1.存储与Mysql的区别Mysql使用b+tree存储，写入性能受数据合并、磁盘分布影响；InfluxDB使用LMS，写入性能更高，数据从内存合并到磁盘时，部分数据属性为只读，在内存中与写入部分分开。

文章目录Telegraf+Influxdb实现服务监控项目架构TICK技术栈技术架构influxdb2.0TI技术架构telegraf架构源码编译(CentOS8)influxdbtelegraf相关操作启动服务采集展示告警

目录标题一、influxdb简介（一）InfluxDB不是CRUD（二）InfluxDB支持两种风格的查询（操作数据库的）方式1.Flux2.InfluxQL3.Flux与InfluxQL（三）dashboard1.2.0

一、什么是时序型数据库时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一

1.基础概念理解1.1语序和MySQL不一样，像净水一样通过管道一层层过滤1.2不同版本FluxDB的语法也不太一样2.基本表达式import"array"s=10*3//浮点型只能与浮点型进行运算s1=9.0/3.0s2=10.0%3.0//等于1s3=10.0^3.0//等于1000s4="abc"+string(v:4)//输出array.from(rows:[{"value":s}])3.

背景这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。以前的系统，做数据可视化，信息管理，流程控制。现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了。数据可视化分析，大数据信息挖掘，统计预测，建模仿真，智能控制成了各种业务的追求。“所有一切如泪水般消失在时间之中，时间正在死去“，以前我们利用互联网解决现实的问题。现在我们已经不满足

背景需要大批量压测时，单机发出的压力能力有限，需要多台jmeter来同时进行压测；发压机资源不够，被压测系统没到瓶颈之前，发压机难免先发生资源不足的情形；反复压测时候也需要在不同机器中启动压测脚本，更改脚本变动麻烦，收集压测数据难，启动和关闭压测进程难，分布式压测可以让压测时机的把控更准确，实现自由伸缩，一次配置，随处运行。本文可实现从0到1搭建体系可能面对的缺点：1.单台并发量不够，发压机资源不

这个简单明了的标题，直接了当的说明了，这篇文章的三部分CollectD、InfluxDB、Grafana功能说明：CollectD是完全由C语言开发的一个守护进程，可以周期性的收集系统和应用程序的性能指标

文章目录一、MySQL遇到的问题一、InfluxDb遇到的问题一、MySQL遇到的问题1、Theuserspecifiedasadefiner(’skip-grantsuser@‘skip-grantshost

本教程以最新的的2.7.0为基础0.InfluxDB学习指南InfluxDB是一个开源的时序数据库，专门用于处理和存储时间序列数据。

1.背景问题：InfuxDB数据不能可视化环境：Win10InfluxDB版本：1.7.12.安装Grafana2.1下载https://grafana.com/grafana/download?

Flux语言官方文档aggregateWindow()function|Flux0.xDocumentation(influxdata.com)Grafana一些官方DemoGrafanaPlayHome-Dashboards-Dashboards-GrafanaGrafana官方文档Variableexamples|GrafanadocumentationGrafanawindows版本rest

Ubuntu安装grafana并配置influxdb数据源显示。

（字节）Duration持续时间Regularexpression正则表达式String字符串Time时间点Float浮点数Integer整数UIntegers无符号整数Null空值FLUX类型不代表InfluxDB

数据库查询InfluxDB查询mysql查询CSV查询InfluxDB使用from()函数和range()使Flux从InfluxDB查询数据。

部署（在线安装）：yum-yinstallinfluxdbyum-yinsalltelegraf管理：可视化管理工具influxDBstudio下载地址：https://github.com/CymaticLabs

目录新建bucket准备数据数据写入UI方式写入InfluxDBAPI方式写入InfluxCLI方式写入数据查询使用Flux查询InfluxQL查询数据执行查询UI执行FluxInfluxCLI执行FluxInfluxDBAPI

1.配置方式在influxdb的执行目录存放一个config.

fieldset、tagkey、tagvalue、tagset、measurement、series、point、bucket、bucketschema、organization新增的概念：bucket：所有InfluxDB

目录背景问题1、Docker监控三剑客简介CAdvisorInfluxDBGrafana——MetricsDashboard2、Docker-compose部署CIG3、Grafana配置背景问题通过dockerstats

但是，dockerstats统计结果只能是当前宿主机的全部容器，数据资料是实时的，没有地方存储、没有健康指标过线预警等功能2.是什么1.一句话CAdvisor监控收集+InfluxDB存储数据+Granfana

匹配字符串、响应时间)用户定义监控频率和其他系统的结合有些不够方便灵活item名称长度有限制，不能显示完整的url无法记录请求失败时的网页内容(只告诉你匹配失败了)多节点监控不好做目前使用Telegraf+InfluxDB

1.部署influxdb可以yum直接在物理机上安装。这里为了方便，我直接用influxdb的dockerimag

Jmeter-》influxDB存储-》Grafana展示image.pnghttps://hub.docker.com/r/grafana/grafanaimage.png$dockerrun-d--

此次升级性能提升的效果立竿见影，对比之前使用InfluxDB的环境资源占用大幅降低、查询性能显著提升，我们成功地吃上了自己的狗粮。

Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana是一种常用的性能监控平台，可以帮助开发者快速搭建一套可靠的监控体系。

目录简化描述Cadvisor+InfluxDB+Grafana监控组件架构图部署安装docker-ce阿里云镜像加速器下载组件镜像创建自定义网络创建influxdb容器创建granafa容器简化描述Docker

Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana是一种常用的性能监控平台，可以帮助开发者快速搭建一套可靠的监控体系。

官方资料https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.7/install/?

文章目录1摘要2背景2.1问题一：针对InfluxV2.0工具2.2问题二：针对Influx查询语言3需求分析4快速入门4.1客户端驱动版本选择4.2连接influx4.2.1influx配置信息4.2.2influx连接配置4.2.3测试连通情况5Influx工具类5.1InfluxQL工具类5.1.1出现背景5.1.2InfluxQL工具类5.2插入数据工具类1摘要摘要：InfluxQL；In

Influxdb是一个开源分布式时序、事件和指标数据库，使用Go语言编写，无需外部依赖。

在《查询性能：TDengine最高达到了InfluxDB的37倍、TimescaleDB的2

文章目录一、docker的图像化工具Portainer二、Docker容器监控2.1docker的原生监控命令2.2容器监控2.2.1CAdvisor监控收集2.2.2InfluxDB存储数据2.2.3Granfana

系统监控方式一：python用于性能测试的psutil包，有go语言版本gopsutil,采用gopsutil做系统监控信息的采集，写入influxDB,使用grafana展示；方式二：使用prometheus

本文翻译自官网，官网地址：(https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/query_language/data_exploration/)LIMIT和SLIMIT

这4个组件间的关系如下：Telegraf采集配置文件指定的监控数据，并通过InfluxDBAP

1、下载1）influxdb下载链接：https://portal.influxdata.com/downloadsimage.png2）grafanas下载链接：https://grafana.com

前言在微服务系统里，对微服务程序的运行状况的跟踪和监控是必不可少的；例如GPE，Telegraf+influxDB都提供了微服务体系监控的方案，ZIPKIN，Skywalking都提供了微服务云体系的APM

最近做了一次influxDB的性能测试，这里记录一下，因为不方便从word拷贝表格，所以就放图片来代替表格吧。Image1.png测试结论：最大的吞吐量为每秒写入60万条数据。

2、使用数据库+第三方兼容可视化插件InfluxDB和graphite都可以实现可视化web端，具体可以查阅资料其次，数据库存储可以使用很多种，以下是采用各个数据库的分析。1，记录实

文章目录引言问题定义新技术数据模型schemalessTsfile设计双MemTable高级可扩展查询其他IotDB劣势influxDB1.x劣势结束语引言在时序数据库这样一个小众的圈子里面每年有意思的东西并不多

1InfluxDB1.1InfluxDB是啥？InfluxDB是时序数据库，时序数据库通常用于监控场景，如：运维、IOT（物联网）领域。

CAdvisor:收集InfluxDB:存储Grafana：展示version:'3.1'volumes:grafana_data:{}services:influxdb:image:tutum/influxdb

一、概述1、CadvisorCadvisor是Google用来监测单节点资源信息的监控工具。Cadvisor提供了基础查询界面和http接口，方便其他组件如Grafana、Prometheus等进行数据抓取。Cadvisor可以对Docker主机上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集，包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况等。Cadvisor使用Go语言开发，利用Linu

参考：InfluxDB学习笔记-大墨垂杨-博客园●influxdb.service-InfluxDBisanopen-source,distributed,timeseriesdatabaseLoaded

它提供了丰富的可视化方式，如图表、仪表盘、警报等，支持多种数据源，包括Prometheus、InfluxDB、Graphite等，适用于各种规模的系统监控和数据分析。

InfluxDB是Go语言编写的时间序列数据库，用于处理海量写入与负载查询。涉及大量时间戳数据的任何用例（包括DevOps监控、应用程序指标等）。

目录案例概述Cadvisor+InfluxDB+Grafana1.1、Cadvisor1.2、InfluxDB1.3、Grafana1.4、监控组件架构1.5、开始部署安装docker-ce阿里云镜像加速器创建自定义网络创建

目录Cadvisor+InfluxDB+Grafan安装部署1、安装docker-ce2、阿里云镜像加速器3、下载组件镜像4、创建自定义网络5、创建influxdb容器6、创建Cadvisor容器7、查看

目录一、Cadvisor+InfluxDB+Grafan案例概述（一）CadvisorCadvisor产品特点：（二）InfluxDBInfluxDB应用场景：InfluxDB主要功能：InfluxDB