OpenTSDB
OpenTSDB是基于Hbase的时序数据库，它是一个时间序列专用数据库，只能存储时序数据。官方定位是一个分布式、可伸缩的监控系统。譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储，查询。
功能
- 提供对时序数据的实时聚合，所有数据都以原始格式存放在Hbase中，查询时实时计算，截至到目前最新的Release版本2.3.1不支持预聚合。
- 灵活地支持各种聚合粒度，比如按秒、1min、10min等粒度进行聚合。
- 支持绝大数常的聚合方式，如求和、最大值、最小值、均值、分位数等常见聚合方式，但是不支持自定义聚合方式，也无法扩展。聚合方式参考。
整体架构
OpenTSD由一系列Time Series Daemon (TSD)节点组成，可以包含一个或多少TSD。 每个TSD都是一个独立无状态的节点，没有master，没有分片等。节点间彼此之间不会进行任何通信，也不知道彼此的存在。
TSD节点并不具备数据存储的能力，而是把数据存储放在Hbase中。它只负责数据的写入和查询等，存储在Hbase中数据是经过高度优化、精细设计的。
存储优化
Data Point
OpenTSDB存储每一条数据称为一个数据点（Data Point）,每个数据点由metric、timestamp、value、tag组成，每一部分都必不可少。
- metric: 指标，比如在系统监控中cpu mem的利用率、系统Load、IO等都是指标。
- timestamp: 时间戳，支持秒、毫秒级精度。
- tag: 标签，表示在哪个维度。 比如在cpu在某个机器上的数据，就可以把机器ip作为tag打进去。在OpenTSDB里tag是个k-v，比如 ip=192.168.0.1 就可以做为一个tag。注意OpenTSDB最多只能打8个tag，可配置。
- value: 时序数据的值。
Hbase Row Key
OpenTSDB精心设计Hbase的Row Key，其格式如下：
<metric_uid><timestamp>[<tagk1_uid><tagv1_uid>…<tagkN_uid><tagvN_uid>]
OpenTSDB在Hbase表tsdb-uid表中分别维护metric、tagk、tagv到UID的双向映射关系。在生成rowkey时为了节约rowkey的空间，减少查询时rowkey的匹配时间，使用UID代替原始的值。默认情况下，metric、tagk、tagv均使用3 bytes（2^24=16777216个，大多数情况下够用）来生成UID，每出现一个新的值，都会UID都会自增。当UID被用尽之后，数据就无法写入而报错。
压缩
OpenTSDB总是会根据rowkey进行scan，并且对具有相同的rowkey的KeyValue进行合并一个rowkey存储。由于TSD节点是独立无状态的，多个TSD同时工作时，只需要一个TSD节点开启压缩功能，其它需要关闭，避免对Hbase多余的scan。 参考https://m.aliyun.com/yunqi/articles/54785
缺点
- 不适合灵活的多维度分析，由于OpenTSDB底层使用Hbase依赖于rowkey设计，灵活性比较差。
- 目前不支持rollup预聚合，单点聚合在数据量级达到千万级时，响应比较慢。
- 不支持分布式聚合，聚合性能受限于单点计算能力。
- tags的个数受限，太多会影响rowkey的性能。
- metric、tagk、tagv只支持部分常见字符：
a-z A-Z 0-9 - _ . /，不能包含任意字符，也不存在转义之说，否则就会报错。
