InfluxDB和TDengine都是时序数据库，但它们在使用场景上有所不同。以下是它们的具体差异：1.数据结构与写入性能InfluxDB：适合高写入速率的应用，通常用于监控和分析数据。数据结构简单，支持压缩和存储优化，适合短期数据存储。TDengine：设计为处理海量数据的高性能场景，支持复杂数据结构。

InfluxQL是一种用于InfluxDB的查询语言，语法上与SQL相似，但专为时间序列数据优化。它使用SELECT、FROM、WHERE等关键字来查询数据。与SQL相比，InfluxQL有更强的时间维度处理功能，例如使用GROUPBYtime()来聚合数据。与MongoDBAPI相比，InfluxQL更注重数据的时间序列特性，而MongoDB则专注

运维监控系列文章入口：【运维监控】系列文章汇总索引文章目录四、grafana集成influxdb监控jmeter1、建立grafana数据源2、导入grafana模板3、验证1）、验证模板2）、启动jmeter3）、查看模板数据本示例是通过jmeter的插件暴露jmeter的监控指标，通过插件将监控指标数据写入influxdb中，然后

上一篇讲的是轻量级的监控工具，本文就来讲重量级的：CAdvisor+InfluxDB+Granfana，简称CIG。​‍‍dockerstats原生的Docker命令中，stats可以查看每个容器占用的CPU，内存，网络流量等情况：CONTAINERIDNAMECPU%MEMUSAGE/LIMITMEM%NETI/O

InfluxDBUI设置保留策略创建Bucket时设置保留策略在InfluxDB2.x的UI中创建Bucket时，你可以直接设置其保留策略。以下是一个基本的步骤指南：登录到InfluxDBUI：使用你的凭据登录到InfluxDB2.x的Web界面。导航到Buckets页面：在左侧菜单中，找到并点击“Buckets”选项。创

一.安装Grafana1.Grafana介绍：Grafana是一个开源的监控和可视化工具，用于显示和跟踪各种指标，数据和日志，支持多种源,包括influxDB、prometheus、mangoDB,Redis,Mysql,PostgreSQL等。它提供多种图标类型，饼图，支持设置预警机制，当监控指标超出预定阈值时，可以通过email、webhook等方式

Docker容器监控之CAdvisor+InfluxDB+Granfana需要了解本文章主要讲述在华为云FlexusX实例上搭建开源的容器管理平台，使用的WebUI界面来简化和优化容器及集群的管理和监控选择合适的云服务器：本文采用的是华为云服务器FlexusX实例（推荐使用）连接方式：本文通过本地sh

当需要显示每分钟、每天或任何其他日期范围的分析数据时，你需要使用时间序列数据库。时间序列数据库存储了带有相关时间戳的数据点，因此可以向用户显示时间范围内的趋势。它通常用于基于时间的信息和分析的可视化。 什么是时间序列数据库？在时间序列数据库中，每条记录都包含一个

一、项目概述本项目旨在设计并实现一个基于STM32的边缘计算实时数据处理系统。该系统能够在边缘设备端进行数据采集、预处理,并将处理后的数据实时传输到后端服务器进行进一步分析和存储。本项目主要解决以下问题:减轻后端服务器的数据处理负担,提高系统整体效率降低

搭建基于Grafana+JMeter+InfluxDB的性能监控与分析平台（Linux版）在软件开发和运维领域，性能监控与分析是确保应用稳定性和用户体验的关键环节。随着应用规模的不断扩大和复杂度的增加，传统的性能测试工具和方法已难以满足需求。本文将详细介绍如何搭建一个基于Grafana、JMeter和Influ

在Kubernetes（K8S）中，外部节点访问Pod的方式主要有以下几种：1.hostNetwork原理：通过将Pod配置为使用hostNetwork，Pod中的容器将直接看到并共享宿主机的网络接口。这意味着外部流量可以直接通过宿主机的IP地址和端口访问Pod内的服务。配置示例：apiVersion:v1kind:Podmeta

目录1.查看数据库命令2.进入某数据库命令3.创建表的命令 (host和region字段是必须的) 4.显示所有的表命令5.删除表6.查询表数据 7.显示数据库用户8.创建用户9.创建管理员用户 10.修改密码(密码用单引号括住，不要用双引号)11.分配数据库访问权限（授权用户数据

如何使用python在influxdb中创建组织和存储桶？我有一个python脚本，用于在influxdb中创建组织和存储桶，但它无法工作并返回未经授权的响应任何人可以使用influxdbapi帮助我解决这个问题吗？HTTPresponsebody:{"code":"unauthorized","message":"write:org

1.项目概述随着工业4.0的推进,智能制造已成为制造业发展的必然趋势。本文介绍了一套基于STM32和MQTT协议的小型工厂设备监控系统,可实现对工厂设备的实时监控和数据分析,有效提高生产效率和安全性。系统主要包括三个部分:设备端:使用STM32MCU连接各种传感器,采集设备运行

1.项目概述随着物联网技术的快速发展,如何高效地收集、存储和分析海量IoT设备数据成为一个重要课题。本文介绍了一个基于树莓派集群搭建的小型物联网数据中心,实现了从数据采集到分析可视化的完整流程。该系统采用轻量级组件,适合资源受限的边缘计算环境。主要功能包括:通

转载请注明出处：1.查看用户>SHOWUSERS运行示例：>SHOWUSERSuseradmin---------admintruereadonlyfalsemonitor_userfalse>2.创建用户CREATEUSER"myusername"WITHPASSWORD'mypassword'WITHALLPRIVILE

数据抽稀如传感器5s上报一次数据，某些场景下，为了性能考虑，需要20s或者5min返回一个pointselectlast(mileage)fromdevice_data_oldwheredeviceId='00130846142'andtime>now()-60mgroupbytime(5m);注意：03:40取的是03:44:55时间点的值。即time返回的是滚动窗口的开

目录1.dockerstats原生命令2.CIGCAdvisorInfluxDBGranfana3.安装部署4.Grafana配置4.1.添加数据源4.2.添加工作台grafana官网文档参考：Grafanadocumentation|Grafanadocumentationinfluxdb官网文档参考：https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/install

转载请注明出处：1、备份元数据基本语法：influxdbackup<path-to-backup>备份元数据，没有任何其他参数，备份将只转移当前状态的系统元数据到path-to-backup。path-to-backup为备份保存的目录，不存在会自动创建。该备份会备份所有数据库以及所有保存策略下得数据。

1、编写docker-compose.ymlvolumes:grafana_data:{}services:influxdb:image:tutum/influxdbrestart:alwaysenvironment:-PRE_CREATE_DB=cadvisorports:-"8083:8083"-"8086:8086"volumes:-./data/influ