influxdb启动失败（windows系统文件夹权限问题）

问题来源于启动influxdb失败，显示访问influxdb里面的数据文件夹没有权限access denied。导致influxdb启动失败

由于我的是在Windows系统出现的问题，所以我直接修改influxdb的文件夹权限，直接在文件夹中右键
授予访问权限 -> 特定用户

然后修改ALL APPLICATION PACKAGES 和所有受限制的应用程序包两项的权限级别为
读取/写入

C盘和D盘的情况不一样

C盘流程为右键--》 授权访问权限 -- 》 高级共享，然后按照下图顺序依次执行。在安全d窗中选择Users添加所有权限，然后应用，如若文件夹很大的话，等待一段时间即可。

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可d性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取 *** 作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有 免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到999999% 。

自建快速迁移上云

云 InfluxDB 提供了快速迁云的工具，只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB 到 云 InfluxDB 的迁移。

类SQL 开发友好，快速上手

阿里云 InfluxDB 完全兼容开源 InfluxDB ，面向开发友好， 为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发， 提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL，在提供强大的时序分析能力的基础上，最大程度的沿用了SQL的开发模式，使得学习成本大大降低。

集成数据采集，搭建监控更简单

阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单 *** 作，“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。

云InfluxDB® 金融高可用版即将推出

服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要，开源的InfluxDB 没有提供高可靠的HA 版本，阿里云InfluxDB 针对金融，保险，银行，涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本， 目前正在商业化上线的过程中，不久就可上线提供服务。

云InfluxDB® 商业化限时优惠

java岗位要求有下面几点：
1、 至少2年以上相关工作经验
2、 精通java，熟悉Spring、Mybatis等常用框架；
3、 优秀的数据库设计优化能力；
4、 熟练掌握多线程及并发技术，熟悉分布式缓存、消息队列、RPC原理；
5、 扎实的计算机基础，熟悉常用数据结构和算法；
6、 精通linux，能熟练应用shell/python等脚本语言；
7、 学习能力强，有较好的沟通能力，能迅速融入团队；
8、 理解产品需求，有一定的系统抽象设计能力加分项目；
9、 热爱技术，追求卓越；富有技术前瞻性和产品嗅觉；富有创新精神，有事业心；
10、 有互联网、高并发、分布式项目经验。
1、计算机或相关专业本科以上学历优先，5年以上互联网行业研发经验优先，具有设计和开发分布式高容量系统经验优先考虑；
2、 精通Java语言和JavaEE相关技术，熟练运用Spring Cloud/Dubbo等技术框架和分布式、多线程、缓存、网络编程等高性能架构相关开发技术，熟悉SpringBoot、SpringMVC、Mybatis、Webservice等主流开发技术，熟悉MVC设计模式，对框架本身的体系有较为深厚的理解和应用经验；
3、 熟练使用Tomcat、docker、Apache，Nginx等应用和服务器配置；
4、 熟练掌握SQL Server/Mysql/Oracle等主流数据库中的一种，熟悉SQL编写和优化，能进行数据结构设计；
5、 有很强的分析问题和解决问题的能力，有强烈的责任心；
6、 规范化的编程风格，较强的独立工作能力和团队协作精神及管理能力，有较好的沟通表达能力。
1 有spring boot开发经验
2 有常见关系数据开发经验（mysql、postgresql等）
3 熟悉rest api的设计方法
4 掌握git，了解基本的基于git的代码提交与冲突解决，了解git的分支与分支的合并
5 熟悉java及其生态，有java11或更高版本开发经验更佳
6 掌握maven或gradle等构建管理工具，熟悉其常用命令
7有gradle使用经验者更佳
8熟悉cas认证框架
熟悉或掌握下面一或多项技能：
- 熟悉或了解vertx及其生态
- 熟悉或了解spting webflux
- 熟悉或了解时序数据库（influxdb、timescaledb、tdengine等）
- 有spring data jpa开发经验，了解querydsl更佳
- 熟悉或了解mqtt协议或其它物联网常用协议，或精通websocket的
- 熟悉或了解docker、docker-compose及其生态
- 获悉或掌握linux的基本 *** 作
- 了解常用的消息队列（activemq、kafka等）
熟悉或掌握以下技能加分：
- 有高可用系统设计或开发经验的
- 熟悉或了解kubernates及其生态的
- 了解devops或有开发流程自动化设计经验的
- 能够进行流程图绘制或uml时序图绘制
- 了解nginx或其它的反向代理
- 有c、c++或python开发经验的
4 语言能力
中文
5 个性特征
乐观开朗，团队合作，创新精神，乐于助人
6 工作能力
拥有较强的抗压性及适应性，可较好的应对工作上出现的突发状况。
希望能帮助你。

除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用 MongoDB 、 LDAP 这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。

什么是时序数据库？全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。虽然关系型数据库也可以存储基于时间序列的数据，但由于存储结构上的劣势，使得这些数据无法高效地实现高频存储和查询统计，因此就诞生了一种专门针对时间序列来做存储和优化的数据库，以满足更高的效率要求。(参考：百度百科：时序数据库>

对于个人使用而言，选择哪种数据库主要取决于你的需求和使用场景。以下是一些常用的数据库及其特点：

MySQL：开源免费，适合小型项目和网站，易于使用，具有广泛的社区支持和资源。

PostgreSQL：开源免费，适合大型项目和企业应用，功能强大，支持高级特性，例如完整的事务处理和高级查询语言。

SQLite：轻量级的嵌入式数据库，不需要独立的服务器，适合小型应用和移动设备应用。

Microsoft SQL Server：商业数据库，适合在Windows环境下使用，具有强大的功能和高性能。

Oracle：商业数据库，适合大型企业应用，功能非常强大，但价格昂贵。

在选择数据库时，可以考虑以下因素：

数据库的类型和功能是否满足你的需求。

数据库的性能是否满足你的要求。

数据库的可靠性和安全性是否得到保障。

数据库的易用性和可维护性如何。

数据库的成本是否合理。

综合考虑以上因素，你可以选择适合自己使用的数据库。

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