/introduction/ 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. 主要特色功能 基于时间序列(Time Series),支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等) 可度量性(Metrics):你可以实时对大量数据进行计算 基于事件(Eevents):它支持任意的事件数

基于 Go 语言开发,社区非常活跃,项目更新速度很快,日新月异,关注度高 测试版本 1.0.0_beta2-1 安装部署 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.0.0_beta2.x86_64.rpm sudo yum localinstall influxdb-1.0.0_beta2.x86_64.rpm 配置文件路径为 /etc/influxdb/influxdb.conf,修改后启动服务 sudo servi

原地址:https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/guides/hardware_sizing/ 警告!此页面记录了不再积极开发的InfluxDB的早期版本.InfluxDB v1.7是InfluxDB的最新稳定版本. 本指南为InfluxDB提供了一般硬件建议,并解决了有关硬件大小调整的一些常见问题.这些建议仅适用于时间结构合并树(TSM)存储引擎,这是InfluxDB 1.4唯一可用的存储引擎.使用未转换 b1或分bz1片运行旧版本InfluxDB的

InfluxDB InfluxDB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 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):        2. Metrics(度量):你可以实时对大量数据进行计算:        3. Eevents(事件):它支持任意的事件数据.        详细请参考官网:http

全局配置 # 该选项用于上报influxdb的使用信息给InfluxData公司,默认值为false reporting-disabled = false # 备份恢复时使用,默认值为8088 bind-address = ":8088" meta相关配置 [meta] # meta数据存放目录 dir = "/var/lib/influxdb/meta" # 用于控制默认存储策略,数据库创建时,会自动生成autogen的存储策略,默认值:true retentio

之前对influxdb有一个简单的了解和入门的使用,近期由于想使用influxdb做一点东西玩玩,又要捡起influxdb.本篇就针对influxdb的数据库.表的概念,增删改查操作.RESTful操作等做下总结. 一.influxdb与传统数据库的比较 库.表等比较: influxDB 传统数据库中的概念 database 数据库 measurement 数据库中的表 points 表里面的一行数据 influxdb数据的构成: Point由时间戳(time).数据(field).标签(tag

环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 InfluxDB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. 每个数据库会有自己的WAL文件和TSM文件. LSM Tree 如果要让写性能最优,最佳的实现

### Welcome to the InfluxDB configuration file. # The values in this file override the default values used by the system if # a config option is not specified. The commented out lines are the configuration # field and the default value used. Uncommen

https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html 时序数据已用于越来越多的应用中,包括物联网.DevOps.金融.零售.物流.石油天然气.制造业.汽车.太空.SaaS,乃至机器学习和人工智能.虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控,但是软件开发人员已经逐渐明白,他们的确需要一款时序数据库,真正设计用于运行多种工作负载. 如果我们考虑采用一款时序数据库产品,这可能意味着我们正面对大量时序数据的快速堆积.我们需要一个地方对这些时序数据进行存储和分析.人们

新的infludb版本已经取消了页面的访问方式,只能使用客户端来查看数据 一.influxdb与传统数据库的比较 库.表等比较: influxDB 传统数据库中的概念 database 数据库 measurement 数据库中的表 points 表里面的一行数据 influxdb数据的构成: Point由时间戳(time).数据(field).标签(tags)组成. Point属性 传统数据库中的概念 time 每个数据记录时间,是数据库中的主索引(会自动生成) fields 各种记录值(没有索

官方介绍:https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.2/administration/config/ 全局配置 1 2 reporting-disabled = false  # 该选项用于上报influxdb的使用信息给InfluxData公司,默认值为false bind-address = ":8088"  # 备份恢复时使用,默认值为8088 1.meta相关配置 1 2 3 4 [meta] dir = "/var/lib/in

本文转自: http://hbasefly.com/2018/02/09/timeseries-database-5/ 在时序数据库概述一文中,笔者提到时序数据库的基础技术栈主要包括高吞吐写入实现.数据分级存储|TTL.数据高压缩率.多维度查询能力以及高效聚合能力等,上文<时序数据库技术体系 – InfluxDB存储引擎TSM>基于InfluxDB存储引擎TSM介绍了时序数据库的高性能写入能力以及基于列式存储的数据高压缩率实现.接下来两篇文章分别基于InfluxDB系统的倒排索引实现以及Dru

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,它可以对时序数据进行高吞吐量的摄取.压缩和实时查询.InfluxDB是用Go语言编写的,它会编译成一个没有外部