TimeSeries モデルは、時系列データの特性に基づいて設計されています。このモデルは、IoT デバイスの監視などのシナリオに適しており、デバイスによって収集されたデータやマシンの監視データを保存するために使用できます。TimeSeries モデルは、時系列メタデータの自動インデックス作成と、複合条件に基づく時系列取得をサポートしています。TimeSeries モデルは、時系列テーブルを使用して時系列データを保存します。これにより、アプリケーションはペタバイト規模のデータを同時に書き込みおよび読み取りでき、ストレージコストを削減できます。SQL ステートメントを実行して、時系列データのクエリと分析を行うことができます。
はじめに
TimeSeries モデルは、時系列データの特性に基づいて設計されています。このモデルは、IoT デバイスの監視などのシナリオに適しており、デバイスによって収集されたデータやマシンの監視データを保存するために使用できます。
Tablestore の TimeSeries モデルでは、2 次元時系列テーブルを使用して時系列データを保存します。各行は、時系列の特定の時点におけるデータを表します。時系列識別子とタイムスタンプは行のプライマリキー列であり、タイムスタンプにおける時系列のデータポイントは行のデータ列です。1 つの行に複数のデータ列を含めることができます。プライマリキー列とデータ列のスキーマを事前に定義する必要はありません。時系列テーブルにデータを書き込むときに、特定のデータ列の名前を指定するだけで済みます。
時系列テーブルには、異なるメトリックタイプの時系列データを保存できます。次の図では、時系列テーブルに温度と湿度の 2 つのメトリックタイプのデータが保存されています。
図では、時系列識別子は、測定値、データソース、およびタグで構成されています。API オペレーションを呼び出して、時系列のメタデータのプロパティを更新できます。プロパティを使用して、時系列を取得できます。
時系列テーブルにデータが書き込まれると、システムは時系列のメタデータを自動的に抽出し、メタデータインデックスを自動的に作成します。メトリック名、データソース、およびタグの組み合わせに基づいて、時系列を取得できます。
TimeSeries モデルの利点は次のとおりです。
時系列データの統一された共通モデリング方法を提供するため、テーブルスキーマを事前に定義する必要がありません。
時系列のメタデータインデックスを自動的に作成し、複合条件に基づく時系列取得をサポートします。
SQL を使用したクエリと集計をサポートします。
サービス機能の自動スケールアウト、高並列書き込みとクエリ、ペタバイト規模のデータの低コストストレージをサポートします。
用語
用語 | 説明 |
時系列データ | 時系列データは複数の時系列で構成されます。各時系列は、時系列に並べられたデータポイントのセットです。時系列を識別するにはメタデータが必要です。したがって、時系列データはメタデータとデータで構成されます。
|
時系列メタデータ | 時系列メタデータには、時系列の識別子とプロパティが含まれています。識別子は、時系列を一意に識別するために使用されます。プロパティは変更可能で、時系列の取得に使用できます。 |
時系列識別子 | 時系列識別子は、時系列を一意に識別するために使用されます。Tablestore の TimeSeries モデルでは、時系列識別子は、メトリック名、データソース、およびタグの 3 つの部分で構成されます。 |
メトリック名 | 時系列のデータの物理量またはメトリックの名前。たとえば、cpu または net は、CPU 使用率またはネットワーク使用率を示します。 |
データソース | 時系列のデータソースの識別子。このパラメータは空のままにすることができます。 |
タグ | 時系列のタグ。文字列型のキーと値のペアを複数指定できます。 |
プロパティ | プロパティは時系列メタデータの一部であり、時系列の変更可能なプロパティ情報を記録するために使用できます。ただし、プロパティを時系列の識別子として使用することはできず、時系列を一意に識別するために使用することもできません。時系列のプロパティは、文字列型のキーと値のペアの複数で、形式はタグに似ています。時系列のプロパティを指定または更新して、プロパティを使用して時系列を取得できます。 |
時系列のデータ | 時系列のデータポイントは、データが生成された時刻と対応するデータ値で構成されます。時系列の各時点で 1 つの値のみが生成される場合は、単一値モデルが使用されます。時系列の各時点で複数の値が生成される場合は、複数値モデルが使用されます。 Tablestore の TimeSeries モデルは、複数値モデルを使用します。1 つの時点で複数のデータ値を指定できます。各値は、時系列テーブルの列（列名と列値を含む）に対応します。列値は、ブール値、整数、浮動小数点数、文字列、バイナリなどのデータ型をサポートしています。 |
機能
時系列テーブルの作成と管理
Tablestore コンソール、SDK、または CLI を使用して、インスタンス内のすべての時系列テーブルのクエリ、時系列テーブルの作成、時系列テーブルの設定のクエリ、時系列テーブルの設定の更新、時系列テーブルの削除を行うことができます。
時系列テーブルを作成したり、時系列テーブルの設定を更新したりするときに、時系列テーブルのデータの有効期間（TTL）を指定できます。TTL 値を指定すると、システムは現在の時刻と時系列データが書き込まれたときのタイムスタンプの差を自動的にチェックします。差が TTL 値を超えると、システムは期限切れのデータを自動的に削除します。
時系列データの読み取りと書き込み
Tablestore コンソール、SDK、または CLI を使用して、複数の時系列データの行を同時に時系列テーブルに書き込むことができます。時系列テーブルにデータを書き込んだ後、時系列識別子を指定して、指定した時間範囲内の時系列のデータをクエリできます。
時系列の取得
Tablestore コンソール、SDK、または CLI を使用して、時系列テーブルの時系列を取得できます。複数の条件で構成される複合条件を使用して、時系列を取得できます。たとえば、メトリック名が cpu で、タグに名前が region、値が hangzhou のタグが含まれており、プロパティに名前が status、値が online のプロパティが含まれているすべての時系列を取得できます。時系列が取得されたら、API オペレーションを呼び出して、時系列のデータをさらにクエリできます。
SQL クエリと分析の実装
時系列テーブルは、SQL を使用したクエリをサポートしています。SQL では、メタデータ条件を指定して時系列をフィルタリングし、異なるディメンションの集計操作に基づいてデータを集計できます。たとえば、一連のデバイスから収集されたサンプルデータの平均値をクエリし、秒レベルのデータ分レベルのデータに集計できます。
また、SQL で時系列のメタデータのみをクエリすることもできます。このようにして、SQL を使用して時系列のメタデータを管理できます。
制限
詳細については、「TimeSeries モデルの制限」を参照してください。
使用上の注意
TimeSeries モデルは、中国（杭州）、中国（上海）、中国（北京）、中国（張家口）、中国（ウランチャブ）、中国（深セン）、中国（成都）、中国（香港）、日本（東京）、マレーシア（クアラルンプール）、ドイツ（フランクフルト）、インドネシア（ジャカルタ）、英国（ロンドン）、米国（シリコンバレー）、米国（バージニア）、サウジアラビア（リヤド - パートナーリージョン）、シンガポールの各リージョンでサポートされています。
API オペレーション
カテゴリ | オペレーション | 説明 |
時系列テーブルに対する API オペレーション | 時系列テーブルを作成します。 | |
インスタンス内の時系列テーブルの名前をクエリします。 | ||
時系列テーブルに関する情報をクエリします。 | ||
時系列テーブルの設定を更新します。 | ||
時系列テーブルを削除します。 | ||
時系列に対する API オペレーション | 時系列データを時系列テーブルに書き込みます。 | |
時系列のデータをクエリします。 | ||
時系列メタデータを取得します。 | ||
時系列メタデータを更新します。 | ||
時系列のメタデータを削除します。 |
手順
手順 | オペレーション | 説明 |
1 | RAM ユーザーを作成した後、Tablestore リソースにアクセスするための最小限のアクセス許可を RAM ユーザーに付与します。システムポリシーまたはカスタムポリシーを使用して、RAM ユーザーに Tablestore リソースへのアクセス許可を付与できます。 必要な権限を持つAlibaba CloudアカウントまたはRAMユーザーを使用してTablestoreリソースにアクセスする場合は、この手順をスキップしてください。 重要 デフォルトでは、Alibaba Cloud アカウントはすべてのリソースに対するアクセス許可を持っています。リソースのセキュリティを確保するために、Alibaba Cloud アカウントの RAM ユーザーを作成し、RAM ユーザーにさまざまなリソースへのアクセスを許可することをお勧めします。 | |
2 | Tablestore の機能を使用する前に、Tablestore をアクティブ化する必要があります。 Tablestore をアクティブ化する必要があるのは 1 回だけです。Tablestore のアクティブ化は無料です。Tablestore がアクティブ化されている場合は、この手順をスキップしてください。 | |
3 | インスタンスに作成するテーブルのモデルとインスタンスタイプに基づいて、選択したリージョンに Tablestore インスタンスを作成します。 既存の Tablestore インスタンスがビジネス要件を満たしている場合は、この手順をスキップしてください。 | |
4 | 時系列データを保存する時系列テーブルを作成します。時系列テーブルを作成するときに、履歴データをクリアするかどうか基づいて時系列テーブルの TTL を設定できます。 | |
5 | 時系列データをバッチで時系列に書き込みます。時系列データはメタデータとデータで構成されます。時系列データを書き込む前にメタデータを作成しない場合、システムは書き込まれたデータからメタデータを自動的に抽出します。 説明 kafka-connect-tablestore パッケージを使用して、Apache Kafka から時系列テーブルにデータを同期することもできます。詳細については、「時系列テーブルへのデータ同期」を参照してください。 | |
6 | 重要 データをクエリする時系列の情報（メトリック名やデータソースなど）がわからない場合は、複数の条件を指定して時系列を取得できます。詳細については、「時系列メタデータを管理する」を参照してください。 データをクエリする時系列が取得されたら、時系列内で指定された条件（時間範囲など）を満たす時系列データをクエリできます。 | |
7 | データをクエリするために、SQL で時系列テーブルに 3 つのタイプのマッピングテーブルを作成できます。
|
TimeSeries モデルを使用する
Tablestore コンソール、SDK、または CLI を使用して、TimeSeries モデルを簡単に試すことができます。
課金ルール
TimeSeries モデルの課金対象項目には、時系列データと時系列メタデータの読み取りスループット、書き込みスループット、ストレージ使用量、およびインターネット経由のアウトバウンドトラフィックが含まれます。詳細については、「TimeSeries モデルの課金対象項目」を参照してください。
FAQ
参考資料
時系列テーブルの履歴時系列データを削除するには、時系列テーブルの TTL を設定します。詳細については、「時系列データの TTL」を参照してください。
Tablestore の時系列データを費用対効果の高い方法でバックアップしたり、時系列データをファイルとしてローカルデバイスにエクスポートしたりするには、DataWorks のデータ統合機能を使用して、Tablestore からオブジェクトストレージサービス（OSS）に時系列データを同期して保存またはダウンロードできます。詳細については、「Tablestore から OSS にデータを同期する」を参照してください。
時系列データを視覚化するには、Tablestore を Grafana に接続します。詳細については、「Tablestore を Grafana に接続する」を参照してください。
Realtime Compute for Apache Flink を使用してデータを計算および分析する場合は、Tablestore 時系列テーブルを使用して結果を保存できます。詳細については、「チュートリアル（TimeSeries モデル）」を参照してください。