InfluxDB：時間序列數據庫

InfluxDB是InfluxData開發的Go語言編寫的時序數據庫。 它被設計成可擴展的，專注於高寫入性能和快速查詢。 它也是開源的，有社區版和企業版。 InfluxDB 通常與開源數據可視化工具 Grafana 結合使用。 InfluxDB 由於其高寫入性能和快速查詢而成為時間序列數據的熱門選擇。 它還是開源的，這使得它對許多開發人員具有吸引力。

為了進行比較，我們使用真實的 PeerSpot 用戶評論來比較 InfluxDB 和Oracle NoSQL 。 在本文中，我們將比較 NoSQL 數據庫的功能、定價、服務和支持、部署的便利性和投資回報率，以找出更適合您的業務的數據庫。 自 2012 年以來，我們的研究已被 648,701 名專業人員使用。 InfluxDB 是一種基於雲的產品，具有最好的特性，即它的時間序列數據庫、快速的時間批量查詢和窗口操作。 InfluxDB 的批量 API 存在一些問題，與高基數數據不兼容。 使用我們的免費推薦引擎來確定最能滿足您需求的 NoSQL 數據庫。 InluxDB 是一個免費的開源軟件程序，允許開發人員和企業管理時間序列數據。

InfluxDB 使您能夠監控和分析物聯網 (IoT)、應用程序、系統、容器和基礎設施。 一位審閱者將數據聚合和與 Grafana 的集成列為最重要的功能。 Oracle NoSQL 數據庫旨在成為一個非常大且高度可用的數據庫系統。 提供完整的創建、讀取、更新和刪除 (CRUD) 操作，以及各種持久性和一致性保證。 InfluxDB 憑藉四項評論在 NoSQL 數據庫市場中排名第五，僅次於 Oracle No SQL，後者排名第七。 作為最推薦的數據庫，它的界面非常簡潔，輕量級且功能強大。

InfluxDB 不是關係數據庫，因為它不包含任何主鍵或外鍵，沒有測量連接等。 標籤作為解決方案：標籤在理論上用作變通方法，但它們僅適用於基數較低的數據。 如果您有許多帶有唯一 ID 標籤的記錄，您將需要大量內存。

influxDB 數據庫類似於 SQL 數據庫，但也有一些不同之處。 該數據庫專門用於處理時間序列數據。 儘管關係數據庫可以處理時間序列數據，但它們並未針對常見的時間序列工作負載進行優化。

InfluxDB Cloud 是一個完全託管的彈性時間序列數據平台，允許用戶快速啟動并快速擴展以滿足他們的需求。

InfluxData 創建的時間序列數據庫 (TSDB) 是一個開源數據庫。 在 Go 中使用此庫可以存儲和檢索時間序列數據，例如操作、應用程序指標、物聯網傳感器數據和實時分析。

Graphql 是 Sql 還是 Nosql？

在 GraphQL 中，我們使用類型系統來高效地返回動態查詢中的數據，這是一種基於類型的查詢語言。 SQL（結構化查詢語言）是一種較早的、使用更廣泛的標準，用於表格和分層數據庫中數據結構的設計、實現和管理。 如果你想為你的 API 使用 NoSQL 數據庫，請選擇 GraphQL。

Type Mismatch 和 GraphQL 數據庫都是由 Cochrane 和 Herman Camarena 創建的。 可以使用 GraphQL 而不是 NoSQL 系統來引入類型系統，因為我們仍然可以利用 NoSQL 的優勢。 GraphQL 集合中的文檔結構從一個文檔到另一個文檔略有不同，但有一些例外。 由於 GraphQL API，開發人員可以選擇他們想要的大致對應於後端類型的數據類型。 要充分發揮 GraphQL 的潛力，必須解決類型不匹配的問題。 作為一種語言，它有很多優點，使得不匹配問題不那麼嚴重。 使用 StepZen 的 JSON2SDL 等工具，您將能夠更加自動化該工作。

Graphql 與數據源無關

它對存儲或檢索更改的任何數據源都不可知。 可以使用稱為解析器的任意函數來訪問和操作數據。

Influx是Sql還是Nosql？

InfluxDB 是由 InfluxData 開發的關係數據庫。 是一個免費的開源數據庫，結合了大數據、NoSQL 和可擴展性。 具有高可用性，高寫入速度，按需可用。 InfluxDB 是一種 NoSQL 數據庫，它根據一系列時間序列數據點存儲隨時間變化的一組數據點。

它的目的是用於時間序列數據。 每個數據系列都有一個時間戳，用於標識其中的一個點。 在數據庫表中，在這種情況下，主鍵始終由系統設置，就像在 SQL 數據庫中一樣。 在大多數情況下，只需為其寫入一個點，即可將新字段添加到測量中。 本節中提到的influxDB 術語的更詳細描述可以在我們的術語表中找到。 當您將 InfluxDB 1.8 與 Flux 一起使用時，您可以對其語法和概念有一個基本的了解。 InfluxQL 是一種類似 SQL 的查詢語言，用於與 influxDB 交互。

SQL 環境的設計使那些來自其他環境的人可以輕鬆使用它。 該程序不支持 UNION、JOIN 或 HAVING 等高級操作。 服務器的當前時間戳可以與相對時間和 now() 一起使用來計算相對時間。 此查詢生成一個 foodships 數據列表。 CR-ud 數據庫不是完整的 CRUD 數據庫，而是更像 afluxDB 的數據庫。 它旨在優先考慮數據生成和讀取，而不是更新和銷毀數據。

InfluxDB 和 MySQL 是使用最廣泛的兩個時間序列數據庫。 這兩種開源工具都易於使用並且可以定制。 InfluxDB 是時間序列數據分析的絕佳選擇，因為它比其他任何數據庫都簡單。 InfluxDB 提供了許多優於 MySQL 的優勢。 與 InfluxDB 相比，MySQL 的內存效率更高，開發速度更快。 InfluxDB 是比 MySQL 更好的工具的第二個原因是它更穩定。 此外，InfluxDB 對時間序列分析的支持比 MySQL 更好。 對於時間序列分析，InfluxDB 是一個不錯的選擇，因為它使用簡單、內存高效且可靠。 許多公司，包括 Cisco、Power Home Remodeling、AT&T 和 Windstream Communications，已經在使用 InfluxDB。

Nosql和Sql數據庫的優缺點

對於文檔和 JSON 等非結構化數據，SQL 數據庫比 NoSQL 數據庫提供更好的多行事務處理。 SQL 數據庫也用於以關係格式編寫的遺留系統。 InfluxDB 的數據存儲在一個分片組中。 數據存儲在一個分片組中，並以時間戳存儲，這些時間戳在歷史記錄中定義為分片持續時間，並按保留策略 (RP) 排列。 此外，根據 RP，可以調整分片組的持續時間。 您可以通過轉到保留策略管理來更改分片組的持續時間。 與 SQL 數據庫相比，InfluxDB 在結構和操作方面有很多差異。 InfluxDB 的目的是存儲歷史數據。 時間序列數據可以存儲在關係數據庫中，但這些數據庫並未針對常規時間序列工作負載進行優化。 InfluxDBQL 客戶端啟用數據庫數據的 SQL 查詢。

Influxdb 是什麼類型的數據庫？

InfluxDB 是一個開源的時間序列數據庫，沒有外部依賴。 它對於監控指標、事件和分析分析很有用。

InflluxDB 開源數據庫以時間序列格式編寫，由 InfluxData 維護。 該平台旨在存儲和檢索時間序列數據，用於監控和記錄性能指標和分析。 InfluxDB 的數據庫架構由兩個數據庫組成：一個用於序列數據的時間序列索引 (TSI) 和一個用於測量、標籤和字段元數據的倒排索引。 InfluxDB 是一個開源數據庫，以柱狀格式存儲數據。 此外，數據存儲中的列可以支持常見的時間序列查詢，例如隨時間掃描。 Time-Structured Merge Tree (TSM) 是 InfluxDB 使用的組織結構。 FileStore 還用於管理對計算機上所有 TSM 文件的文件訪問。

InfluxDB 是一種功能強大、快速且經濟高效的數據存儲解決方案，可用於時間序列分析和監控。 它使用一次交付所有數據的列式數據交付，無需讀取整行以提取特定數據值。 因此，InfluxDB 是處理經常大量且密集的數據（例如傳感器和系統數據）的有用工具。 InfluxDB 與大多數數據庫一樣，由於使用了分片和索引，因此提供了高讀寫吞吐量以及列式功能。 這是一個有用的功能，因為可以存儲和檢索必須定期保存和檢索的來自傳感器或系統日誌的數據。 InfluxDB 是一個強大而靈活的數據存儲解決方案，非常適合時間序列分析和監控。 該格式包括一個列式數組，一次傳送一列數據，讀取和寫入吞吐量快一倍，以及支持更快搜索和擴展的索引功能。 InfluxDB 是廣泛的存儲需求的絕佳選擇，包括海量的時間序列數據以及需要快速高效的數據存儲解決方案的數據。

Influxdb 與 Mongodb

InfluxDB 的結果表明，在數據攝取和磁盤存儲性能方面，它遠遠優於 MongoDB。 在數據攝取方面， InfluxDB 的性能優於MongoDB 四倍。 與 MongoDB 相比，InfluxDB 提供了 20 倍的壓縮率。

在使用 couchbase 4 年多之後，我們切換到 MongoDB，我們高興極了。 我們獲得了企業支持，但體驗很糟糕，儘管我們被列為 Couchbase 合作夥伴。 要正確運行它，您至少需要六台服務器滿足最低要求。 生產中將需要六台服務器。 Couchbase 實例附帶了一個較小的 Memcached 實例，以便處理內存緩存。 這個程序有 8GB 的​​ RAM，可以支持 5000 個文檔。 我不是在這裡開玩笑。 在一個 Couchbase 實例上，只有不到 5000 個文檔、不到 20 個索引和超過 8 GB 的 RAM。

InfluxDB數據庫對於時序數據來說是一個非常好的選擇。 因此，它是存儲敏感數據的絕佳選擇，因為它允許開發人員完全控制其數據安全。 此外，InfluxDB 的社區支持非常出色，必要時可以輕鬆聯繫該組織。

為什麼 Orientdb 是最好的圖數據庫

與 MongoDB 相比，OrientDB 提供了許多優勢。
因為 OrientDB 是無架構的，所以您可以輕鬆地對數據模型進行建模。
因為 OrientDB 符合 ACID 標準，所以您的數據將是一致且持久的。
OrientDB 的性能優於 MongoDB，使其成為存儲時序數據的絕佳選擇。
如果您正在尋找圖形數據庫，OrientDB 可能是您的最佳選擇。 當您掌握 True Graph Engine 時，您將不需要處理任何其他數據類型或實現任何其他系統。

Influxdb 優點

喜歡 InfluxDB 的原因有很多。 這裡只是幾個： - 首先，InfluxDB 非常容易安裝和運行。 事實上，只需很少的配置，您就可以在幾分鐘內啟動並運行一個實例。 – 其次，InfluxDB 具有出色的寫入性能。 它可以毫不費力地每秒輕鬆處理數百萬個數據點。 – 第三，InfluxDB 具有非常靈活的數據模型，可以輕鬆定制以滿足您的需求。 – 第四，InfluxDB 擁有豐富的查詢語言，支持多種不同類型的查詢。 – 第五， InfluxDB 與許多不同類型的數據源和應用程序很好地集成。 總的來說，InfluxDB 是時間序列數據的絕佳選擇。 它易於使用，性能卓越，而且非常靈活。

InflluxDB 是一個時間序列數據庫。 為了最大限度地提高此用例的性能，關鍵是要權衡取捨，主要是在功能方面。 具有最近時間戳的數據佔寫入的絕大部分，並且按升序添加。 有問題的數據很少更新，有爭議的更新也很少見。 設計人員很難通過處理臨時和非連續數據來提高性能。 具有大量讀寫的數據庫必須足夠大才能處理它。

最強大的時間序列數據庫是結合了 InfluxDB Cloud 和時間序列數據庫的服務。 這個免費工具使用簡單、快速、無服務器且具有彈性，並且支持 Docker 和 Prometheus 等流行工具。 由於開源 InfluxDB 的流行，該公司已發展成為業內最成功的企業之一。 這一年見證了 InfluxData 的影響範圍急劇擴大，全球有超過 450,000 個活躍的 InfluxDB 實例在運行。 需要既簡單又快速部署的強大時間序列數據庫的數據科學家和工程師是 InfluxDB Cloud 的理想人選。