influxdb 按时间分组的时间单位

InfluxDB中按时间分组的时间单位是由时间间隔的长度来决定的。在InfluxDB中，时间间隔是由一个整数和一个时间单位组成的。时间单位可以是纳秒（ns）、微秒（μs）、毫秒（ms）、秒（s）、分钟（m）、小时（h）、天（d）等。在按时间分组时，InfluxDB会根据查询语句中指定的时间间隔长度来将数据按照固定的时间段进行分组，这个时间段就是时间间隔的长度。例如，如果查询语句中指定的时间间隔长度为1小时，则InfluxDB会将数据按照每小时进行分组。

相关问题

influxdb2.0保存

InfluxDB 2.0 是一个开源的时序数据库，用于高效地保存和查询时间序列数据。它的设计目标是为了处理大规模、高速写入和查询的场景。

InfluxDB 2.0 保存数据的基本单位是一个称为“时间序列”的概念。时间序列是一个带有时间戳的数据流，它可以包含多个不同的字段。你可以将不同的时间序列保存在不同的“bucket”中，每个 bucket 可以具有自己的保留策略和数据复制设置。

要保存数据到 InfluxDB 2.0，你可以使用它提供的 API 或者客户端库。你可以将数据按照指定的时间戳插入到特定的 bucket 中，并为每个数据点指定一个标签和字段。标签可以用于对数据进行分组和过滤，而字段则是要保存的实际数据。

InfluxDB 2.0 支持数据的压缩和索引，以提高读取和查询的性能。它还提供了强大的查询语言，可以进行灵活和高效的数据查询。你可以根据时间范围、标签和字段的条件来检索数据，并按照多种方式对数据进行聚合和排序。

此外，InfluxDB 2.0 还支持数据的备份和恢复、数据的持久化和数据的高可用性配置。它可以与其他工具和流行的技术集成，如Grafana、Telegraf和Kapacitor。通过这些集成，你可以实现数据的可视化、监控和分析。

总而言之，InfluxDB 2.0 是一个强大、高效的时间序列数据库，它可以用于保存和查询各种类型的时间序列数据。无论是物联网、应用程序监控还是日志数据分析，InfluxDB 2.0 都是一个可靠的选择。

influxdb中的数据表结构

InfluxDB 是一个开源的时序性数据库，是专门用于处理时间序列数据的高性能、分布式、可扩展的数据库。

InfluxDB 中的数据结构包括：
1. 数据库(database)：数据存储在数据库中，每个数据库可以包含多个数据表。
2. 数据表(measurement)：数据表是 InfluxDB 中存储数据的基本单位，它是一个带有时间戳的值序列。每个数据表包含多个字段(field)，每个字段包含一个浮点型的值和一个可选的字符串型的标签(tag)。
3. 字段(field)：字段是一组时间戳-值对，它描述了一个特定的时间序列。每个字段必须有一个名称和一个浮点型的值。
4. 标签(tag)：标签是一组键-值对，它描述了一个时间序列的特定维度。标签可以用于过滤和分组查询，以及为字段提供更多的上下文信息。

总之，在 InfluxDB 中，数据以数据库为单位组织，每个数据库包含多个数据表。每个数据表由字段和标签组成，用于描述一组时间序列。