工业应用的InfluxDB 1.8模式设计是什么？

InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，用于存储和查询大规模的时间序列数据。在工业应用中，InfluxDB 可以被用来存储和查询传感器数据、监控数据、日志数据等。

InfluxDB 1.8 是 InfluxDB 的一个版本，在这个版本中引入了 InfluxDB IOx 的一些功能。以下是一个简单的示例，展示了如何使用 InfluxDB 1.8 进行模式设计：

首先，安装 InfluxDB 1.8。可以通过官方网站（https://portal.influxdata.com/downloads/）下载适合你的操作系统的安装包，并按照官方文档进行安装。

接下来，启动 InfluxDB 服务。可以使用以下命令启动 InfluxDB：

influxd

然后，使用 InfluxDB 的命令行界面（CLI）创建一个数据库，并切换到该数据库：

influx
CREATE DATABASE mydb
USE mydb

接下来，创建一个数据表（measurement），并定义一些字段（fields）和标签（tags），来表示你的数据模式。下面是一个示例：

CREATE MEASUREMENT sensor_data
    WITH (
        timeField: "timestamp",
        tags: ["sensor_id"],
        fields: [
            {name: "temperature", fieldType: "float"},
            {name: "humidity", fieldType: "float"}
        ]
    )

在这个示例中，我们创建了一个名为 sensor_data 的 measurement，它包含一个时间字段 timestamp、一个标签 sensor_id，以及两个字段 temperature 和 humidity。

然后，你可以使用 InfluxDB 的写入 API，将数据写入到数据库中。以下是一个示例：

from influxdb import InfluxDBClient

client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)
client.switch_database('mydb')

json_body = [
    {
        "measurement": "sensor_data",
        "tags": {
            "sensor_id": "sensor1"
        },
        "time": "2022-01-01T00:00:00Z",
        "fields": {
            "temperature": 20.5,
            "humidity": 50.2
        }
    }
]

client.write_points(json_body)

在这个示例中，我们使用 InfluxDB 的 Python 客户端库，连接到我们之前创建的数据库 mydb，然后使用 write_points 方法将数据写入到 sensor_data measurement 中。

最后，你可以使用 InfluxDB 的查询语言（InfluxQL）查询数据。以下是一个示例：

SELECT * FROM sensor_data

这个查询会返回 sensor_data measurement 中的所有数据记录。

这只是一个简单的示例，介绍了如何使用 InfluxDB 1.8 进行模式设计和数据操作。在实际的工业应用中，你可能需要根据你的数据特点和业务需求进行更详细的设计和开发。