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时序数据战场巅峰对决：金仓数据库 VS InfluxDB深度解析在物联网、工业互联网与运维监控领域，时序数据正以前所未有的速度迅猛增长。海量设备持续产生的数据流，对数据库提出了双重核心要求：既要支撑高速数据写入，又要实现快速复杂分析。长期以来，InfluxDB凭借时序领域的先发优势与简洁设计，成为众多团队的首选方案。但随着数据规模从“万级”向“千万级”跨越，业务查询从简单点查升级为多维度聚合分析，InfluxDB的性能瓶颈逐渐凸显。在此背景下，国产数据库金仓（KingbaseES）与国际开源方案InfluxDB展开了一场关于性能、扩展性与综合能力的全面较量。

Spring Boot 集成 InfluxDB 2.x 完整技术指南InfluxDB 2.x 是一款专门为时序数据设计的高性能数据库，相比 1.x 版本在架构设计、数据模型和查询语言等方面都有重大改进。其核心特性包括：采用 Token 认证机制替代传统的用户名密码认证，引入 Flux 作为主要查询语言（替代 InfluxQL），使用 Bucket（存储桶）替代 Database 概念，支持原生的 Checks 和 Notifications 告警系统。

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物联网开发学习总结（5）—— 深入对比 TDengine、InfluxDB 和 TimescaleDB 三大主流时序数据库的性能表现时序数据具有产生频率高、数据量大、时效性强的特点。一家中型物联网企业可能每秒需要处理数万甚至数十万数据点，这对数据库的写入能力、查询效率和资源利用提出了极高要求。

使用IOT-Tree消息流【标签读写】功能详细说明IOT-Tree Server是个开源物联网软件，可以作为组态软件成为自动化系统的上位软件。她提供了各种设备接入、数据组织管理、数据分享使用、消息流控制逻辑和人机交互多个方面的功能。当然，你也可以仅仅使用这个软件作为数据采集终端或边缘计算的软件。

使用IOT-Tree消息流InfluxDB模块节点实现标签数据的时序数据库存储IOT-Tree Server是个开源物联网软件，可以作为组态软件成为自动化系统的上位软件。她提供了接入、数据组织管理、控制逻辑和人机交互多个方面的功能。IOT-Tree消息流功能是在规整接入各种设备数据之后，提供的功能块组合配置支持（直观快速），通过她你可以在大部分场合快速实现数据的处理——存储、转换、发送等。

Influxdb 得模糊查询总结这个总结基于InfluxQL的实际语法限制，提供了可立即使用的正确查询示例。

Influxdb订阅与kapacitor使用梳理转载请注明出处：InfluxDB 的订阅是一种数据自动推送机制，当指定数据库的写入操作发生时，InfluxDB 会实时复制数据并推送到预先配置的端点（如 Kapacitor）。

时序数据库InfluxDB时序数据库是一种专门用于高效存储和查询带有时间戳的数据的数据库。如果你的数据是随着时间变化而不断产生，并且你想知道过去某一时刻发生了什么，那么你应该用时序数据库。

InfluxQL 数据分析实战：聚合、过滤与关联查询全解析InfluxQL 作为时序数据库的专用查询语言，在处理时间序列数据时展现出独特优势。本文深入探讨聚合计算、数据过滤和跨测量关联三大核心操作，通过真实代码示例展示如何从海量时序数据中提取关键洞察。文中涵盖从基础平均值计算到复杂多维度分析的完整流程，并提供性能优化建议，助你高效驾驭 InfluxDB 的数据分析能力。

InfluxDB 2.7 连续查询实战指南：Task 替代方案详解InfluxDB 2.7 引入了 Task 功能，作为连续查询（CQ）的现代替代方案。本文详细介绍了如何使用 Task 实现传统 CQ 的功能，包括语法解析、示例代码、参数对比以及典型应用场景。通过实际案例和最佳实践，帮助开发者高效迁移并充分利用 Task 的强大功能。

influxdb group by(1d) 查询注意事项转载请注明出处：在 InfluxDB 中，默认的时区是 UTC（协调世界时）。所有的时间戳在数据写入时默认视为 UTC。这意味着如果没有在插入数据时指定其他时区，InfluxDB 会将所有时间数据处理为 UTC 时间。

influxdb数据库结构小结转载请注明出处：InfluxDB 是一个开源的时序型数据库，它的数据主要存储在三个文件夹中：data、meta 和 wal。

InfluxDB时序数据库笔记（一）时间序列数据库（Time Series Database, TSDB）是一种专门用于存储、查询和分析时间序列数据的数据库系统。它针对时间序列数据的特性进行了优化，提供了高效的数据压缩、索引和查询机制，以满足对时间数据的高效处理需求。时间序列数据库通常支持高并发写入、实时查询和长期数据存储，是处理时间序列数据的理想选择。

云原生之运维监控实践-使用Telegraf、Prometheus与Grafana实现对InfluxDB服务的监测如果你要为应用程序构建规范或用户故事，那么务必先把应用程序每个组件的监控指标考虑进来，千万不要等到项目结束或部署之前再做这件事情。——《Prometheus监控实战》

influxDB 时序数据库安装 & flux语法 & restful接口 & nodjsAPIInstall InfluxDB | InfluxDB OSS v2 DocumentationDebian和Ubuntu用户可以用apt-get包管理来安装最新版本的InfluxDB。

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InfluxDB数据库在Windows中的部署与运行本文介绍在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。它最初发布于2013年，目前已被广泛应用于监控、日志记录、物联网、实时分析等领域，特别适合处理大规模、高频率的时间序列数据。

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【运维监控】influxdb 2.0 + grafana 11 监控jmeter 5.6.3 性能指标（2）说明：本示例仅仅是为了展示三者结合使用，故没有考虑集群部署以及实际环境的使用，都部署在server2上（jmeter在windows上，另外一台机器上），实际的使用则没有这样的要求。

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【运维监控】系列文章汇总索引该系列是关于使用prometheus作为监控软件的系列文章，监控的是常见的一些软件或应用。prometheus使用的版本是prometheus-2.54.0.linux-amd64。

influxdb得导出与导入转载请注明出处：基本语法：备份元数据，没有任何其他参数，备份将只转移当前状态的系统元数据到path-to-backup。path-to-backup为备份保存的目录，不存在会自动创建。