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作为一个开源系统，InfluxDB究竟有什么魅力吸引了如此多的用户，从而在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一呢？
InfluxDB是支持时序数据高效读写、压缩存储、实时计算能力的数据库服务，除了具有成本优势的高性能读、高性能写、高存储率，InfluxDB还具有如下特点：
·无系统环境依赖，部署方便。
·无模式（schema-less）的数据模型，灵活强大。
·原生HTTP管理接口，免插件配置和免第三方依赖。
·强大的类SQL查询语句，学习成本低，上手快。
·丰富的权限管理功能：精细到“表”级别。
·丰富的时效管理功能：自动删除过期数据，自定义删除指标数据。
·低成本存储，采样时序数据，压缩存储。
·丰富的聚合函数，支持AVG、SUM、MAX、MIN等聚合函数。
InfluxDB实现了类SQL的接口，尽管与传统关系型数据库（如MySQL）语法相似，但InfluxDB在语义体系上有些差别，接下来将以一条CPU利用率的时序数据为例介绍相关的核心概念，如代码清单1-3所示。
代码清单1-3 一条CPU利率的时序数据
> insert cpu_usage,host=server01,location=cn-sz user=23.0,system=57.0 > select * from cpu_usage name: cpu_usage time host location system user ---- ---- -------- ------ ---- 1557834774258860710 server01 cn-sz 55 25 >
·时间（Time）：如代码清单1-3中的“1557834774258860710”，表示数据生成时的时间戳，与MySQL不同的是，在InfluxDB中，时间几乎可以看作主键的代名词。
·表（Measurement）：如代码清单1-3中的“cpu_usage”，表示一组有关联的时序数据，类似于MySQL中表（Table）的概念。
·标签（Tag）：如代码清单1-3中的“host=server01”和“location=cn-sz”，用于创建索引，提升查询性能，一般存放的是标示数据点来源的属性信息，在代码清单1-3中，host和location分别是表中的两个标签键，对应的标签值分别为server01和cn-sz。
·指标（Field）：如代码清单1-3中的“user=23.0”和“system=57.0”，一般存放的是具体的时序数据，即随着时间戳的变化而变化的数据，与标签不同的是，未对指标数据创建索引，在代码清单1-3中，user和system分别是表中的两个指标键，对应的指标值分别为23.0和57.0。
·时序数据记录（Point）：如代码清单1-3中的“1557834774258860710 server01 cn-sz 5525”，表示一条具体的时序数据记录，由时序（Series）和时间戳（Timestamp）唯一标识，类似于MySQL中的一行记录。
·保留策略（Retention Policy）：定义InfluxDB的数据保留时长和数据存储的副本数，通过设置合理的保存时间（Duration）和副本数（Replication），在提升数据存储可用性的同时，避免数据爆炸。
·时间序列线（Series）：表示表名、保留策略、标签集都相同的一组数据。