1.1 时序数据定义

时序数据（Time Series Data）是指按照时间顺序记录的数据序列，其中每个数据点都有一个时间戳。该类型数据在各领域都非常常见，如金融（股票价格）、气象（每日温度）、工业（传感器数据）等。

时序数据的主要特点是以时间为索引，数据点之间存在时间上的连续性和相关性，采集频率存在高低差异。

这些时序数据一般被发送至服务器进行汇总并进行实时分析和处理，对系统的运行做出实时监测或预测、预警，这些数据也可以被长期保存下来，用以进行离线数据分析。

1.2 时序数据特征

• 数据是时序的，带有时间戳。
• 数据是结构化的。
• 写多读少。
• 数据较少有更新删除操作。
• 一个数据采集点就是一个数据流。
• 一般是周期性产生/采集数据。
• 数据是有保留期限的。
• 需要实时分析、预测、诊断。
• 也需要离线分析能力。
• 数据不强制依赖于事务。

2.1 标签数据（如设备信息）与指标数据（如测量值）独立存储

• 节省存储空间（大量冗余 vs 持续变化）。
• 独立索引设计（Hash & B+ 树 vs 稀疏）。
• 独立并发控制机制（数据一致性 vs 尽量无锁）。

2.2 按设备与时间维度自动对指标数据分区

• 支持高效写入与查询。
• 灵活的生命周期管理机制。
• 分布式节点间快速均衡。

2.3 分区内数据按设备分块存储，避免大量文件产生

3.1 主标签（Primary Tags）

•  选择离散值高的字段（如自增 ID）。
•  避免使用可能变更的字段（如手机号）。
•  控制主标签数量（通常 1-4 个）。

  -- 创建含复合主标签的表CREATE TABLE smart_meter (
    ts timestamptz NOT NULL,
    power_usage FLOAT
) TAGS (
    region VARCHAR(6) NOT NULL,
    meter_no BIGINT NOT NULL
) PRIMARY TAGS (region, meter_no);

3.2 普通标签（Tags）

•  设备分组（group_id）。
•  设备型号（model_type）。
•  维护人员（maintainer）。

  -- 动态维护标签示例ALTER TABLE sensor 
ADD TAG firmware_version VARCHAR(20);  -- 新增固件版本标签 ALTER TABLE sensor 
ALTER TAG firmware_version TYPE VARCHAR(50);    -- 修改标签类型 ALTER TABLE sensor 
RENAME TAG group_id TO cluster_id;     -- 重命名标签 ALTER TABLE sensor 
DROP TAG location;                     -- 删除标签

3.3 KWDB 时序数据写入

• 可以通过 insert 自动创建对应设备。
• 减少标签数据冗余存储。

4.1 主标签的 Hash 索引

KWDB 自动为主标签创建 Hash 索引，针对精确查询实现 O(1) 时间复杂度：

-- 高效查询示例
SELECT * FROM sensor 
WHERE sensor_id = 1005;

4.2 普通标签索引策略

-- 创建普通标签索引
CREATE INDEX idx_sensor_group ON sensor (group_id);

-- 带过滤条件的查询
SELECT * FROM sensor WHERE group_id = 10;

4.3 KWDB 标签索引优势

4.4 KWDB 2.0 性能表现