InfluxDB 簡介 | FuweaY Blog

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時間序列數據(Time Series Data)

時間序列數據是在一段時間內重複測量取得的結果集，如 CPU 使用率隨時間的變化。

時序數據以時間作為主要的查詢維度，將連續的多個時序數據繪製成報表，可以用於揭示背後的趨勢、規律和異常，做為預測和預警的依據。

時序數據具有以下特性：

不變性：因為資料是歷史數據，一旦產生就不會在異動。

唯一性：同一個時間同一個對象同一個指標，只會有一個值。

按時間排序：時間主要的座標軸，數據隨著時間順序產生。

時間序列數據分為兩種類型：

定期收集到的 metrics(指標)，例如：監控。

不定期收集到的 events(事件)，例如：Logs。

時序型資料庫(Time Series Database、TSDB)

TSDB 專門處理帶有 time-stamped 的 metrics(指標)、 events 這種時間序列數據的數據庫。

TSDB 和其他資料庫的負載不同：

平穩、持續的高併發的 INSERT 時序數據，沒有 UPDATE 操作

資料的儲存和壓縮

數據的生命週期管理

數據彙整

大範圍且大量的數據掃描

InfluxDB

由 InfluxData 使用 GO 語言開發的開源 TSDB，並提供 SQL LIKE 的查詢語言 InfluxQL，在 DB-ENGINES Ranking 時序行數據庫中排名第一。

排名第二的 Kdb+ 則是商業軟體，只有 32 位元的免費版本可以使用，爬文說是華爾街廣泛應用於行情服務的 TSDB，以速度快著稱。

排名第三的 Prometheus 也是開源 TSDB，則是更適合應用在監控系統的場景。

💡

延伸閱讀：在早期 InfluxDB 是完全開源的，後來為了維持公司運營，因而閉源了集群版本。在 2017 的 Percona Live 上 InfluxData 做了開源數據庫商業模型正面臨危機的演講，雲服務供應商(如：AWS) 將開源項目作為 SaaS(軟體及服務) 進行營利獲取大部分的利潤，而且大部分還不回饋開源社區，被其稱為開源吸血鬼，也讓部分開源軟體修改了開源的許可方式，例如： MongoDB、 Redis、Kafka...... 等。

Influxdata 團隊還提供了一個完整的生態環境 TICK，其中除了 influxDB 還包含了其他三種軟體：