Wiki中关于”时间序列（Time Series）“的定义：
时间序列（Time Series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列，通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，1小时等）。
时间序列数据可被简称为时序数据。
实时监控系统所收集的监控指标数据，通常就是时序数据 。时序数据具有如下特点：
- 每一个时间序列通常为某一固定类型的数值
- 数据按一定的时间间隔持续产生，每条数据拥有自己的时间戳信息
- 通常只会不断的写入新的数据，几乎不会有更新、删除的场景
- 在读取上，也往往倾向于读取最近写入的数据。
正是因为这些特点，通常使用专门的时序数据库来存储，因为这类数据库更能理解时序数据((TSDB))的特点，而且在读写上做一些针对性的优化。相信在在即将大范围普及的物联网(IoT)应用场景中，时序数据库(TSDB)会得到更加广泛的应用。
OpenTSDB
OpenTSDB是其中一种时序数据库实现，因为基于HBase生态构建而获得了广泛的关注。目前，华为云的CloudTable服务已经推出了OpenTSDB特性。
如下是源自OpenTSDB官方资料中的时序数据样例：
sys.cpu.user host=webserver01 1356998400 50
sys.cpu.user host=webserver01,cpu=0 1356998400 1
sys.cpu.user host=webserver01,cpu=1 1356998400 0
sys.cpu.user host=webserver01,cpu=2 1356998400 2
sys.cpu.user host=webserver01,cpu=3 1356998400 0
…………
sys.cpu.user host=webserver01,cpu=63 1356998400 1
对于上面的任意一行数据，在OpenTSDB中称之为一个时间序列中的一个Data Point。以最后一行为例我们说明一下OpenTSDB中关于Data Point的每一部分组成定义如下：
| 构成信息 | 名称 |
|---|---|
| sys.cpu.user | metrics |
| host | tagKey |
| webserver01 | tagValue |
| cpu | tagKey |
| 63 | tagValue |
| 1356998400 | timestamp |
| 1 | value |
可以看出来，每一个Data Point，都关联一个metrics名称，但可能关联多组
UID设计
UID的全称为Unique Identifier。这些UID信息被保存在OpenTSDB的元数据表中，默认表名为”tsdb-uid”。
OpenTSDB分配UID时遵循如下规则：
- metrics、tagKey和tagValue的UID分别独立分配
- 每个metrics名称（tagKey/tagValue）的UID值都是唯一。不存在不同的metrics（tagKey/tagValue）使用相同的UID，也不存在同一个metrics（tagKey/tagValue）使用多个不同的UID
- UID值的范围是0x000000到0xFFFFFF，即metrics（或tagKey、tagValue）最多只能存在16777216个不同的值。
元数据HBase表设计
为了从UID索引到metrics（或tagKey、tagValue），同时也要从metrics（或tagKey、tagValue）索引到UID，OpenTSDB同时保存这两种映射关系数据。
在元数据表中，把这两种数据分别保存到两个名为”id”与”name”的Column Family中，Column Family描述信息如下所示：
{NAME => ‘id’, BLOOMFILTER => ‘ROW’, COMPRESSION => ‘SNAPPY’}
{NAME =>’name’,BLOOMFILTER => ‘ROW’, COMPRESSION => ‘SNAPPY’, MIN_VERSIONS => ‘0’, BLOCKCACHE => ‘true’, BLOCKSIZE => ‘65536’, REPLICATION_SCOPE => ‘0’}
元数据模型
关于metrics名为”cpu.hum”，tagKey值为”host”，tagValue值分别为”189.120.205.26″、”189.120.205.27″的UID信息定义如下：
说明：
- RowKey为”0″的行中，分别保存了metrics、tagKey和tagValue的当前UID的最大值。当为新的metrics、tagKey和tagValue分配了新的UID后，会更新对应的最大值
- RowKey为”1″的行中，RowKey为UID，Qualifier为”id:metrics”的值”metrics”，Qualifier为”id:tagk”的值为tagKey，Qualifier为id:tagv的值为tagValue
- RowKey为”2″的行中，RowKey为UID，Qualifier为”id:tagv”的值为tagValue，暂不存在UID为”2″的metrics和tagKey
- RowKey为”189.120.205.26″的行中，Qualifer为”name:tagv”的值为UID。表示当”189.120.205.26″为tagValue时，其UID为1
- RowKey为”189.120.205.27″的行中，Qualifer为”name:tagv”的值为UID。表示当”189.120.205.26″为tagValue时，其UID为2
- RowKey为”cpu.hum”的行中，Qualifer为”name:metrics”的值为UID。表示当cpu.hum为metrics时，其UID为1
- RowKey为”host”的行中，Qualifer为”name:tagk”的值为UID。表示当host为tagValue时，其UID为1
由于HBase的存储数据类型是Bytes，所以UID在存储时会被转换为3个字节长度的Bytes数组进行存储。
TSUID
对每一个Data Point，metrics、timestamp、tagKey和tagValue都是必要的构成元素。除timestamp外，metrics、tagKey和tagValue的UID就可组成一个TSUID，每一个TSUID关联一个时间序列，如下所示：
<tagValue1_UID>[… <tagValueN_UID>]
在上一章节的例子中，就涉及两个TSUID，分别是：
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