Question

时序数据库（Time Series Database）是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。

time series database (TSDB) is a software system that is optimized for handling time series data, arrays of numbers indexed by time (a datetime or a datetime range)

以上是维基百科对于时序数据库的定义。可以把它拆解成 3 个方面来看：时序特性，数据特性，数据库特性。

表格 29

图 7 时序数据库示例

下面介绍下时序数据库的一些基本概念（不同的时序数据库称呼略有不同）。

• 度量（metric）：监测数据的指标，例如风力和温度。相当于关系型数据库中的 table
• 标签（tag）：指标项监测针对的具体对象，属于指定度量下的数据子类别。一个标签（Tag）由一个标签键（TagKey）和一个对应的标签值（TagValue）组成。

​ 例如在监测数据的时候，指定度量（Metric）是“气温”，“城市（TagKey）= 杭州（TagValue）”就是一个标签（Tag），则监测的就是杭州市的气温。更多标签示例：机房 = A 、IP = 172.220.110.1。

• 域（field）：在指定度量下数据的子类别，一般情况下存放的是会随着时间戳的变化而变化的数据。一个 metric 可支持多个 field，如 metric 为风力，该度量可以有两个 field：direction 和 speed。
• 度量值（value）：度量对应的数值，如 56°C、1000r/s 等（实际中不带单位）。如果有多个 field，每个 field 都有相应的 value。不同的 field 支持不同的数据类型写入。对于同一个 field，如果写入了某个数据类型的 value 之后，相同的 field 不允许写入其他 数据类型
• 时间戳（Timestamp）：数据（度量值）产生的时间点。
• 数据点 (Data Point) ：针对监测对象的某项指标（由度量和标签定义）按特定时间间隔（连续的时间戳）采集的每个度量值就是一个数据点。1 个 metric+1 个 field（可 选）+1 个 timestamp+1 个 value + n 个 tag（n>=1）”唯一定义了一个数据点。相当于关系型数据库中的 row。
• 时间序列（Time Series）：1 个 metric+1 个 field（可选） +n 个 tag（n>=1）”定义了一个时间序列。主要是针对某个监测对象的某项指标（由度量和标签定义）的描述。某个时间序列上产生的数据值的增加，不会导致时间序列的增加。