针对您提出的“influxdb数据量大查询慢”的问题,以下是一些可能的解决方案和优化建议: 1. 分析查询性能瓶颈 首先,需要确定查询性能瓶颈的具体位置。这可以通过查看InfluxDB的日志文件、性能监控指标(如CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等)以及查询的执行计划来实现。 查看日志:检查InfluxDB的日志文件,查找可能的错误或警...
influxdb是时序数据库,主要被用来存储监控数据,可以根据具体场景来保留更短的数据,这样的话会有一些旧数据由于过期而被清理掉,从而减少series的数量 查询命令语句 show series from measurements influxdb本身提供了一些针对调试的支持,通过下面的接口返回的数据,可以分析出所有数据库的series数量 http://localhost:8086/d...
使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢,所以让我调研一下时序数据库,通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多,有人做过mysql和influxDB对比,存储1000万条数据mysql要7分多钟,influxDB只需2分多钟,从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多,influxDB只需0.22秒多...
我认为这简直是influxdb的一个bug,默认情况下查询数据居然没有超时时间。一般情况下大家都是在grafana上展示influxdb的数据,如果一次查询了非常多的数据,那么这个查询就会执行很长时间,如果这种大的查询比较多的话,influxdb就会耗费几乎所有的CPU来做这些数据查询,并且其它小的查询也会受到影响。 我的做法是设置了一个...
influxd -config /etc/influxdb/influxdb.conf 1. ## 可视化工具InfluxDb Studio https://github.com/CymaticLabs/InfluxDBStudio 这个工具查询数据多的时候渲染会很卡,不要以为是查询数据慢了, 我一开始就是以为查的慢。再说一遍,端口是8086。 客户端 ...
Influxdb对控制内存使用量上的设计比较粗糙。建议生产库上不要随意执行sql,一旦sql导致内存使用过多,容易导致Influxdb oom。而且在目前Inverted Index的设计中,Influxdb oom kill掉之后重新启动速度很慢,因为启动过程要重新遍历tsm file生成内存中的Inverted Index,加上数据都是进行了encode,在数据量比较大的情况下,...
https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.10/introduction/getting_started/ 通过命令行 看完下面的截图,顺便联想下mysql这种关系型数据库的常见操作。基本上就没什么问题了 通过web页面 如果是在本地开启了influxdb服务,在有UI的情况下,可以通过输入http://localhost:8086 来访问web页面来管理服务。因为我是在服务...