C#如何連接InfluxDB數(shù)據(jù)庫？它是有http接口的，不需要連接字符串，直接在C#中以訪問網(wǎng)頁的WebClient方式就可以了，可以搜索一下 influxDB 0.9 C# 讀寫類influxdb

C#如何連接InfluxDB數(shù)據(jù)庫？

它是有http接口的，不需要連接字符串，直接在C#中以訪問網(wǎng)頁的WebClient方式就可以了，可以搜索一下 influxDB 0.9 C# 讀寫類

influxdb查看哪些是field？

名詞解釋

在具體的講解influxdb的相關(guān)操作之前先說說influxdb的一些專有名詞，這些名詞代表什么。

influxDB名詞

database：數(shù)據(jù)庫；

measurement：數(shù)據(jù)庫中的表；

points：表里面的一行數(shù)據(jù)。

influxDB中獨(dú)有的一些概念

Point由時(shí)間戳（time）、數(shù)據(jù)（field）和標(biāo)簽（tags）組成。

time：每條數(shù)據(jù)記錄的時(shí)間，也是數(shù)據(jù)庫自動(dòng)生成的主索引；

fields：各種記錄的值；

tags：各種有索引的屬性。

還有一個(gè)重要的名詞：series

如何用ansible python實(shí)現(xiàn)一個(gè)定時(shí)將數(shù)據(jù)插入influxdb數(shù)據(jù)庫？

class Buffer(object): MAXSIZE = 8192 def __init__(self， conn， sql): self.conn = conn self.sql = sql self.buffer = [] def append(self， data): self.buffer.append(data) if len(self.buffer) > self.MAXSIZE: self.flush() def flush(self): data， self.buffer = self.buffer， [] curr = self.conn.cursor() curr.executemany(self.sql， data) self.conn.commit() # here are your code for init database connect conn_src and conn_store...buff = Buffer(conn_store， "insert into sybase_user values (%s， %s)")sql_query = "select a.id， a.name from user_info a where a.id=%s"curr_src = conn_src.cursor()curr_src.execute(sql_query， "0001")for row in curr_src: buff.append(row)buff.flush()

大數(shù)據(jù)時(shí)代需要哪些數(shù)據(jù)庫技術(shù)？

TIDB了解一下，聽說很火，頭條美團(tuán)都在實(shí)踐

TIDB官網(wǎng)介紹

TiDB 是一款定位于在線事務(wù)處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了一鍵水平伸縮，強(qiáng)一致性的多副本數(shù)據(jù)安全，分布式事務(wù)，實(shí)時(shí) OLAP 等重要特性。同時(shí)兼容 MySQL 協(xié)議和生態(tài)，遷移便捷，運(yùn)維成本極低。而且重要的他開源分布式數(shù)據(jù)庫，大數(shù)據(jù)時(shí)代不能缺少。

其他數(shù)據(jù)庫

大數(shù)據(jù)時(shí)代其實(shí)就是數(shù)據(jù)的整合分析時(shí)代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也是離不開的，例如mysql，還有hadoop等。不過各大廠目前都在研究自己的，例如阿里有單獨(dú)的研發(fā)的。騰訊也是一樣。當(dāng)然頭條系的分析速度也應(yīng)該是自己改過的，不然精準(zhǔn)推薦實(shí)現(xiàn)不了。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代，各個(gè)大廠都有自己的核心計(jì)算分析模型，當(dāng)然必須是數(shù)據(jù)量龐大了以后。對(duì)于小公司沒有那個(gè)必要，幾臺(tái)mysql就好了。用tidb也不錯(cuò)。

做測(cè)試開發(fā)都需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)？

1.測(cè)試流程概念:

2.需求分析技能:

3.用例編寫技能:

4.代碼編寫技能:

自動(dòng)化測(cè)試開發(fā)的前提，Python Java任選其一學(xué)習(xí)即可

5.環(huán)境搭建工具:

把軟件裝到硬件環(huán)境中，Linux xshell xftp mysql navcat等

6.測(cè)試開發(fā)技能:

實(shí)現(xiàn)界面接口等自動(dòng)化，Selenium Appium Jmeter Postman Fiddler等

希望我的回答可以幫助到你，有任何測(cè)試開發(fā)方面的問題都?xì)g迎來私信了解哦~

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？

mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：

1 分表?？梢园磿r(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法

2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步

3 表的大文本字段分離出來，成為獨(dú)立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL數(shù)據(jù)庫

4 優(yōu)化架構(gòu)，或優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)表查詢，盡量不要用count(*)， in，遞歸等消耗性能的語句

5 用內(nèi)存緩存，或在前端讀的時(shí)候，增加緩存數(shù)據(jù)庫。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

上面是低成本的管理方法，基本幾臺(tái)服務(wù)器即可搞定，但是管理起來麻煩一些。

當(dāng)然，如果整體數(shù)據(jù)量特別大的話，也不在乎投入費(fèi)用的話，用集群吧，用TIDB吧

influxdb和mysql的區(qū)別？

始化SQL語句：

CREATE DATABASE testMysql

CREATE TABLE `monitorStatus` (

`system_name` VARCHAR(20) NOT NULL，

`site_name` VARCHAR(50) NOT NULL，

`equipment_name` VARCHAR(50) NOT NULL，

`current_value` DOUBLE NOT NULL，

`timestamp` BIGINT(20) NULL DEFAULT