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时序性数据库介绍及对比

2019年02月26日

前言（未完成）

建议看下前文 OpenTSDB 入门 influxdb 入门

下一代监控系统大阅兵-基于TSDB的监控系统定制开发需求调研

什么是TSDB？

wikipedia：A 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).

其中，时序列数据可以定义如下：

  1. 可以唯一标识的序列名/ID（比如cpu.load.1）及meta-data；
  2. 一组数据点 point {timestamp, value}。timestamp是一个Unix时间戳，一般精度会比较高，比如influxdb里面是nano秒。一般来说这个精度都会在秒以上。
  3. 额外的，OpenTSDB提出了为 metric 增加 tag（key-value 键值对） 的方法来实现更方便和强大的查询语法，为influxdb 所沿袭

一般时序列数据都具备如下两个特点：

  1. 数据结构简单
  2. 数据量大

所谓的结构简单，可以理解为某一度量指标在某一时间点只会有一个值，没有复杂的结构（嵌套、层次等）和关系（关联、主外键等）。

在实现上

  1. OpenTSDB schema 中 metric、ts、value、tag， OpenTSDB 没有表的概念，估计是受hbase的影响。 Prometheus COMPARISON TO ALTERNATIVES time series are identified by a set of arbitrary key-value pairs (OpenTSDB tags are Prometheus labels). All data for a metric is stored together
  2. influxdb schema 中 measurement、ts、value、tag，influxdb measurement 类似于metric，但单独成表

方案选型

push/pull

对部署方式会产生影响

Prometheus VS InfluxDB VS OpenTSDB

Prometheus VS InfluxDB

OpenTSDB：基于 Hadoop and HBase 的时间序列数据库

Prometheus 和InfluxDB 、 OpenTSDB最大的区别可以理解成：后两者仅仅是数据库，而 Prometheus 是一个监控系统，它不仅仅包含了时间序列数据库，还有全套的抓取、检索、绘图、报警的功能

Prometheus 官网有个专门的对比 Prometheus COMPARISON TO ALTERNATIVES

注意事项

tag Cardinality 基数不能太大

series cardinality

Tags with high cardinality

  1. influxdb 会为tag 与 metric 建立反向索引
  2. tag 的基数说的是可选值的数量，比如省份的基数就是3x个，直辖市的基数是4个。这个influxdb 表的Cardinality 是所有tag 基数的乘积
  3. Cardinality 基数过大，会引起influxdb 查询缓慢。PS：还有待确认

纯粹的监控系统 与 数据采集存储反馈报警系统的异同

纯粹的监控系统，比如zabbix

数据采集监控报警等，比如阿里的鹰眼、美团点评的cat等