1.influxdb的优势
influxdb由公语言编写，go语言和c/c++语言一样，生成文件是机器码形式的二进制，运行环境在本身的二进制文件中，不需要额外配置任何环境相关的组件；并且由于go语言的跨平台性以及编译快速性，influxdb的编译时间不足半分钟。
influxdb的官方api除去CLI以及Go语言版的客户端之外只有rest版本的http api，这是一个优势同时也是一个劣势。
influxdb高级用法中可以使用实时统计聚合，在监控方面可以说是极为方便友好。
influxdb配合grafana等开源的可视化仪表盘组件可以清晰的进行数据的展示，同时influxdb提供了丰富多样的聚合算法，在聚合方面具有极大的优势。
2.influxdb的局限性
go语言号称是“最并发的语言”，但是如果深究应当是go在并发方面使用goroutine以及channel会更加方便，利于快速开发，但是c/c++程序经过一定程度的优化在性能上业不会比golang开发的差。
influxdb在运行时所消耗的内存应当算是比较多的，笔者在测试的机器上大概在有不到一万条记录时大概占用了800M左右的内存。
influxdb的http接口非常不适合进行某段时间全量数据的查询，http接口查询得到的数据是以json或者csv形式返回的，全量查询时数据量会达到10M以上，此时如果对json或者csv进行词法分析逆序列化成对象基本上会会将资源消耗一空甚至产生bad alloc 的极端异常情况。
这里扯一点题外话,处理大规模的json时，不能使用通常的json解析模式（DOM模式），应当使用SAX模式，类似流处理一样来处理json，目前笔者使用的SAXjson库时rapidjson（http://rapidjson.org/zh-cn/）库。
3.influxdb的初步使用小结
influxdb适合对数据进行聚合、统计，而不是对数据进行全量的读取，在使用influxdb时最好配合开源的web监控组件一起使用，可以极大减少开发量。
