查询提速11倍、资源节省70%，阿里云数据库内核版 Apache Doris 在网易日志和时序场景的实践
网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理，取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能，相比 Elasticsearch，查询速度提升至少 11 倍，存储资源节省达 70%。Doris 的列式存储、高压缩比和倒排索引等功能，优化了日志和时序数据的存储与分析，降低了存储成本并提高了查询效率。在灵犀办公和云信的实际应用中，Doris 显示出显著的性能优势，成功应对了数据增长带来的挑战。
InfluxDB与Telegraf：数据采集与监控实战
【4月更文挑战第30天】本文介绍了InfluxDB和Telegraf在数据采集与监控中的应用。InfluxDB是高性能的时序数据库，适合高吞吐量和实时查询，而Telegraf是数据采集代理，能收集多种系统指标并发送至InfluxDB。实战部分涉及安装配置两者，通过Telegraf收集数据，然后使用InfluxDB查询分析，配合Grafana实现可视化展示，从而实现有效的监控解决方案。
InfluxDB数据备份与恢复策略
【4月更文挑战第30天】本文介绍了InfluxDB的时间序列数据备份与恢复策略。备份策略包括定期快照备份、增量备份（借助外部工具如rsync）及备份验证。恢复策略涉及从快照和备份验证环境恢复数据，强调了恢复过程中的注意事项，如关闭写入操作和数据一致性。实施这些策略能有效保障InfluxDB数据的安全性和可用性。
InfluxDB高级特性：数据压缩与存储优化技术详解
【4月更文挑战第30天】InfluxDB，流行的开源时序数据库，采用LSM Tree存储引擎，利用WAL和TSM文件高效存储数据。其高级特性包括数据压缩（Snappy、Gorilla、Delta编码）和存储优化（时间序列分区、数据块合并、删除与归档）。通过选择合适的压缩算法、设置分区策略、定期合并数据块及制定保留策略，可优化InfluxDB性能和存储效率。
InfluxDB最佳实践：数据模型设计与查询优化
【4月更文挑战第30天】本文探讨了InfluxDB的最佳实践，重点在于数据模型设计和查询优化。合理选择字段类型，根据业务逻辑划分Measurement，利用Tags进行索引优化，以及适时数据归档和清理，能有效提升性能。查询优化包括使用索引、精简查询语句、应用聚合函数及限制返回结果。分布式查询和分片适用于大规模数据集，以实现并行查询和负载均衡。这些策略旨在帮助用户优化InfluxDB的性能，进行高效时序数据分析。
InfluxDB集群与扩展性解析
【4月更文挑战第30天】InfluxDB集群利用分片和复制技术实现水平扩展，提升性能和可靠性。集群包含元数据、数据和（可选）代理节点，其中元数据节点管理集群信息，数据节点存储时间序列数据，代理节点转发查询请求。扩展性策略包括：水平扩展增加数据节点，负载均衡优化资源使用，数据分片实现并行处理，以及通过多副本保证容错和高可用性。这些特性使InfluxDB能有效处理大量时间序列数据。