Règles de rétention InfluxDB:rétention
Pour rappel, la collecte de données temps réel engendre un grand nombre d’enregistrements dans une base de données, Influx est capable de gérer plus de 100 000 points de données par seconde (sur une plateforme matérielle suffisamment puissante). Des ensembles de données aussi grands nécessitent la mise en place de stratégies de stockage et de rétention appropriées.
Cette section aborde l’une des fonctionnalités les plus puissantes et excitante d’InfluxDB : sa politique de rétention des données !
Pour être exhaustif, le titre devrait être « Règles de rétention et réduction d’échantillon », car ce fonctionnement s’appuie sur deux fonctionnalités propres à InfluxDB :
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Règle de rétention : aussi appelées « retention policy » en anglais, compare la date des données dans une table (measurement) et élimine celle-ci si elles dépassent le durée de rétention. |
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Requête continue : aussi appelée « continuous query » en anglais, elle est exécutée automatiquement et régulièrement, ce qui permet de mettre en place la réduction/compression des échantillons les plus anciens. InfluxDB:requête continue |
Face à un très...
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