Elasticsearch 的时间序列数据流（Time Series Data Stream,TSDS）是一种专门为存储和管理时间序列数据（如指标数据）而设计的数据结构。它通过优化存储和索引机制，能够高效地处理大规模时间序列数据，同时支持高效的查询和分析。以下是关于 TSDS 的详细说明，结合了之前翻译和解释的内容：
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1.TSDS 的定义与用途
时间序列数据流（TSDS）将带时间戳的指标数据建模为一个或多个时间序列。它主要用于高效存储和查询时间序列数据，例如系统指标（CPU 使用率、磁盘 I/O）、金融数据（股票价格）、气象数据（温度、湿度）等。与普通数据流相比，TSDS 在存储效率和查询性能上有显著优势，尤其适用于以下场景：
• 数据以近实时的方式写入。
• 数据按时间顺序（`@timestamp`）插入。
• 数据量大且需要高效压缩和查询。
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2.TSDS 的关键特性
2.1高效存储
• 数据压缩：TSDS 使用内部排序和压缩算法，将具有相同维度的文档存储在一起，从而实现高效的数据压缩。在基准测试中，TSDS 的存储空间比普通数据流减少了约 70%。
• 时间绑定索引：TSDS 使用时间绑定的后端索引，将相同时间段的数据存储在同一个索引中。这种设计不仅提高了查询效率，还减少了索引的碎片化。
2.2维度与指标
• 维度字段：维度字段用于标识时间序列的唯一性。它们通常是不变的属性，例如传感器 ID、地理位置等。支持的字段类型包括`keyword`、`ip`、`integer`等，并通过`time_series_dimension`参数标记。
• 指标字段：指标字段是时间序列中的可变数值，例如温度、CPU 使用率等。它们可以通过`time_series_metric`参数标记，并支持多种类型（如`gauge`、`counter`）和聚合操作。
2.3自动生成的`_tsid`
• Elasticsearch 为每个 TSDS 文档自动生成一个`_tsid`元数据字段，该字段包含文档的维度信息。具有相同`_tsid`的文档属于同一时间序列。
• `_tsid`用于内部路由和查询优化，但不可直接查询或更新。
2.4基于维度的路由
• TSDS 使用`index.routing_path`设置，根据文档的维度字段将数据路由到相同的分片。这种设计确保了相同时间序列的数据存储在一起，从而提高了压缩效率和查询性能。
• 不支持自定义`_routing`值，必须通过维度字段进行路由。
2.5时间范围限制
• TSDS 设计用于摄取当前时间的数据，每个后端索引都有一个可接受的时间范围（由`index.time_series.start_time`和`index.time_series.end_time`定义）。
• 通过`index.look_back_time`和`index.look_ahead_time`设置，可以配置索引接受数据的时间范围。超出范围的数据将被拒绝。
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3.TSDS 的工作原理
3.1索引模板
• TSDS 的索引模板必须包含`index.mode: time_series`设置，以启用时间序列相关功能。
• 模板还需要定义至少一个维度字段（`time_series_dimension`）和一个指标字段（`time_series_metric`）。
3.2数据写入
• 文档写入时，Elasticsearch 根据文档的`@timestamp`值选择合适的后端索引进行存储。
• 如果文档的时间戳超出索引的时间范围，Elasticsearch 会拒绝该文档。
3.3数据查询
• 查询时，Elasticsearch 利用`_tsid`和时间范围优化查询性能。
• 支持按时间序列聚合和分析，例如计算时间序列的平均值、最大值等。
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4.TSDS 的优势
• 高效存储：通过压缩和优化索引结构，显著减少磁盘空间占用。
• 高性能查询：基于时间范围和维度的优化，提高了查询效率。
• 自动管理：Elasticsearch 自动处理索引滚动、时间范围更新等操作，减少了运维成本。
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5.适用场景
• 系统监控：用于存储和分析系统指标（如 CPU 使用率、内存使用率）。
• 金融数据：跟踪股票价格、交易量等时间序列数据。
• 物联网：存储来自传感器的实时数据（如温度、湿度、设备状态）。
• 日志分析：虽然 TSDS 主要用于指标数据，但也可以用于某些时间序列化的日志数据。
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6.限制与注意事项
• 仅适用于指标数据：TSDS 专为时间序列指标设计，不适合存储日志或追踪数据。
• 时间顺序写入：数据需要按时间顺序插入，否则可能影响性能。
• 维度字段限制：维度字段必须是静态的，不能动态更改。
• 查询限制：某些查询操作可能受到`_tsid`和时间范围的限制。
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7.总结
Elasticsearch 的时间序列数据流（TSDS）是一种高效、优化的时间序列数据存储解决方案。它通过时间绑定索引、基于维度的路由和数据压缩等技术，显著提高了存储效率和查询性能。TSDS 特别适用于需要高效处理大规模时间序列数据的场景，如系统监控、金融数据分析和物联网应用。然而，它也有一些限制，例如对数据写入顺序和维度字段的严格要求。因此，在使用 TSDS 时，需要根据具体需求权衡其优势和限制。
