度量名称和标签之间的性能差异

Question

我有一个 IoT 应用程序，其中所有数据都来自具有标准有效负载的不同传感器，其中所有变化的是变量 ID，它是一个四位十六进制字符串。

我目前使用 data.varID 之类的名称作为我的测量名称。 varID 也是一个标签，即使是多余的。但这有点不方便，因为有时我希望能够轻松地跨多个 varID 查询数据。

我试图找到这个问题的答案，但找不到：两者有什么区别

• 拥有大量 data.varID 测量值

或者

• 使用 varID 作为标签进行单个数据测量

据我了解，就数据库中时间序列的数量而言，两者都是等效的，所以还有其他考虑因素吗？

我通常需要的查询类型很简单：

SELECT "value" FROM "db1"."autogen"."data.org1.global.5051" WHERE time > now() - 24h AND ("device"='d--0000-0000-0000-0acf' OR "device"='d--0000-0000-0000-0ace')

所以基本上是在一段时间内跨设备获取给定变量的数据。但在某些情况下，我还希望一次获得多个变量，这就是为什么我想改为执行以下操作：

SELECT "value" FROM "db1"."autogen"."data.org1" WHERE time > now() - 24h AND ("device"='d--0000-0000-0000-0acf' OR "device"='d--0000-0000-0000-0ace') AND ("variable"="5051") AND ("variable"="5052")

但此时，我会将所有内容都放在一次测量中，以“设备”、“变量”（以及其他一些东西）作为标签。

那么，在切换到对整个数据库进行单一测量之前，我需要考虑什么？

Answer 1

由于没有人能够回答这个问题，我会尽可能地回答它。

一个大型测量系列与较小的测量系列之间似乎没有任何性能差异。

但是有一个关键的区别，在我们的例子中，它最终迫使我们进行多次测量：

在我们的例子中，虽然不同测量之间的架构共享相同的字段，但某些测量可以有额外的字段。

问题是字段似乎与测量本身相关联，所以如果我们添加

 data,device=0bd8,var=5053 value=10 1574173550390000
 data,device=0bd8,var=5053 value=10 1574173550400000
 data,device=0bd8,var=5054 foo=12,value=10 1574173550390000
 data,device=0bd8,var=5055 bar=10,value=10 1574173550390000

事实上 var 5054 有一个 foo 字段，5055 有一个 bar 字段意味着当您查询任何变量时，您将同时获得 foo 和 bar（如果它们不存在）：

{'foo': None, 'bar': None}

这意味着，如果您有 100 个变量，并且每个变量都添加了 5 个自定义字段，那么您每次查询都会得到 500 个字段。虽然这不是存储问题，但字段与度量相关联的事实意味着您将在数据库返回的 JSON 对象上呈指数增长，即使大多数字段设置为 None。

如果架构在所有测量中都是相同的，那么使用单个 data 测量（带有不同标签）与使用单个测量（带有不同标签）之间似乎没有区别。多个data.<var> 测量值。