配置2CPU， 8G内存， 80G磁盘， 目前存储了8亿条经纬度数据。
写入测试，最高可达1W QPS， 查询可达1000QPS。写入的时候，消耗内存，因为influxdb有写入cache的机制，并CPU定时有毛刺波峰，这是因为influxdb有定时压缩处理数据的机制。
influxdb内部使用了类似LSM的存储引擎，特别为了时序数据优化独有的TSM存储引擎。数据会预先写入cache，还有WAL 预写日志，后面才会磁盘顺序写入，减少磁盘随机写的IO。influxdb 虽然可以存储海量数据， 但是还受到tag的数量的限制。所以tag不能拿来存储变量比较广的的数据。tag可以存储比较固定的字段，比如用户（可以是设备ID，用户ID）
influxdb 优势是开源，但是集群版不开源，需要购买商业版。
按照条件查询很快，但是随机查询很慢。
clickhouse， hbase 这些数据库，都是列式存储，都利用上了snappy，lztd之类通用的压缩算法，都有WAL预写日志，在ES里面WAL叫做translog。LSM存储，原理就是把无序的输入数据，先在内存LSM结构变为有序，然后批量按顺序写入磁盘，减少磁盘随机写的IO。 LSM结构一般都有每个独立小的LSM合并的操作， 删除的操作都是只是标记数据已经删除，在写入磁盘的时候通过标记过滤已经被标记删除的数据。
tsdb是基于hbase实现的，因为hbase查询主要是通过rowkey来实现的，tsdb的原理就是把索引都存储在rowkey上面，多维度的查询就是构造不同的rowkey的过滤条件。
有的设计方案是通过外部的索引，es，solr，或者hbase内部多建立一张索引表来实现多维度的查询。tsdb优点就是把索引设计在rowkey上。