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。
influxdb报错：cache-max-memory-size exceeded
InfluxDB 错误显示超过最大缓存内存限制，可通过检查配置文件、监控系统资源、降低缓存大小、优化查询和增加硬件资源来解决。默认情况下，未配置 max-cache-size 时，InfluxDB 2.x 的缓存大小为单引擎500MB或多引擎10GB。要调整，找到配置文件（如 `/etc/influxdb/influxdb.conf`），设置 `max-cache-size` 参数，如 `max-cache-size = "1GB"`，然后重启服务。
MyEMS 开源能源管理系统：跨领域能效优化的技术实践与价值落地
MyEMS 是一款开源能源管理系统，采用模块化设计与多维数据分析，广泛应用于工业、建筑、医疗等领域。通过数据驱动与标准对标，助力能效管理从被动监测转向主动优化，提升能源利用效率，满足 ISO 50001、GB/T 等标准要求，提供灵活可迭代的智能化解决方案。