InfluxDB 背后的创新者 InfluxData 正在部署其下一代时间序列引擎，该引擎旨在将 InfluxDB 转换为一个柱状实时数据平台，该平台针对所有时间序列数据进行了优化，并能够以无限基数摄取大量数据。该公告还为查询带来了 SQL 语言支持，将 InfluxDB 的兴趣与使用流行数据编程语言的用户的兴趣相结合。
“InfluxData 的新存储引擎在我们的客户处理时间序列数据方面取得了重大进展，将 InfluxDB 转变为实时分析平台，”InfluxData 创始人兼首席技术官 Paul Dix 说。“有限的规模已成为过去；现在，开发人员可以在 InfluxDB 中运行无限的时间序列工作负载，并不受限制地对任何维度的数据进行上下文化，从而提高物联网、云可观察性和其他资源密集型分析应用程序中最大应用程序的性能。”
自 2020 年作为开源项目 InfluxDB IOx 诞生以来，存储引擎的最新迭代加速了海量时序数据工作负载的收集、存储和编排。据供应商称，新存储引擎采用现代编程语言 Rust，从根本上是为了适应速度、效率、可靠性、规模和性能而构建的，极大地优化了 InfluxDB 中数据的实时交付。SQL 查询支持的添加提高了开发人员的可访问性，使他们能够使用他们知道、喜爱和信任的语言。
“随着组织越来越多地使用实时数据分析，实时数据收集、存储和提取的挑战也随着这种需求而增长，”RedMonk 首席分析师 Stephen O'Grady 说。“从历史上看，数据库通过引入专用存储引擎来解决新兴数据工作负载的问题，而这正是 InfluxDB 所做的，引入了一种新的列式引擎，旨在消除对大规模基数的限制，时间序列数据。”
InfluxDB 的新存储引擎具有多种优势，可为高级分析用例扩展时间序列数据价值。具有实时查询速度，用户可以在毫秒内查询跨任何系列的数据；据供应商称，对高基数数据的查询速度提高了 100 倍。时间序列数量的限制和限制现在已成为过去，使 InfluxDB 用户能够执行各种操作以及随附的元数据。SQL 支持使开发人员能够通过 InfluxDB API、Flux 和 InfluxQL 进行查询。新引擎还提供对可观察性用例的全面支持，支持来自单一平台的指标、日志和跟踪等数据。
有关新 InfluxDB 存储引擎的更多信息，请访问https://www.influxdata.com/。
文章来源：https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/InfluxData-Innovates-New-Time-Series-Engine-for-InfluxDB-Catering-Towards-Scale-and-Performance-155644.aspx
