时间序列数据库 - 指标与标签答案

【问题标题】：Time Series Databases - Metrics vs. tags时间序列数据库 - 指标与标签
【发布时间】：2015-07-20 11:10:40
【问题描述】：

我是 TSDB 的新手，我有很多温度传感器以每秒一个点的速度存储在我的数据库中。每个传感器使用一个唯一指标更好，还是仅使用一个指标（例如温度）具有不同的标签，具体取决于传感器？？

我在网上搜索了最佳做法是什么，但没有找到好的答案...

谢谢！ :-)

编辑：我将从 2500 个来源获得 8 种类型的测量值（温度、设定点、能量、功率……）

【问题讨论】：

标签： time-series influxdb opentsdb

【解决方案1】：

如果您将数据存储在 InfluxDB 中，我建议将所有指标存储在单个测量中并使用标签来区分来源，而不是为每个来源创建测量。原因是您可以在度量中使用标签轻松合并或分解指标，但在最新的 InfluxDB 中无法跨度量合并或连接。

最终决定取决于您对 TSDB 的选择以及您最关心运行的查询。

【讨论】：

感谢您的回复！我添加了有关我需要的更多详细信息。最常用的查询将是获取一种传感器的所有值，有时（很少）获取所有温度> x 例如
你想要这样的查询，那么，这强烈暗示一切都归于一个度量：SELECT * FROM metrics WHERE sensor_type='foo' 和SELECT * FROM metrics WHERE temperature > 100。如果您将每个传感器拆分为单独的测量，第一个很容易，但第二个是不可能的。请注意，第二个查询将非常昂贵，因为您正在过滤非索引字段值，但由于它不常见，应该没问题。将查询限制在特定时间范围内将减轻性能损失。
好的！非常感谢您的帮助！

【解决方案2】：

出于比较目的，在Axibase Time-Series Database 中，您可以将温度存储为指标，将传感器 ID 存储为实体名称。 ATSD 模式有一个实体的概念，它是正在为其收集数据的系统的名称。优点是存储更紧凑，并且能够为实体本身定义标签，例如传感器位置、传感器类型等。通过这种方式，您不仅可以按传感器 ID 还可以按传感器标签过滤和分组结果。

举个例子，在这篇博客文章中，0601911 代表实体 ID，即 EPA 站 ID。该站收集多个环境指标，同时在数据库中使用多个标签进行描述：http://axibase.com/environmental-monitoring-using-big-data/。

最重要的是，您不必为了存储有关传感器、服务器等的扩展信息而构建第二个数据库（通常是关系数据库）以进行高级报告。

更新 1：示例网络命令：

series e:sensor-001 d:2015-08-03T00:00:00Z m:temperature=42.2 m:humidity=72 m:precipitation=44.3

描述 sensor-001 的标签（例如位置、类型等）单独存储，从而最大限度地减少存储空间并加快查询速度。如果您正在收集能量/功率指标，您通常必须为系列指定属性，例如状态，因为数据可能不干净/经过验证。您可以为此使用系列标签。

series e:sensor-001 d:2015-08-03T00:00:00Z m:temperature=42.2 ... t:status=Provisional

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该为每个传感器使用一个指标。您可能不需要汇总来自不同温度传感器的值，但您需要汇总给定传感器的值（例如一分钟内的平均值）。

指标对应于来自同一来源的数据，或者至少是您可能汇总的数据。您可以根据需要创建几乎任意数量的指标（例如，在 OpenTSDB 中最多为 16 million metrics）。

标签区分这些数据。例如，如果数据突然发生很大变化，您可以对数据进行不同的标记，以便在需要时仅检索相关数据，而不会丢失其余数据。尽管对于每秒获取数据的温度传感器，最好的方法可能是过滤并仅在值更改时存储数据...

总结了最佳实践here

【讨论】：