说实话，influxdb这时序数据库功能挺多的，应用场景也蛮广泛，就是想聊聊它到底强在哪儿和怎么用好它

说实话,InfluxDB这款时序数据库功能确实多，应用场景也广，感觉现在搞物联网、监控系统啥的，不提它一下都好像跟不上时代了，但咱今天不整那些虚的，就聊聊它到底强在哪儿，以及咱们普通人怎么才能把它用好，别让这么个好东西在手里吃灰。

它到底强在哪儿？

你得明白它为啥被造出来,InfluxDB是专门为“时间序列数据”设计的，啥是时间序列数据？简单说就是带时间戳的数据点，比如每分钟的CPU温度、每秒钟的网站访问量、每毫秒的股票价格，这种数据有两个特点：一是量大，源源不断地来；二是你更关心最近的数据，老数据可能就用来查查趋势，传统数据库（比如MySQL）干这个活儿，就像用牛车拉快递，不是不能拉，是又慢又费劲。

InfluxDB的强,就强在它为这种数据模式“量身定做”。

第一强：写数据快到飞起，它采用了类似LSM-Tree的存储结构（咱不管这术语，知道个大概就行），数据先往内存里一写，攒够一波再刷到硬盘上，这就像往高速公路上扔货物，先堆到收费站旁边的临时仓库（内存），等凑满一卡车，一次性运走（写入硬盘），效率自然比来一辆车就检查一次（像MySQL每次写入都要直接操作硬盘）高得多，根据InfluxData官方早期的基准测试报告，它声称每秒能轻松处理数十万甚至上百万的数据点，这对于高频传感器数据采集是至关重要的。

第二强：存数据特别省地方，时间序列数据虽然量大，但很多数据是重复的，一万个温度传感器，每一秒上报一次数据，传感器ID“sensor_001”、“sensor_002”这些标签（Tag）会重复几百万次，InfluxDB很聪明，它把这些重复的标签值单独存一份，每个数据点只存个指针，对实际测量的数值（比如温度值25.6）还会进行压缩，这样一来，据官方和一些用户案例说，压缩比能达到1:10甚至更高，帮你省下大笔硬盘钱。

第三强：查数据针对性优化，它专门为时间范围的查询做了优化，你想看“过去一小时内CPU使用率最高的10个时刻”，这种查询在InfluxDB里非常快，它内置了海量的时间序列函数，比如求平均值、最大值、最小值、百分位数，还能做复杂的分组（Group by）和窗口计算（比如每5分钟算一个移动平均），这些功能要是用传统SQL写，语句会非常复杂且执行缓慢，但在InfluxDB的类SQL查询语言Flux（或早期的InfluxQL）里，可能就是一两行命令的事，Telegraf、Grafana这类监控生态里的核心工具都直接原生支持它，对接起来特别顺畅。

那怎么才能用好它？

光知道它强没用,用不好照样抓瞎，用好InfluxDB，关键在“设计”。

第一, schema设计是命根子，InfluxDB的数据模型主要靠Tag（标签） 和Field（字段），简单理解：Tag是用来过滤、分组的东西，应该是有限的、重复度高的值，比如设备ID、区域、状态码，Field是实际测量的、经常变动的数值，比如温度、湿度、金额。千万不能把本该是Field的数据设成Tag，你把每个温度传感器的具体读数（25.6, 25.7...）设为Tag，那会产生海量唯一的Tag值，会瞬间拖垮数据库性能，这个设计思路，在InfluxDB官方文档的“Schema设计最佳实践”里被反复强调。

第二,把握好数据保留策略，时序数据有冷热之分，最新的数据最“热”，查询最频繁；老数据可能一年才查一次，InfluxDB允许你设置数据保留策略，比如自动删除30天前的数据，你还可以配置分层存储，把热数据放高速SSD硬盘上，冷数据自动转移到便宜的大容量机械硬盘上，这叫“降冷策略”，能有效平衡成本和性能，别啥数据都永远存着，那是在跟自己的钱包过不去。

第三,连好生态工具，别硬扛，InfluxDB不是孤立的，它的好搭档是Telegraf（负责收集各种指标数据并写入InfluxDB）和Grafana（负责从InfluxDB读取数据并做成酷炫的图表仪表盘），很多人用不好的原因是想自己写代码去拼凑数据采集和展示，结果费时费力，直接用Telegraf的现成插件去抓取系统指标、数据库指标、应用指标，再用Grafana拖拽式配置图表，效率能提升十倍不止，这个工作流是经过无数实践验证的黄金组合。

心态要摆正,InfluxDB是专用数据库，别拿它当万能钥匙，它非常不擅长处理关联查询（比如join多张表）、事务操作（比如银行转账），它的舞台就是监控、运维、物联网传感器、实时分析这些领域，在这些场景里，它能帮你轻松应对海量时间流数据的冲击。

InfluxDB的强,在于它对时间序列数据的深度优化，做到了高性能写入、高压缩存储和高效查询，而用好它的秘诀，在于理解它的数据模型做好设计，并善于利用其强大的生态系统，让它干它最擅长的事。