开源时序数据库opentsdb介绍
InfluxDB时序数据库的安装使用教程1（基本介绍）
InfluxDB时序数据库的安装使⽤教程1（基本介绍）⼀、基本介绍1，时序数据介绍（1）时间序列数据（Time Series Data，TSD，以下简称时序）从定义上来说，就是⼀串按时间维度索引的数据。
（2）简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在⼀个时间范围内的每个时间点上的测量值。
它普遍存在于 IT 基础设施、运维监控系统和物联⽹中。
2，时序数据库介绍（1）时序数据库产品的发明都是为了解决传统关系型数据库在时序数据存储和分析上的不⾜和缺陷，这类产品被统⼀归类为时序数据库（TSDB）（1）在传统关系型数据库上加上时间戳⼀列并不能真正作为时序数据库。
因为时序数据往往是由百万级甚⾄千万级终端设备产⽣的，写⼊并发量⽐较⾼，属于海量数据场景。
此时传统关系型数据库就会出现问题。
（2）MySQL 在海量的时序数据场景下存在如下问题：存储成本⼤：对于时序数据压缩不佳，需占⽤⼤量机器资源；维护成本⾼：单机系统，需要在上层⼈⼯的分库分表，维护成本⾼；写⼊吞吐低：单机写⼊吞吐低，很难满⾜时序数据千万级的写⼊压⼒；查询性能差：适⽤于交易处理，海量数据的聚合分析性能差。
（3）另外，使⽤ Hadoop ⽣态（Hadoop、Spark 等）存储时序数据会有以下问题：数据延迟⾼：离线批处理系统，数据从产⽣到可分析，耗时数⼩时、甚⾄天级；查询性能差：不能很好的利⽤索引，依赖 MapReduce 任务，查询耗时⼀般在分钟级。
（2）时序数据库时序数据的特点对写⼊、存储、查询等流程进⾏了优化，具体特点如下：数据压缩存储：利⽤时间递增、维度重复、指标平滑变化的特性，合理选择编码压缩算法，提⾼数据压缩⽐；通过预降精度，对历史数据做聚合，节省存储空间。
⾼并发写⼊：批量写⼊数据，降低⽹络开销；数据先写⼊内存，再周期性的 dump 为不可变的⽂件存储。
低查询延时，⾼查询并发：优化常见的查询模式，通过索引等技术降低查询延时；通过缓存、routing 等技术提⾼查询并发。
时序数据库的概念
时序数据库的概念
时序数据库（Time Series Database，简称TSDB）是一种专门用于存储和处理时间序列数
据的数据库系统。
时间序列数据是按照时间顺序记录的数据，如传感器数据、日志数据、金融数据等。
与传统的
关系型数据库不同，时序数据库专注于优化时间序列数据的存储和查询效率。
时序数据库具有以下特点：
1. 高性能存储：时序数据库采用专门的存储引擎，针对时间序列数据进行优化，提供高效的数
据存储和读取能力。
2. 时间索引：时序数据库使用时间作为主要的索引维度，可以快速查找和过滤时间段内的数据。
3. 数据压缩：时序数据库通常采用数据压缩算法，减少存储空间占用并提高查询性能。
4. 批量写入：时序数据库支持高速批量写入数据，适应实时数据流的需求。
5. 数据聚合：时序数据库提供聚合函数和时间窗口查询，可以方便地进行数据分析和统计。
6. 分布式存储：一些时序数据库支持分布式架构，可以水平扩展存储容量和处理能力。
时序数据库广泛应用于物联网、金融、运维监控等领域，可以处理大量的实时数据并支持高效
的数据分析和查询。
时序数据库 的量级
时序数据库的量级【原创版】目录1.时序数据库的概述2.时序数据库的量级概念3.时序数据库的量级分类4.时序数据库的量级应用场景5.时序数据库的量级发展趋势正文1.时序数据库的概述时序数据库 (Time-Series Database，TSDB) 是一种专门用于存储、管理和查询时间序列数据的数据库。
时序数据库主要用于处理时间序列数据，它可以支持快速的数据写入、查询和分析，具有很好的横向扩展性，能够满足大规模数据存储和分析的需求。
2.时序数据库的量级概念时序数据库的量级是指时序数据库可以处理的数据规模，通常用数据点的数量来衡量。
时序数据库的量级决定了其可以处理的时间序列数据的长度和密度，是衡量时序数据库性能和能力的重要指标。
3.时序数据库的量级分类时序数据库的量级可以分为三个层次：- 小规模：数据点数量在百万级别以下，适用于个人或小团队使用。
- 中规模：数据点数量在百万到千万级别，适用于中小型企业和机构使用。
- 大规模：数据点数量在亿级以上，适用于大型企业和机构使用。
4.时序数据库的量级应用场景时序数据库的量级应用场景包括：- 金融行业：股票、基金、期货等金融产品的交易数据分析。
- 物联网：传感器数据的采集、存储和分析。
- 运维监控：系统性能、应用运行状态等监控数据的存储和分析。
- 科学研究：气象、地理、生物等领域的数据分析和预测。
5.时序数据库的量级发展趋势随着大数据时代的到来，时序数据库的量级也在不断增加。
未来，时序数据库的发展趋势将包括以下几个方面：- 数据规模持续增长：随着物联网、人工智能等领域的发展，时序数据的规模将会越来越大。
- 性能要求不断提高：对于大规模的时序数据，需要时序数据库具有更快的写入、查询和分析能力。
- 多云融合：时序数据库将会和云计算、大数据等技术深度融合，提供更加完善的解决方案。
大规模数据存储时序数据库技术研究与应用
大规模数据存储时序数据库技术研究与应用随着物联网、5G、云计算等技术的发展，数据产生速度越来越快，数据量越来越大，如何高效地存储和分析数据成为了亟待解决的问题。
时序数据库则成为了大规模数据存储的一种重要方式。
一、时序数据库概述时序数据库是一种专门用于存储时间序列数据的数据库，常见的例子包括著名的InfluxDB和OpenTSDB等。
时序数据是指具有时间戳的数据，例如气象数据、物联网传感器数据等，这些数据特点是数据周期性更新，单条数据中包含了时间戳、值、标签等信息。
时序数据库具有以下优势：1.快速读写：时序数据常常是按时间顺序更新，因此时序数据库常常采用了高效的时间序列索引，使数据读写效率更高。
2.高效存储：时序数据往往是周期性数据，因此时序数据库采用了循环表、位图等优化存储结构，使得存储效率更高。
3.丰富的函数库：时序数据库常常提供了专门的时间序列函数，方便数据分析人员进行快速分析统计工作。
二、时序数据库技术细节时序数据库的实现技术比较复杂，需要解决以下问题：1.高效存储：时序数据库采用了循环表、位图等优化存储结构，但随着数据量的增加，如何保证存储的高效性是一个难题。
具体解决方案可以包括：（1）分片存储：将数据进行水平分割存储，使得每个节点的存储负担不会太大；（2）压缩存储：对于重复性数据，采用压缩算法存储，可以使用Delta编码、差分编码、哈夫曼编码等。
2.高效查询：时序数据库的特点是单条数据查询量大，因此需要解决高效查询的问题。
具体的解决方案包括：（1）时间序列索引：时序数据库采用各种时间序列索引，如B+树、LSM树、Inverted Index等，以便加速查询。
（2）广播式查询：当节点数量较多时，可以采用广播式查询，即同时向多个节点发送查询请求，加快查询速度。
3.高可用：时序数据一般都是重要数据，因此需要确保数据的高可用性和容错性。
具体的解决方案包括：（1）冗余备份：将数据进行冗余备份，当出现节点故障时，可以快速切换到备份节点；（2）多活架构：多个节点同时对外提供服务，可以保证数据的高可用性和服务的稳定性。
时序数据库扫盲
OpenTSDB的数据模型几乎与普罗米修斯相同：时间序列由一组任意键值对（OpenTSDB标签是Prometheus标签）标识。度量标准的所有数据都 存储在一起，从而限制了度量标准的基数。但是有一些细微差别：Prometheus允许标签值中的任意字符，而OpenTSDB则更具限制性。OpenTSDB还缺少完整的查询语言，只允许通过其API进行简单的聚合和数学运算。存储OpenTSDB的存储是在Hadoop和HBase之上实现的 。这意味着可以轻松地水平扩展OpenTSDB，但您必须接受从一开始就运行Hadoop / HBase集群的整体复杂性。Prometheus最初可以更简单地运行，但是一旦超过单个节点的容量就需要显式分片。
超大数据量的的查询特点
另外一类数据库其表结构是：[timestamp] [d1] [d2] .. [dn] [v1] [v2] .. [vn]其优化的查询方式不限于查询原始数据，而是可以组合查询条件并且做聚合计算，比如：SELECT d2, sum(v1) / sum(v2) FROM metric WHERE d1 = “A” AND timestamp >= B AND timestamp < C GROUP BY d2
按照底层技术分类
一般数据量：1、直接基于文件的简单存储：RRD Tool，Graphite Whisper。这类工具附属于监控告警工具，底层没有一个正规的数据库引擎。只是简单的有一个二进制的文件结构。2、基于 K/V 数据库构建：opentsdb（基于hbase），blueflood，kairosDB（基于cassandra），influxdb，prometheus（基于leveldb）3、基于关系型数据库构建：mysql，postgresql 都可以用来保存时间序列数据超大数据量（从十亿条里取百万记录出来 上面的数据库是无法完成的 ）：（要完成实时聚合就不是一个产品可以完成的）检索：基于Lucene构建的“搜索引擎”：Elasticsearch, Crate.io（虽然是基于Elasticsearch，但是聚合逻辑是自己实现的），Solr；加载 ：列式存储数据库：Vertica（C-store的后裔）Actian（Monetdb的后裔）等；Druid.io。分布式计算Hadoop和spark。
时序数据库及应用场景简介
时序数据库及应⽤场景简介时间序列数据库简称时序数据库(Time Series Database)，⽤于处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
时序数据的⼏个特点1. 基本上都是插⼊，没有更新的需求。
2. 数据基本上都有时间属性，随着时间的推移不断产⽣新的数据。
3. 数据量⼤，每秒钟需要写⼊千万、上亿条数据业务⽅常见需求1. 获取最新状态，查询最近的数据(例如传感器最新的状态)2. 展⽰区间统计，指定时间范围，查询统计信息，例如平均值，最⼤值，最⼩值，计数等。
3. 获取异常数据，根据指定条件，筛选异常数据常见业务场景监控软件系统：虚拟机、容器、服务、应⽤监控物理系统：⽔⽂监控、制造业⼯⼚中的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、传感器数据、⾎糖仪、⾎压变化、⼼率等资产跟踪应⽤：汽车、卡车、物理容器、运货托盘⾦融交易系统：传统证券、新兴的加密数字货币事件应⽤程序：跟踪⽤户、客户的交互数据商业智能⼯具：跟踪关键指标和业务的总体健康情况在互联⽹⾏业中，也有着⾮常多的时序数据，例如⽤户访问⽹站的⾏为轨迹，应⽤程序产⽣的⽇志数据等等。
⼀些基本概念(不同的时序数据库称呼略有不同)Metric: 度量，相当于关系型数据库中的 table。
Data point: 数据点，相当于关系型数据库中的 row。
Timestamp：时间戳，代表数据点产⽣的时间。
Field: 度量下的不同字段。
⽐如位置这个度量具有经度和纬度两个 field。
⼀般情况下存放的是随时间戳⽽变化的数据。
Tag: 标签。
⼀般存放的是不随时间戳变化的信息。
timestamp 加上所有的 tags 可以视为 table 的 primary key。
例如采集有关风的数据，度量为 Wind，每条数据都有时间戳timestamp，两个字段 field：direction(风向)、speed(风速)，两个tag：sensor(传感器编号)、city(城市)。
基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台
基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台一、系统架构数据采集模块：通过各种传感器和监测设备实时采集环境试验数据，包括温度、湿度、气压、光照等参数。
这些数据将被实时写入时序数据库中，以确保数据的实时性和准确性。
数据库模块：采用高性能的时序数据库(如InfluxDB)作为数据存储和管理的核心。
时序数据库具有高效的读写性能、强大的时间序列查询能力以及良好的扩展性，能够满足大规模环境试验数据的存储需求。
数据分析模块：通过对时序数据库中的数据进行实时或离线分析，提取有价值的信息，为环境试验提供决策支持。
数据分析模块可以对数据进行统计分析、趋势分析、异常检测等操作，以帮助用户了解环境试验过程中的各种现象和规律。
数据可视化模块：将分析结果以图表的形式展示给用户，方便用户直观地了解环境试验数据的变化趋势和关键指标。
数据可视化模块支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，可以根据用户的需求进行定制。
发布订阅模块：采用轻量级的发布订阅模式，实现数据的实时传输和共享。
用户可以通过订阅感兴趣的主题，获取实时的环境试验数据更新。
发布者可以将最新的数据推送给所有订阅者，实现数据的高效传播。
用户管理模块：为系统管理员提供用户管理功能，包括用户的注册、登录、权限控制等。
通过用户管理模块，可以确保系统的安全性和稳定性。
系统监控模块：对整个系统进行实时监控，包括硬件资源、软件运行状态等。
当系统出现异常时，可以及时进行报警和故障排查，确保系统的稳定运行。
1.1 系统组成时序数据库是一种专门用于存储和查询时间序列数据的数据库。
在本系统中，我们选择使用开源的InfluxDB作为时序数据库。
InfluxDB具有高性能、高可用性和易扩展性等特点，非常适合用于存储环境试验数据。
发布订阅机制是一种消息传递模式，它允许一个或多个发送者(发布者)将消息发送给一个或多个接收者(订阅者)。
在本系统中，我们采用基于Redis的发布订阅机制，以实现数据的实时同步和处理。
时序数据及时序数据库概述
综合以上对于时序数据写入、查询和存储的特点的分析，我们可以归纳总结下对于时序数据库的基本要求：
1.能够支撑高并发、高吞吐的写入：如上所说，时序数据具有典型的写多读少特征，其中95%-99%的操作都是写。在读和写上，首要权衡的是写的能力。由于其场景的特点，对于数据库的高并发、高吞吐写入能力有很高的要求。
背景
结合时序数据的特点和时序数据库的基本要求的分析，使用基于LSM树存储引擎的NoSQL数据库（例如HBase、Cassandra或阿里云表格存储等）相比使用B+树的RDBMS，具有显著的优势。LSM树的基本原理不在这里赘述，它是为优化写性能而设计的，写性能相比B+树能提高一个数量级。但是读性能会比B+树差很多，所以极其适合写多读少的场景。目前开源的几个比较著名的时序数据库中，OpenTSDB底层使用HBase、BlueFlood和KairosDB底层使用Cassandra，InfluxDB底层是自研的与LSM类似的TSM存储引擎，Prometheus是直接基于LevelDB存储引擎。所以可以看到，主流的时序数据库的实现，底层存储基本都会采用LSM树加上分布式架构，只不过有的是直接使用已有的成熟数据库，有的是自研或者基于LevelDB自己实现。
2.测量值: 一个主体可能有一个或多个测量值，每个测量值对应一个具体的指标。还是拿服务器状态监控场景举例，测量的指标可能会有CPU使用率，IOPS等，CPU使用率对应的值可能是一个百分比，而IOPS对应的值是测量周期内发生的IO次数。
3.时间戳: 每次测量值的汇报，都会有一个时间戳属性来表示其时间。
八、
本篇文章主要分析了时序数据的特性、模型和基本的查询和处理操作，以及对时序数据库的基本要求。在下一篇文章中，会对当前比较流行的几个开源的时序数据库的实现做分析。你会发现，虽然目前存在那么多的时序数据库，但是在基本功能上都是大同小异的。各个时序数据库各有特色，实现方式也各不同，但是都是围绕在对时序数据的写入、存储、查询和分析这几个维度的设计方案的权衡和取舍。没有一个万能的时序数据库解决了所有的问题，在你选择用何种时序数据库的时候，需要从业务角度出发，选择一款最合适的时序数据库。
基于时序数据库的数据分析方法比较
基于时序数据库的数据分析方法比较随着数据规模的日益增大，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
而针对时序数据的分析，在很多领域尤其是产业制造、互联网和金融等领域中都扮演着非常重要的角色。
时序数据，即含有时间属性的数据，是指数据中采样时间戳是一个非常重要的维度。
因此，针对时序数据的分析方法也就成为了一个日益流行和关注的话题。
传统的关系型数据库在存储和处理时序数据时，难免会消耗大量的计算和存储资源，同时对于对时序数据的分析和处理，也面临着许多挑战和深度问题。
时序数据库应运而生，基于其高效的存储管理和处理方式，成为了时序数据分析领域的理想选择。
本文将对时序数据库的数据分析方法进行探讨，并对不同的时序数据库的分析方法进行比较。
一、时序数据库的数据分析方法简述相比传统的关系型数据库，时序数据库针对时间序列数据成为更加专业化的一个数据库类别。
时序数据库通常具有以下特征：高效的时间序列数据录入和管理功能、支持日志和检索、支持实时和离线分析和过滤、高并发性和稳定性等等。
而关于时序数据的分析方法，大致可以分为以下几种：1. 预测分析针对时间序列数据的预测分析是时序数据分析领域中的一个常见问题，其核心是通过对历史数据的分析，来预测未来一段时间内的数据变化趋势及其潜在风险。
通过时序数据的峰值趋势、周期性、季节性、节假日因素等个方面的预测，可以帮助企业在市场竞争中获取更具有先机的优势。
2. 异常检测时序数据中，异常值也是一个非常重要的问题，尤其是与金融领域相关的数据。
异常值又叫离群值，其可能是由于人为误操作、系统故障、出现意外等原因导致的时间序列数据的突变。
因此，针对异常检测的研究是时序数据分析的重要方向，可以通过时间序列数据的异常率、相似度、协方差等指标来实现。
3. 分类在许多情况下，时序数据的分类工作是十分基础且重要的。
可以根据时间序列数据的不同状态，将其分成多个类簇，然后进行一些类簇间的比对和对比，以此来达到不同的效果和目的。
时序数据及时序数据库概述
结合时序数据的特点和时序数据库的基本要求的分析，使用基于LSM树存储引擎的NoSQL数据库（例如HBase、Cassandra或阿里云表格存储等）相比使用B+树的RDBMS，具有显著的优势。LSM树的基本原理不在这里赘述，它是为优化写性能而设计的，写性能相比B+树能提高一个数量级。但是读性能会比B+树差很多，所以极其适合写多读少的场景。目前开源的几个比较著名的时序数据库中，OpenTSDB底层使用HBase、BlueFlood和KairosDB底层使用Cassandra，InfluxDB底层是自研的与LSM类似的TSM存储引擎，Prometheus是直接基于LevelDB存储引擎。所以可以看到，主流的时序数据库的实现，底层存储基本都会采用LSM树加上分布式架构，只不过有的是直接使用已有的成熟数据库，有的是自研或者基于LevelDB自己实现。
五、
综合以上对于时序数据写入、查询和存储的特点的分析，我们可以归纳总结下对于时序数据库的基本要求：
1.能够支撑高并发、高吞吐的写入：如上所说，时序数据具有典型的写多读少特征，其中95%-99%的操作都是写。在读和写上，首要权衡的是写的能力。由于其场景的特点，对于数据库的高并发、高吞吐写入能力有很高的要求。
四、
1.数据量大：拿监控数据来举例，如果我们采集的监控数据的时间间隔是1s，那一个监控项每天会产生86400个数据点，若有10000个监控项，则一天就会产生864000000个数据点。在物联网场景下，这个数字会更大。整个数据的规模，是TB甚至是PB级的。
2.冷热分明：时序数据有非常典型的冷热特征，越是历史的数据，被查询和分析的概率越低。
4.多维分析：时序数据产生自不同的个体，这些个体拥有不同的属性，可能是同一维度的，也可能是不同维度的。还是举个监控的例子，我有个对某个集群上每台机器的网络流量的监控，此时可以查询这个集群下某台机器的网络流量，这是一个维度的查询，而同时还需要查询这个集群总的网络流量，这是另外一个维度的查询。
软件开发中的时序数据处理
软件开发中的时序数据处理在当代软件开发中，时间序列数据处理已经变得非常重要。
时间序列数据在金融、医疗、制造等领域被广泛应用。
它是指以时间为序的数据集合，如气温、股票价格等。
对于大多数应用程序，时间序列数据都是非常重要的信息来源，可以帮助开发人员进行可靠的业务决策，提高软件系统的性能表现和客户满意度。
本文将讨论在软件开发中，如何处理时序数据。
一、什么是时间序列数据？时间序列数据是指以时间为主要维度进行排序的数据集合。
时间序列数据常用于描述某个对象或系统在一段时间内的变化，如每日股票市场收盘价、每小时的气温变化等。
这种类型的数据是一种非常广泛的数据类型，对于很多公司的业务来说，是非常重要的数据来源。
二、时间序列数据在软件开发中的应用时间序列数据在软件开发中被广泛使用。
在金融领域，时间序列数据一般用于股票交易和交易数据分析。
在医疗领域，时间序列数据通常用于患者病历记录的分析和处理。
在 IoT 领域，时间序列数据通常用于传感器测量结果记录和分析。
对于上述应用程序，时间序列数据都是非常重要的数据来源，可以帮助开发人员进行可靠的业务决策，提高软件系统的性能表现和客户满意度。
三、时间序列数据存储方法时间序列数据存储可以使用关系数据库（如 MySQL、PostgreSQL ）或一些专门的时间序列数据库（如 InfluxDB、OpenTSDB ）。
关系数据库支持 SQL 查询，但是当数据量变得非常大时，SQL 查询的性能可能会受到影响，而专门的时间序列数据库通常设计用于处理时间序列数据，因此通常会比关系数据库更好地支持时间序列数据。
在决定采用哪种数据库时，系统性能需求可以作为最重要的因素之一。
四、时序数据处理处理时间序列数据时，建议将数据转换为具有时间戳的格式。
此时，可以遵循最佳实践来减少数据大小并提高查询速度：1. 将数据定期聚合为更高的时间间隔：将秒级数据聚合为5 分钟，或将5 分钟的数据聚合为15 分钟。
目标是将数据量减少到可以处理的程度。
时序数据库的研究动态和应用场景
时序数据库的研究动态和应用场景随着互联网的不断发展和物联网设备的广泛应用，以时间为主要维度的数据正在迅速增长。
这种数据的特点是具有高度的时序性和周期性，例如传感器数据、日志数据、交通数据等等。
普通数据库管理系统无法满足这种数据的存储、查询和分析需求，因此时序数据库应运而生。
时序数据库是专门为存储时序数据而设计的数据库管理系统，其核心思想是将时间序列数据归档到一些列的块（chunk）中，并提供高效的数据压缩、索引、缓存和查询技术，以满足对时序数据的快速查询、分析和可视化需求。
时序数据库的研究动态近年来，时序数据库已成为数据库领域的研究热点之一。
在时序数据库的研究和开发方面，国内外均有不少优秀的研究成果和开源项目。
一是开源社区和商业公司共同尝试打造更好的时序数据库理论和技术体系。
例如，Facebook实验室推出了开源时序数据库InfluxDB，该数据库具有出色的高性能、高可用性和扩展性，适合用于监控、告警、日志等场景下的时序数据存储和查询；日本NTT实验室推出了时序数据库TSD，它支持复杂的日志查询语句和多维数据分析，并提供了基于Web的可视化界面和时间序列数据分析函数库；国内阿里云也推出了面向海量时序数据的时序数据库Tsdb，其存储引擎基于Hbase和Phoenix技术栈，具有数据分片、索引、压缩、缓存等多种优化技术。
二是发展时序数据库生态系统和工具链。
时序数据库需要支持各种数据导入、导出和集成的工具和组件，例如，数据采集工具、消息系统、可视化工具、数据分析算法等等。
近年来，开源社区和商业公司通过开发各种生态工具与组件不断增强时序数据库的功能和易用性。
三是应用场景不断拓展。
时序数据库已经不仅仅在温度传感器、设备日志、网络流量等领域得到了广泛的应用，还有其他领域的应用场景不断拓展。
例如，金融行业中的风控、投资管理等业务场景；智慧城市领域中的道路流量监测、环境监测、公共交通等业务场景；工业互联网中的工厂设备监控、物流监控、质量管理等业务场景；医疗健康领域中的生物数据分析、药物研发、健康管理等业务场景等等。
OpenTSDB是什么
OpenTSDB是什么OpenTSDB 是一个时间序列数据库。
它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易地接入到现有的报警系统里。
OpenTSDB 可以从大规模的集群（包括集群中的网络设备、操作系统、应用程序）中获取相应的metrics 并进行存储、索引以及服务，从而使得这些数据更容易让人理解，如 web 化，图形化等。
OpenTSDBOpenTSDB 是可扩展的分布式时序数据库，底层依赖 HBase。
作为基于通用存储开发的时序数据库典型代表，起步比较早，在时序市场的认可度相对较高。
OpenTSDB 是一个分布式的、可伸缩的时间序列数据库（TSDB）HBase 的顶端。
OpenTSDB 是为了满足一个共同的需求而编写的：存储、索引并提供从计算机系统（网络设备、操作系统）收集的指标系统、应用程序），并使这些数据易于访问可抓取的。
OpenTSDB 架构OpenTSDB 由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。
与 OpenTSDB 的交互主要通过运行一个或多个 TSD 来实现。
每个 TSD 都是独立的。
没有主服务器，没有共享状态，因此您可以根据需要运行任意数量的 TSD 来处理您向其投入的任何负载。
每个 TSD 使用 CloudTable 集群中的 HBase 来存储和检索时间序列数据。
数据模式经过高度优化，可快速聚合相似的时间序列，从而最大限度地减少存储空间。
TSD 的用户不需要直接访问底层存储。
您可以通过HTTP API 与TSD 进行通信。
所有通信都发生在同一个端口上（TSD 通过查看它收到的前几个字节来确定客户端的协议）。
监控升级方案
监控升级方案监控升级方案引言监控是现代软件开发中不可或缺的一部分，它可以帮助我们及时发现和解决软件系统中的问题，提升系统的可靠性和稳定性。
随着软件系统的规模和复杂度不断增加，传统的监控方案已经变得无法满足我们的需求。
本文将介绍一种监控升级方案，以提供更全面、实时和可靠的监控能力。
目标本文提出的监控升级方案的目标如下：1. 提供更全面的监控覆盖范围，包括系统的各个层面和组件。
2. 实时监控系统的运行状态，及时发现和解决问题。
3. 提供可视化的监控结果和报表，方便系统管理员和开发人员进行分析和决策。
4. 支持监控告警机制，及时通知相关人员。
方案1. 数据采集为了提供更全面的监控覆盖范围，我们需要采集系统的各种数据。
具体而言，可以采集以下几类数据：- 硬件数据：CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率等。
- 应用数据：请求数量、响应时间、错误日志等。
- 网络数据：流量、连接数、延迟等。
- 安全数据：入侵检测、登录失败等。
为了实现数据采集，可以使用开源的监控工具，如Prometheus、Grafana等，或者通过编写自定义采集脚本实现。
2. 数据存储和处理采集到的监控数据需要进行存储和处理，以便后续的分析和查询。
常用的做法是使用时序数据库（TSDB）来存储监控数据。
时序数据库具有高效的存储和查询能力，适合存储大规模的时序数据。
一些常用的开源时序数据库有InfluxDB、OpenTSDB等。
同时，为了更好地处理监控数据，可以使用流数据处理框架，如Apache Kafka、Apache Flink等。
这些框架可以帮助我们实时处理监控数据，并进行流式计算和聚合。
3. 可视化和报表为了方便系统管理员和开发人员进行分析和决策，监控数据需要进行可视化展示。
可以使用开源的可视化工具，如Grafana、Kibana等，来构建监控仪表盘。
这些工具提供了丰富的图表和面板，可以灵活地展示监控数据，并支持用户自定义。
此外，可以通过编写报表脚本，定期生成监控报告。
timescaledb介绍
TimescaleDB 是一款开源的时序数据库，它提供了一种高性能、高可扩展性的方法来存储、查询和分析大规模的时间序列数据。
它旨在与TimescaleDB 兼容，并提供对数据的精细粒度控制和查询功能。
下面是对TimescaleDB 的介绍：1. 数据模型和存储：TimescaleDB 采用时间序列数据模型，可以有效地存储和管理大量的时间序列数据。
它使用一个基于时间的索引，以便在处理查询时提供高效的时间序列比较和排序。
此外，TimescaleDB 还支持对数据进行压缩和分片，以提高性能和可扩展性。
2. 高性能查询：TimescaleDB 提供了强大的查询功能，支持各种时间序列查询操作，如聚合、过滤、排序等。
它还支持使用SQL 语言进行查询，这使得数据查询更加方便和易于理解。
3. 灵活的时间尺度：TimescaleDB 支持各种时间尺度，包括小时、天、周、月、年等。
这意味着您可以根据数据的时间相关性进行适当的尺度转换，从而更好地处理时间序列数据。
4. 集成与扩展：TimescaleDB 与Timescale Server 紧密集成，可以作为扩展点提供更多功能和自定义选项。
此外，TimescaleDB 还支持与其他数据库系统（如PostgreSQL、MySQL 等）进行集成，以便更好地满足不同场景的需求。
5. 安全性和可靠性：TimescaleDB 提供了一组安全特性，如访问控制、身份验证和加密，以确保数据的安全性和隐私。
它还具有高可用性和容错能力，以确保数据的可靠性和可用性。
总之，TimescaleDB 是一种高性能、高可扩展的时间序列数据库系统，它提供了一种有效的方法来存储、查询和分析大规模的时间序列数据。
它具有灵活的时间尺度支持、高性能查询、集成与扩展能力以及安全性和可靠性等特点。
这些特点使得TimescaleDB 在各种场景中都具有广泛的应用价值。
阿里云TSDB数据库技术介绍
时序数据库应用日益广泛
聚合引擎
解决单点聚合的性能问题
数据压缩
Row 1
R2 + RN
value 11…来自value 2…
+
36 value N
时 间 戳 序 列 ： 0 + 1 + + 3600 Row 1
值序列：value 1 + value 2 + + + value N
R2
+
+
RN
l 存储层实现，支持乱序数据压缩，保证数据准 确性
阿里云TSDB数据库技术介绍
拥抱物联网的新时代时序时空数据库
目录
CONTENT
走近时序数据库 认识阿里云T S D B 阿里云T S D B 技术内幕 未来与展望
熟悉而又陌生的时序数据
古代的时序数据
熟悉而又陌生的时序数据
当代的时序数据
时序数据库的概念
时序数据库是—类专门为处理时间序列数据而设计并优化的数据库管理系统。
支持索引 T T L
…
stage:prod
…
…
时序索引
HLL 计数器
历史时间线数量 ＆ 某个 tag 下时间线数量
BloomFilter
– 记录时间线是否存在
Estimator – 选取小集合进行计算
HLL 计数器
– 集合运算 vs. r o w key 过 滤
软件开发中的时序数据库应用
软件开发中的时序数据库应用在当今大数据时代，数据是企业最重要的资产之一。
而作为软件开发人员，我们需要在数据的处理中学会合理地利用各种数据存储和处理技术。
其中，时序数据库正被越来越多的人所关注和应用。
时序数据库是一种特殊的数据库，它专注于存储和查询时间序列数据。
这种数据通常包含了按照时间顺序排列的数据集合，例如运营数据、传感器数据、日志等等。
时序数据库的应用越来越广泛，例如在工业互联网、物联网、智能家居、金融等领域都有很多应用场景。
与传统关系型数据库相比，时序数据库的特点是基于时间序列的查询和分析效率更高，而且能够支持大规模的数据存储和高并发的请求。
这些优势使时序数据库成为了很多企业在大数据场景下的首选。
那么，在软件开发中如何应用时序数据库呢？首先，我们需要了解时序数据库的基本原理和技术特点。
时序数据库采用了一些独特的存储和查询算法，例如基于时间切片的分区存储和多维索引等。
这些技术使时序数据库能够高效地存储和查询海量的时间序列数据。
在实际使用中，我们需要根据数据的实际情况选择合适的时序数据库产品，例如InfluxDB、OpenTSDB、KairosDB等等。
其次，在软件开发过程中，我们需要考虑如何与时序数据库进行集成。
在大多数情况下，时序数据库的数据是通过API接口来管理和查询的。
因此，在软件开发中，我们需要根据具体要求封装相应的API接口，以便于其他系统或者业务逻辑进行调用。
同时，我们还需要注意数据库的安全性和稳定性等问题，例如数据备份和恢复、集群管理等方面。
最后，我们需要考虑如何对时序数据进行分析和处理。
随着数据规模和复杂度的不断增加，如何高效地进行数据分析和处理变得越来越重要。
在这方面，一些数据分析技术和工具可以帮助我们更好地利用时序数据，例如基于机器学习的数据挖掘和预测算法、可视化工具等等。
总体而言，时序数据库是一个非常有前景的技术，在各种行业和领域都有广泛的应用。
对于软件开发人员来说，掌握时序数据库的基本原理和使用技巧，可以帮助我们更好地处理和管理数据，提高系统的性能和可靠性。
时序数据库扫盲
时序数据库扫盲在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织决策的重要依据。
而随着物联网、工业互联网等技术的快速发展，产生了大量具有时间序列特征的数据，例如传感器数据、交易数据、日志数据等。
为了有效地处理和分析这些数据，时序数据库应运而生。
对于很多人来说，时序数据库可能还是一个相对陌生的概念。
接下来，让我们一起揭开时序数据库的神秘面纱，进行一次全面的扫盲。
首先，我们来了解一下什么是时序数据。
简单来说，时序数据就是按照时间顺序产生的数据。
这些数据通常具有很高的频率和时效性，并且随着时间的推移不断累积。
比如，一个智能电表每隔几分钟记录一次用电量，一家工厂的生产设备每秒钟采集一次温度和压力数据，这些都是典型的时序数据。
那么，时序数据库与传统的关系型数据库有什么不同呢？传统的关系型数据库在处理大规模时序数据时，往往会遇到性能瓶颈。
这是因为时序数据具有一些独特的特点，比如写入频率高、数据量大、很少更新和删除等。
而时序数据库则是专门为处理这类数据而设计的，它在数据存储、查询和分析方面都进行了优化。
在数据存储方面，时序数据库采用了一些特殊的技术。
例如，它通常会对时间戳进行索引优化，以便快速定位和查询特定时间段的数据。
同时，为了提高存储效率，时序数据库会采用压缩算法来减少数据的存储空间。
在查询方面，时序数据库支持丰富的时间序列查询操作。
用户可以轻松地查询某一时间段内的数据、计算数据的平均值、最大值、最小值等统计信息，还可以进行数据的预测和趋势分析。
接下来，让我们看看时序数据库在实际应用中的一些场景。
在工业领域，时序数据库可以用于监控生产设备的运行状态，及时发现故障和异常，从而提高生产效率和产品质量。
在能源行业，它可以用于电力监测和管理，优化能源分配和消耗。
在金融领域，时序数据库可以用于交易数据的分析，帮助投资者做出更明智的决策。
在物联网领域，它更是发挥着至关重要的作用，能够处理海量的传感器数据，实现对设备和环境的实时监控和管理。
opentsdb 语法
opentsdb 语法OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时间序列数据库，用于存储和检索大规模的时间序列数据。
它提供了一个灵活的查询语言，用于检索和分析时间序列数据。
下面我将从不同角度介绍OpenTSDB的语法。
1. Metric和Tag的使用：在OpenTSDB中，数据是以Metric和Tag的形式存储的。
Metric是时间序列数据的名称，而Tag是用来描述和标识时间序列数据的附加信息。
在OpenTSDB的查询语法中，你可以使用Metric 来指定要查询的时间序列数据，而Tag则可以用来对数据进行筛选和过滤。
2. 查询语法：OpenTSDB的查询语法是基于类似于SQL的查询语言的。
你可以使用查询语句来指定要检索的时间范围、Metric名称、Tag的条件等。
例如，你可以使用"SELECT"语句来指定要检索的数据，使用"WHERE"语句来添加Tag的条件，使用"GROUP BY"语句来对数据进行分组等。
3. 聚合函数：OpenTSDB支持多种聚合函数，用于对检索到的时间序列数据进行聚合计算。
例如，你可以使用"sum"函数对数据进行求和，使用"avg"函数对数据进行平均值计算，使用"max"和"min"函数对数据进行最大值和最小值的计算等。
4. 时间范围和间隔：在OpenTSDB的查询语法中，你可以指定要检索的时间范围和时间间隔。
这样可以帮助你精确地获取特定时间段内的时间序列数据，并且可以控制数据的粒度和密度。
总的来说，OpenTSDB的查询语法提供了丰富的功能和灵活的操作，可以帮助用户高效地检索和分析大规模的时间序列数据。
通过合理地运用查询语法，用户可以从不同角度全面地了解时间序列数据的特征和趋势，从而更好地进行数据分析和决策。
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OpenTSDBThe Distributed, Scalable, Time Series Database For your modern monitoring needsCollect, store and serve billions of data points with no loss of precisionBenoît “tsuna” Sigouretsuna@15464 points retrieved, 932 points plotted in 100msTired of 10+ yearold monitoringsystems?Common problems include:•Centralized data storage (SPoF)•Limited storage space•Data deteriorates over time•Plotting a custom graph is hard•Doesn’t scale to:•>>10s of billions of data points•>1000s of metrics•New data every few secondsOld PlowOpenTSDB •First open-source monitoring system built on an open-source distributed database •Collect all the metrics you can imagine every few seconds •Store them forever •Retain granular data •Make custom graphs on the fly •Plug it into your alerting system•Do capacity planning L e t ’s t a ke a d e e p d i v e i n s i d e 203 by David ClavelHBaseDistributed Scalable Reliable EfficientBright Ideas by purplemattfishKey concepts•Data Points(time, value)•Metricsproc.loadavg.1m•T agshost=web42 pool=static•Metric + Tags = Time Seriesput proc.loadavg.1m 1234567890 0.42 host=web42 pool=staticThe Big Picture™Applications tcollectorPeriodic pollingTSD TSDTSD HBase Push data pointsPut BrowserGraph request(HTTP)one machineone or more serversScan Linux custom metrics /proc •Deploy tcollector (agent) on all your servers •Run as many TSDs as you need •Write custom collectors for your custom applications OpenTSDB’spush model12 Bytes Per Datapoint4TB per year for 1000 machines12 Bytes Per Datapoint2 t o 3What’s new?•Faster write path •T wo fsck -type tools (because sh*t happens)•Wider rows•More memory efficient What’s hot (just in for OSCON)•Compacted rows / improved schema (reduces data size by 6x, allows reading >6M points/s)Misc:•More unit tests •Forward compatibility with future variable length encoding •Improved build system BETAOpenTSDB @150 Million Datapoints/Dayin a typical datacenter 600•Over 70 billion data points stored (only 720GB on disk)• 1 year anniversary as the main production monitoring system •Completely replaced Ganglia + Munin + Cacti mix(4x g r o w t h i n 6 m o n t h s )(after 5x LZOcompression)Demo Time!Recipe For Good Performance •#1 rule: keep good data locality•Know your access pattern•Use a key structure that yields good locality for your access pattern •Avoid wide rows with big keys and many small cells •OpenTSDB’s secret ingredient: asynchbase•Fully asynchronous, non-blocking HBase client •Written from the ground up to be thread-safe for server apps •Far fewer threads, far less lock contention, uses less memory •}}}052001028}}047001Column olumn Family: nam : name Colum Column Family: id y: id Row Keymetricstagktagvmetricstagktagvhoststaticproc.loadavg.1mhostproc.loadavg.1m525201001C olumn Fumn FamiFamily: tRow Key+0+15+20...+1890...+36000.690.510.420.990.72}=1234566000+1890}73-107-5112}}}052001028}}047001Implications of the SchemaC olumn F umn Fami Family: tRow Key+0+15+20...+1890...+36000.690.510.420.990.72•Queries always need data points for a metric and time range •All data points for a given metric next to each other •All data points for a time range next to each other •Compact data + data locality = efficient range scansC olumn F umn Fami Family: tRow Key+0...+10...+25......0.690.510.42C olumn F umn Fami Family: tRow Key+0...+10...+25......0.690.510.42Row Key +0+10+25+0+10+250.690.510.420.690.510.42Step 1: Concatenate allcolumns and valuesC olumn F umn Fami Family: tRow Key+0...+10...+25......0.690.510.42Row Key +0+10+25+0+10+250.690.510.42Step 2: Delete individual values0.690.510.42100% Natural, Organic Free &Open-SourceF o rk m e o n G it H u bLiked what you saw?Set it up in 15 minutes•JDK + Gnuplot 1 minute (1 command)•Single-node HBase 4 minutes (3 commands)•OpenTSDB 5 minutes (5 commands)•Deploy tcollector 5 minutes¿ Questions ?Benoît “tsuna” SigoureF o rk m e o n G it Hu bk th i s i s c o o l ?Under the HoodNettysu asyncasync hbaseTSDcore Local Disk (cache)su async async hbaseTSD coreLocal Disk (cache)put proc.loadavg.1m 1234567890 0.42 host=web42 pool=static1s delaymax.su async async hbaseTSD coreLocal Disk (cache)put proc.loadavg.1m 1234567890 0.42 host=web42 pool=staticsu async async hbaseTSD coreLocal Disk (cache)scanGET /q?...su async async hbaseTSD coreLocal Disk (cache)scanwrite to cacheGET /q?...Gnuplot。