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。
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。