尽管时间序列数据可以存储在 MySQL 或 PostgreSQL 数据库中，但这并不是特别有效。我们学习了如何使用 InfluxDB 的 Python 客户端库构建一个简单的应用程序来执行 CRUD 操作，但是如果想仔细查看任何内容，可以在此处找到包含整个源代码的 repo。
举一个简单的例子，在相同的测试环境下，以传统的关系型数据库 MySQL 和时序数据库 TDengine 为例，做一下 benchmark 的对比测试 :分别使用 MySQL 自带的 benchmark 工具 mysqlslap 和 TDengine 自带的 benchmark 工具taosbenchmark，设置 16 个线程，写入单表 10 万条记录，表结构为 1 个 timestamp 类型，2 个 int 类型，2 个字符串类型，测试结果如下:MySQL——
摘要:目前，物联网、工业互联网、车联网等智能互联技术在各个行业场景下快速普及应用，导致联网传感器、智能设备数量急剧增加，随之而来的海量时序监控数据存储、处理问题，也为时序数据库高效压缩、存储数据能力提出了更高的要求。
从2016年到现在我一直重心在开源建设上面，包括ApacheFlink/ApacheBeam/ApacheIoTDB，在这个过程中也得到了开源的一些肯定，目前是BeamCommitter，ApacheFlink和ApacheIoTDB的PMC，也是Apache Member，目前全球华人大概有30+的ApacheMember，当然，随着开源的越来越热，国内每年参与开源建设的同学也在逐渐的在增加。
