InfluxDB的安装与Python调用
InfluxDB是一个高性能的时序数据库（Time-Series Database, TSDB），用于存储和分析时间序列数据的开源数据库，它非常适合于处理大量的时间戳数据，如金融市场数据、IoT 设备数据、监控数据等，尤其适合处理大量的时序数据和高频数据。
主要特性有：
• 内置HTTP接口，使用方便
• 数据可以打标记，查询可以很灵活
• 类SQL的查询语句
• 安装管理很简单，并且读写数据很高效
• 能够实时查询，数据在写入时被索引后就能够被立即查出
拥抱IoT浪潮，Apache IoTDB如何成为你的智能数据守护者？解锁物联网新纪元的数据管理秘籍！
【8月更文挑战第22天】随着物联网技术的发展，数据量激增对数据库提出新挑战。Apache IoTDB凭借其面向时间序列数据的设计，在IoT领域脱颖而出。相较于传统数据库，IoTDB采用树形数据模型高效管理实时数据，具备轻量级结构与高并发能力，并集成Hadoop/Spark支持复杂分析。在智能城市等场景下，IoTDB能处理如交通流量等数据，为决策提供支持。IoTDB还提供InfluxDB协议适配器简化迁移过程，并支持细致的权限管理确保数据安全。综上所述，IoTDB在IoT数据管理中展现出巨大潜力与竞争力。
从 MongoDB 到 时序数据库 TDengine，沃太能源实现 18 倍写入性能提升
沃太能源是国内领先储能设备生产厂商，数十万储能终端遍布世界各地。此前使用 MongoDB 存储时序数据，但随着设备测点增加，MongoDB 在存储效率、写入性能、查询性能等方面暴露出短板。经过对比，沃太能源选择了专业时序数据库 TDengine，生产效能显著提升：整体上，数据压缩率超 10 倍、写入性能提升 18 倍，查询在特定场景上也实现了数倍的提升。同时减少了技术架构复杂度，实现了零代码数据接入。本文将对 TDengine 在沃太能源的应用情况进行详解。
《时序数据监控平台优化指南：从查询超时到秒级响应，指标下的存储与检索重构实践》
本文聚焦企业级时序数据监控平台优化，针对InfluxDB单节点在2500台设备、2亿条日均数据下的查询超时、存储成本失控、降采样数据丢失、多维度查询卡顿等问题，提出“分层存储+预计算降采样+索引重构”方案。按数据热度分热（7天内，Redis+SSD）、温（7-90天，SSD）、冷（90天以上，OSS）三层存储，搭配生命周期管理服务实现数据流转；按指标类型定制预计算聚合规则，减少查询计算量；通过复合哈希索引、标签字典编码、bitmap索引优化多维度检索。
快！5分钟快速完成监控系统搭建之实践篇
监控告警系统是每一家企业都需要的系统。系统的监控运维告警可以帮助企业快速发现系统故障，定位故障和处理故障，对企业业务稳定性起到至关重要的作用。业务监控系统可以实时进行业务告警，进行业务趋势的分析和判断，对于数据化运营起到重要的帮助。
