2021 08/12

InfluxDB

InfluxDB（七）：数据写入.md

1.写入总体框架2.批量时序数据Shard路由3.倒排索引引擎构建倒排索引3.1.WAL追加写入3.2.Cache的写入（ Inverted Index在内存中构建）3.3.flush（Inverted Index Cache Flush流程）4.时序数据写入流程4.1.WAL追加写入4.2.写入C

2021 08/04

InfluxDB

InfluxDB（六）：多维查询之倒排索引.md

时序数据库的基本目标：高吞吐的写入数据分级存储TTL数据高压缩率多维度的查询能力高效聚合能力InfluxDB针对上述的实现如下：高吞吐的写入：TSM存储引擎保证了高效率的写入（数据（二级）组织+Key有序，追加写的顺序写入）数据分级存储：TSM数据组织，Range+Hash（保证了范围查找时候的性能

2021 07/22

InfluxDB

InfluxDB（五）：TSM存储引擎之TSMFile.md

1.TSM引擎核心基石：时间线2.TSM引擎工作原理－时序数据写入3.TSM文件结构3.1.Series Data Section3.2.Series Index Block4.TSM引擎工作原理-时序数据读取LSM：InfluxDB采用LSM结构，数据先写入内存以及WAL，当内存容量达到一定阈值之

2021 07/01

InfluxDB

InfluxDB（四）：LSM.md

1.1.LSM数据库本质上进行的就是四个操作：1. 插入数据， 2. 删除数据， 3. 修改数据， 4. 查询数据，也就是我们常说的增删改查，市面上流行的数据库大致上分为两种：基于日志结构的存储引擎，例如大部分的NoSQL数据库（Redis的AOF日志、Zookeeper的事务日志）面向页的存储引

2021 06/11

InfluxDB

InfluxDB（三）：InfluxDB数据模型.md

1.存储引擎：从LSM到TSM转载于：http://hbasefly.com/2017/12/08/influxdb-1/InfluxDB 采用自研的TSM (Time-Structured Merge Tree) 作为存储引擎，其核心思想是通过牺牲掉一些功能来对性能达到极致优化，其官方文档上有项

2021 05/27

InfluxDB

InfluxDB（二）：时序数据的存储模型.md

时序数据的存储模型：由上图可以看出，时序数据由两个维度坐标来表示横坐标：表示时间轴，随着时间的流逝，数据会不断的吞吐纵坐标：由两种元素表示，分别是数据源和metric数据源：由一系列的标签（tag，也称为维度）唯一表示，图中数据源是一个广告数据源，这个数据源由publisher、advertiser

2019 10/04

InfluxDB

InfluxDB（一）：influxdb基本概念.md

InfluxDB是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库主要特性有：内置HTTP接口，使用方便数据可以打标记，查让查询可以很灵活类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1、概念介绍timestamp：time存着时间戳，这个时间戳以R

InfluxDB（七）：数据写入.md

InfluxDB（六）：多维查询之倒排索引.md

InfluxDB（五）：TSM存储引擎之TSMFile.md

InfluxDB（四）：LSM.md

InfluxDB（三）：InfluxDB数据模型.md

InfluxDB（二）：时序数据的存储模型.md

InfluxDB（一）：influxdb基本概念.md

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