TSDB综览：时序数据库之争与InfluxDB详解

本文由OneAPM后端研发工程师刘斌撰写，他具有丰富的IT背景，包括大型金融、通信项目开发经验以及Android手机操作系统开发和Linux后台开发技能。刘斌在翻译多本书籍的同时，还担任Docker入门与实践课程讲师。本文着重于时间序列数据库在产品CloudInsight性能指标处理中的应用，特别是对数据聚合、分组和过滤的处理策略。 在前文《时序列数据库武斗大会之什么是TSDB》的基础上，作者将深入探讨当前主流的时间序列数据库（TSDB），如InfluxDB。InfluxDB是用Golang语言编写的，因其无结构化设计（schemaless）、可扩展性、易于使用的查询语言、内置的HTTP API、数据采集与存储功能以及实时数据下采样等特点，使其在许多Golang社区中备受推崇，提升了其知名度。 文章将依据DB-Engines的2016年2月排名，逐一对诸如InfluxDB在内的开源TSDB进行介绍，同时也简述了它们的商业版本或SaaS服务，以便读者全面了解时序数据管理的各种选择。尽管文中提到Elasticsearch和MongoDB也被用于存储时间序列数据，但鉴于它们更偏向于NoSQL数据库，本文不会重点介绍。 由于作者承认个人能力限制和主观因素可能导致某些评价可能存在差异，但他强调深度用户的观点更具说服力，而他自己的分析更多的是抛砖引玉，鼓励读者进行深入研究。因此，读者可以从这篇文章中了解到时序数据库领域的最新动态和各数据库的优缺点，为实际项目选择合适的技术提供参考。