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蓝盟IT小贴士，来喽！
表存储是阿里云开发的分布式NoSQL数据库。 具有与BigTable相同的宽列模型和包含消息数据时间轴模型的多模型设计。 存储模型、数据大小、写入和查询功能可以更好地满足时间序列数据架构的要求。 但是，作为通用模型数据库，如果时间序列数据存储需要利用基础数据库的功能，则表的模式设计和计算集成需要特殊的设计，例如，用于HBase和UID编码的OpenTSDB的RowKey设计。 的双曲馀弦值。
本文涉及该体系结构，侧重于时间序列数据的数据模型定义和核心处理过程，以及基于表存储构建时间序列数据存储的体系结构。 在未来，有一篇文章介绍了为时间序列数据和元数据存储提供高效体系结构和索引设计的解决方案。 最后，有一篇关于计算的文章，提供了时间序列数据流计算和时间序列分析的项目设计。
时间序列数据有两种主要类型:“监视”时间序列数据和“状态”时间序列数据。 当前开放源时间序列数据库集中在时间序列数据的监视类型上，在这种情况下，针对数据特性进行了特定的优化。 然而，根据时间序列数据的特征，存在另一类型的时间序列数据，即“状态”时间序列数据。 这两个时间序列数据对应于不同场景。 名称表明，监视类型对应于监视方案，状态类型应用于其他方案，如跟踪和异常状态记录。 最常见的包跟踪用于状态时间序列数据。
将两种类型的数据分类为“时间序列”的原因是，数据模型的定义、数据收集、数据存储和计算完全匹配，并且可以抽象化与同一数据库相同的技术体系结构。
个人或团体( WHO ) :描述生成数据的主题。 本主题为人、监测指标或对象。 通常，您可以描述人类具有多维属性，并使用唯一的ID来查找人类。 例如，使用人的ID找到人，使用设备的ID找到设备。 您也可以使用多维属性来定位个人。 例如，使用群集、计算机ID和进程名来搜索进程。
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