InfluxDB 设计原则

InfluxDB 实现了时间序列数据的最佳设计原则。其中一些设计原则可能在性能方面有所权衡。

• 按时间排序的数据
• 严格的更新和删除权限
• 优先处理读取和写入查询
• 无模式设计
• 数据集优于单个数据点
• 重复数据

按时间排序的数据

为了提高性能，数据以时间升序写入。

严格的更新和删除权限

为了提高查询和写入性能，InfluxDB 严格限制了 更新 和 删除 权限。时间序列数据主要是从不更新的新数据。删除通常只影响未写入的数据，并且永远不会发生有争议的更新。

优先处理读取和写入查询

InfluxDB 优先考虑读取和写入请求，而不是强一致性。执行查询时，InfluxDB 会返回结果。影响查询数据的任何事务都会在后续处理，以确保数据最终一致。因此，如果摄取率很高（每毫秒多次写入），则查询结果可能不包含最新数据。

无模式设计

InfluxDB 使用无模式设计来更好地管理不连续数据。时间序列数据通常是短暂的，这意味着数据出现几个小时然后消失。例如，启动并报告一段时间然后关闭的新主机。

数据集优于单个数据点

由于数据集比单个数据点更重要，因此 InfluxDB 实现了强大的工具来聚合数据和处理大型数据集。数据点通过时间戳和序列区分，因此在传统意义上没有 ID。

重复数据

为了简化冲突解决并提高写入性能，InfluxDB 假定多次发送的数据是重复数据。相同的数据点不会存储两次。如果为某个数据点提交了新的字段值，则 InfluxDB 会使用最新的字段值更新该数据点。在极少数情况下，数据可能会被覆盖。了解有关重复数据点的更多信息。