词汇表

A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z

A

抽象语法树 (AST)

源代码的树状表示，显示编程语句的结构、内容和规则，并丢弃额外的语法元素。树是分层的，程序语句的元素被分解为其组成部分。

有关 AST 设计的更多信息，请参阅 维基百科上的抽象语法树。

代理 (agent)

由用户（或代表用户）启动的后台进程，通常需要用户输入。

Telegraf 是一个代理，它需要用户输入（配置文件）才能从声明的输入插件收集指标，并根据为配置启用的插件将指标发送到声明的输出插件。

相关条目：输入插件 (input plugin)， 输出插件 (output plugin)， 守护进程 (daemon)

聚合器插件 (aggregator plugin)

从输入插件接收指标，创建聚合指标，然后将聚合指标传递到配置的输出插件。

相关条目：输入插件 (input plugin)， 输出插件 (output plugin)， 处理器插件 (processor plugin)

聚合 (aggregate)

一种函数，它返回一组数据点的聚合值。 有关可用聚合函数的列表，请参阅 Flux 聚合函数。

相关条目：函数 (function)， 选择器 (selector)， 转换 (transformation)

B

条形图 (bar graph)

InfluxDB 用户界面中的一种可视化表示形式，用于比较变量（条形）和绘制分类数据。 条形图的条形之间有空格，可以按任何顺序排序，并且图中的条形通常具有相同的宽度。

相关条目：柱状图 (histogram)

批处理 (batch)

行协议格式的点集合，以换行符 (0x0A) 分隔。 使用单个 HTTP 请求将一批点提交到写入端点，可通过减少 HTTP 开销来大幅提高性能。 InfluxData 通常建议批处理大小为 5,000-10,000 个点。 在某些用例中，使用明显更小或更大的批处理可能会提高性能。

相关条目：行协议 (line protocol)， 点 (point)

批处理大小 (batch size)

行协议批处理中的行数或单个数据点数。 Telegraf 代理以批处理形式而不是单独形式将指标发送到输出插件。 批处理大小控制 Telegraf 发送到输出插件的每个写入批处理的大小。

相关条目：输出插件 (output plugin)

桶 (bin)

在累积柱状图中，桶包含所有小于或等于指定上限的数据点。 在普通柱状图中，桶包含上限和下限之间的所有数据点。

代码块 (block)

在 Flux 中，代码块是用匹配的大括号 ({ }) 括起来的语句序列（可能为空）。 Flux 中存在两种类型的代码块

• 源代码中的显式代码块，例如

  Block         = "{" StatementList "}
  StatementList = { Statement }
  

• 隐式代码块，包括

  • Universe：包含所有 Flux 源代码文本。
  • 程序包 (Package)：每个程序包都包含一个程序包代码块，其中包含程序包的 Flux 源代码文本。
  • 文件 (File)：每个文件都有一个文件代码块，其中包含文件中的 Flux 源代码文本。
  • 函数 (Function)：每个函数文字都有一个函数代码块，其中包含 Flux 源代码文本（即使未显式声明）。

相关条目：隐式代码块 (implicit block)， 显式代码块 (explicit block)

布尔值 (boolean)

具有两个可能值的数据类型：true（真）或 false（假）。 按照惯例，您可以将 true 表示为整数 1，将 false 表示为整数 0（零）。 在 带注释的 CSV 中，包含布尔值的列使用 boolean 数据类型进行注释。

存储桶 (bucket)

存储桶是存储时间序列数据的命名位置。 所有存储桶都有保留期 (retention period)。 存储桶属于一个组织。

存储桶模式 (bucket schema)

在 InfluxDB Cloud 中，显式存储桶模式允许您通过定义每个测量允许的列名、标签、字段和数据类型，严格强制可以写入存储桶中一个或多个测量的数据。 默认情况下，InfluxDB 2.7 中的存储桶具有 implicit 模式，该模式允许您写入数据，而对列、字段或数据类型没有限制。

了解如何在 InfluxDB Cloud 中管理存储桶模式。

相关条目：数据类型 (data type)， 字段 (field)， 测量 (measurement)

C

检查 (check)

检查是监控中使用的查询的一部分，用于读取输入数据并根据指定的条件分配状态 (status)（_level）。 例如

monitor.check(
  crit: (r) => r._value > 90.0,
  warn: (r) => r._value > 80.0,
  info: (r) => r._value > 60.0,
  ok:   (r) => r._value <= 20.0,
  messageFn: (r) => "The current level is ${r._level}",
)

此检查为 _value 大于 90.0 的行提供 crit _level； 大于 80.0 的行获得 warn _level，依此类推。

了解如何创建检查。

相关条目：检查状态 (check status)， 通知规则 (notification rule)， 通知端点 (notification endpoint)

检查状态 (check status)

检查 (check) 获取以下状态 (_level) 之一：crit、info、warn 或 ok。 检查状态被写入 _monitoring 存储桶中的状态测量。

相关条目：检查 (check)， 通知规则 (notification rule)， 通知端点 (notification endpoint)

CSV

逗号分隔值 (CSV) 使用逗号分隔文本以分隔值。 CSV 文件以纯文本格式存储表格数据（数字和文本）。 文件的每一行都是一个数据记录。 每个记录由一个或多个字段组成，字段之间用逗号分隔。 CSV 文件格式未完全标准化。

InfluxData 使用带注释的 CSV（逗号分隔值）格式来编码 HTTP 响应和返回到 Flux csv.from() 函数的结果。 有关更多详细信息，请参阅带注释的 CSV。

协同监控仪表盘 (co-monitoring dashboard)

预构建的协同监控仪表盘根据来自 Telegraf 的指标显示您实例的详细信息，从而使您可以监控整体性能。

收集 (collect)

使用行协议、Telegraf 或 InfluxDB 抓取器、InfluxDB v2 API、influx 命令行界面 (CLI)、InfluxDB 用户界面 (UI) 和客户端库收集时间序列数据并将其写入 InfluxDB。

收集间隔 (collection interval)

用于从每个 Telegraf 输入插件收集数据的默认全局间隔。 收集间隔可以被每个单独的输入插件的配置覆盖。

相关条目：输入插件 (input plugin)

收集抖动 (collection jitter)

收集抖动可防止每个输入插件同时收集指标，这可能会对系统产生可衡量的影响。 对于每个收集间隔，每个 Telegraf 输入插件将在收集指标之前休眠零到收集抖动之间的随机时间。

相关条目：收集间隔 (collection interval)， 输入插件 (input plugin)

列 (column)

InfluxDB 数据存储在行和列的表格中。 列存储标签集（已索引）和字段集。 唯一必需的列是time，它存储时间戳并包含在所有 InfluxDB 表格中。

注释 (comment)

将注释与 Flux 语句一起使用以描述您的函数。

通用日志格式 (CLF)

InfluxDB Web 服务器在生成服务器日志文件时用于创建日志条目的标准化文本文件格式。

压缩 (compaction)

压缩时间序列数据以优化磁盘使用率。

连续查询 (CQ)

连续查询是 InfluxDB 2.7 中任务的前身。 连续查询在数据库上自动且定期运行。

相关条目：函数 (function)

D

守护进程 (daemon)

在没有用户输入的情况下运行的后台进程。

仪表盘 (dashboard)

InfluxDB 仪表盘可视化时间序列数据。 使用仪表盘查询和绘制数据图表。

仪表盘变量 (dashboard variable)

仪表盘模板变量定义单元格查询的组件。 仪表盘变量使与您的仪表盘数据交互和探索更容易。 使用 InfluxDB 用户界面 (UI) 添加预定义的模板变量或自定义您自己的模板变量。

数据浏览器 (Data Explorer)

使用 InfluxDB 用户界面 (UI) 中的数据浏览器手动或使用脚本编辑器查看、添加或删除变量和函数。

数据模型 (data model)

数据模型组织数据元素并标准化它们彼此之间以及与真实世界实体的属性之间的关系。

Flux 使用从基本数据类型构建的数据模型：表格、记录、列和流。

数据服务 (data service)

存储时间序列数据并处理写入和查询。

数据源 (data source)

InfluxDB 从中收集数据或查询数据的数据源。 示例包括 InfluxDB 存储桶、Prometheus、Postgres、MySQL 和 InfluxDB 客户端。

相关条目：存储桶 (bucket)

数据类型 (data type)

数据类型由它可以接受的值、使用的编程语言或可以对其执行的操作定义。

InfluxDB 支持以下数据类型

有关不同数据类型的更多信息，请参阅

• 带注释的 CSV
• 扩展的带注释的 CSV
• 行协议 (line protocol)
• InfluxQL
• Flux
• InfluxDB

数据库 (database)

在 InfluxDB 1.x 中，数据库表示用户、保留策略、连续查询和时间序列数据的逻辑容器。 InfluxDB 2.x 中此概念的等效项是 InfluxDB 存储桶 (bucket)。

相关条目：连续查询 (continuous query)， 保留策略 (retention policy)， 用户 (user)

日期时间 (date-time)

InfluxDB 以纳秒精度 Unix 时间的时间戳存储每个数据点的日期时间格式。 指定时间戳是可选的。 如果未为数据点指定时间戳，则 InfluxDB 使用服务器的本地纳秒时间戳（UTC）。

降采样 (downsample)

将高分辨率数据聚合为低分辨率数据以节省磁盘空间。

持续时间 (duration)

表示时间长度的数据类型，例如 1s、1m、1h、1d。 保留策略使用持续时间设置。 早于持续时间的数据将自动从数据库中删除。

E

事件 (event)

以不规则时间间隔收集的指标。

显式代码块 (explicit block)

在 Flux 中，显式代码块是源代码中定义的、用匹配的大括号 ({ }) 括起来的语句序列（可能为空），例如

Block         = "{" StatementList "}
StatementList = { Statement }

相关条目：隐式代码块 (implicit block)， 代码块 (block)

表达式 (expression)

一个或多个常量、变量、运算符和函数的组合。

F

字段 (field)

InfluxDB 数据结构中记录元数据和实际数据值的键值对。 字段在 InfluxDB 的数据结构中是必需的，并且未建立索引 - 对字段值的查询会扫描与指定时间范围匹配的所有点，因此，相对于标签而言，性能不高。

查询提示： 将字段与标签进行比较； 标签已索引。

相关条目：字段键 (field key)， 字段集 (field set)， 字段值 (field value)， 标签 (tag)

字段键 (field key)

键值对的键。 字段键是字符串，它们存储元数据。

相关条目：字段 (field)， 字段集 (field set)， 字段值 (field value)， 标签键 (tag key)

字段集 (field set)

点上的字段键和字段值的集合。

相关条目：字段 (field)， 字段键 (field key)， 字段值 (field value)， 点 (point)

字段值 (field value)

键值对的值。 字段值是实际数据； 它们可以是字符串、浮点数、整数或布尔值。 字段值始终与时间戳关联。

字段值未建立索引 - 对字段值的查询会扫描与指定时间范围匹配的所有点，因此性能不高。

查询提示： 将字段值与标签值进行比较； 标签值已索引。

相关条目：字段 (field)， 字段键 (field key)， 字段集 (field set)， 标签值 (tag value)， 时间戳 (timestamp)

文件代码块 (file block)

文件代码块是在应用程序请求时读入内存的固定长度的数据块。

相关条目：代码块 (block)

float (浮点数)

浮点数 (float)

用小数点分隔整数部分和小数部分（1.0、3.14、-20.1）写入的实数。 InfluxDB 支持 64 位浮点值。 在 带注释的 CSV 中，包含浮点值的列使用 double 数据类型进行注释。

刷新间隔 (flush interval)

相关条目： collection interval, flush jitter, output plugin

flush jitter

Flush jitter 阻止每个 Telegraf 输出插件同时发送写入操作，这可能会使某些数据接收器不堪重负。在每个刷新间隔，每个 Telegraf 输出插件将在零到 flush jitter 之间的随机时间内休眠，然后再发出指标。当运行大量 Telegraf 实例时，Flush jitter 可以平滑写入峰值。

相关条目： flush interval, output plugin

Flux

一种轻量级脚本语言，用于查询数据库（如 InfluxDB）和处理数据。

function

Flux 函数聚合、选择和转换时间序列数据。有关 Flux 函数的完整列表，请参阅Flux 函数。

相关条目： aggregate, selector, transformation

function block

在 Flux 中，每个文件都有一个文件块，其中包含该文件中的所有 Flux 源代码文本。每个函数字面量都有自己的函数块，即使未显式声明也是如此。

G

gauge

一种可视化类型，显示时间序列的单个最新值。仪表通常显示来自单行的一个或多个度量，不用于显示多行数据。元素包括范围、主刻度和次刻度（在范围内）以及指示单个最新值的指针（针）。

graph

一种图表，以可视方式描绘沿指定轴测量的变量量之间的关系。

group key

组键确定 Flux 输出中表的模式和内容。组键是列的列表，表中每一行的这些列都具有相同的值。每行中具有唯一值的列不属于组键。

gzip

gzip 是一种数据压缩类型，可压缩数据块，通过解压缩 gzip 压缩文件来恢复数据。gzip 文件扩展名为 .gz。

H

histogram

一种统计信息的可视化表示，它使用矩形来显示连续相等间隔或 bin 中数据项的频率。

I

identifier

标识符是引用任务名称、bucket 名称、字段键、measurement 名称、tag 键和用户名的令牌。有关示例和规则，请参阅Flux 语言词法元素。

相关条目： bucket field key, measurement,

tag key, user

implicit block

在 Flux 中，隐式块是匹配花括号 ({ }) 内的可能为空的语句序列，包括以下类型

• Universe：包含所有 Flux 源代码文本。
• 程序包 (Package)：每个程序包都包含一个程序包代码块，其中包含程序包的 Flux 源代码文本。
• 文件 (File)：每个文件都有一个文件代码块，其中包含文件中的 Flux 源代码文本。
• 函数 (Function)：每个函数文字都有一个函数代码块，其中包含 Flux 源代码文本（即使未显式声明）。

相关条目： explicit block, block

influx

influx 是一个命令行界面 (CLI)，用于与 InfluxDB 守护程序 (influxd) 交互。

influxd

influxd 是运行 InfluxDB 服务器和其他必需进程的 InfluxDB 守护程序。

InfluxDB

InfluxData 开发的开源时间序列数据库 (TSDB)。用 Go 编写，并针对快速、高可用性地存储和检索时间序列数据进行了优化，应用于运营监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析等领域。

InfluxDB UI

InfluxDB 提供的图形 Web 界面，用于可视化数据和管理 InfluxDB 功能。

InfluxQL

用于在 InfluxDB 1.x 中查询数据的类 SQL 查询语言。在 InfluxDB 2.7 中查询数据的首选方法是 Flux 语言。

input plugin

Telegraf 输入插件主动收集指标并将它们传递到核心代理，聚合器、处理器和输出插件可以在核心代理上操作指标。为了激活输入插件，需要在 Telegraf 的配置文件中启用和配置它。

相关条目： aggregator plugin, collection interval, output plugin, processor plugin

instance

一个实体，包含服务器（或云计算中的虚拟服务器）上的数据。

instance owner

用户的一种管理员角色类型。Instance owners 对实例中的所有资源具有读/写权限。

integer (整数)

一个正数、负数或零的整数（0、-5、143）。InfluxDB 支持 64 位整数（最小值：-9223372036854775808，最大值：9223372036854775807）。在带注释的 CSV 中，包含整数的列使用 long 数据类型进行注释。

相关条目： unsigned integer

J

JWT

通常，JSON Web 令牌 (JWT) 用于在身份提供商和服务提供商之间验证用户身份。服务器可以生成 JWT 以声明任何业务流程。例如，发送到客户端的“admin”令牌可以证明客户端以管理员身份登录。令牌由一方的私钥（通常是服务器）签名。双方都使用私钥来验证令牌是否合法。

JWT 使用 RFC 7519 中指定的开放标准。

Jaeger

用于分布式系统中的开源跟踪，以监控和排查事务。

JSON

JavaScript 对象表示法 (JSON) 是一种开放标准文件格式，它使用人类可读的文本来传输由属性-值对和数组数据类型组成的数据对象。

K

keyword

关键字是程序保留的，因为它具有特殊含义。每种编程语言都有一组关键字（保留名称），不能用作标识符。

请参阅 Flux 关键字列表。

L

literal

字面量是表达式中的值，可以是数字、字符、字符串、函数、记录或数组。字面量值按定义解释。

请参阅 Flux 字面量的示例。

logs

日志记录信息。事件日志描述系统事件和活动，有助于描述和诊断问题。事务日志描述存储数据的更改，有助于在数据库崩溃或其他错误发生时恢复数据。

InfluxDB 2.7 用户界面 (UI) 可用于查看日志历史记录和数据。

Line protocol (LP)

用于将点写入 InfluxDB 的基于文本的格式。请参阅行协议。

M

measurement

InfluxDB 结构的一部分，描述存储在关联字段中的数据。Measurements 是字符串。

相关条目： field, series, table

member

组织中的用户。

metric

随时间跟踪的数据。

metric buffer

当 Telegraf 输出插件的写入操作失败时，指标缓冲区会缓存各个指标。Telegraf 将在成功写入输出时尝试刷新缓冲区。当此缓冲区填满时，最早的指标将首先被丢弃。

相关条目：输出插件 (output plugin)

missing values

用空值表示。标识缺失的信息，可能有助于包含在错误消息中。

Flux 数据模型包括缺失值（null）。

N

node

一个独立的 influxd 进程。

相关条目： server

notification endpoint

通知端点指定发送通知的 Slack 或 PagerDuty 端点，并包含连接到该端点的配置详细信息。了解如何创建通知端点。

相关条目： check, notification rule

notification rule

通知规则指定要警报的状态级别（和标签）、要为指定状态级别（或状态级别更改）发送的通知消息，以及您要检查状态级别（和标签）的间隔或计划。如果满足条件，通知规则会将消息发送到通知端点，并将收据存储在 _monitoring bucket 中的通知 measurement 中。例如，当状态级别为 critical (crit) 时，通知规则可以指定要发送到 Slack 端点的消息。

了解如何创建通知规则。

相关条目： check, notification endpoint

now()

本地服务器的纳秒时间戳。

相关条目： timestamp

null

一种表示缺失值或未知值的数据类型。用空值表示。

O

operator

通常表示动作或过程的符号。例如：+、-、>。

operand

运算符任一侧的对象或值。

option

表示指定类型的任何值的存储位置。可变的，在其生命周期内可以保存不同的值。

请参阅内置 Flux options。

option assignment

选项赋值将标识符绑定到选项。

了解 Flux 中的选项赋值。

organization

一组用户的工作区。所有仪表板、任务、bucket、成员等都属于一个 organization。

owner

用户的一种角色类型。Owners 具有读/写权限。用户可以拥有 bucket 和 organization 资源的 owner 角色。

角色权限与 API 令牌权限是分开的。有关 API 令牌的更多信息，请参阅 token。

output plugin

Telegraf 输出插件将指标传递到其配置的目标。要激活输出插件，请在 Telegraf 的配置文件中启用和配置该插件。

相关条目： aggregator plugin, flush interval, input plugin, processor plugin

P

parameter

用于将信息传递给函数的键值对。

pipe

用于将信息从一个进程传递到另一个进程的方法。例如，一个进程的输出参数是另一个进程的输入。通过管道传递的信息会保留，直到接收进程读取该信息。

pipe-forward operator

Flux 中使用的运算符 (|>) 用于将操作链接在一起。指定函数的输出是下一个函数的输入。

point

在 InfluxDB 中，point 表示单个数据记录，类似于 SQL 数据库表中的行。每个 point

• 都有一个 measurement、一个 tag set、一个 field key、一个 field value 和一个 timestamp；
• 由其 series 和 timestamp 唯一标识。

在一个 series 中，每个 point 都有一个唯一的时间戳。如果将一个 point 写入具有与现有 point 匹配的时间戳的 series，则 field set 将成为旧 field set 和新 field set 的并集，其中任何冲突都归于新 field set。

相关条目： measurement, tag set, field set, timestamp

precision

精度配置设置确定为输入数据点保留的时间戳精度。所有传入的时间戳都将截断为指定的精度。有效精度为 ns、us 或 µs、ms 和 s。

在 Telegraf 中，截断的时间戳会用零填充以创建纳秒时间戳。Telegraf 输出插件以纳秒为单位发出时间戳。例如，如果精度设置为 ms，则纳秒纪元时间戳 1480000000123456789 将截断为毫秒精度的 1480000000123，并用零填充以生成新的、精度较低的纳秒时间戳 1480000000123000000。Telegraf 输出插件不会进一步更改时间戳。精度设置对于服务输入插件将被忽略。

相关条目： aggregator plugin, input plugin, output plugin, processor plugin, service input plugin, timestamp

predicate expression

谓词表达式比较两个值，并根据这两个值之间的关系返回 true 或 false。谓词表达式由左操作数、比较运算符和右操作数组成。

predicate function

Flux 谓词函数是一个匿名函数，它根据一个或多个谓词表达式返回 true 或 false。

Example predicate function

(r) => r.foo == "bar" and r.baz != "quz"

process

一组预定的规则。进程可以指计算机处理器正在执行的指令，也可以指操作数据的行为。

在 Flux 中，您可以使用 InfluxDB 任务处理数据。

processor plugin

Telegraf 处理器插件转换、修饰和过滤输入插件收集的指标，并将转换后的指标传递给输出插件。

相关条目： aggregator plugin, input plugin, output plugin

Prometheus format

一种简单的基于文本的格式，用于公开指标并将它们使用 InfluxDB 抓取器提取到 Prometheus 或 InfluxDB 中。

从任何可访问的端点收集数据，这些端点以Prometheus 公开格式提供数据。

Q

query

一个 Flux 脚本，返回时间序列数据，包括 tags 和 timestamps。

请参阅 在 InfluxDB 中查询数据。

R

REPL

读取-求值-打印循环 (REPL) 是一种交互式编程环境，您可以在其中键入命令并立即查看结果。有关构建和使用 REPL 的信息，请参阅 Flux REPL。

record

使用记录类型表示的命名值元组。

regular expressions

正则表达式 (regex 或 regexp) 是用于匹配字符串中字符组合的模式。

rejected points

在一批数据中，InfluxDB 无法写入 bucket 的点。字段类型冲突是 rejected points 的常见原因。

retention period

duration bucket 保留数据的时间。InfluxDB 会删除时间戳早于其 bucket 保留期限的点。最短保留期限为一小时。

相关条目： bucket, shard group duration

retention policy (RP)

Retention policy 是 InfluxDB 1.x 的概念，表示保留策略中每个数据点持续存在的时间。InfluxDB 2.x 的等效概念是 retention period。有关 retention policies 的更多信息，请参阅最新的 1.x 文档。

相关条目： retention period,

RFC3339 timestamp

一种时间戳，使用 RFC 3339 中提出的人类可读的 DateTime 格式（例如：2020-01-01T00:00:00.00Z）。Flux 和 InfluxDB 客户端返回带有 RFC3339 时间戳的查询结果。

相关条目： RFC3339Nano timestamp, timestamp, unix timestamp

RFC3339Nano timestamp

RFC 3339 DateTime 格式的 Golang 表示，它使用纳秒分辨率 – 例如：2006-01-02T15:04:05.999999999Z07:00。

InfluxDB 客户端可以在日志事件和 CSV 格式的查询结果中返回 RFC3339Nano 时间戳。

相关条目： RFC3339 timestamp, timestamp, unix timestamp

S

schema

数据在 InfluxDB 中的组织方式。InfluxDB 模式的基础是 bucket（包括 retention policies）、series、measurements、tag keys、tag values 和 field keys。

相关条目： bucket, field key, measurement, series, tag key, tag value

scrape

InfluxDB 以固定的时间间隔从指定的 targets 抓取数据，并将数据写入 InfluxDB bucket。可以从任何可访问的端点抓取数据，这些端点以Prometheus 公开格式提供数据。

secret

Secrets 是键值对，其中包含您想要控制访问权限的信息，例如 API 密钥、密码或证书。

selector

Flux 函数，从指定点的范围内返回单个点。有关可用 selector 函数的完整列表，请参阅 Flux selector 函数。

相关条目： aggregate, function, transformation

series

时间戳和 field values 的集合，它们共享一个公共的 series key（measurement 和 tag set）。

相关条目： field set, measurement, series key, tag set

series cardinality

InfluxDB bucket 中 measurement、tag set 和 field key 唯一组合的数量。

例如，假设 InfluxDB bucket 有一个 measurement。单个 measurement 有两个 tag keys：email 和 status。如果数据包含三个不同的 email 值，并且每个电子邮件地址与两个不同的 status 值相关联，则 measurement 的 series cardinality 为 6 (3 × 2 = 6)

在某些情况下，由于存在dependent tags（由另一个 tag 限定范围的 tags），此计算可能会高估 series cardinality。Dependent tags 不会增加 series cardinality。将 tag firstname 添加到前面的示例不会将 series cardinality 增加到 18 (3 × 2 × 3 = 18)。series cardinality 将保持不变，为 6，因为 firstname 已由 email tag 限定范围

Query for cardinality

• Flux: influxdb.cardinality()
• InfluxQL: SHOW CARDINALITY

相关条目： field key,measurement, tag key, tag set

series file

由 InfluxDB OSS 存储引擎创建和使用的文件，其中包含整个数据库中所有 series keys 的集合。

series key

series key 通过 measurement、tag set 和 field key 标识特定的 series。

例如

# measurement, tag set, field key
h2o_level, location=santa_monica, h2o_feet

相关条目： series

server

运行 InfluxDB 的计算机，可以是虚拟的或物理的。

相关条目： node

service input plugin

Telegraf 输入插件，在 Telegraf 代理运行时以被动收集模式运行。服务输入插件在套接字上侦听已知的协议输入，或在将指标传递到 Telegraf 代理之前，对其自己的逻辑应用于提取的指标。

相关条目： aggregator plugin, input plugin, output plugin, processor plugin

shard

shard 包含特定 series 集的编码和压缩数据。一个 shard 由磁盘上的一个或多个 TSM 文件组成。给定 shard group 中 series 中的所有点都存储在磁盘上的同一 shard（TSM 文件）中。一个 shard 属于单个 shard group。

有关更多信息，请参阅 Shards 和 shard groups (OSS)。

相关条目： series, shard group duration, shard group, tsm

shard group

Shard groups 是按 bucket 组织的 shards 的逻辑容器。每个有数据的 bucket 至少有一个 shard group。一个 shard group 包含所有 shards，这些 shards 包含 shard group 涵盖的时间间隔内的数据。每个 shard group 跨越的时间间隔是 shard group duration。

有关更多信息，请参阅 Shards 和 shard groups (OSS)。

相关条目： bucket, retention period, series, shard, shard group duration

shard group duration

每个 shard group 涵盖的时间持续时间或间隔。为每个 bucket 设置 shard-group-duration。

有关更多信息，请参阅

• Shards 和 shard groups (OSS)
• Manage buckets

单值统计图

一种可视化效果，显示查询返回的表（或 series）中最新点的数值。

Snappy compression

InfluxDB 使用 Snappy 压缩来压缩批量的点。为了提高空间和磁盘 IO 效率，每个批次在写入磁盘之前都会被压缩。

step-plot

一种数据可视化，以阶梯图形式显示时间序列数据。使用折线图的 step 插值选项生成 step-plot。

stream

Flux 处理数据流。流包括一系列在时间间隔序列上的表。

string (字符串)

一种用于表示文本的数据类型。在 带注释的 CSV 中，包含字符串值的列使用 string 数据类型进行注释。

T

TCP

InfluxDB 使用传输控制协议 (TCP) 端口 8086，通过 InfluxDB HTTP API 进行客户端-服务器通信。

table

Flux 为指定的时间序列处理一系列表。这些按顺序排列的表会生成数据流。

相关条目： measurement

tag

InfluxDB 数据结构中的键值对，用于记录元数据。Tags 是 InfluxDB 数据结构的可选部分，但它们对于存储常用查询的元数据很有用；tags 是索引的，因此对 tags 的查询性能很高。查询提示：将 tags 与 fields 进行比较；fields 未编入索引。

相关条目： field, tag key, tag set, tag value

tag key

tag 键值对的键。Tag keys 是字符串并存储元数据。Tag keys 是索引的，因此可以快速处理对 tag keys 的查询。

查询提示：将 tag keys 与 field keys 进行比较。Field keys 未编入索引。

相关条目： field key, tag, tag set, tag value

tag set

一个 point 上的 tag keys 和 tag values 的集合。

相关条目： point, series, tag, tag key, tag value

tag value

tag 键值对的值。Tag values 是字符串，它们存储元数据。Tag values 是索引的，因此可以快速处理对 tag values 的查询。

相关条目： tag, tag key, tag set

task

一个计划的 Flux 查询，它定期运行，并可能将结果存储在指定的 measurement 中。示例包括降采样和批处理作业。有关更多信息，请参阅使用 InfluxDB 任务处理数据。

相关条目：函数 (function)

technical preview

发布的新功能，旨在收集客户和 InfluxDB 社区的反馈。通过 Community Slack 或我们的 Community Site 向 InfluxData 发送反馈。

Telegraf

一个插件驱动的代理，用于收集、处理、聚合和写入指标。

相关条目： 自动配置 Telegraf, 手动配置 Telegraf, Telegraf 插件, 使用 Telegraf 收集数据, 查看 Telegraf 配置

time (data type)

一种数据类型，表示具有纳秒精度的单个时间点。

time series data

数据点的序列，通常由在时间间隔内从同一源进行的连续测量组成。时间序列数据展示了数据如何随时间演变。在时间序列数据图上，一个轴始终是时间。时间序列数据可以是规则的或不规则的。规则时间序列数据以恒定的间隔变化。不规则时间序列数据以非恒定的间隔变化。

timestamp

与 point 关联的日期和时间。在 InfluxDB 中，时间戳是以 UTC 为单位的纳秒级 unix 时间戳。

要指定写入数据的时间，请参阅 行协议的元素。要指定查询数据的时间，请参阅 使用 Flux 查询 InfluxDB。

相关条目： point, precision, RFC3339 timestamp, unix timestamp,

token

令牌（或 API 令牌）验证 InfluxDB 中的用户和 organization 权限。有不同类型的 API 令牌

• Operator token: 授予对 InfluxDB OSS 2.x 中所有 organization 中的所有资源的完全读写访问权限。InfluxDB Cloud 不支持 Operator tokens。
• All Access token: 授予对 organization 中所有资源的完全读写访问权限。
• Read/Write token: 授予对 organization 中特定资源的读或写访问权限。

相关条目： 创建令牌。

tracing

默认情况下，在 InfluxDB OSS 中禁用 tracing。要启用 tracing 或设置其他 InfluxDB OSS 配置选项，请参阅 InfluxDB OSS 配置选项。

transformation

一个 InfluxQL 函数，它从指定的点返回一个值或一组值，这些值是从指定的点计算出来的，但不返回这些点的聚合值。有关可用和即将推出的聚合的完整列表，请参阅 InfluxQL 函数。

相关条目： aggregate, function, selector

TSI (Time Series Index)

TSI 使用操作系统的页面缓存将频繁访问的数据拉入内存，并将不常访问的数据保留在磁盘上。

TSL

时间序列日志 (TSL) 扩展名 (.tsl) 标识由 tsi1 引擎生成的时间序列索引 (TSI) 日志文件。

TSM (Time Structured Merge tree)

一种数据存储格式，与 B+ 树或 LSM 树实现相比，允许更高的压缩率和更高的写入和读取吞吐量。有关更多信息，请参阅 存储引擎。

相关条目： TSI

U

UDP

用户数据报协议是一个信息包。当发出请求时，UDP 数据包将发送给接收者。发送者不验证数据包是否已接收。发送者继续发送下一个数据包。这意味着计算机可以更快地通信。当需要速度且不需要纠错时，使用此协议。

universe block

一个隐式块，包含 universe block 中的所有 Flux 源代码文本。

unix timestamp

自 Unix 纪元 (1970-01-01T00:00:00Z UTC) 以指定单位 (precision) 计数的时间。在将数据写入 InfluxDB 时指定时间戳精度。InfluxDB 支持以下 unix 时间戳精度

以上示例表示 2020-01-01T00:00:00Z UTC。

相关条目： timestamp, RFC3339 timestamp

unsigned integer (无符号整数)

正整数或零（0、143）。也称为“uinteger”。 InfluxDB 支持 64 位无符号整数（最小值：0，最大值：18446744073709551615）。在带注释的 CSV 中，包含整数的列使用 unsignedLong 数据类型进行注释。

相关条目：integer（整数）

用户

InfluxDB 用户被授予访问 InfluxDB 的权限。用户作为组织的成员添加，并被赋予唯一的 API 令牌。

V

每秒值数

衡量数据持久化到 InfluxDB 速率的首选指标。写入速度通常以每秒值数来表示。

要计算每秒值数，请将每秒写入的点数乘以每个点存储的值数。例如，如果点每个有四个字段，并且每秒写入 10 次 5000 个点的批次，则每秒值数为

每点 4 个字段值 × 每批 5000 个点 × 每秒 10 批 = 每秒 200,000 个值

相关条目：batch（批次）、field（字段）、point（点）

变量

一个存储位置（由内存地址标识），与关联的符号名称（标识符）配对。变量包含一些已知或未知的数量的信息，称为值。

变量赋值

一个设置或更新存储在变量中的值的语句。

在 Flux 中，变量赋值创建一个绑定到标识符的变量，并为其赋予类型和值。在变量的生命周期内，变量保持相同的类型和值。在块中分配给变量的标识符不能在同一块中重新分配。

W

窗口化

基于指定时间间隔对数据进行分组。有关如何在 Flux 中进行窗口化的信息，请参阅 使用 Flux 进行窗口化和聚合数据。