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前言

据IDC预测,全球数据将从2018年的33ZB(泽字节)增长到2025年的175ZB,年均复合增长率为23%。到2025年,全球联网设备会有1500亿台,其中大多数设备将产生实时数据。届时,实时数据将超过其他类型的数据,成为全球第一大数据。

智能制造2025、工业互联网、工业4.0等政策推动了时序数据库的发展,全球对工业品的需求逐年上升。中国作为工业大国,2020年开始大力发展新基建,时序数据库作为智能制造的基础软件,其发展也同步受到关注。

和操作系统一样,数据库属于基础软件,更新迭代慢,一旦使用,可以在生产环境运行十几年,替换成本高,且企业替换意愿不强。企业初期选择数据库会非常慎重,使用后无论是管理层、执行层,还是技术人员都很难主动提出替换建议。

替换成本高、周期长、风险高造成了企业只相信头部数据库产品。毫无疑问,目前使用最多、技术生态最完善的时序数据库之一就是InfluxDB。InfluxDB是一个开源的、高性能的时序数据库,在时序数据库榜单DB-Engines Ranking上排名第一。正因为如此,熟练掌握InfluxDB已成为相关开发者非常重要的一项技能。本书将带领大家从InfluxDB的基础开始,一步一步理解InfluxDB,相信这些内容会对大家有帮助。

如何阅读本书

本书既是教程,又是参考指南,同时也适合作为高校相关专业教材。如果读者刚刚接触时序数据库开发,按照本书的章节顺序学习定会有所收获。

本书共14章,每章的内容简单介绍如下:

第1章主要介绍了什么是时序数据、InfluxDB是什么,以及InfluxDB的发展历史。

第2章主要介绍了InfluxDB的安装及配置。

第3章主要介绍了InfluxDB的可视化UI工具。

第4章主要介绍了InfluxDB的基本写入、查询操作。

第5章主要介绍了InfluxDB的常用函数和运算。

第6章主要介绍了InfluxDB的连续查询。

第7章主要介绍了InfluxDB的数据保留策略。

第8章主要介绍了InfluxDB的数据安全策略。

第9章主要介绍了InfluxDB的性能评估。

第10章主要介绍了InfluxDB集群相关内容。

第11章主要介绍了InfluxDB的数据备份与恢复。

第12章主要介绍了InfluxDB与程序设计。

第13章主要介绍了InfluxDB数据处理语言FLux。

第14章主要介绍了InfluxDB存储引擎知识。

读者对象

在本书的编写过程中,尽可能做到通俗易懂、由浅入深,不仅适用于初学者学习,也适用于专业人员学习。

本书可作为高校相关专业教材,也适合软件工程师、软件架构师、数据库工程师等从业人员阅读。

读者交流与图书反馈

本书的读者还可以访问InfluxDB专栏补充学习。该专栏搭建了一个供开发者交流学习的在线平台,阅读过程中如有疑问,也可以在网站上向作者提问,期待能够得到你们的真挚反馈。

由于作者水平有限,编写时间仓促,书中难免会出现一些错误或表达不准确的地方,恳请读者批评指正。我们也会将书中的勘误发布在专栏中,供大家参考。

学习专栏

编写说明

本书编写团队由业界一线研发人员组成,其中郑强负责全书的框架搭建及第1~9章的撰写,字数约28万字;张伟负责第10~13章的撰写,字数约6万字;刘爽负责第14章的撰写,字数约2万字。

致谢

感谢清华大学出版社的编辑,因为你们的帮助,这本书才得以问世。最后要感谢的就是你,我亲爱的读者,感谢你拿起这本书,你的认可是我们最大的快乐。

作者 9FLrxcPWgB5hkdu8Z2Z5GRxP9IMoIij0bbkXxr+C8dtbbt2C3lVaOfYAx7cZVua/

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