問題タブ [influxdb]
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influxdb - influxdbを使用する場合、複数の列でグラファナグループを作成できます
データソースとして influxdb を使用すると、グラフ メトリックの定義で、「and」ラベルの後に列を追加すると (latency_scope、type など)、データ応答は正しいが凡例の表示は未定義であり、ダッシュボードの日付表示。
生のクエリはこのようなものですが、機能しません。"latency" から latency_scope、uri、sum(sum_count) を選択します。ここで、$timeFilter は time($interval)、latency_scope、uri fill(0) 順でグループ化されます"
grafanaは複数のグループを作成できますか?
どうも
influxdb - 複数の指標を 1 つのシリーズに効率的に保存する
複数のメトリックを 1 つのシリーズに格納するのは効率的ですか? 複数の列がサポートされていますが、少なくとも 0.9 のドキュメントに基づくと、メトリックごとに単一のシリーズと値の列が優先されるようです。
私が見ているのは、いくつかの関連データ (hd free、used、total など) を保存する方法であり、3 つの個別のシリーズを持つことは苦痛のようであり、シリーズ全体で行う必要があるクエリを複雑にすることは間違いありません。
このようなメトリックを保存するための一般的なベスト プラクティスはありますか?
influxdb - Influxdb マージ構文
influxdbで3つ以上のシリーズをマージする正しい構文は何ですか?
以下のクエリは、2 つのシリーズで正常に機能します。
試した:
編集:それを考え出した:
ありがとう!
mysql - 1 回限りのスマートホーム インストール用の TSDB の選択
1 回限りのスマートホーム データ収集ボックスを構築しています。raspberry-pi クラスのマシン (~1G RAM) で実行され、1 日あたり約 200K のデータ ポイント (それぞれ 64 ビット int) を処理することが期待されています。通常の MySQL を使用してきましたが、パフォーマンスが低下し始めており、特に特定の時間間隔内のエントリ数に関するクエリで顕著です。
私が理解しているように、これは基本的に時系列データベースが設計されているものとまったく同じです。どちらかといえば、私の状況で珍しいのは、音量が比較的低く、使用可能な RAM の量も少ないことです。
ウィキペディアをざっと見てみると、OpenTSDB、InfluxDB、およびおそらく BlueFlood が示唆されています。OpenTSDB は 4G の RAM を推奨していますが、それは大量の設定向けかもしれません。InfluxDB は実際にセンサーの読み取り値について言及していますが、必要なリソースの種類に関する多くの情報を見つけることができません。
さて、これが私の実際の質問です。これらのシステムのいずれかを、私が説明するプロジェクトに不適切なものにする明らかな危険信号はありますか?
私はこれが Flame への招待であることを理解しているので、人々がそれを明るく役立つ側に保つことを期待しています. よろしくお願いします!
hbase - 非常に高速にアクセスできるビッグデータ
問題に直面しています: プロセス プラントのデータベースです。50 ミリ秒のサンプリング レートで最大 50,000 個のセンサーがあります。すべての測定値は少なくとも 3 年間保存する必要があり、リアルタイム クエリをサポートする必要があります (つまり、ユーザーは 1 秒未満の遅延で履歴データを表示できます)。私は最近Time-series Databaseに関する記事を読みました。OpenTSDB、KairosDB、InfluxDB など、多くのオプションが用意されています。
どちらが目的に適しているか混乱していますか?これについて知っている人は私を助けてください!
更新 15.06.25
今日、OpenTSDB に基づいたテストを実行します。Virtual Box を使用して、3 つの CentOS x64 VM (1 つのマスター、2 つのスレーブ) のクラスターを作成しました。ホスト構成は 8 GB RAM、core i5 です。マスター VM 構成は 3 GB RAM で、スレーブ構成は 1.5 GB RAM です。以下のように、データを OpenTSDB に送信する python プログラムを作成します。
ホストで python を実行すると、作業は約 220 秒後に完了します。だから、私は平均を得ました。毎秒最大 45000 レコードの速度。
更新 15.06.29
今回は 1 つの VM (5 GB RAM、3 コア、CentOS x64、疑似分散 Hadoop) のみを使用しました。Windows 7 ホストで 2 つの Python プロセスを実行して、データの 2 つの半分を OpenTSDB に送信します。平均 データの書き込み速度は、1 秒あたり最大 100,000 レコードでした。