目前了解到的InfluxDB时序数据库应用场景:如在数据库中有很多条记录,有的记录包含了时间字段time和数值字段water_level,有的只有时间字段time SELECT MAX("water_level") FROM "h2o_feet" WHERE "location"='coyote_creek' AND time >= '2015-09-18T16:00:00Z' AND time <= '2015-09-18T16:4

使用Python远程连接并操作InfluxDB数据库 by:授客 QQ:1033553122 实践环境 Python 3.4.0 CentOS 6 64位(内核版本2.6.32-642.el6.x86_64) influxdb-1.5.2.x86_64.rpm 网盘下载地址: https://pan.baidu.com/s/1jAbY4xz5gvzoXxLHesQ-PA influxdb-5.0.0-py2.py3-none-any.whl 下载地址: https://pypi.org/proj

1.把下载好的文件解压到目录中 2.以管理员身份运行cmd进入influxdb-1.7.6-1文件夹 3.生成influxdb数据的默认配置Config文件 4.修改Config配置信息 5.用配置好的config文件运行influxdb数据库 6.验证是否配置成功,双击打开influx.exe文件 配置成功! 7.influxdb数据库默认情况下是没有开启认证的,下一步打开认证,增加访问用户

前言 因当前的项目需要记录每秒钟服务器的状态信息,例如负载.cpu等等信息,这些数据都是和时间相关联的. 因为一秒钟就要存储挺多的数据.而且我还在前端做了echart的折线图,使用websocket实时查看数据的变化. 第一次的方案 第一次是很简单的,就是mysql建索引,在时间戳和其余两个条件查询比较多的字段建索引,然后最近一天的数据是存放到redis缓存当中的, 一开始感觉还是不错的,所以查询实时的数据还是挺快的,查询历史数据因为有索引的关系,所以速度也还可以. 但是随着数据量的增多,发现查

通过elk获取到的java jvm中ygc的时间如下: 现在讲ygc字段的值,发送到influxdb中 首先安装logstash的插件 logstash-output-influxdb 安装完成后,查看: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-influxdb.html#plugins-outputs-influxdb-exclude_fields http://blog.csdn.net/julykob

回顾 注册功能测试(步骤,需求分析(输入分析,处理分析,输出分析),数据构造(有效等价类,无效等价类,有效数据,无效数据),编写用例,执行用例,缺陷报告) 轮播图功能测试(步骤,需求分析拆分测试点,测试点到用例设计方法,编写测试用例,执行,缺陷报告) 购物车功能测试(步骤) 每日学习目标 掌握登录功能测试用例及缺陷编写 掌握流程图主要元素及画法 能够绘制tpshop前后台下单及发货流程图 掌握流程图设计测试用例方法 掌握功能测试涉及到的四种数据库场景 登录功能需求分析 输入分析:长度,类型,组成

1.安装和使用Influxdb 安装部分网上资料比较多,也讲的比较详细,请自行百度. 下面大概讲下InfluxDB的写入和读取数据的方法. 我使用了InfluxData.Net包. 工具->NuGet包管理器->管理解决方案的NuGet程序包->浏览->输入InfluxData.Net. 安装好之后就可以写代码了 其中注意几点坑 1.InfluxDB的time格式是世界标准时区时间,所以我在其基础上加了8小时,具体请看下面的代码. 2.插入和查询数据时,语句中不能包含引号"

InfluxDB数据库的简介 InfluxDB是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库,是一个基于 golang 编写,用于记录 metrics.events,进行数据分析. 主要特性有: 内置HTTP接口,使用方便 数据可以打标记,查让查询可以很灵活 类SQL的查询语句 安装管理很简单,并且读写数据很高效 能够实时查询,数据在写入时被索引后就能够被立即查出 Influxdb启动命令 cd /etc/influxdb/ influxd -config influxdb.conf 与传统数据库

InfluxDB是一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据.而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,使数据统计和实时分析变得十分方便.在我们的容器资源监控系统中,就采用了InfluxDB存储cadvisor的监控数据.本文对InfluxDB的基本概念和一些特色功能做一个详细介绍,内容主要是翻译整理自官网文档,如有错漏,请指正. 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

概述 flask admin可以支持自定义视图,对于涉及到比较复杂的视图可以选择继承flask_admin.BaseView来定义自己期待的结构. 自定义的视图的每个函数可以使用flask_admin.expose 语法糖来装饰,从而可以定义自己期待接收的HTTP方法和对外的URL. flask admin的良好封装,使得自定义视图非常的方便. 自定义视图中少不了涉及各种表单操作,对于不是很习惯写前端的朋友来说肯定压力比较大.不过,懒人自有懒的办法,可以选择 wtforms package提供的

1.influxdb基本操作[root@test ~]# wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.2.4.x86_64.rpm[root@test ~]# yum localinstall influxdb-1.2.4.x86_64.rpm[root@test ~]# wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.1.0.x86_64.rpm[

1.本场景为fusioncube9000虚拟化场景,带两台dbn节点. 配置清单: 1台cna节点 2台dbn节点,部署数据库操作系统,一般安装oracle数据双机. 2台mcna节点,作为管理节点,虚拟化部署fcc.gmn.vrm管理vm 3台sna节点,做为fusionStorage提供存储 注意:安装fusioncube可以参照产品文档中的硬件安装章节,部署刀片的插槽.   ----------------------------------------------------------

#!/bin/bash # 定时收集java服务metrics # curl http://10.7.16.42:6301/metrics demo # 参数: post_influxdb_write='http://10.19.186.40:8086/write?db=livedb' array=( "job|server1|job-server" "projectservice-server|server1|projectservice-server" &quo

接上一节,增加数据库身份认证 1.修改Config配置文件auth-enabled为true 2.然后重新载入最新的config配置文件打开数据库 3.验证身份认证功能是否已打开 说明身份认证功能已打开 4.创建admin管理员用户 CREATE USER admin WITH PASSWORD 'sa_123' WITH ALL PRIVILEGES 5.验证admin账户是否添加成功 检查成功

上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

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

InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据.它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据.InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景. 安装下载 官网界面打开js报错,所以点击下载没有什么效果,后来在网上查了下在网页中其实已经暴露出来了,需要用chrome浏览器开发者模式,搜索windows,找到influxdb,后面我要下载Chronograf也是采取了同样的办法. 点击链接可以下载 influxdb-1.7.10_windows_am

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

前言 随着公司postgresql数据库被广泛应用,尤其是最近多个项目在做性能测试的时候都是基于postgresql的数据库,为了确定性能瓶颈是否会出现在数据库中,数据库监控也被我推上了日程.在网上找了一遍好像没有特别好的监控工具,虽然推荐比较多的是pgwatch,但是部署比较麻烦,需要Linux环境,然而公司大部分都是Windows而且后期推广也不是很方便,因此果断放弃了. 最近在做一个服务器性能监控时发现telegraf+influxdb+grafana的组合比较不错,然后去官网和githu

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

最近在学习性能测试,了解到一套系统资源使用率低的监控环境,也就是grafana+telegraf+influxdb. InfluxDB是一款优秀的时间序列数据库,适合存储设备性能.日志.物联网传感器等带时间戳的数据.能轻松处理高写入和高查询负载(数据采集与数据可视化非常常见的场景).具体介绍请参阅InfluxDB官方文档:https://docs.influxdata.com/influxdb/. telegraf是用来做数据采集的,我们通过telegraf采集到我们的服务器的性能数据,并存储到