前面介绍了使用insert实现新增和修改记录的使用姿势,接下来我们看一下另外一个简单的使用方式,如何删除数据 1. delete 语句 delete的官方语法如下 DELETE FROM <measurement_name> WHERE [<tag_key>='<tag_value>'] | [<time interval>] delete语句和我们常见sql语法有点像,但是注意一下上面的where中的条件,只允许根据tag和时间来进行删除操作 下面给出几个

时序数据库InfluxDB安装及使用 1 安装配置 安装 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.1.x86_64.rpm yum localinstall influxdb-1.3.1.x86_64.rpm 常规操作 启停 systemctl stop influxdb systemctl status influxdb systemctl start influxdb 2 重要概念 influxdb里面有一些

在系统服务部署过后,线上运行服务的稳定性是系统好坏的重要体现,监控系统状态至关重要,经过调研了解,时序数据库influxDB在此方面表现优异. influxDB介绍 时间序列数据是以时间字段为每行数据的标示,比如股票市场的价格,环境中的温度,主机的CPU使用率等.但是又有什么数据是不包含timestamp的呢?几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段.时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它.在查询的时候,对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据.同时查询的结果里也总是会包含

时序数据基础 时序数据特点 时序数据TimeSeries是一连串随时间推移而发生变化的相关事件. 以下图的 CPU 监控数据为例,同个 IP 的相关监控数据组成了一条时序数据,不相关数据则分布在不同的时间序列上. 常见时序数据有: 监控日志:机器的 CPU 负载变化 用户行为:用户在电商网站上的访问记录 金融行情:股票的日内成交记录 这类数据具有以下特点: 必然带有时间戳,可能存在时效性 数据量巨大,并且生成速度极快 更关注数据变化的趋势,而非数据本身 关系型数据库的不足 当面对时序数据时,传统

搭建环境:vmware workstation pro15.5.0, ubuntu18.04.3 实践时间:2019.10.12-10.27 (一)时序数据库InfluxDB准备 (1)安装 曾出现问题: 解决方法为: (2)配置文件的位置: 可进行InfluxDB缓存大小等参数的设置. (3)服务器端启动: 以后台运行的方式启动了InfluxDB的服务端. (4)客户端启动:登入InfluxDB服务器 将路径加入环境变量中,方便任意地方使用InfluxDB: Or: 特别提醒data和WAL的

除了最常用的关系数据库和缓存之外,之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB.LDAP这些存储的案例.接下来,我们继续介绍另一种特殊的数据库:时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用. InfluxDB简介 什么是时序数据库?全称为时间序列数据库.时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据. 时间序列数据主要由电力行业.化工行业等各类型实时监测.检查与分析设备所采集.产生的数

我们内部的监控系统用到分布式时序数据库InfluxDB http://www.ttlsa.com/monitor-safe/monitor/distributed-time-series-database-influxdb/

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 -source /etc/lsb-releaseecho "deb https://repos.influxdata.com/${DISTRIB_ID,,} ${DISTRIB_CODENAME} stable" | tee /etc/apt/sources.list.d/infl

数据模型 1.时序数据的特征 时序数据应用场景就是在时间线上每个时间点都会从多个数据源涌入数据,按照连续时间的多种纬度产生大量数据,并按秒甚至毫秒计算的实时性写入存储. 传统的RDBMS数据库对写入的支持都是按行处理,并建立B树结构的索引,它并不是为了批量高速写入而设计,尤其像多纬度时序数据连续的涌入数据平台,RDBMS的存储引擎必然导致负载.吞吐在写入性能上的极不适应. 因此时序数据的存储设计一般不会考虑传统RDBMS,都会将目光放在以LSM-Tree以及列式的数据结构存储方向. LSM数据模

一 了解InfluxDB的必要性 时序数据库主要存放的数据 Time series data is a series of data points each associated with a specific time. Examples include: Server performance metrics Financial averages over time Sensor data, such as temperature, barometric pressure, wind spee

删除数据表也有3种方案 一.使用Statement对象 删除数据表记录的SQL语句的语法是: delete from 表名 where 特定条件 例如 : delete from ksInfo where 姓名 = ‘张大卫’ 先创建一个SQL语句,然后调用Statement对象的executeUpdate()方法: stmt.executeUpdate(sql); 二.使用ResultSet对象 先创建一个SQL语句,然后调用Statement对象的executeUpdate()方法.例如:

前言:如题.直接上手撸,附带各种截图,就不做介绍了. 1.influxDB的官网下载地址  https://portal.influxdata.com/downloads/ 打开以后,如下图所示,可以选择版本号,以及平台.此处咱们选择windows平台.不过此处没有实际的可以下载的地方,着实比较过分,不过咱们可以另辟蹊径. 2.直接下载.具体地址如下,2.3.0是版本号: https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb2-2.3.0-wi

1 安装配置 这里说一下使用docker容器运行influxdb的步骤,物理机安装请参照官方文档.拉取镜像文件后运行即可,当前最新版本是1.3.5.启动容器时设置挂载的数据目录和开放端口.InfluxDB的操作语法InfluxQL与SQL基本一致,也提供了一个类似mysql-client的名为influx的CLI.InfluxDB本身是支持分布式部署多副本存储的,本文介绍都是针对的单节点单副本. # docker pull influxdb # docker run -idt --name in

一.influxDB简介 InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据. 二.安装 (py3) [root@zabbix_server src]# wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.1.0.x86_64.rpm ---- ::-- https:/

在性能测试过程中,对测试结果以及的实时监控与展示也是很重要的一部分.这篇博客,介绍下linux环境下InfluxDB的安装以及功能特点. 官网地址:influxdata 官方文档:influxdb文档 参考:InfluxDB系列教程 环境:CentOS7.4 64位 InfluxDB版本:1.0.2 一.InfluxDB介绍 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. 1.特色功能 ①.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):

1. 通过上期分享<实践指路明灯,源码剖析flink-metrics>,对当下较火的流式处理框架 flink 的指标监控体系有了全局的认识,并结合 flink-metrics-xxxx 模块进行深入分析,对 flink 是如何集成监控轮子了如之掌. 不过,源码中的 flink-metrics-influxdb 模块,你是否留意到?按照设计规范,不用多想,那肯定是 flink 指标监控对 influxdb 的集成. 那么,influxdb ?influxdb 是啥?influxdb 你用过吗?

https://www.jianshu.com/p/68c471bf5533 https://www.cnblogs.com/wzbk/p/10569683.html

认识Influxdb时序数据库及Influxdb基础命令操作 一.什么是Influxdb,什么又是时序数据库 Influxdb是一个用于存储时间序列,事件和指标的开源数据库,由Go语言编写而成,无需外部依赖. 什么是时间序列数据库?就是基于时间存储的数据,数据格式里包含Timestamp字段的数据,即每一条数据中都会有一个时间存储字段. 二.Influxdb能用来做什么 Influxdb(时序数据库)主要的应用场景有以下几种: 很多物联网数据都通过InfluxDB存储,分析与展示.如:智慧物联网

时序数据是一个写多读少的场景,对时序数据库以及数据存储方面做了论述,数据查询和聚合运算同样是时序数据库必不可少的功能之一.如何支持在秒级对上亿数据的查询分组聚合运算成为了时序数据库产品必须要面对的挑战.   本文会从时序数据库的查询以及聚合运算角度展开,最后会从如何解决时序数据的查询问题入手深入分析. 1. 时序数据的查询 用户对时序数据的查询场景多种多样,总的来说时序数据的查询分为两种:原始数据的查询和时序数据聚合运算的查询. 前者是对历史高精度时序数据的查询,查询结果粒度太细,并不利于发现其

初探时序数据库-InfluxDB 最近公司有个需求需要借助InfluxDB实现(或者更准确的说,使用该数据库可以更容易的实现),因此稍微看了下这个数据库,把比较重要的一些东西先简单记录一下,日后如果踩坑,也会继续在下面补充. 零.下载&安装 官方地址:https://portal.influxdata.com/downloads/ 一.什么是时序数据库,它可以用来做什么? 简单来说时序数据库就是存储带有时间戳且包含随时间发生变化的数据,InfluxDB属于一种时序数据库.这类数据具体指什么数据呢

原贴地址:http://hbasefly.com/2017/12/08/influxdb-1/?qytefg=c4ft23 在上篇文章<时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计>中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑,其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化,Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化,InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来,大大降低了Tag的冗余.在这几种时序数据库中,InfluxDB无疑显的