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华章科技什么是InfluxDB？跟其他数据库比有哪些优势？( 二 )


有些团队在对InfluxDB进行了多年的学习和研究后 ， 最终考虑到基于时序分片的复杂度而放弃了基于InfluxDB开发集群能力 ， 转而选择基于RocksDB、Zookeeper等开源软件进行自建 。
笔者在3个月内快速开发出了CP和AP架构分离、时序分片、水平扩展等基本集群能力 ， 另外 ， 根据业务的特点 ， 在索引引擎、冷热分离、查询实现、第三方协议、高可用性、可运营性等方面也做了大量的工作 。
最终的效果也是符合预期的 ， 如从替换现有监控系统后台的实施对比来看 ， 我们用了不到10%的机器成本就支撑起原监控后台所支撑的海量监控数据 ， 成本优势突出 。
InfluxDB是一款非常优秀的软件 ， 直接推动监控技术进入了实时、纳秒级的新时代 ， 除了类SQL查询语言、RESTful API等现代特性外 ， 还具有读写性能高、存储压缩率高、生态丰富、功能强大等特性 。

华章科技什么是InfluxDB？跟其他数据库比有哪些优势？
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01 什么是InfluxDB
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库 ， 在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一 。
在介绍InfluxDB之前 ， 先来介绍下时序数据 。 按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据被称为时序数据（Time Series Data） ， 如CPU利用率、某一时间的环境温度等 。
时序数据以时间作为主要的查询纬度 ， 通常会将连续的多个时序数据绘制成线 ， 制作基于时间的多纬度报表 ， 用于揭示数据背后的趋势、规律、异常 ， 进行实时在线预测和预警 ， 时序数据普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中 。
时序数据主要有如下3个特点：
抵达的数据几乎总是作为新条目被记录 ， 无更新操作 。
数据通常按照时间顺序抵达 。
时间是一个主坐标轴 。
时序型数据库是存放时序数据的专用型数据库 ， 并且支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的实时聚合运算等功能 。
传统数据库通常记录数据的当前值 ， 时序型数据库则记录所有的历史数据 ， 在处理当前时序数据时又要不断接收新的时序数据 ， 同时时序数据的查询也总是以时间为基础查询条件 ， 并专注于解决以下海量数据场景的问题：
时序数据的写入：如何支持千万级/秒数据的写入 。
时序数据的读取：如何支持千万级/秒数据的聚合和查询 。
成本敏感：海量数据存储带来的是成本问题 ， 如何更低成本地存储这些数据 ， 是时序型数据库需要解决的关键问题 。
InfluxDB是一个由InfluxData公司开发的开源时序型数据库 ， 专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析 ， 在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上位列榜首 ， 广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景 。
具体的DB-Engines Ranking时序型数据库的排行榜（源自2019年5月的DB-Engines Ranking数据）如图1-1所示 。
InfluxDB部署简单、使用方便 ， 在技术实现上充分利用了Go语言的特性 ， 无须任何外部依赖即可独立部署；
提供类似于SQL的查询语言 ， 接口友好 ， 使用方便；拥有丰富的聚合运算和采样能力；
提供灵活的数据保留策略（Retention Policy）来设置数据的保留时间和副本数；
在保障数据可靠性的同时 ， 及时删除过期数据 ， 释放存储空间；
提供灵活的连续查询（Continuous Query）来实现对海量数据的采样 。
支持多种通信协议 ， 除了HTTP、UDP等原生协议 ， 还兼容CollectD、Graphite、OpenTSDB、Prometheus等组件的通信协议 。

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▲图1-1 时序型数据库DB-Engines Ranking排名
讲到InfluxDB ， 就不能不提InfluxData的开源高性能时序中台TICK（Telegraf + InfluxDB + Chronograf + Kapacitor） ， InfluxDB是作为TICK的存储系统进行设计和开发的 。


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