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版本:nightly

数据模型

模型

GreptimeDB 使用时序表来进行数据的组织、压缩和过期管理。数据模型主要基于关系型数据库中的表模型,同时考虑到了指标(metrics)、日志(logs)及事件(events)数据的特点。

GreptimeDB 中的所有数据都被组织成表,每个表中的数据项由三种类型的列组成:TagTimestampField

  • 表名通常与指标、日志的名称相同。
  • Tag 列中存储经常被查询的元数据,其中的值是数据源的标签,通常用于描述数据的特定特征。Tag 列具有索引,所以使用 Tag 列的查询具备良好的性能。
  • Timestamp 是指标、日志及事件的时序数据库的基础,它表示数据生成的日期和时间。Timestamp 具有索引,所以使用 Timestamp 的查询具有良好的性能。一个表只能有一个 Timestamp 列,被称为时间索引列。
  • 其他列是 Field 列,其中的值是被收集的数据指标或日志。这些指标通常是数值或字符串,但也可能是其他类型的数据,例如地理位置。Field 列默认情况下没有被索引,对该字段做过滤查询会全表扫描。这可能会消耗大量资源并且性能较差,但是字符串字段可以启用全文索引,以加快日志搜索等查询的速度。

Metric 表

假设我们有一个名为 system_metrics 的时间序列表用于监控独立设备的资源使用情况。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS system_metrics (
host STRING,
idc STRING,
cpu_util DOUBLE,
memory_util DOUBLE,
disk_util DOUBLE,
ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(host, idc),
TIME INDEX(ts)
);

该表的数据模型如下:

time-series-table-model

这与大家熟悉的表模型非常相似。不同之处在于 Timestamp 约束,它用于将 ts 列指定为此表的时间索引列。

  • 表名为 system_metrics
  • 对于 Tag 列,host 列表示收集的独立机器的主机名,idc 列显示机器所在的数据中心。这些是查询元数据,可以在查询时有效地过滤数据。
  • Timestampts 表示收集数据的时间。使用该列查询具有时间范围的数据时具备较高的性能。
  • Field 列中的 cpu_utilmemory_utildisk_utilload 列分别表示机器的 CPU 利用率、内存利用率、磁盘利用率和负载。 这些列包含实际的数据并且不被索引,但是可以被高效地计算,例如求最大最小值、均值和百分比分布等。 请避免在查询条件中使用 Field 列,这会消耗大量资源并且性能较差。

Log 表

你还可以创建一个日志表用于存储访问日志:

CREATE TABLE access_logs (
access_time TIMESTAMP TIME INDEX,
remote_addr STRING,
http_status STRING,
http_method STRING,
http_refer STRING,
user_agent STRING,
request STRING FULLTEXT,
PRIMARY KEY (remote_addr, http_status, http_method, http_refer, user_agent)
)

其中:

  • 时间索引列为 access_time
  • remote_addrhttp_statushttp_methodhttp_referuser_agent 为 Tag。
  • request 是通过 FULLTEXT 列选项启用全文索引的字段。

要了解如何指定 TagTimestampField 列,请参见表管理CREATE 语句

当然,无论何时,你都可以将指标和日志放在一张表里,这也是 GreptimeDB 提供的关键能力。

设计考虑

GreptimeDB 基于表进行设计,原因如下:

  • 表格模型易于学习,具有广泛的用户群体,我们只需引入时间索引的概念即可实现对指标、日志和事件的统一。
  • Schema 是描述数据特征的元数据,对于用户来说更方便管理和维护。通过引入 Schema 版本的概念,我们可以更好地管理数据兼容性。
  • Schema 通过其类型、长度等信息带来了巨大的优化存储和计算的好处,我们可以进行有针对性的优化。
  • 当我们有了表格 Schema 后,自然而然地引入了 SQL,并用它来处理各种表之间的关联分析和聚合查询,为用户抵消了学习和使用成本。
  • 比起 OpenTSDB 和 Prometheus 采用的单值模型,GreptimeDB 使用多值模型使其中一行数据可以具有多列数据。多值模型面向数据源建模,一个 metric 可以有用 field 表示的值。多值模型的优势在于它可以一次性向数据库写入或读取多个值,从而减少传输流量并简化查询。相比之下,单值模型则需要将数据拆分成多个记录。阅读博客以获取更多详情。

GreptimeDB 使用 SQL 管理表 Schema。有关更多信息,请参见表管理。但是,我们对 Schema 的定义并不是强制性的,而是倾向于 Schemaless 的方式,类似于 MongoDB。有关更多详细信息,请参见自动生成表结构