时序数据库InfluxDb
一般而言，如果做监控系统，基本离不开时序数据库，对于时间属性的天然支持以及众多的前端展现，使得使用时序数据库存储各种metric信息非常方便。
下图是在db-engines上时序数据库的排名，可见inluxdb的热度。
重要概念
influxdb里面有一些重要概念：database，timestamp，field key， field value， field set，tag key，tag value，tag set，measurement， retention policy ，series，point。结合下面的例子数据来说明这几个概念：
name: census -———————————— time butterflies honeybees location scientist 2015-08-18T00:00:00Z 12 23 1 langstroth 2015-08-18T00:00:00Z 1 30 1 perpetua 2015-08-18T00:06:00Z 11 28 1 langstroth 2015-08-18T00:06:00Z 3 28 1 perpetua 2015-08-18T05:54:00Z 2 11 2 langstroth 2015-08-18T06:00:00Z 1 10 2 langstroth 2015-08-18T06:06:00Z 8 23 2 perpetua 2015-08-18T06:12:00Z 7 22 2 perpetua
timestamp
既然是时间序列数据库，influxdb的数据都有一列名为time的列，里面存储UTC时间戳。此列数据可以是用户指定，也可以是系统默认。
field key，field value，field set
butterflies和honeybees两列数据称为字段(fields)，influxdb的字段由field key和field value组成。其中butterflies和honeybees为field key，它们为string类型，用于存储元数据。
而butterflies这一列的数据12-7为butterflies的field value，同理，honeybees这一列的23-22为honeybees的field value。field value可以为string，float，integer或boolean类型。field value通常都是与时间关联的。
field key和field value对组成的集合称之为field set。如下：
butterflies = 12 honeybees = 23 butterflies = 1 honeybees = 30 butterflies = 11 honeybees = 28 butterflies = 3 honeybees = 28 butterflies = 2 honeybees = 11 butterflies = 1 honeybees = 10 butterflies = 8 honeybees = 23 butterflies = 7 honeybees = 22
在influxdb中，字段必须存在。注意，字段是没有索引的。如果使用字段作为查询条件，会扫描符合查询条件的所有字段值，性能不及tag。类比一下，fields相当于SQL的没有索引的列。
tag key，tag value，tag set
location和scientist这两列称为标签(tags)，标签由tag key和tag value组成。location这个tag key有两个tag value：1和2，scientist有两个tag value：langstroth和perpetua。tag key和tag value对组成了tag set，示例中的tag set如下：
location = 1, scientist = langstroth location = 2, scientist = langstroth location = 1, scientist = perpetua location = 2, scientist = perpetua
tags是可选的，但是强烈建议你用上它，因为tag是有索引的，tags相当于SQL中的有索引的列。tag value只能是string类型 如果你的常用场景是根据butterflies和honeybees来查询，那么你可以将这两个列设置为tag，而其他两列设置为field，tag和field依据具体查询需求来定。
measurement
measurement是fields，tags以及time列的容器，measurement的名字用于描述存储在其中的字段数据，类似mysql的表名。如上面例子中的measurement为census。measurement相当于SQL中的表，本文中我在部分地方会用表来指代measurement。
retention policy
retention policy指数据保留策略，示例数据中的retention policy为默认的autogen。它表示数据一直保留永不过期，副本数量为1。你也可以指定数据的保留时间，如30天。
series
series是共享同一个retention policy，measurement以及tag set的数据集合。示例中数据有4个series。
point
point则是同一个series中具有相同时间的field set，points相当于SQL中的数据行。如下面就是一个point：
name: census ----------------- time butterflies honeybees location scientist 2015-08-18T00:00:00Z 1 30 1 perpetua
database
上面提到的结构都存储在数据库中，示例的数据库为my_database。一个数据库可以有多个measurement，retention policy， continuous queries以及user。influxdb是一个无模式的数据库，可以很容易的添加新的measurement，tags，fields等。而它的操作却和传统的数据库一样，可以使用类SQL语言查询和修改数据。
influxdb不是一个完整的CRUD数据库，它更像是一个CR-ud数据库。它优先考虑的是增加和读取数据而不是更新和删除数据的性能，而且它阻止了某些更新和删除行为使得创建和读取数据更加高效。
连续查询
连续查询(CONTINUOUS QUERY，简写为CQ)是指定时自动在实时数据上进行的InfluxQL查询，查询结果可以存储到指定的measurement中。基本语法格式如下：
CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name> BEGIN <cq_query> END cq_query格式： SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]
CQ操作的是实时数据，它使用本地服务器的时间戳、GROUP BY time()时间间隔以及InfluxDB预先设置好的时间范围来确定什么时候开始查询以及查询覆盖的时间范围。注意CQ语句里面的WHERE条件是没有时间范围的，因为CQ会根据GROUP BY time()自动确定时间范围。
CQ执行的时间间隔和GROUP BY time()的时间间隔一样，它在InfluxDB预先设置的时间范围的起始时刻执行。如果GROUP BY time(1h)，则单次查询的时间范围为 now()-GROUP BY time(1h)到 now()，也就是说，如果当前时间为17点，这次查询的时间范围为 16:00到16:59.99999。
连续查询作为一种聚合操作非常有用，可以在很多维度上做预聚合。
