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虽然TSDB旨在存储原始的全分辨率数据,只要有空间,对宽时间范围或许多标签组合的查询都会非常痛苦。此类查询可能需要很长时间才能完成,或者在最坏的情况下,会因内存不足而终止TSD。从OpenTSDB 2.4开始,一组新的API允许存储和查询较低分辨率的数据,以便更快地回答这些查询。此页面将概述汇总和预聚合的内容,它们在TSDB中的工作方式以及如何最好地使用它们。请参阅API的部分以了解具体的实现细节。
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汇总和预聚合
虽然TSDB旨在存储原始的全分辨率数据,只要有空间,对宽时间范围或许多标签组合的查
询都会非常痛苦。此类查询可能需要很长时间才能完成,或者在最坏的情况下,会因内存不
足而终止TSD。从OpenTSDB2.4开始,一组新的API允许存储和查询较低分辨率的数据,
以便更快地回答这些查询。此页面将概述汇总和预聚合的内容,它们在TSDB中的工作方式
以及如何最好地使用它们。请参阅API的部分以了解具体的实现细节。
注意
OpenTSDB本身不会计算和存储汇总或预聚合数据。有多种方法可以计算结果,但根据比例和精度要求,
它们都有其优点和缺点。请参阅生成汇总和预聚合部分,了解如何创建此数据。
示例数据
为了帮助描述较低分辨率的数据,让我们看一些完整的分辨率(也称为
原始
数据)示例数
据。第一个表定义了带有快捷标识符的时间序列。
请注意,它们都具有相同metric和interface标记,但不同host和colo标签。
接下来是以15分钟为间隔写入的一些数据:
系列ID 12:00 12:15 12:30 12:45 13:00 13:15 13:30 13:45
TS1 1 4 -3 8 2 -4 五 2
TS2 7 2 8 -9 4 1 1
TS3 9 3 -2 -1 6 3 8 2
TS4 2 五 2 8 五 -4 7
请注意,缺少某些数据点。使用这些数据集,让我们先看看汇总。
汇总
SeriesID Metric Tag1 Tag2 Tag3
ts1 system.if.bytes.out host=web01 colo=lga interface=eth0
ts2 system.if.bytes.out host=web02 colo=lga interface=eth0
ts3 system.if.bytes.out host=web03 colo=sjc interface=eth0
ts4 system.if.bytes.out host=web04 colo=sjc interface=eth0

在OpenTSDB中,“汇总”被定义为随时间聚合的单个时间序列。它也可以称为“基于时
间的聚合”。汇总有助于解决查看广泛时间跨度的问题。例如,如果您每60秒写一个数据
点并查询一年的数据,则时间序列将返回超过525k个别数据点。绘制许多点可能会非常混
乱。相反,您可能希望查看较低分辨率的数据,例如1小时数据,其中您只有大约8k的值要
绘制。然后,您可以识别异常并向下钻取更精细的分辨率数据。
如果您已经使用OpenTSDB来查询数据,那么您可能熟悉将每个时间序列聚合为较小或较
低分辨率值的下采样器。汇总实质上是存储在系统中的下采样器的结果,并且随意调用。每
个汇总(或下采样器)都需要两条信息:
间隔-“滚动”到新值的时间。例如,1h一小时的数据或1d一天的数据。
聚合函数-对基础值执行了哪些算术以获得新值。例如sum,添加所有值或max存
储最大值。
警告
存储汇总时,最好避免使用平均值,中值或偏差等函数。在执行进一步的下采样或分组聚合时,这些值变
得毫无意义。相反,总是存储总和和计数要好得多,至少可以在查询时计算平均值。有关更多信息,请参
阅以下部分。
汇总数据点的时间戳应捕捉到汇总间隔的顶部。例如,如果汇总间隔是,1h则它包含1小时
的数据,并且应该捕捉到小时的顶部。(因为所有时间戳都是以UnixEpoch格式编写的,
定义为UTC时区,这将是一小时UTC时间的开始)。
汇总示例
鉴于上面的系列,让我们存储sum和count间隔1h。
系列ID 12:00 13:00
ts1SUM 10 5
ts1COUNT 4 4
ts2SUM 8 6
ts2COUNT 4 3
ts3SUM 9 19
ts3COUNT 4 4
ts4SUM 9 16
ts4COUNT 3 4
请注意,无论何时出现“bucket”区间中的第一个数据点,所有时间戳都会与小时的顶部
对齐。另请注意,如果间隔中不存在数据点,则计数较低。
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