OpenTSDB 2.3:查询详情与统计信息详解

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OpenTSDB 2.3文档中的"查询详细信息和统计信息"章节深入解析了在OpenTSDB 2.2版本之后增强的查询功能。该版本引入了更多的灵活性和性能优化,允许用户获取更详尽的查询相关信息。查询详细信息主要包括以下几点: 1. **请求者信息**:查询请求的发起者可以通过HTTP头和套接字识别,这对于追踪和审计至关重要。 2. **响应分析**:HTTP响应状态代码、可能存在的异常以及TSD(Time Series Database)处理请求的进程时间安排,这些信息有助于理解查询的执行过程。 3. **查询细节**:每个HTTP查询可以包含原始查询和使用showSummary和showQuery参数的定时信息,这些参数有助于调整查询性能和展示查询概要。 4. **API输出**:详细信息也可以通过/api/stats/query接口获取,包含标题、状态和异常等信息。此外,用户可以配置日志记录,将除实际结果数据外的完整查询详细信息保存到磁盘。 5. **查询序列化**:用户提交的查询会被序列化并在日志和统计信息页面中展示,包括计时信息和全局选项。这有助于理解查询结构和执行逻辑。 6. **字段与格式**:查询中涉及的字段如"aggregator"、"metric"、"tags"、"filters"等都有特定含义,需要注意的是,"tags"数组长度需与"filters"中的"group_by"条目数匹配,以保持向后兼容。 7. **示例**:文档提供了示例查询的JSON格式,包括"start"、"end"、"timezone"、"options"等字段,以及如何通过POST客户端来执行查询并理解返回的数据结构。 OpenTSDB 2.3的查询详细信息和统计功能旨在提升用户体验和系统管理效率,通过提供丰富的查询数据,帮助用户更好地理解和优化查询性能,同时支持更精确的日志记录和查询跟踪。
2020-02-19 上传
OpenTSDB旨在在查询执行期间有效地组合多个不同的时间序列。这样做的原因是,当用户查看他们的数据时,他们通常会从较高的级别开始询问诸如“数据中心的总吞吐量是多少?”之类的问题。或“按地区划分的当前用功耗是多少?”。在查看这些高级别值之后,可能会出现一个或多个值,因此用户可以深入研究更详细的数据集,例如“我的LAX数据中心主机的吞吐量是多少?”。我们希望能够轻松回答这些高级问题,但仍然可以深入了解更多细节。 但是,如何将多个单独的时间序列合并为一个系列的数据呢?聚合函数提供了将不同时间序列数学方式将不同时间序列合并为一个的方法。过滤器用于按标签对结果进行分组,然后将聚合应用于每个组。聚合类似于SQL的GROUP BY子句,其中用户选择预定义的聚合函数以将多个记录合并为单个结果。但是在TSD中,每个时间戳和组聚合一组记录。 每个聚合器都有两个组件: 功能 - 应用的数学计算,例如对所有值求和,计算平均值或选择最高值。 插值 - 一种处理缺失值的方法,例如当时间序列A的值为T1但时间序列B没有值时。 本文档重点介绍如何在一个组中按上下文使用聚合器,即将多个时间序列合并为一个时。此外,聚合器可用于下采样时间序列(即返回较低分辨率的结果集)。有关更多信息,请参阅下采样。