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 的数据存储主要有三个目录。默认情况下是 meta, wal 以及 data 三个目录,服务器运行后会自动生成。 meta 用于存储数据库的一些元数据,meta 目录下有一个 meta.db 文件。 wal 目录存放预写日志文件,以 .wal 结尾。 data 目录存放实际存储的数据文件,以 .tsm 结尾。 1.3 启动测试 此时,双击influxd....
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...
# The time threshold when a query will be logged as a slow query. This limit can be set to help # discover slow or resource intensive queries. Setting the value to 0 disables the slow query logging. # 设置慢查询时间,超过多少视为慢查询.***核心更改配置*** log-queries-after = "1ns" ...
InfluxDB会根据用户指定的规则，定期的将过去一段时间内的原始时序数据以用户所期望的方式保存至新的结果...
所以可以采用将所有的第三方模块逐个关闭的方法看看运行一段时间之后Apache对资源的占用是否有所改善。
在处理时序数据时,InfluxDB 的性能远远超过 ElasticSearch 系统,对于写入吞吐量,ElasticSearch 通常少于 InfluxDB 5～10 倍,具体差值取决于架构。对于特定时序的查询速度,使用 ElasticSearch 比使用 InfluxDB 要慢 5～100 倍,具体差值取决于查询的时间范围。最后,如果需要存储原始数据以便稍后查询,则 ElasticSearch 上的...
定制并行查询支持Hadoop、Spark、Matlab、Grafana等多种生态 随着导入时间的增加导入速率不断下降压缩比低,查询慢长期历史数据查询性能下降高效的数据持久化,丰富/低延迟的数据查询 InfluxDB和IotDB性能测试 测试配置 持续高压力写入测试。 测试结果 测试共生成 1500 亿个 points,InfluxDB 总耗时 38.7 小时,IoTDB 总耗时...
时序数据库技术体系中，InfluxDB的多维度查询能力尤其依赖于其倒排索引。InfluxDB的核心工作模块之一是TSM存储引擎，它对时序数据进行了优化，支持高效写入和压缩，且文件级的B+树索引提升了按SeriesKey查询性能。其倒排索引（TimeSeries Index, TSI）在1.3版本后扩展了内存和磁盘支持，解决了内存中倒排索引...