influxDB-查询操作 1 #----综合使用 2 书写顺序 3 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 4 执行顺序 5 from -- 查询 6 where -- 限制条件 7 group by -- 分组
近日，我们曾发布测试报告 DolphinDB与InfluxDB对比测试报告，此报告测试于2019年。当时的结果显示，DolphinDB的查询性能领先InfluxDB一到三个数据量级，数据导入性能领先一个数量级，数据导出性能相差不大。时隔一年，DolphinDB与InfluxDB都做了不少功能和性能上的优化，两者的性能究竟有何变
Influxdb Java客户端 Influxdb 的Docker版本目前最高是1.8.3. 官方最高版本是2.0. Note: We recommend using the new client libraries on this page to leverage the new read (via Flux) and write APIs and prepare for conversion to InfluxDB 2.0 and InfluxDB Cloud 2.0.
前言最近几天，好几个小伙伴在后台询问，改造后的 sentinel-dashboard 什么时候开源。讲真，不是不想给大家放出来，是因为一些地方还没有完善好，怕误导了大家，在经过了一个星期业余时间的努力，终于把基础版本搞定了。小伙伴们终于可以进行拉取测试了。历程首先回顾一下改造之路：SpringBoot 2.0
influxdb+grafana+jmeter系统指标监控视图 Grafana 是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化 官方支持以下数据源:Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB InfluxDB InfluxDB是一个由InfluxD
一、前提 1、项目已经部署好 2、docker已经安装好 二、docker安装influxdb 1、下载influxdb镜像：docker pull tutum/influxdb 1）超时报错： 2）解决办法：vim /etc/docker/daemon.json（应该只有一个key.json文件而没有daemon.json文件，如果没有daemon.json文件就直接新建就好了。） 添加阿
前戏 Jmeter原生测试报告有如下缺点 不具备实时性 报告中的数据是测试时间段内的平均值 丑 在如上缺点中，就诞生了性能监控平台，性能监控平台比jmeter的优势如下 实时展示Jmeter压测数据 数据范围可选 界面美观 性能监控平台的组成如下 Jmeter：压测工具，产生压测数据 InfluxDB：开
#创建数据库tsdb create database "tsdb" #显示所有的数据库 show databases #删除数据库tsdb drop database "tsdb" #使用数据库tsdb use tsdb #显示该数据库中所有的表 show measurements #创建表，直接在插入数据的时候指定表名（test)表名 insert test,host=127.0.0.1,
1.1版本以后web管理平台默认关闭， 1.2.4版本以后默认不带web管理平台， InfluxDB 1.3以及之后的版本已经取消在InfluxDB中启用web管理了，取而代之的是使用Chronograf。 0.8及以前版本安装完后，是有一个账号为root、密码为root的管理账号。可作为一个默认管理权限的账号。 0.9版本及以
启动 window 双击influxd.exe，启动服务 双击influx.exe，启动客户端 配置文件 reporting-disabled 该选项用于上报influxdb的使用信息给InfluxData公司，默认值为false bind-address 绑定地址以用于RPC服务以进行备份和还原，默认配置是127.0.0.1:8088 [meta
一、前提 1、安装好了docker 2、docker内 和 jmeter脚本 全都已经部署好了influxdb，并且数据采集等都正常 二、docker 部署 grafana 的操作步骤 1、下载 docker 的 grafana 镜像源：docker pull grafana/grafana sha256:2533fd6c262c5ba8303c7729850d
InfluxDB按照指定时区显示查询的时间 月未明 2018-07-17 11:40:42 16480 收藏 1展开InfluxDB从1.3开始支持按照某个时区显示时间，具体操作如下 select * from mymeasurement where time >='2018-07-16T10:00:00Z' tz('Asia/Shanghai')1这里让显示的时间是东八区。————————
场景 使用Flink，从阿里云的AMQP中获取数据，然后直接写入到InfluxDB中。即： source：amqp sink：influxdb 环境 Linux：Centos8.0 Hadoop：2.8.3 Flink：1.10.0 Java：1.8.0_77 InfluxDB：1.7.1 RocketMQ：4.6.1 数据流 踩坑1 错误日志如下： 复制代码 2020-03-16 09:38:01,555 INFO org.apache.flink.ya
认识Influxdb时序数据库及Influxdb基础命令操作 一、什么是Influxdb，什么又是时序数据库 Influxdb是一个用于存储时间序列，事件和指标的开源数据库，由Go语言编写而成，无需外部依赖。 什么是时间序列数据库？就是基于时间存储的数据，数据格式里包含Timestamp字段的数据，即每一条数据中都会
操作influxdb数据库准备开启认证 influx --help #查看influx客户端的使用帮助 influx #默认连接到localhost:8086 show users #查看所有用户，默认没有 CREATE USER "shijiange" WITH PASSWORD '123456' WITH ALL PRIVILEGES #创建shijiange用户，密码123456，管理员权限 influxdb
一、Collectd 1、安装 2、修改配置 3、启动 二、Influx DB 1、安装 参考：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/introduction/install/ 2、修改配置 3、启动 启动客户端 三、Jmeter 1、安装 http://jmeter.apa
https://www.cnblogs.com/WeaRang/p/12421842.html 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
一、实验准备 1、文件结构与组成 [root@master heapster-influxdb]# ll total 20 -rw-r--r-- 1 root root 414 May 13 16:35 grafana-service.yaml -rw-r--r-- 1 root root 694 May 21 12:14 heapster-controller.yaml -rw-r--r-- 1 root root 249 May 13 16:36 heapster-serv
说明：此次搭建基于unbuntu16.04系统搭建 1.安装docker 打开终端依次输入如下命令： 卸载旧版本 sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io 更新apt包索引 sudo apt-get update 添加存储库 sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl s
Line Protocol 直译”行协议“，InfluxDB的行协议是一种写入数据点到InfluxDB的文本格式。必须要是这样的格式的数据点才能被InfluxDB解析和写入成功。 weather,location=us-midwest temperature=82 1465839830100400200 | -------------------- -------------- | |
InfluxDB安装完成后，在安装目录的usr/bin下包含InfluxDB的日常使用和管理的二进制文件 $ ls -lh usr/bin/ total 164M -rwxr-xr-x 1 tnuser dba 51M Apr 12 15:56 influx -rwxr-xr-x 1 tnuser dba 63M Apr 12 15:56 influxd -rwxr-xr-x 1 tnuser dba 19M Apr 12 15:56 influx_insp
慢慢入门，influxdb比mysql简单，因为刚刚入门，所以还是要花时间来了解的。 下面这个系统不错，快跟完了。 https://blog.hhui.top/hexblog/2019/07/23/190723-Influx-Sql%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%9B%9B%EF%BC%9Aseries-point-tag-field/ influxdb中的一条记录point，主要
-- 创建CONTINUOUS 查询 http://influxproxy.dev.bkjk.cn/query?db=micrometerDb&q=CREATE CONTINUOUS QUERY "thread_every" ON "micrometerDb" RESAMPLE EVERY 1m FOR 30mBEGIN SELECT mean(value) INTO "thread_result" FROM "jv
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
Timestamp 压缩 在InfluxDB中数据的压缩主要体现在两个方面，分别是时间戳和Field Value，通过TSM文件的存储我们知道相同的Series Key对应的时间戳和Field value是聚集放在一起的，格式如下： CRC FieldValueType TimeStamp Size TimeStamps values 4 bytes 1 bytes N byte
