用户指南
欢迎使用 GreptimeDB 用户指南。
GreptimeDB 是用于指标、事件和日志的统一可观测数据库， 可提供从边缘到云的任何规模的实时洞察。
理解 GreptimeDB 的概念
在深入了解 GreptimeDB 之前， 建议先熟悉数据模型、关键概念和功能。 请参阅 概念文档。
根据你的使用场景写入数据
GreptimeDB 支持多种协议和集成工具， 以便根据你的需求写入数据。
可观测性指标场景
如果你计划将 GreptimeDB 用于存储可观测性指标、日志和链路追踪， 请参阅可观测性文档。 该文档解释了如何使用 Otel-Collector, Vector、Kafka、Prometheus 和 InfluxDB 行协议等工具导入数据。
对于日志存储解决方案， 请参考 日志文档。 该文档详细说明了如何使用 Pipeline 写入结构化的文本日志。
对于链路追踪（trace）存储解决方案， 请参考 trace 文档。 该文档解释了使用 OpenTelemetry 导入数据以及使用 Jaeger 查询数据的方法。
物联网和边缘计算场景
对于物联网和边缘计算场景， 物联网文档提供了从多种来源导入数据的全面指导。
查询数据以获取洞察
GreptimeDB 提供了强大的数据查询功能。
SQL 支持
你可以使用 SQL 进行范围查询、聚合等操作。 有关详细说明，请参阅 SQL 查询文档。
Prometheus 查询语言 (PromQL)
GreptimeDB 支持使用 PromQL 查询数据。 请参考 PromQL 文档 以获取指导。
流计算
对于实时数据处理和分析，GreptimeDB 提供了流计算， 支持对数据流进行复杂计算。
使用索引加速查询
倒排索引、跳数索引和全文索引等索引可以显著提升查询性能。 有关如何有效使用这些索引的更多信息，请参阅数据索引文档。
从其他数据库迁移到 GreptimeDB
你可以轻松从其他数据库迁移数据到 GreptimeDB， 请按照迁移文档中的分步说明进行操作。