时序数据库功能图

时序数据库是面向时间序列的一种数据库类型，适合存储和处理时间序列数据，如传感器数据、日志数据、监控数据等。时序数据库通常具有如下特点：高效的写入和查询性能、标准的 SQL 支持、高可靠性、可扩展性和易于管理。本文将介绍时序数据库的功能图，并通过代码示例说明其实现原理。

时序数据库功能图包括数据采集、数据存储、数据查询和数据可视化四个主要部分。

1. 数据采集

数据采集是时序数据库的第一步。在数据采集阶段，需要收集来自传感器、监控设备、应用程序甚至日志文件等的数据源。下面是一个简单的 Python 代码示例，用于将传感器数据发送到时序数据库中：

import time
from influxdb import InfluxDBClient

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

while True:
    # simulate sensor data
    temp = 25 + random.random() * 5
    humidity = 50 + random.random() * 10
    
    # write data to database
    data = [{
        "measurement": "environment",
        "tags": {
            "sensor": "DHT22"
        },
        "time": time.time_ns(),
        "fields": {
            "temperature": temp,
            "humidity": humidity
        }
    }]
    
    client.write_points(data)
    
    # wait for next round
    time.sleep(1)

2. 数据存储

数据存储是时序数据库的核心功能。在数据存储阶段，时序数据库接收到来自不同数据源的时间序列数据，并将其存储在数据库中。通常，时序数据库基于分散的节点存储数据，以提高可扩展性、可靠性和性能。下面是一个 InfluxDB 的存储结构示例：

mydb
|- measurement1
   |- tag1=value1
   |  |- field1=value2, time1
   |  |- field2=value3, time2
   |- tag2=value3
      |- field1=value4, time3
      |- field2=value5, time4
|- measurement2
   |- tag1=value2
      |- field1=value6, time5
      |- field2=value7,