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InfluxDB的连续查询与数据聚合技术详解
【4月更文挑战第30天】InfluxDB的连续查询(CQ)功能用于自动定时聚合时间序列数据,适用于数据降采样、实时分析和告警通知等场景。CQ使用InfluxQL编写,例如,每1小时对`cpu_usage`测量值计算主机的平均CPU使用率并存入`cpu_usage_hourly`。InfluxDB提供多种聚合函数如`MEAN()`, `MAX()`, 支持滑动窗口聚合等复杂操作,助力时间序列数据分析和趋势预测。通过CQ,用户能高效管理和利用时间序列数据信息。
InfluxDB vs TDengine :2025 年了,谁家用的数据库还不能高效读缓存?
在工业互联网和物联网的大数据应用场景中,实时数据的写入和查询性能至关重要。如何快速获取最新设备状态并实时处理数据,直接影响到业务的高效运转。本文将深入分析 TDengine 和 InfluxDB 在缓存机制上的差异,帮助读者更好地理解这两款主流时序数据库在性能优化方面的优劣。
十二、Linux(CentOS7) 时序数据库InfluxDB及Influx-proxy安装配置
一、安装InfluxDB • 安装 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.8.0.x86_64.rpm sudo yum localinstall influxdb-1.8.0.x86_64.rpm • 启动 systemctl enable influxdb systemctl start influxdb
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