天翼时序数据库influx版：为您的业务插上数据驱动之翼

天翼时序数据库influx版是一款高性能、可扩展、开源的时序数据库，专为处理海量时序数据而设计。它提供了强大的数据分析功能，使企业能够从其数据中获得有价值的见解。

天翼时序数据库influx版的优势

• 高性能：天翼时序数据库influx版可以每秒处理数百万个数据点，非常适合处理高吞吐量的数据。
• 可扩展性：天翼时序数据库influx版可以随着您的业务增长而轻松扩展，支持从单个服务器到分布式集群。
• 开源：天翼时序数据库influx版是开源的，这意味着您可以访问源代码并根据需要对其进行自定义。
• 强大的分析a>

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简要介绍物联网常用的数据库及特点

物联网常用的数据库主要有四种，分别是关系型数据库、NoSQL数据库、时序数据库和图形数据库。 这些数据库各自具有独特的特点，能够满足物联网应用的不同需求。 1. 关系型数据库：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL和Oracle等）是最常用的数据库类型之一。 它们以表格的形式存储数据，并使用SQL（结构化查询语言）进行数据操作。 关系型数据库在物联网应用中主要用于存储和管理结构化数据，如设备信息、用户信息等。 它们具有数据完整性高、支持事务处理等优点，但在处理大量非结构化数据时可能性能较差。 2. NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra和Redis等）是为了解决大规模非结构化数据存储和处理而设计的。 它们采用键值对、文档、列族或图形等数据结构，能够灵活地存储和处理各种类型的数据。 NoSQL数据库在物联网应用中广泛应用于存储传感器数据、日志等大量非结构化数据。 它们具有高性能、可扩展性强等特点，但在数据一致性和事务处理方面可能较弱。 3. 时序数据库：时序数据库（如InfluxDB、TimescaleDB和OpenTSDB等）专门用于存储和管理时间序列数据，即按照时间顺序排列的数据。 物联网应用中产生了大量的时间序列数据，如传感器采集的温度、湿度等信息。 时序数据库能够高效地存储和查询这些数据，并提供聚合、插值和异常检测等功能。 它们具有高性能、压缩比高等特点，但在处理非时间序列数据时可能不够灵活。 4. 图形数据库：图形数据库（如Neo4j、OrientDB和ArangoDB等）使用图形结构存储数据，能够表示实体之间的关系和连接。 在物联网应用中，图形数据库可用于表示设备之间的关系、设备与用户之间的关系等。 它们提供高效的图形查询语言，能够快速地查询和遍历图形结构数据。 图形数据库在处理复杂关系和网络拓扑结构方面具有优势，但在处理大量数据时可能需要较高的计算资源。 总结：物联网应用需要根据实际需求选择合适的数据库类型。 关系型数据库适用于结构化数据的存储和管理；NoSQL数据库适用于大规模非结构化数据的存储和处理；时序数据库适用于时间序列数据的存储和查询；图形数据库适用于表示和处理复杂关系和网络拓扑结构的数据。 在选择数据库时，需要考虑数据规模、数据结构、性能需求和应用场景等因素。

移动云时序数据库应用广泛么？

移动云时序数据库应用是很广泛的。

移动云时序数据库是一款免搭建、免运维、弹性伸缩、专精于处理海量时序监控数据的在线数据库服务。

它兼容原生InfluxDB协议，提供类SQL的查询引擎，在海量时序数据写入、查询、数据压缩等方面优势显著，可广泛应用于物联网、互联网等设备／机器／传感器类监控等行业场景。

移动云时序数据库拥有快速的数据分析（支持对海量时序监控数据快速分析，帮助企业科学决策、节约成本）、弹性的高可用服务、便捷运维监控、日常可视化管理等功能。

发展历程：

2021年11月2日，在2021中国移动全球合作伙伴大会主论坛上，中国移动总经理董昕进行了题为《与您携手 共赢未来》的致辞。

董昕表示，截至目前，中国移动建设开通5G基站超过56万个，规模全球最大。千兆光纤覆盖超过1亿户，数据中心机架超过108万架，智慧中台汇聚共性能力超过230项。

发展5G套餐客户3.6亿户、终端客户2.5亿户。落地5G行业应用“商品房”超过5000个，推出移动云产品220款。咪咕系列产品用户超过8.7亿户。

Spring Boot中使用时序数据库InfluxDB

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：网络百科：时序数据库）

InfluxDB就是目前比较流行的开源时序数据库（官网地址：），我们比较常见的使用场景就是一些与时间相关的高频的数据记录和统计需要，比如：监控数据的存储和查询。

在进行下面的动手环节之前，先了解一下InfluxDB中的几个重要名词：

其中，一个Point由三个部分组成：

在了解了什么是时序数据库以及InfluxDB一些基础概念之后，下面我们通过一个简单的定时上报监控数据的小案例，进一步理解InfluxDB的基础配置、数据组织和写入操作！

第一步 ：创建一个基础的Spring Boot项目（如果您还不会，可以参考这篇文章：快速入门（）

第二步 ：在 中引入influx的官方SDK

注意：这里因为Spring Boot 2.x版本的parent中有维护InfluxDB的SDK版本，所以不需要手工指明版本信息。如果使用的Spring Boot版本比较老，那么可能会缺少version信息，就需要手工写了。

第三步 ：配置要连接的influxdb信息

三个属性分别代表：连接地址、用户名、密码。到这一步，基础配置就完成了。

注意：虽然没有spring data的支持，但spring boot 2.x版本中也实现了InfluxDB的自动化配置，所以只需要写好配置信息，就可以使用了。具体配置属性可以查看源码 。

第四步 ：创建定时任务，模拟上报数据，并写入InfluxDB

第一步 ：启动InfluxDB，并通过命令行准备好要使用的数据库，主要涉及的命令如下；

第二步 ：启动Spring Boot应用，在定时任务的作用下，我们会看到类似下面的日志：

第三步 ：通过命令，查看一下InfluxDB中是否已经存在这些数据

可以看到，已经存在与日志中一样的数据了。

本文的完整工程可以查看下面仓库中 2.x 目录下的chapter6-3 ：

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