InfluxDB 基础面试题

### InfluxDB基础面试题及答案

#### 数据模型
InfluxDB采用时间序列数据库特有的数据模型，其核心概念包括测量(measurement)，标签(tags), 字段(fields) 和 时间戳(timestamp)[^1]。

#### 写入协议
为了向InfluxDB写入数据，可以使用Line Protocol这种文本行格式。每一行代表一条记录，由measurement, tag key=value 对, field key=value 对以及timestamp组成；也可以通过HTTP API发送JSON格式的数据。

#### 查询语句
InfluxDB支持类SQL的查询语言——InfluxQL用于执行各种类型的查询操作。例如`SELECT * FROM "cpu"`表示从名为"cpu" 的 measurement 中检索所有数据点[^2]。

#### 数据保留策略(Retention Policy)
定义了如何长时间保存特定measurement内的数据，默认情况下存在一个无限期保存数据的RP叫做"default"。

#### 连续查询(Continuous Queries,CQs)
允许创建自动运行于后台的任务，在满足一定条件时触发计算并把结果存储到指定的目标中去，这有助于降低磁盘占用率和提高性能表现。

CREATE CONTINUOUS QUERY cq_1m ON mydb 
RESAMPLE EVERY 1m FOR 2h 
BEGIN 
    SELECT mean(value) INTO aggregate_data."autogen".:MEASUREMENT FROM /.*/ GROUP BY time(1m),* 
END;

#### Grafana集成
由于Grafana内置对InfluxDB的支持，因此两者结合非常紧密。可以通过配置数据源轻松实现可视化展示来自InfluxDB的时间序列数据，并利用后者提供的强大功能来优化查询效率，比如启用查询缓存等特性[^3]。