时间序列消失的替代方法：时间序列数据库建模

Question

我是时序数据库设计的新手。

我读过的指导原则之一是避免拥有大量的时间序列（例如InfluxDb recommendations）或短暂的/消亡的时间序列。

作为练习，我试图为github存储库的度量建模。我想跟踪各种属性汇总的注释/提交/更改行的总数。我最初的想法是在每个提取请求中推送指标，并通过查询进行所有汇总。

{
   labels: {
      pr: 1234, 
      repo: aRepo, 
      author: personA
   }
   values: {
      commits: 5,
      changed_files: 2,
      comments: 0
      status: Open
   }
}

但是，这似乎与建议背道而驰（拉取请求被关闭并保持不变）。另一种方法是在将聚合推送到数据库之前对其进行预先计算。但是，这将导致粒度较小的数据和数据丢失。

对于短暂的时间序列，这里的最佳策略是什么。

Answer 1

弄清楚什么序列和什么度量的经验法则是考虑数据集（序列）的基数：

1）低基数（较少变量）的值用于标签-这就是您的分组/聚集道具

2）高基数（高度可变）本身就是测量值-这就是您要在上述组中进行汇总/计算的内容

通过此规则，DATA(lv_bukrs2) = CONV #( lv_bukrs ). 进入值（每个回购都是唯一的-高基数），而pr id绝对是标签（您将其称为标签）。

执行此操作，时间顺序就可以了。