一、初识Influxdb
🎯 InfluxDB是一个由InfluxData开发的
开源
时序型数据库
，
它由
Go
写成，着力于
高性能地查询与存储的时序型数据库
。InfluxDB被广泛应用于存储系统的
监控数据
，
实时动态数据分析
等场景。
优点：
高性能地查询与存储的时序型数据库
1、golang编写， 没有其他依赖；
3、支持类sql查询语句；
4、tag可以索引序列化，提供快速有效的查询；
5、时序型数据库，可以支持min, max, sum, count, mean,median 一系列函数，方便统计；
二、Influxdb 概念介绍
2.0之前：支持sql语法
curl -G 'http://localhost:8086/query?pretty=true' --data-urlencode "db=mydb" --data-urlencode "q=SELECT \"value\" FROM \"cpu_load_short\" WHERE \"region\"='us-west'"
2.0之后：支持flux
from(bucket:"example-bucket")
|> range(start: -15m)
|> filter(fn: (r) =>
r._measurement == "cpu" and
r._field == "usage_system" and
r.cpu == "cpu-total"
四、Influxdb 存储原理
🎯 InfluxDB的存储结构树是时间结构合并树（Time-Structured Merge Tree，TSM），它是由日志结构化合并树（Log-Structured Merge Tree，LSM），根据实际需求变化而来的。
A：LSM树包含三部分：Memtable，Immutable和SSTable。
Memtable：
MemTable是在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据，会按照Key有序地组织这些数据，LSM树对于具体如何组织有序地组织数据并没有明确的数据结构定义，例如Hbase使跳跃表来保证内存中key的有序。
因为数据暂时保存在内存中，内存并不是可靠存储，如果断电会丢失数据，因此通常会通过WAL(Write-ahead logging，预写式日志)的方式来保证数据的可靠性。
Immutable：
当 MemTable达到一定大小后，会转化成Immutable MemTable。Immutable MemTable是将转MemTable变为SSTable的一种中间状态。写操作由新的MemTable处理，在转存过程中不阻塞数据更新操作。
SSTable：
有序键值对集合，是LSM树组在磁盘中的数据结构。为了加快SSTable的读取，可以通过建立key的索引以及布隆过滤器来加快key的查找。
除了上图可视化管理工具Chronograf外，还有一种可视化工具Grafana，它也是用于大规模指标数据的可视化展示，提供包括折线图，饼图，仪表盘等多种监控数据可视化UI，若应用过程中考虑到扩展性问题，也会使用Grafana代替Chronograf。
官方文档：
https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/reference/syntax/flux/flux-vs-influxql/#influxql-and-flux-parity
