InfluxDB

数据模型

（1）Measurement

从原理上讲更像SQL中表的概念。这和其他很多时序数据库有些不同，其他时序数据库中Measurement可能和Metric等同。

（2）Tags

维度列，在InfluxDb中，表中Tags组合会被作为记录的主键，因此主键并不唯一，所有时序查询最终都会基于主键查询之后再经过时间戳过滤完成。

（3）Fields

数值列，数值列存放用户的时序数据。

（4）Point

类似SQL中一行记录，而并不是一个点。

系统架构

（1）DataBase

InfluxDB中有DataBase的概念。

（2）Retention Policy(RP)

数据保留策略，核心作用有3个：指定数据的过期时间，指定数据副本数量以及指定ShardGroup Duration.

RP是数据库级别而不是表级别的属性，每个数据库可以有多个数据保留策略，但只能有一个默认策略，不同表可以根据保留策略规划写入数据的进修指定RP进行写入。

（3）Shard Group

Shard Group包含多个Shard，每个Shard Group只存储指定时间段的数据，不同Shard Group对应的时间段不会重合。

（4）Shard

Shard是InfluxDB中真正存储数据以及读写服务的概念。Shard是InfluxDB的存储引擎实现，具体称之为TSM（Time Sort Merge Tree），TSM类似于LSM，因此Shad和HBase Region一样包含Cache、WAL以及Data File等各个组件，也会有flush、等这类数据操作。InfluxDB根据hash(Measurement+Tags)将时序数据映射到不同的Shard。