本篇主要介绍InfluxDB的一些基本概念以及一些重要的名词解释。
如下图是一张典型的时序数据的示意图。
如图示例中，时序数据记录了每10秒各个广告在pc/web/phone三端的点击量，广告自身包含广告商、平台、广告名三个属性（相对固定）。
数据源：每个广告我们可以看做一个数据源，即数据随着时间推移源源不断产生的地方，但数据源本身的属性不会有任何变化。
tags: 广告本身的属性即数据源本身的属性(广告商、平台、广告名)，称作Tags（InfluxDB中Tag只能是字符串类型）。
fields: pc/web/phone的点击量（即采集的数据指标）我们称作fields,随着时间推移，每个数据源的fields值都会不断增加。
timestamp：时间戳，标记fields产生的时间
了解了时序数据的基本概念之后，我们来看一下InfluxDB中的时序数据。
如下图是上述时序数据样例在InfluxDB中的示意表：
除了前文所提到的tags/fields/timestamp，这里多出了两个概念：
measurement：相当于普通数据库中表的概念
point：相当于普通数据库中行的概念
可以看到上图中数据源的概念并不是很清晰，但实际上数据源在InfluxDB的底层存储中是个非常重要的概念。
与数据源一样重要的概念还有series（或seriesKey），series是一个数据源的唯一标识，series的实际值等于measurement + tags，比如图一中数据源1的series即为advertise+atlasdata+baidu+InfoMask(表名+三个tag的值），我们就用这一串值来唯一标识数据源1。
本篇主要介绍了InfluxDB中measurement，point，数据源，tags，fields，series，timestamp几个重要概念。