Create a time series table by using Tablestore SDK for Python - Tablestore: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Chame a operação CreateTimeseriesTable para criar uma tabela de séries temporais. Ao criar a tabela, especifique as informações de configuração relacionadas a ela e aos metadados da série temporal. Além disso, você pode especificar identificadores personalizados e campos de dados personalizados como colunas de chave primária, criar um analytical store e criar um índice Lastpoint conforme a necessidade do seu negócio.

Notas de uso

O Tablestore SDK for Python V6.1.0 e versões posteriores suportam o modelo TimeSeries. Certifique-se de usar a versão correta do Tablestore SDK for Python.

Nota
Para mais informações, consulte Python SDK version history.
O nome da tabela de séries temporais deve ser exclusivo na instância e não pode ser igual ao nome de uma tabela existente.
Crie apenas um analytical store para cada tabela de séries temporais. O número total de analytical stores e índices Lastpoint não pode exceder 10.

Nota
Os recursos de analytical store e índice Lastpoint têm suporte nas seguintes regiões: China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing) e China (Zhangjiakou).
Especifique até quatro campos de dados como colunas de chave primária da tabela.
Ao especificar identificadores personalizados para a tabela, adicione no máximo seis campos.

Pré-requisitos

Um cliente Tablestore inicializado. Para mais informações, consulte Initialize a Tablestore client.

Parâmetros

A tabela a seguir descreve os parâmetros incluídos em request.

Parâmetro	Descrição
table_meta (obrigatório)	As informações de esquema da tabela de séries temporais, que consistem nos seguintes itens: timeseries_table_name (obrigatório): o nome da tabela de séries temporais. timeseries_table_options (opcional): as informações de configuração da tabela, que incluem o seguinte item: time_to_live (obrigatório): o período de retenção dos dados na tabela. Unidade: segundos. O período mínimo de retenção de dados em uma tabela de séries temporais é de 86.400 segundos (um dia). Defina time_to_live como -1 para especificar que os dados nunca expiram. timeseries_meta_options (opcional): as informações de configuração dos metadados da série temporal, que consistem nos seguintes itens: meta_time_to_live (opcional): o período de retenção dos metadados. Unidade: segundos. Valor padrão: -1, o que especifica que os metadados nunca expiram. O período mínimo de retenção é de 604.800 segundos (sete dias). Importante O valor de meta_time_to_live deve ser maior ou igual ao valor de time_to_live. allow_update_attributes (opcional): especifica se permite atualizações nos atributos dos metadados. O valor padrão é True, o que permite as atualizações. Importante Se meta_time_to_live for definido com um valor diferente de -1, defina allow_update_attributes como False para impedir atualizações nos atributos dos metadados. timeseries_keys (opcional): o custom time series identifiers. Por padrão, os identificadores consistem no nome da métrica, source de dados e tags. Nota Especifique este item apenas quando quiser usar identificadores personalizados. field_primary_keys (opcional): as data fields specified as the primary key columns, que permitem armazenar várias linhas de dados com os mesmos identificadores e carimbo de data/hora na tabela. Nota Especifique este item apenas quando quiser armazenar várias linhas de dados com os mesmos identificadores e carimbo de data/hora simultaneamente.
analytical_stores (opcional)	As informações de configuração do analytical store for time series, que consistem nos seguintes itens: analytical_store_name (obrigatório): o nome do analytical store. time_to_live (opcional): o período de retenção dos dados no analytical store. Unidade: segundos. Valor padrão: -1, o que especifica que os dados nunca expiram. O período mínimo de retenção é de 2.592.000 segundos (30 dias). sync_option (opcional): o modo de sincronização do analytical store. Valores válidos: SYNC_TYPE_FULL (padrão): sincronização completa. SYNC_TYPE_INCR: sincronização incremental.
lastpoint_index_metas (opcional)	As informações de configuração do Lastpoint index, que consistem no seguinte item: index_table_name (obrigatório): o nome do índice Lastpoint.

Exemplos

Crie uma tabela de séries temporais

O código de exemplo a seguir mostra como criar uma tabela de séries temporais:

try:
    # Set the retention period of data in the time series table to 172,800 seconds (two days).
    tableOption = TimeseriesTableOptions(172800)
    # Set the retention period of the time series metadata to -1 and specify that updates to attributes of time series metadata are allowed.
    metaOption = TimeseriesMetaOptions(-1, True)
    tableMeta = TimeseriesTableMeta("", tableOption, metaOption)

    # Call the operation to create the time series table.
    request = CreateTimeseriesTableRequest(tableMeta)
    otsClient.create_timeseries_table(request)
    print("create timeseries table success.")
except Exception as e:
    # If an exception is thrown, the time series table fails to be created. Handle the exception.
    print("create timeseries table failed. %s" % e)

Crie uma tabela de séries temporais com um analytical store

O código de exemplo a seguir mostra como criar uma tabela de séries temporais com um analytical store:

try:
    # Set the retention period of data in the time series table to 172,800 seconds (two days).
    tableOption = TimeseriesTableOptions(172800)
    # Set the retention period of the time series metadata to -1 and specify that updates to attributes of time series metadata are allowed.
    metaOption = TimeseriesMetaOptions(-1, True)
    tableMeta = TimeseriesTableMeta("", tableOption, metaOption)

    # Configure an analytical store.
    analyticalStore = TimeseriesAnalyticalStore("default_analytical_store", -1, SyncType.SYNC_TYPE_FULL)

    # Call the operation to create the time series table.
    request = CreateTimeseriesTableRequest(tableMeta, [analyticalStore])
    otsClient.create_timeseries_table(request)
    print("create timeseries table success.")
except Exception as e:
    # If an exception is thrown, the time series table fails to be created. Handle the exception.
    print("create timeseries table failed. %s" % e)

Crie uma tabela de séries temporais com identificadores e campos de dados personalizados especificados como colunas de chave primária

O código de exemplo a seguir mostra como criar uma tabela de séries temporais com os identificadores personalizados keyA, keyB e keyC, e dois campos de dados gid (tipo String) e uid (tipo Integer) especificados como colunas de chave primária:

try:
    # Set the retention period of data in the time series table to 86,400 seconds (one day).
    tableOption = TimeseriesTableOptions(86400)
    # Set the retention period of the time series metadata to -1 and specify that updates to attributes of time series metadata are allowed.
    metaOption = TimeseriesMetaOptions(-1, True)
    # Specify custom time series identifiers
    timeseriesKeys = ["keyA", "keyB", "keyC"]
    # Specify custom data fields as the primary key columns of the time series table.
    fieldPrimaryKeys = [('gid', 'STRING'), ('uid', 'INTEGER')]
    tableMeta = TimeseriesTableMeta("", tableOption, metaOption, timeseriesKeys,
                                    fieldPrimaryKeys)

    # Call the operation to create the time series table.
    request = CreateTimeseriesTableRequest(tableMeta)
    otsClient.create_timeseries_table(request)
    print("create timeseries table success.")
except Exception as e:
    # If an exception is thrown, the time series table fails to be created. Handle the exception.
    print("create timeseries table failed. %s" % e)

Crie uma tabela de séries temporais com um índice Lastpoint

O código de exemplo a seguir mostra como criar uma tabela de séries temporais com um índice Lastpoint:

try:
    # Set the retention period of data in the time series table to 86,400 seconds (one day).
    tableOption = TimeseriesTableOptions(86400)
    # Set the retention period of the time series metadata to 604,800 seconds (seven days) and specify that updates to attributes of time series metadata are not allowed.
    metaOption = TimeseriesMetaOptions(604800, False)
    tableMeta = TimeseriesTableMeta("", tableOption, metaOption)

    # Configure a Lastpoint index.
    lastPointIndex = LastpointIndexMeta("")

    # Call the operation to create the time series table.
    request = CreateTimeseriesTableRequest(tableMeta, None, [lastPointIndex])
    otsClient.create_timeseries_table(request)
    print("create timeseries table success.")
except Exception as e:
    # If an exception is thrown, the time series table fails to be created. Handle the exception.
    print("create timeseries table failed. %s" % e)