InfluxDB作为时序数据库中的翘楚,应用范围非常广泛,尤其在监控领域. 最近做了一个功能,将InfluxDB中的数据查询出来后,在前台分页展现,比如每页10条,一共100页,可以查看首页.末页,进行翻页:前页.后页等. InfluxDB是时序数据库,因此时间列很重要,但是要进行分页查询的话,研究了一下,也很方便,不需要查询出来后进行内存分页,直接进行数据库端分页就行: 1.查询总条数 SELECT COUNT(某一个Filed列) FROM measurement WHERE 时间范围 2.

问题:明明建立了索引,为何Like模糊查询速度还是特别慢? Like是否使用索引? 1.like %keyword    索引失效,使用全表扫描.但可以通过翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引,不走全表扫描. 2.like keyword%    索引有效. 3.like %keyword% 索引失效,也无法使用反向索引. 使用mysql的explain简单测试如下: explain select * from company_info where cname like

老刘是即将找工作的研究生,自学大数据开发,一路走来,感慨颇深,网上大数据的资料良莠不齐,于是想写一份详细的大数据开发指南.这份指南把大数据的[基础知识][框架分析][源码理解]都用自己的话描述出来,让伙伴自学从此不求人. 您的点赞是我持续更新的动力,禁止白嫖,看了就要有收获,一起加油. 今天给大家分享的是MySQL性能优化,也是大数据开发指南MySQL的最后一部分.性能优化对于老刘来说,是必须掌握的一个手段,如何让自己变得更加优秀,这块内容还是好好看看! 本篇内容相对简洁,核心内容在SQL优化经

工作中我们经常用到多个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时. 举个例子:  现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,因为条件的限制必须要关联3个表,正常的逻辑就是这样写,但是我们在数据库执行的时候会发现这样的SQL非常耗时,而且此时才 limit 800  这样的SQL怎么能让用户受得了呢? select p.*,b.supplier,t.type,c.org   from p

双汇发展多个分厂的能源管控大数据系统主要采用两种技术栈:InfluxDB/Redis和Kafka/Redis/HBase/Flink,对于中小型研发团队来讲,无论是系统搭建,还是实施运维都非常棘手.经过对InfluxDB/Redis和TDengine大数据平台的功能和性能对比测试,最终将TDengine作为实施方案. 1. 项目背景 基于双汇发展对能源管控的需求,利用云平台技术以及电气自动化处理手段,对双汇发展的一级.二级.三级能源仪表进行整体改造,实现仪表组网,进一步通过边缘网关进行能源在线监

前言 这次主要分享通过Metrics.net + influxdb + grafana 构建WebAPI的自动化监控和预警方案.通过执行耗时,定位哪些接口拖累了服务的性能:通过请求频次,设置适当的限流和熔断机制,拦截非法或不合理的请求,保障服务的可用性. InfluxDB 官网:https://www.influxdata.com/ 按照官方的说法,InfluxDB是一个开源分布式时序.事件和指标数据库.使用 Go 语言编写,无需外部依赖.其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展. 下载地址:htt

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据读取 http://hbasefly.com/2018/05/02/timeseries-database-7/  2018年5月2日  范欣欣  时序数据库 任何一个数据库系统内核关注的重点无非:数据在内存中如何存储.在文件中如何存储.索引结构如何存储.数据写入流程以及数据读取流程.关于InfluxDB存储内核,笔者在之前的文章中已经比较全面的介绍了数据的文件存储格式.倒排索引存储实现以及数据写入流程,本篇文章重点介绍InfluxD

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

对于高性能数据库操作,只靠设计最优的库表结构.建立最好的索引是不够的,还需要合理的设计查询.如果查询写得很糟糕,即使库表结构再合理.索引再合适,也无法实现高性能.查询优化.索引优化.库表结构优化需要齐头并进,一个不落. 6.1 为什么查询速度会慢 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端>>服务器>>在服务器上进行解析>>生成执行计划>>执行>>返回结果给客户端.其中执行可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括了大量为了检索

是什么? Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. Influxdb 是一个开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用 Go 语言编写,无需外部依赖.Influxdb 有如下三大特性: 时序性(Time Series):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大.最小.求和等): 度量(Metrics):对实时大量数据进行计算: 事件(Eve

一.问题概述 问题大概是这样的,有一个功能页面经常查询超时,有时候就算能查询出来也要很长的时间,但是有时又会很快.遇到的这种问题在排除掉网络原因之后基本上可以从查询语句上去找原因. 编译查询SQL语句和查询进程等待结果如下: 1.进程等待 2.编译查询 问题分析: 1.等待类型为SOS_SCHEDULER_YIELD并且CPU时长很长 2.而且查询时长基本上都是消耗在编译这块,实际的查询时长不到一秒. SOS_SCHEDULER_YIELD等待是SQL Server OS调度这块的线程之间的切换

如图,一个服务(service)对应一个用户(user),一个用户对应多个标签(tag),同时一个tag也可以通过中间表(pivot)对应对个用户. 现在业务需求如下:查service,这些service对应的user同时拥有tag1.tag2.tag3.tag4标签. 一个很容易犯的错误如下: $tags = ['tag1', 'tag2', 'tag3', ''tag4]; $query = ServiceModel::query() $query->whereHas('user.tags'

问题描述 打开github网页太慢 问题原因 被墙,导致DNS无法访问,实际上通过配置本地域名到IP的映射可以避免查询DNS服务器,从而加快速度. 为了验证确实是DNS的问题,请前往站长之家DNS查询,可以看见很多DNS服务器都没有. 一般Github的访问有两部分:主站的访问和二级域名的资源加载(比如样式文件等) 一般Github加载缓慢,主要是 assets-cdn.github.com.avatars0.githubusercontent.com 以及 avatars1.githubuse

早期,I/O串行,查询方式.发展,I/O并行,两种方式其一是中断方式,其二是dma方式,使得外部设备能直接与主存储器信息交换,减轻了cpu的工作量.技术继续发展,出现通道结构,实质上为高性能的dma控制器(微处理器,dma方式的进化),目的在于让I/O自己完成输入输出.技术再发展,出现I/O处理机,实质上为更高性能的处理器(dma再进化),成为小型的cpu系统,具有自己的寄存器,内存,指令集. 注意区别,I/O指令,是属于中央处理器的指令集,比如8086的in,out指令.           

grafana带有功能丰富的数据源插件influxDB.支持丰富的查询编辑器.注释和templating(模版)查询. 增加数据源(Adding the data source) 点击顶部Grafana图标打开侧边的菜单. 在 Dashboards链接下的侧菜单中,您应该找到一个名为Data Sources的链接. 在顶部点击 + Add data source按钮. 在Type下拉选项中选择 InfluxDB. Edit/ADD data source name :数据源名称.这就是在面板和查

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

环境配置 节点 配置 类型 操作系统 Sched 2G 2CPU 50GB ens3=>192.168.200.11 KVM虚拟机 CentOS 7 Nova 4G 2CPU 50GB ens3=>192.168.2000.12 KVM虚拟机 CentOS 7 Nova节点配置 安装Collectd # yum install epel-release # yum makecache # yum install collectd -y # systemctl start collectd #

一.背景介绍 本监控方案支持对Windows Server服务器集群的全面监控,方案提供丰富的图表展示, 以及对异常问题进行邮件的实时报警. 本系统由Collectd(操作系统数据搜集).logstash(业务数据搜集).Influxdb(数据存储).Grafana(图表展示和预警)四个子系统组成. Collectd 是一个商业产品,但可以下载其免费版本,安装后已windows服务的形式运行,提供了配置界面(虽然很多模块不支持),总体而言操作比较方便. logstash是一个完全开源的工具,可以

本文假设读者已经安装并配置好了Docker的运行环境,Docker daemon已经运行.如果要在Suse上安装Docker,请参考文章Docker学习系列1-Suse安装Docker来设置Docker运行环境.如果是其他Linux系统,请参考Docker官方文档进行安装配置. # docker pull tutum/influxdb 该命令执行成功后,使用docker images命令可以查看下载的镜像 #docker images REPOSITORY            TAG     

理想很饱满,现实很骨感. 由于业务需要"灵活可配置"的功能需求,在使用java开发Influxdb查询功能的时候,遇到了一个问题,Measurement注解的名称有可能需要动态变化. 我们先看下 @Measurement 注解的代码: package org.influxdb.annotation; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.la

这一篇接着记录一下查询相关的操作.想象一下,如果想要在一张表格中展示某些车辆的耗损和营收情况,我们该怎么处理.车辆.耗损.营收各自存储在一张表中,耗损和营收中冗余了车辆信息……我们便想到了关联查询.mongodb 3.2+中开始支持关联查询,下面介绍一下写关联查询的过程. 测试一. db.getCollection('FormInstace').aggregate([ { $match: { "FormItems.key": { $ne: null } } }, { $addField