主要观点：系统不断生成大量事务事件，最初架构能满足分析需求，但随着事件量增长，查询性能严重下降，根源是 InfluxDB 需扫描大量原始高频数据，通过引入 InfluxDB 的内置功能连续查询（CQs）解决了此问题，提高了查询性能和系统稳定性。
关键信息：

• 初始架构：事务事件通过 Kafka 流入 InfluxDB，用于生成分类交易报告，低数据量时查询顺利，高数据量时性能变差。
• 根因：InfluxDB 处理大量实时数据时达到性能瓶颈，索引和内存不堪重负。
• 解决方案：使用 CQs 自动在定义时间间隔内聚合数据并存储结果，创建了每小时汇总交易计数的 CQ 示例，配置了保留策略控制存储。
• 前后对比：查询前扫描数十亿行，性能差，报表生成慢；使用 CQs 后读取预聚合数据，执行快，报表生成毫秒级，系统更稳定。
• 架构流程：Kafka → InfluxDB（原始事务）→ CQ → 预聚合摘要表→报告查询，各阶段优化以提高速度和分离关注点。
• 性能增益：查询时间减少>95%，CPU 使用率下降，仪表盘更响应，数据库稳定，数据保留政策易管理，实时操作可见性提高。
• 关键要点：并非所有查询都需要原始数据，CQs 易设置且长期省力，下采样可降低存储成本提高性能，InfluxDB 需按规模使用最佳实践，自动化聚合减少操作问题，保留政策和 CQs 是可扩展解决方案，早期优化可避免后期麻烦。
• 不适用情况：不适用于复杂分析、历史数据重新处理等，需监控 CQ 性能，配置不当会导致问题。
• 最终思考：扩展 CQs 应用，探索混合架构，InfluxDB 功能使用得当可确保数据架构的弹性和性能。

重要细节：文中给出了具体的查询语句示例，如初始查询、创建 CQ 的语句、查询预聚合数据的语句等，还提到了系统在实施 CQs 前后的具体性能数据变化，如查询时间从几分钟到毫秒级的对比等。