一.定义
时序数据库 是一种专门用于高效存储和查询带有时间戳的数据的数据库。如果你的数据是随着时间变化而不断产生，并且你想知道过去某一时刻发生了什么，那么你应该用时序数据库。
这类数据通常具有以下特征：
- 数据点按时间顺序不断写入（高频写入）
- 查询通常是基于时间段进行聚合分析
- 数据量大但更新少，删除也较少
二、InfluxDB 的核心功能与特点
- 高性能写入能力
- 支持高并发写入，适合每秒成千上万条数据插入。
- 写入后自动按时间索引，读取效率高。
- 时间序列优化的查询语言
- 提供类似 SQL 的查询语言（Flux / InfluxQL），支持时间范围过滤、聚合计算（如平均值、最大值、求和等）。
- 数据保留策略（Retention Policy）
- 可设置数据保留时间（如只保留最近 7 天、30 天、永久等），自动清理旧数据。
- 标签（Tags）和字段（Fields）类似于关系型数据库中的字段，但做了区分：
- tags：用于索引，可快速过滤查询（如设备ID、区域、类型）
- fields：用于存储实际的数值（如温度、电压、计数）
- 5内置聚合函数和插值功能
- 自动对时间序列做插值（interpolation）、降采样（downsampling）、窗口聚合（windowing）等操作。
三、与时序数据库相比，关系数据库有哪些不同？
如果你只接触过关系型数据库，那么以下对照表有助于加深你的理解
| 对比维度 | 关系型数据库（MySQL/PostgreSQL） | 时序数据库（InfluxDB） |
| 数据结构 | 表结构固定，需定义 schema | 灵活，无需严格定义 schema |
| 写入频率 | 支持中低频写入 | 极高写入吞吐量（每秒百万级） |
| 时间处理 | 时间只是普通字段 | 时间是核心维度，所有数据都带时间戳 |
| 索引机制 | 支持多列索引 | 默认按时间排序并建立索引 |
| 查询模式 | 支持复杂 JOIN、事务 | 更适合单表聚合查询、时间窗口统计 |
| 扩展性 | 单机为主，分布式部署较难 | 天生为分布式设计 |
| 使用场景 | OLTP、业务系统 | OLAP、监控、物联网、日志分析 |
| 关系型概念 | InfluxDB 对应概念 |
| 数据库（Database） | Bucket（桶） |
| 表（Table） | Measurement（测量） |
| 字段（Column） | Tag / Field |
| 行（Row） | 数据点（Data Point）+ 时间戳 |
| SQL 查询 | Flux / InfluxQL 查询语言 |
四.InfluxDB安装
操作系统：windows10
数据库版本：2.7.12
4.1下载
4.2启动
这里需要提醒的是，influxd.exe不能双击运行，需要在cmd中运行，因为它本质上是一个长时间运行的控制台程序，不是 GUI 应用，双击后提示如下：
启动成功，端口8086
启动成功
4.3.配置服务
在cmd窗口启动InfluxDB，是前台进程，将cmd窗口关掉时，InfluxDB服务也就关掉了。 如果你希望开机启动或者后台启动，可参考下面的操作。
- 安装NSSM
- 解压下载的 nssm-2.24.zip
- 找到对应系统的文件夹（如 win64）
- 将整个 nssm-2.24 文件夹复制到一个简单路径中
- 安装服务InfluxDB
五.InfluxDB初始化
初始化成功
