buckets
数据桶,数据库和保留策略的组合,在租户控制台中可以对buckets进行管理。 在Buckets管理提供 Bucket 创建、编辑、删除操作,显示 Bucket 列表,包含信息 Buckets 名称、类型(系统内置/控制台创建/SDK 创建)、描述、数据保留策略、操作(添加数据、编辑、删除、查看令牌) 。
measurement
数据表,measurement 即为表的作用,同传统数据库中的 table 作用一致。
points
数据点,表示每个表里某个时刻的某个条件下的一个 field 的数据,因为体现在图表上就是一个点,于是将其称为 point,即表里面的一行数据。 天翼云时序数据库Influx版 中由时间戳(time)、数据(field)、标签(tags)组成。
Tag
标签,tag 是一个非常重要的部分,表名+tag 一起作为数据库的索引,是“key-value”的形式。
Timestamp
时间戳,作为时序型数据库,时间戳是 天翼云时序数据库Influx版 中最重要的部分,在插入数据时可以自己指定也可留空让系统指定。 在插入新数据时,tag、field 和 timestamp 之间用空格分隔。
Retention policy
数据保留策略,可以定义数据保留的时长,每个数据库只能有一个默认策略。
aggregation
聚合,一个InfluxQL函数,能够返回一组数据点的聚合结果。
batch
批量,一个InfluxQL查询,在数据库中自动地、周期性地运行。连续查询要求在查询子句中有一个函数(function),并且必须包含一个GROUP BY time()子句。
continuous query
连续查询,一个InfluxQL查询,在数据库中自动地、周期性地运行。连续查询要求在查询子句中有一个函数(function),并且必须包含一个GROUP BY time()子句。
duration
持续时间,保留策略(retention policy)的一个属性,决定数据在天翼云时序数据库Influx版中保留多长时间。早于duration的数据将自动从数据库中删除。
field
天翼云时序数据库Influx版数据结构中记录元数据和实际数据的key-value对。field是天翼云时序数据库Influx版数据结构中必须要有的一部分,并且不会被建索引。
如果将field value作为查询的过滤条件的话,那么就必须遍历所选时间范围内的所有数据点,所以,这种方式相对于以tag作为过滤条件的查询,其性能会差很多。 跟field相比,数据库会对tag建索引。
field key
构成field的key-value对里面,关于key的部分。field key是字符串并且存的是元数据(metadata)。
field set
一个数据点(point)上field key和field value的集合。
field value
构成field的key-value对里面,关于value的部分。field value是实际数据,可以是字符串、浮点数、整数或者布尔值。一个field value始终和一个时间戳(timestamp)相关联。
数据库不会对field value建索引,如果将field value作为查询过滤条件的话,就必须遍历所选时间范围内的所有数据点,所以,这种方式的查询性能并不好。 跟field value相比,数据库会对tag value建索引。
identifier
标识符,关于连续查询(continuous query)的名字、数据库(bucket)名、field key、measurement的名字、保留策略(retention policy)的名字、tag key和用户(user)名的标记 。
line protocol
行协议,写入天翼云时序数据库Influx版的数据点的文本格式:
<measurement>[,<tag_key>=<tag_value>[,<tag_key>=<tag_value>]] <field_key>=<field_value>[,<field_key>=<field_value>] [<timestamp>]
metastore
包含了系统状态的内部信息。metastore包括用户(user)信息、数据库(bucket)、保留策略(retention policy)、shard元数据和连续查询(continuous query)。
node
节点,一个独立的influxd实例。
now
本地服务器当前的纳秒级时间戳(timestamp)。
points per second
这是一个现在已经弃用的术语,原来表示数据写入天翼云时序数据库Influx版的速率,因为天翼云时序数据库Influx版的数据模型(schema)允许甚至鼓励每个数据point记录多个测量值(metric)。
写入速率现在通常是按values per second这个指标来表示,这样更精确。
query
查询,从天翼云时序数据库Influx版中获取数据的操作。
selector
选择,一个InfluxQL函数,从特定范围的point中返回一个point。
series
系列(序列),天翼云时序数据库Influx版数据结构中,有相同measurement、tag set和保留策略(retention policy)的数据集合。
server
服务器,运行天翼云时序数据库Influx版的虚拟机或物理机。 每个server只能有一个天翼云时序数据库Influx版进程。
shard
分片,一个shard包含了经过编码和压缩的特定series数据集,shard由磁盘中的TSM文件表示。每个shard只属于一个shard group,一个shard group可以有多个shard。
每个shard包含一组特定的序列(series)。一个给定的shard group中的一个序列中的所有point都存储在磁盘中相同的shard(TSM文件) 。
shard duration
shard duration决定了每个shard group跨越多长时间。具体时间间隔由保留策略(retention policy)中的SHARD DURATION决定 。
shard group
shard group是shard的逻辑容器,按时间和RP组织。每个包含数据的RP至少包含一个关联的shard group。一个shard group里的所有shards包含了该shard group覆盖的时间间隔内的数据。每个shard跨越的时间间隔就是shard duration。
tag key
构成tag的key-value对里面,关于key的部分。tag key是字符串并且存的是元数据。因为数据库会对tag key建索引,所以tag key上的查询性能很高。
tag set
一个数据点(point)上tag key和tag value的集合。
tag value
构成tag的key-value对里面,关于value的部分。tag value是字符串并且存的是元数据。因为数据库会对tag value建索引,所以tag value上的查询性能很高。
user
天翼云时序数据库Influx版中有两种类型的用户。
admin用户对所有数据库都有READ和WRITE权限,并且有管理查询和管理用户的全部权限。
non-admin用户有针对数据库的READ、WRITE、或者ALL(包含READ和WRITE)的权限。
但这里在天翼云时序数据库 Influx版指的是令牌,在租户控制台/令牌管理,创建的有权限访问数据库的令牌即可 使用有效的token码发送的HTTP请求 。
values per second
数据写入到天翼云时序数据库Influx版的速率,这是测量写入速率的首选方法。写入速度通常以values per second表示。
要计算values per second,请将每秒写入的数据点数乘以每个点存储的value的个数。例如,每秒写入10次包含5,000个点的batch,每个点有4个field,那么values per second = 每个点有4个field 每个batch有5,000个点 每秒写入10次 = 每秒写入200,000个值。
wal
最近写入数据点的临时缓存。
天翼云时序数据库Influx版在WAL中缓存最近写入的数据点,直到数据总量达到阈值或者数据写入的时间超过一定的期限,这时候天翼云时序数据库Influx版会将WAL中的这些数据flush到可以保存更长时间数据的存储空间。使用WAL,可以有效地将写入的数据批量写进TSM。
VPC网络
基于虚拟私有云(Virtual Private Cloud,简称VPC)网络的数据迁移是指实时迁移场景下,源数据库与目标数据库属于同一个虚拟网络内或者跨可通信虚拟网络内,不需要您额外搭建其他网络服务。