编辑“︁InfluxDB”︁

{{Infobox software
| name = InfluxDB
| logo = 
| developer = InfluxData
| released = {{Start date and age|2013}}
| latest_release_version = 2.7
| latest_release_date = {{Start date and age|2023|11}}
| programming_language = [[Go]]
| operating_system = 跨平台
| genre = [[时间序列数据库]]
| license = [[MIT许可证]]
| website = https://www.influxdata.com/
}}

'''InfluxDB''' 是一个开源的[[时间序列数据库]]，专为处理高写入和查询负载的时间序列数据而设计。它由InfluxData公司开发，采用[[Go]]语言编写，广泛应用于监控、分析、物联网(IoT)和实时分析等场景。

== 历史 ==
InfluxDB最初由Paul Dix于2013年开发，并于2014年9月发布首个稳定版本1.0。2015年，InfluxData公司成立，负责InfluxDB的商业化开发和支持。2020年11月，InfluxDB 2.0发布，引入了全新的用户界面和查询语言Flux。

== 主要特性 ==
* '''高性能''': 专为时间序列数据优化，支持高吞吐量的数据写入和查询
* '''时间序列专用查询语言''': 支持类SQL的InfluxQL和功能更强大的Flux语言
* '''水平扩展''': 通过InfluxDB Enterprise支持集群部署
* '''数据保留策略''': 可自动删除过期数据
* '''连续查询''': 支持自动降采样和聚合
* '''丰富的生态系统''': 与[[Telegraf]]、[[Grafana]]、[[Kapacitor]]等工具深度集成

== 数据模型 ==
InfluxDB使用以下核心概念组织数据：

=== 测量(Measurement) ===
相当于关系型数据库中的表，用于存储相关的时间序列数据。

=== 标签(Tags) ===
索引字段，用于高效查询，由键值对组成。

=== 字段(Fields) ===
实际存储的数值数据，不支持索引。

=== 时间戳(Timestamp) ===
每条记录必须包含的时间戳。

示例数据结构：
<syntaxhighlight lang="json">
{
  "measurement": "cpu_usage",
  "tags": {
    "host": "server01",
    "region": "us-west"
  },
  "fields": {
    "value": 0.64
  },
  "time": "2023-12-01T12:00:00Z"
}
</syntaxhighlight>

== 查询语言 ==
InfluxDB支持两种查询语言：

=== InfluxQL ===
类SQL的查询语言，语法示例：
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT mean("value") FROM "cpu_usage" 
WHERE time > now() - 1h 
GROUP BY time(10m), "host"
</syntaxhighlight>

=== Flux ===
功能更强大的脚本语言，示例：
<syntaxhighlight lang="javascript">
from(bucket: "telegraf")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu_usage")
  |> mean()
  |> group(columns: ["host"])
</syntaxhighlight>

== 安装与配置 ==
=== 使用Docker安装 ===
<syntaxhighlight lang="bash">
docker run -p 8086:8086 \
  -v influxdb:/var/lib/influxdb \
  influxdb:2.7
</syntaxhighlight>

=== 基本配置 ===
1. 访问 http://localhost:8086 完成初始设置
2. 创建组织(Organization)和存储桶(Bucket)
3. 配置数据保留策略
4. 生成API令牌用于应用程序访问

== 企业版功能 ==
InfluxDB企业版提供额外功能：
* 水平扩展和集群支持
* 高级安全功能
* 专业支持服务
* 长期数据保留

== 应用场景 ==
* '''IT监控''': 存储服务器指标、应用性能数据
* '''物联网''': 收集和分析传感器数据
* '''金融科技''': 存储市场数据和交易指标
* '''工业分析''': 设备状态监控和预测性维护

== 生态系统 ==
InfluxDB与以下工具深度集成：
* [[Telegraf]]: 数据收集代理
* [[Grafana]]: 数据可视化工具
* [[Kapacitor]]: 流处理和告警引擎
* [[Chronograf]]: 官方管理界面

== 性能优化 ==
为提高InfluxDB性能，可考虑以下策略：
* 合理设计标签和字段
* 使用批量写入
* 配置适当的数据保留策略
* 对高频查询创建连续查询

== 与同类技术比较 ==
{| class="wikitable"
|-
! 特性 !! InfluxDB !! [[Prometheus]] !! [[TimescaleDB]]
|-
| 存储模型 || 时间序列专用 || 时间序列专用 || 基于PostgreSQL的时序扩展
|-
| 查询语言 || InfluxQL/Flux || PromQL || SQL
|-
| 集群支持 || 企业版提供 || 通过Thanos等实现 || 原生支持
|-
| 主要用例 || 监控、IoT || 监控 || 通用时序应用
|}

== 参见 ==
* [[时间序列数据库]]
* [[Grafana]]
* [[Prometheus]]
* [[TimescaleDB]]

== 参考资料 ==
<references />

== 外部链接 ==
* [https://www.influxdata.com/ 官方网站]
* [https://github.com/influxdata/influxdb GitHub仓库]

[[Category:时间序列数据库]]
[[Category:开源软件]]
[[Category:数据库管理系统]]