influxdb 查看哪些是field

select ::field from "measurement_name"

其中::field表示指定要查询内容的类型为field，其中measurement_name为表名

结论：单机版性能已经足够支撑个人和小公司的业务了

我在实际使用中，010以上的单机版可以满足需要了，这个TSM的引擎实力很强了

我司一月的数据量是1400个点3000万秒=四千亿个点

存储查询的速度也很好，而且还是按一段时间7000秒左右进行存取的，存大概15秒，取几秒

压缩性特别棒，存储文件小得可爱

我估计了下，存下我司一年的业务也才500G硬盘

综上，也就用不着上集群了

所以，集群功能真心是更大的业务才用得着了，这个收费的话，这种大业务对应的大公司，妥妥地付得起。

另外：时间序列数据库的翘楚，PI，按百万起，石油电力用得飞起，性能更是强到变态。广告中写每秒1 万点数据存储一年，仅需要4G 的空间。一分钱一分货啊。

database: 数据库名，在 InfluxDB 中可以创建多个数据库，不同数据库中的数据文件是隔离存放的，存放在磁盘上的不同目录。

retention policy: 存储策略，用于设置数据保留的时间，每个数据库刚开始会自动创建一个默认的存储策略 autogen，数据保留时间为永久，之后用户可以自己设置，例如保留最近2小时的数据。插入和查询数据时如果不指定存储策略，则使用默认存储策略，且默认存储策略可以修改。InfluxDB 会定期清除过期的数据。

measurement: 测量指标名，例如 cpu_usage 表示 cpu 的使用率。

日常数据管理工作中，需要处理存储在不同类型数据库系统的数据。对这些数据的管理，常见的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在对大量数据分析时，需要提取到Python/R中进行处理。下面 探索 Python调用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多种类型数据库通用连接方法。实现方式是在Python中封装各类数据库接口包。

实现后的效果：1安全。接口信息封装便于保密管理；2复用。一次封装，永久复用；3上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。

下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB为例定义接口方法，然后把它们封装成1个通用方法。

mysql_get(sql,db):

mongo_get(sql,db):

influx_get(sql,db):

可以看到，以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type，将构造一个通用的方法对以上数据库调用。

同理，其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中，包括但不限于各类关系型，键值型，时序型数据库。

目前市场上主要常用的数据库根据数据库应用类型的不同有时候区别。在关系数据库中，Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等数据库应用较广泛。在时序数据库类型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。其他类型数据库可参考 >

建议只使用字符串类型和浮点类型，把所有的整型，长整型，浮点型，双精度型统一转为小数格式的浮点类型，再写入数据库，字符串类型的不用做转换，这样就不会出现插入数据失败和丢失数据了。

简单来说，它会按照存入的第一条数据自动进行类型决定；就比如

如第一条记录fieldA的值为2，想插入一条记录，fieldA字段值为314的值，就会报错。因为该字段已经被初始化为整型了。

如第一条记录fieldB存储的是3,想插入一条记录，fieldB字段值为hello,则也会报错，该字段已被初始化成整型，不能再写入字符串了。

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