1.时序数据库 -- InlfuxDB

时序数据库 -- InlfuxDB

       InlfuxDB是源码一种高性能查询和存储的时序性数据库。

       时间序列数据如同历史烙印，源码具有不变性、源码唯一性和时间排序性。源码

       时间序列数据是源码基于时间的一系列数据。在有时间的源码公司大门源码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，源码揭示其趋势性、源码规律性、源码异常性；往未来看可以做大数据分析，源码机器学习，源码实现预测和预警。源码

       时序数据库就是源码存放事件序列数据的数据库，需要支持时序数据的源码快速写入、持久化、源码量能标注源码多维度的聚合查询等基本功能。

       InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。

       InfluxDB主要有以下图中的几个概念：Point，Measurement，Tags，SDPAY支付源码Fields，Timestamp，Series，下面依次简单介绍下每个概念的含义。

       InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，magisk源码编译使数据统计和实时分析变得十分方便。此外它还有如下特性：

       TICK是由InfluxData开发的一套运维工具栈，由Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor四个工具的首字母组成。

       这一套组件将收集数据和入库、数据库、绘图、告警四者囊括了。视频问答源码

       Telegraf是一个数据收集和入库的工具。提供了很多input和output插件，比如收集本地的cpu、load、网络流量等数据，然后写入InfluxDB或者Kafka等。

       Chronograf绘图工具，有点是绑定了Kapacitor，目前大多数选择了成熟很多的Grafana。

       Kapacitor是InfluxData家的告警工具，通过读取InfluxDB中的数据，根据DLS类型配置TickScript来进行告警。

       InfluxDB本身是支持集群化的，但是开源的不支持。InfluxDB在0.版本开始不再开源cluster源码，而是被用作提供商业服务。

       目前官方开源的InfluxDB-Relay采用的是双写模式，仅仅解决数据备份的问题，并为解决influxdb的读写性能问题。

       即使是单机版，其性能也足以支撑大部分业务。

       InfluxDB目前推出了2.0版本，由于改动较大，所以和1.x版本并存。目前官方推荐的稳定版本依旧是1.x版本。2.0主要的更改包括以下内容：