本文內容幾乎就是官網說明 的縮略
influxdb是乙個時間序列的資料庫，因此每個influxdb資料中都會有一列time。time儲存了時間戳，這個時間戳使用rfc3339格式展示了相關資料的日期和事件。
fields在influxdb的資料結構中是必須要有的部分。重要的是field不能被索引。使用field值進行過濾的查詢需要遍歷所有值來匹配查詢中的其它條件。相對於在tag上的查詢，這些查詢的效能沒有那麼好。因此，field不應該包含經常被查詢的元資料。
field域的值是你的資料，可以是string、float、integer或者boolean，而且，因為influxdb是乙個事件序列的資料庫，因此乙個field值總是和乙個時間戳關聯。
tag是可選的，在你的資料結構中你不一定必須有tag，但是最好是使用他們，因為tag是可以被索引的，而field並不能被索引。這意味著在tag上的檢索會更快，經常查詢的元資料最好放在tag上。
==（個人理解：原則應該是要作為查詢條件的放在tag裡，要作為查詢結果的放在field裡。）==
series，在influxdb中，乙個series是乙個使用同乙個retention policy、measurement和tag集的資料集合。下面為四條series：
arbitrary series
number
retention policy
measurement
tag set
series
1autogen
census
location = 1,scientist = langstroth
series
2autogen
census
location = 2,scientist = langstroth
series
3autogen
census
location = 1,scientist = perpetua
series
4autogen
census
location = 2,scientist = perpetua
當你在influxdb中設計你的schema和使用你的資料時，理解series的概念是最基本的。
最後，point就是有相同的series和相同timestamp的field集。例如，下面是乙個單獨的point：
name: census
-----------------
time butterflies honeybees location scientist
2015-08-18t00:00:00z 1 30 1 perpetua
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