<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>InfluxDB on LeafCxy's Blog</title><link>https://leafcxy.github.io/tags/influxdb/</link><description>Recent content in InfluxDB on LeafCxy's Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Wed, 23 Sep 2026 10:39:46 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://leafcxy.github.io/tags/influxdb/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>InfluxDB：现代时序数据库核心架构与实战解析</title><link>https://leafcxy.github.io/posts/2026/09/influxdb/</link><pubDate>Wed, 23 Sep 2026 10:39:46 +0800</pubDate><guid>https://leafcxy.github.io/posts/2026/09/influxdb/</guid><description>&lt;p&gt;在云原生监控、工业物联网（IoT）、智能运维（AIOps）以及金融量化分析等领域，系统每秒都会产生海量带有时间戳的指标数据。传统的通用关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）在应对每秒数万甚至数百万次的高并发写入、PB 级时间范围聚合分析以及自动过期清理时，往往会面临 B+ 树索引分裂膨胀与性能断崖式下跌的困境。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>