我们使用Django和它的ORM连接底层的PostgreSQL数据库,并希望扩展数据模型和技术栈来存储大量的时间序列数据(~5 million entries per day )。我发现的最接近的问题是和,它们建议将Django与TimescaleDB或InfluxDB等数据库结合起来。但是他创建了与Django内置的ORM并行的结构,因此看起来并不简单。我们如何处理大量的时间序列数据,同时保持或真正接近Django的ORM?
任何关于已证实的技术栈和实现模式的提示都是欢迎的!
我正在试验InfluxDB for timeseries数据存储解决方案,在使用不同时区的InfluxDB时遇到了问题。本质上,我使用UTC时间戳将所有数据点写入InfluxDB,但在查询中,使用服务器的本地时区指定时间戳范围将非常方便(特别是对于测试)。
有人知道如何在InfluxDB中实现这一点吗?
如何在Flux中创建具有多个标记的变量?import "influxdata/influxdb/schema"
bucket: "AUTOMATIONDB",
measurement如何添加多个标签,如Influx1.x -示例- SHOW TAG VALUES WITH KEY = "CATEGORY" WHERE "RUNID" = "