tsdb 时空时序数据库 中的 几个关键词
mertic: mertic 类似 关系型数据库 的一张 表名。
fields 就是 其中 的字段 类似于 column 字段。
tags ： 是 能作为查询tsdb 的字段。 设置成tags 的 是固定不变化的，维度查询的字段。至于 说 为什么tags 这样设定。 下边引出一个 时间线的概念。
tsdb 的中时间线的概念
从图中可以看出，tsdb 的 时间线 是由 mertic + tags 组合来确定来确定的。
mertic 这 从你写入数据 你会起一名称 ，这个是唯一的。
tags 是 查询维度字段， 像 ip ，ecs_id ,用户 id 等固定的字段的字段。 为什么选这些字段作为tags . tsdb 有时间线的概念，时间线在tsdb 中不能太多，因为在数据量很大的时候，数据量太大，时间线太多 ，tsdb会承载不住，查询也会报错。 即是 性能问题。
时间线= mertic * tags *（每个tags 有多少的情况） 的笛卡尔积
这样会得到时间线的总和。
时间线的汇聚 ：
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tsdb 查询聚合逻辑 采坑
数据清洗出来的粒度是 1分钟的，想看一小时维度的数据，这就用到 tsdb 的降采样。
降采样 ：https://help.aliyun.com/document_detail/107573.html?spm=5176.11065259.1996646101.searchclickresult.41a93ca4ol6OLy#h2–downsample-5
sum 和 zimsum 的区别
这里指出的一个问题是， 聚合一小时 用 zimsum ，不要用 sum。sum 是线性插值，zimsum 是 给这时间线汇聚的时候 补0.
一般情况下，都是OK的。但是 在数据源扩容对的时候，数据源的数据来源改变了。 原先的时间线 会发生改变。所以，这种情况下，要用 zimsum 去计算。 不然会出现数据在同一时刻 不同时间范围去看 ，值不一样的情况。
TSDB 的具体原理和亮点
TSDB 架构图
计算引擎层，分布式SQL引擎，时空引擎以及面向IoT市场的边缘计算版本，极大的提高了TSDB的计算能力和场景。下图就是TSDB的主要架构图，接下来的篇章我会分时序引擎，计算引擎，SQL引擎，时空引擎，边缘计算这5大部分来详细的介绍我们的核心技术能力。
1. 复杂时间线索引、无限制时间线支持
2. 高效列式内存缓存、时间线内存分片
tsdb 的特点
TSDB 提供时序数据的高效读写。对于百万数据点的读取，响应时间小于 5 秒，且最高可以支撑每秒千万数据点的写入。
支持通过 HTTP 协议 和 TSDB Java Client 两种方式进行数据写入。
TSDB 支持通过 HTTP 协议、TSDB Java Client 以及 TSDB 控制台三种方式进行数据的查询操作。也可以通过 TSDB 控制台的数据查询功能进行数据分组、降采样、空间聚合的可视化数据查询展现。