InfluxDB的安装与Python调用
InfluxDB是一个高性能的时序数据库（Time-Series Database, TSDB），用于存储和分析时间序列数据的开源数据库，它非常适合于处理大量的时间戳数据，如金融市场数据、IoT 设备数据、监控数据等，尤其适合处理大量的时序数据和高频数据。
主要特性有：
• 内置HTTP接口，使用方便
• 数据可以打标记，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
时序数据库连载系列: 时序数据库一哥InfluxDB之存储机制解析
InfluxDB 的存储机制解析
本文介绍了InfluxDB对于时序数据的存储/索引的设计。由于InfluxDB的集群版已在0.12版就不再开源，因此如无特殊说明，本文的介绍对象都是指 InfluxDB 单机版
1. InfluxDB 的存储引擎演进
尽管InfluxDB自发布以来历时三年多，其存储引擎的技术架构已经做过几次重大的改动, 以下将简要介绍一下InfluxDB的存储引擎演进的过程。
什么是时序数据库
【7月更文挑战第7天】时序数据库专注存储按时间排序的数据，用于实时监控与分析指标趋势。
InfluxDB最佳实践：数据模型设计与查询优化
【4月更文挑战第30天】本文探讨了InfluxDB的最佳实践，重点在于数据模型设计和查询优化。合理选择字段类型，根据业务逻辑划分Measurement，利用Tags进行索引优化，以及适时数据归档和清理，能有效提升性能。查询优化包括使用索引、精简查询语句、应用聚合函数及限制返回结果。分布式查询和分片适用于大规模数据集，以实现并行查询和负载均衡。这些策略旨在帮助用户优化InfluxDB的性能，进行高效时序数据分析。