Use o índice Lastpoint para recuperar rapidamente os dados do ponto mais recente de séries temporais em uma tabela de séries temporais. Este tópico descreve a visão geral, os métodos de uso e outras informações sobre esse recurso.
Visão geral
Os índices Lastpoint foram projetados para recuperar com agilidade o status mais recente das séries temporais em tabelas de séries temporais. Esse índice permite obter rapidamente os dados do ponto temporal mais atual dos objetos monitorados.
Ao criar um índice Lastpoint para uma tabela de séries temporais, o Tablestore sincroniza automaticamente os dados do ponto mais recente de cada série temporal para o índice Lastpoint por meio de indexação local sempre que novos dados são gravados na tabela. Após a sincronização completa dos dados mais recentes, o índice Lastpoint entra em estado de sincronização incremental, sem latência. Um índice Lastpoint inclui a chave de partição (campo _#h) gerada pelo Tablestore para a série temporal, os identificadores da série temporal e os dados do ponto mais recente dessa série.
O recurso de índice Lastpoint está disponível nas seguintes regiões: China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing) e China (Zhangjiakou).
Para visualizar os dados de amostra em um índice Lastpoint, consulte Apêndice: Dados de amostra em um índice Lastpoint.
Cenários
A tabela a seguir descreve os cenários típicos de uso dos índices Lastpoint.
|
Cenário |
Descrição |
|
Plataforma de IoT |
Em cenários de Internet dos Veículos (IoV), os veículos reportam regularmente grandes volumes de dados, como coordenadas de localização, temperatura interna e nível de bateria. Os índices Lastpoint permitem o rastreamento veicular em tempo real ao consultar rapidamente as informações de localização mais recentes, ajudando os usuários a monitorar o status e a posição dos veículos instantaneamente. |
|
Sistema de monitoramento |
No monitoramento de dispositivos, é comum precisar obter com agilidade os dados mais recentes de determinadas métricas, como status operacional, temperatura e umidade. O sistema de monitoramento utiliza índices Lastpoint para acessar eficientemente o status atualizado de cada dispositivo, possibilitando respostas e ajustes rápidos. |
|
Transações financeiras |
Nas transações financeiras em tempo real, obter os dados de preço mais recentes é essencial para a tomada de decisão. Os índices Lastpoint ajudam os usuários a acessar rapidamente as cotações de mercado e análises de tendências mais atuais. |
Operações do índice Lastpoint
A tabela abaixo detalha os recursos e os métodos de chamada compatíveis com os índices Lastpoint.
|
Recurso |
Descrição |
Método de chamada |
|
Crie um índice Lastpoint |
Crie um índice Lastpoint para uma tabela de séries temporais. |
|
|
Visualize dados do índice Lastpoint |
Consulte os dados do índice Lastpoint executando instruções SQL ou utilizando o mesmo método usado para ler dados de uma tabela de dados. |
|
|
Exclua um índice Lastpoint |
Exclua um índice Lastpoint criado para uma tabela de séries temporais. |
|
|
Recuperar índice Lastpoint |
Crie um índice de pesquisa para um índice Lastpoint a fim de aproveitar totalmente as vantagens dos índices de pesquisa nas consultas de dados, permitindo uma recuperação eficiente dos dados do índice Lastpoint. |
Faturamento
A criação de um índice Lastpoint não gera custos. No entanto, o armazenamento de dados no índice Lastpoint e a leitura de dados desse índice incorrem em taxas. Para mais informações, consulte Itens faturáveis do modelo TimeSeries.
Se você consultar ou recuperar dados do índice Lastpoint executando instruções SQL ou usando um índice de pesquisa, serão aplicadas taxas relacionadas à consulta SQL ou ao índice de pesquisa conforme as regras de faturamento dos respectivos recursos. Para mais detalhes, veja Itens faturáveis de consulta SQL e Itens faturáveis de índices de pesquisa.
Apêndice: Dados de amostra em um índice Lastpoint
A tabela a seguir exibe os dados em uma tabela de séries temporais que contém duas séries temporais.
Os campos _m_name, _data_source e _tags são identificadores de séries temporais. O campo _time representa o momento em que os dados foram registrados. Os campos cpu_usage e cpu_sys são métricas de medição.
|
_m_name |
_data_source |
_tags |
_time |
cpu_usage |
cpu_sys |
|
cpu |
host_1 |
["region=hangzhou"] |
1712476524000000 |
10,0 |
5,0 |
|
cpu |
host_1 |
["region=hangzhou"] |
1712476525000000 |
12,0 |
5,0 |
|
cpu |
host_1 |
["region=hangzhou"] |
1712476526000000 |
14,0 |
5,0 |
|
cpu |
host_2 |
["region=hangzhou"] |
1712476524000000 |
10,0 |
5,0 |
|
cpu |
host_2 |
["region=hangzhou"] |
1712476525000000 |
20,0 |
5,0 |
|
cpu |
host_2 |
["region=hangzhou"] |
1712476526000000 |
40,0 |
5,0 |
Após a criação de um índice Lastpoint, o Tablestore sincroniza automaticamente os dados do ponto mais recente no tempo das séries temporais da tabela para o índice Lastpoint. A tabela abaixo mostra dados de amostra no índice Lastpoint.
O campo _#h é a chave de partição gerada pelo Tablestore para a série temporal.
|
_#h |
_m_name |
_data_source |
_tags |
_time |
cpu_usage |
cpu_sys |
|
03#cpu#a3 |
cpu |
host_1 |
["region=hangzhou"] |
1712476526000000 |
14,0 |
5,0 |
|
48#cpu#a5 |
cpu |
host_2 |
["region=hangzhou"] |
1712476526000000 |
40,0 |
5,0 |