Apache IoTDB 系列教程-1：数据模型

大家周末快乐！随着最近项目落地，0.10.0 即将发布，准备写一系列教程，今天第一篇，介绍 IoTDB 的数据模型和建模方式。

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1、什么是时序数据？

物联网诞生于1999年，在其理念和技术的不断革新下，无处不在的设备和设施正在被越来越多的通过网络连接起来，并不断向云端发送实况数据。

以国家级气象观测站为例，全国有近6万个气象观测站，每个气象观测站有70种气象物理量需要采集。某市地铁每列列车拥有3200个指标需要测量，全市列车数达300列。服务器运维监控中，一台服务器需要同时监测IOPS、CPU、网络等十余项指标。这些例子中展现出两个概念：设备与度量指标。所谓度量指标（又被称为工况、测点）是指用户关心的能反映目标的某种状况的数据项，例如CPU利用率、温度、湿度等等。设备是指一个拥有一系列度量指标的实体，例如一台服务器、一个进程、一列车、一个气象观测站等等。一个设备的一个度量指标形成了一条时序数据的唯一标识。

随着时间推移，这条时序数据会产生一系列（时间戳，值）的二元组数据点，构成了时间序列数据集。因此，我们定义一条时间序列是由一个时间序列标识（设备和度量指标），一系列时间戳和数据值对组成的无限集。一个时间序列数据库将管理百万甚至千万条这样的时间序列。

2、IoTDB 数据模型及手动创建方式