Lindorm:データモデル

要素

説明

テーブル

時系列テーブルには、同じタイプのデータが格納されます。たとえば、大気質センサーによって生成された監視データを格納するための時系列テーブルを作成できます。

タグ

タグは、データソースを記述するために使用されます。ほとんどの場合、タグ値は時間の経過とともに変化しません。たとえば、センサーの ID やセンサーがデプロイされている地域などの情報に基づいて、センサーのタグを作成できます。 LindormTSDB のデータベースはタグを自動的にインデックス化し、多次元的にタグに基づいてデータをクエリできます。タグは、タグキーとタグ値で構成されます。タグキーとタグ値は STRING データ型である必要があります。

時系列テーブルを定義する際には、テーブルの主キーとしてタグ列を指定することにより、複数のノードでデータシャーディングが実行されるルールを明示的に指定できます。このようにして、ビジネスのパフォーマンスを向上させることができます。

タイムスタンプ

タイムスタンプは、データ行が生成された時点を示します。 LindormTSDB にデータを書き込むときに、データのタイムスタンプを指定できます。システムは、テーブルに書き込まれたデータのタイムスタンプを自動的に生成することもできます。

フィールド

フィールドは、データソースのメトリックを記述します。ほとんどの場合、フィールド値は時間の経過とともに変化します。たとえば、温度や湿度などの情報に基づいて、センサーのフィールドを作成できます。対応する時系列テーブルが作成される前に、フィールド列の固定スキーマを作成する必要はありません。ビジネスの実行中にフィールド列を追加または削除できます。フィールドは、フィールドキーとフィールド値で構成されます。フィールドキーは STRING データ型である必要があります。フィールド値でサポートされているデータ型の詳細については、データ型をご参照ください。

データポイント

データポイントは、特定の時点でデータソースによって生成されるフィールド値です。データベースでデータをクエリしたり、データベースにデータを書き込んだりする際に、データポイントの数が統計メトリックとして使用されます。

時系列

時系列は、データソースに指定したメトリックに基づいて生成されます。メトリックの値は時間の経過とともに変化します。時系列はタグによって決定されます。時系列データは、ダウンサンプリング、集計、補間などの操作に基づいて計算できます。時系列データは、合計集計関数、カウント集計関数、最大集計関数、最小集計関数など、複数の関数を使用して集計できます。操作は、時系列のデータに基づいて実行されます。データベースはデータを格納する際に、同じ時系列のデータを同じテーブルに格納します。これは、時系列データへのアクセス効率を高め、時系列データ圧縮における LindormTSDB をサポートするのに役立ちます。

時系列テーブルでは、時系列は同じタグ値を持つデータ行で構成されます。

操作

説明

集計

集計とは、1 つ以上の時系列のデータポイントをグループ化、カウント、合計などの操作を指します。

ダウンサンプリング

クエリの時間範囲が広く、生データのサンプリングレートが高い場合は、ダウンサンプリングを実行してクエリの表示精度を下げることができます。たとえば、生データが秒単位でサンプリングされている場合、クエリでダウンサンプリングを実行して、データを時間単位でサンプリングできます。このようにして、結果セットのデータポイントの数を減らすことができます。

補間

時系列の特定の時間枠でデータポイントが収集されない場合は、補間を実行して値を入力できます。

TTL

有効期間 (TTL) は、データが保持される有効期間です。データの有効期限が切れると、データは削除されます。デフォルトでは、データは永続的に保持されます。