可以认为InfluxDB是一个主键为时间的数据库，官网有免费体验：
https://cloud2.influxdata.com/signup
不过手头刚好白瞎了一台Ubuntu，试试。
安装
curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add -
source /etc/lsb-release
echo "deb https://repos.influxdata.com/${DISTRIB_ID,,} ${DISTRIB_CODENAME} stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
然后：
sudo apt-get update # 云服务器如果有限制，跳过
sudo apt-get install influxdb
sudo service influxdb start
看看状态：
查看配置，使用
influxd config，可以看到一些端口：
默认是外网也能访问的，云服务器可以开一下
8086端口的安全组。测试下连接，rfc3339为时间格式：
influx -precision rfc3339 # 直接influx也行
如果报错，可能需要安装一下：
sudo apt install influxdb-client
最后没问题：
使用
类似mysql，
> create database food_data
> show databases
name: databases
name
----
_internal
food_data
> use food_data
Using database food_data
读写数据
使用POST即可插入数据，InfluxDB的schema不需要提前定义，可直接插入，写个脚本定时插入：
import requests
import random
import time
count = 0
while True:
place = random.choice(['home', 'cafe', 'hotel'])
phone = random.randint(1, 60)
website = random.randint(1, 100)
s = f'orders,place={place} phone={phone},website={website}'
res = requests.post('http://yourIP:8086/write?db=food_data',
data=s.encode())
count += 1
print(count, s)
time.sleep(random.randint(1, 60))
其中orders是measurement，相当于表名。
place是tag，可以有多个tag，形成tag set，tag不是必须的，但一般都加上，另外，上面的代码如果不加tag会报错，待研究。
phone、website是field。field和tag都是key-value型的，field默认为float，tag只能是string，tag可以索引，field无法索引，所以查询tag快一些，需要查询、聚合、元数据的字段最好设计为tag，但tag不宜过多，比如姓名就不适合。
可以在客户端查询看到结果：
可以通过脚本插入数据。
CQ和RP
试试设置连续查询CQ和保留策略RP，自动定期执行，来实现数据采样和保留，类似滑动窗口。下面的语句给数据库food_data创建一个只保留2小时内的数据的默认保留策略，这将覆盖掉本来默认的永久保留的autogen策略。REPLICATION为副本，单点为1，多节点需要付费使用，可以先忽略。
> CREATE RETENTION POLICY "two_hours" ON "food_data" DURATION 2h REPLICATION 1 DEFAULT
在创建一个非默认的1年保留策略，数据库里的measurement必须指定才能使用这个策略，否则还是用上面的two_hours：
CREATE RETENTION POLICY "a_year" ON "food_data" DURATION 52w REPLICATION 1
再创建一个连续查询，注意不分行：
> CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_30m" ON "food_data" BEGIN
SELECT mean("website") AS "mean_website",mean("phone") AS "mean_phone"
INTO "a_year"."downsampled_orders"
FROM "orders"
GROUP BY time(30m)
END
这会将orders里的数据，每30分钟平均聚合一下，存入downsampled_orders表，且该表的保留策略为a_year。由于之前写了定时脚本产生数据到orders表，经过一段时间，downsampled_orders表会自动聚合采样数据，时间为每个半小时的起始时间戳，精确到纳秒。
相同的RQ、measurement和tag set形成series；相同series且相同timestamp的field set，形成point。在一个series里，point的timestamp是唯一的，无法写入相同timestamp的point。
总结
时序数据库的增删改查，只把技能点在了增和查。
