一、单线程插入查询对比
注：批量插入，每批1万条
配置：
CPU：16 Intel(R) Xeon(R) Silver 4110 CPU @ 2.10GHz
内存：16G
磁盘：4T
MySQL： V5.7
InfluxDB： V1.8.0
结论：插入速度InfluxDB是MySQL的两倍，查询速度InfluxDB是MySQL的45倍（查询数据量很少的情况，大约1000条左右）
二、MySQL和InfluxDB分别从一亿的表中取一定量数据对比
结论：查询速度InfluxDB是MySQL的2倍多
三、多个线程分别取十万条数据对比
结论：多线程下查询速度InfluxDB是MySQL的4倍
四、多个线程分别插入2000万数据
结论：插入速度InfluxDB是MySQL的2倍多
五、结论总结
单线程：写入速度InfluxDB是MySQL的2倍左右
查询速度InfluxDB是MySQL的2倍左右
多线程：写入速度InfluxDB是MySQL的2.5倍左右
查询速度InfluxDB是MySQL的4倍左右
写数据瓶颈在于带宽
InfluxDB应用场景
InfluxDB（时序数据库），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，
然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；
可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；
InfluxDB自带的各种特殊函数如求标准差，随机取样数据，统计数据变化比等，使数据统计和实时分析变得十分方便，适合用于包括DevOps监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析的后端存储。类似的数据库有Elasticsearch、Graphite等。