数据模型
- 模型
  - Metric 表
  - Log 表
- 设计考虑

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：Tag、Timestamp 和 Field。

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：

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。
Timestamp 列 ts 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_util、memory_util、disk_util 和 load 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_addr、http_status、http_method、http_refer、user_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 Tag、Timestamp 和 Field 列，请参见表管理和 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。