在组织 InfluxDB 数据库时，这两种方法中的哪一种最受青睐？

Question

我试图决定如何在 InfluxDB 数据库中组织测量（我相信他们称之为架构设计和数据布局），但我认为这可能是一个更一般的数据库类型问题。

举一个简单的例子，我正在测量两个数量，温度和湿度（我知道是有想象力的！），在两个位置，客厅和室外。

InfluxDB 具有插入数据点的语法：

测量, tag_key=tag_value field_key=field_value

所以有两个明显的（至少对我而言）选择。简而言之，第一个选项将插入这样的数据点：

INSERT temperature,location=outside value=15
INSERT humidity,location=outside value=50

而第二种选择会这样做：

INSERT sensor_measurements,location=outside temperature=15,humidity=50

我的问题更高级：

• 有没有首选/接受的方法来解决这个问题？
• 如果我尝试将其扩展到更多数量/位置/数据类型，我会遇到其中任何一个问题吗？
• 例如，如果我稍后尝试在 Grafana 中绘制这些内容，或者如果我稍后尝试实现许多InfluxQL 函数中的一些，这两种方法中的任何一种是否都具有优势？
• 有没有人对此有任何一般建议？

我个人的想法：

在我看来，选项 1 更像是 InfluxDB 描述“测量”所暗示的内容。温度和湿度都是独立的量。但仅仅称其为“价值”似乎有点笨拙。

选项 2 似乎具有以下优势：湿度和温度共享完全相同的时间戳。这将很有用，例如，如果我想将数据导入其他软件并在两个数量之间进行关联，这意味着我不必进行任何插值或分箱来使它们匹配。

我不确定在选项 2 中只进行一个名为sensor_measurements的一般测量是否是一个坏主意，并且以后很难维护。

详细：

---

选项1

• 对每个温度和湿度进行单独的“测量” ，将位置用作“标签”，并将“字段”命名为值：

在时间t1，插入数据：

INSERT humidity,location=outside value=50
INSERT temperature,location=outside value=15
INSERT humidity,location=living_room value=65
INSERT temperature,location=living_room value=28

在时间t2，插入一些不同的数据：

INSERT humidity,location=outside value=50
INSERT temperature,location=outside value=15
INSERT humidity,location=living_room value=65
INSERT temperature,location=living_room value=28

然后，我可以通过查询以下内容来访问客厅温度：

> SELECT value FROM temperature WHERE location='living_room'

name: temperature
time                value
----                -----
1590416682017481091 28
1590416723963187592 29

我也可以使用group by 函数来做这样的事情：

SELECT value FROM temperature GROUP BY "location"

---

选项 2

• 有一个名为sensor_measurements的组合“测量” ，例如，使用“标签”作为location，然后为每个温度和湿度分别设置“字段” ：

在时间t1，插入数据：

INSERT sensor_measurements,location=outside temperature=15,humidity=50
INSERT sensor_measurements,location=living_room temperature=28,humidity=65

在时间t2，插入一些不同的数据：

INSERT sensor_measurements,location=outside temperature=14,humidity=56
INSERT sensor_measurements,location=living_room temperature=29,humidity=63

我现在可以通过查询以下内容来获取客厅温度：

> SELECT temperature FROM sensor_measurements WHERE location='living_room'

name: sensor_measurements
time                temperature
----                -----------
1590416731530452068 28
1590416757055629103 29

我现在可以使用group by 函数来做这样的事情：

SELECT temperature FROM sensor_measurements GROUP BY "location"

---

Answer 1

我会使用提供的选项中的选项 2，因为更少的记录 = 更少的资源 = 更好的查询响应时间（理论上）。一般来说，这两种方法看起来都不错。

但我会在现实世界中使用更通用的第三个选项。metrics带有标签metric,location和字段的单一通用测量value：

INSERT metrics,metric=temperature,location=outside value=15
INSERT metrics,metric=humidity,location=living_room value=50
INSERT metrics,metric=temperature,location=living_room value=28
INSERT metrics,metric=humidity,location=living_room value=65

这让我有机会创建单个通用 Grafana 仪表板，用户可以选择通过仪表板变量（直接从 InfluxDB 生成，例如SHOW TAG VALUES WITH KEY = "metric"）选择可视化指标/位置。任何新插入的指标（例如`照度、压力、风速、风向等）或位置都可以在这个通用仪表板中立即可视化。最终，一些指标可能还有额外的标签。这很好，我将能够使用临时 Grafana 变量，因此用户将能够即时指定任意数量的键/值过滤器。Grafana 文档。