摘要
OpenTSDB是一个分布式的、可伸缩的时间序列数据库，在DB-engines的时间序列数据库排行榜上排名第五。它的特点是能够提供最高毫秒级精度的时间序列数据存储，能够长久保存原始数据并且不失精度。它拥有很强的数据写入能力，支持大并发的数据写入，并且拥有可无限水平扩展的存储容量。
它的强大的数据写入能力与存储能力得益于它底层依赖的HBase数据库，也得益于它在表结构设计上做的大量的存储优化。
本篇文章会详细讲解其表结构设计，在理解它的表结构设计的同时，分析其采取该设计的深层次原因以及优缺点。它的表结构设计完全贴合HBase的存储模型，而表格存储（TableStore、原OTS）与HBase有类似的存储模型，理解透OpenTSDB的表结构设计后，我们也能够对这类数据库的存储模型有一个更深的理解。
存储模型
在解析OpenTSDB的表结构设计前，我们需要先对其底层的HBase的存储模型有一个理解。
表分区
HBase会按Rowkey的范围，将一张大表切成多个region，每个region会由一个region server加载并提供服务。Rowkey的切分与表格存储的分区类似，一个良好设计的表，需要保证读写压力能够均匀的分散到表的各个region，这样才能充分发挥分布式集群的能力。
存储结构
OpenTSDB的基本概念
OpenTSDB定义每个时间序列数据需要包含以下属性：
1. 指标名称（metric name）
2. 时间戳（UNIX timestamp，毫秒或者秒精度）
3. 值（64位整数或者单精度浮点数）
4. 一组标签（tags，用于描述数据属性，至少包含一个或多个标签，每个标签由tagKey和tagValue组成，tagKey和tagValue均为字符串）
举个例子，在监控场景中，我们可以这样定义一个监控指标：
指标名称：
sys.cpu.user
标签：
host = 10.101.168.111
cpu = 0
指标值：
0.5OpenTSDB支持的查询场景为：指定指标名称和时间范围，给定一个或多个标签名称和标签的值作为条件，查询出所有的数据。
以上面那个例子举例，我们可以查询：
a. sys.cpu.user (host=*,cpu=*)(1465920000 <= timestamp < 1465923600)：查询凌晨0点到1点之间，所有机器的所有CPU核上的用户态CPU消耗。
b. sys.cpu.user (host=10.101.168.111,cpu=*)(1465920000 <= timestamp < 1465923600)：查询凌晨0点到1点之间，某台机器的所有CPU核上的用户态CPU消耗。
c. sys.cpu.user (host=10.101.168.111,cpu=0)(1465920000 <= timestamp < 1465923600)：查询凌晨0点到1点之间，某台机器的第0个CPU核上的用户态CPU消耗。
OpenTSDB的存储优化
了解了OpenTSDB的基本概念后，我们来尝试设计一下表结构。
如上图是一个简单的表结构设计，rowkey采用metric name + timestamp + tags的组合，因为这几个元素才能唯一确定一个指标值。
这张表已经能满足我们的写入和查询的业务需求，但是OpenTSDB采用的表结构设计远没有这么简单，我们接下来一项一项看它对表结构做的一些优化。
优化一：缩短row key
观察这张表内存储的数据，在rowkey的组成部分内，其实有很大一部分的重复数据，重复的指标名称，重复的标签。以上图为例，如果每秒采集一次监控指标，cpu为2核，host规模为100台，则一天时间内sys.cpu.user这个监控指标就会产生17280000行数据，而这些行中，监控指标名称均是重复的。如果能将这部分重复数据的长度尽可能的缩短，则能带来非常大的存储空间的节省。
OpenTSDB采用的策略是，为每个metric、tag key和tag value都分配一个UID，UID为固定长度三个字节。
上图为优化后的存储结构，可以看出，rowkey的长度大大的缩短了。rowkey的缩短，带来了很多好处：
a. 节省存储空间
b. 提高查询效率：减少key匹配查找的时间
c. 提高传输效率：不光节省了从文件系统读取的带宽，也节省了数据返回占用的带宽，提高了数据写入和读取的速度。
d. 缓解Java程序内存压力：Java程序，GC是老大难的问题，能节省内存的地方尽量节省。原先用String存储的metric name、tag key或tag value，现在均可以用3个字节的byte array替换，大大节省了内存占用。
优化二：减少Key-Value数
优化一是OpenTSDB做的最核心的一个优化，很直观的可以看到存储的数据量被大大的节省了。原理也很简单，将长的变短。但是是否还可以进一步优化呢？
在上面的存储模型章节中，我们了解到。HBase在底层存储结构中，每一列都会以Key-Value的形式存储，每一列都会包含一个rowkey。如果要进一步缩短存储量，那就得想办法减少Key-Value的个数。
OpenTSDB分了几个步骤来减少Key-Value的个数：
1. 将多行合并为一行，多行单列变为单行多列。
2. 将多列合并为一列，单行多列变为单行单列。
多行单列合并为单行单列
OpenTSDB将同属于一个时间周期内的具有相同TSUID（相同的metric name，以及相同的tags）的数据合并为一行存储。OpenTSDB内默认的时间周期是一个小时，也就是说同属于这一个小时的所有数据点，会合并到一行内存储，如图上所示。合并为一行后，该行的rowkey中的timestamp会指定为该小时的起始时间（所属时间周期的base时间），而每一列的列名，则记录真实数据点的时间戳与该时间周期起始时间（base）的差值。
这里列名采用差值而不是真实值也是一个有特殊考虑的设计，如存储模型章节所述，列名也是会存在于每个Key-Value中，占用一定的存储空间。如果是秒精度的时间戳，需要4个字节，如果是毫秒精度的时间戳，则需要8个字节。但是如果列名只存差值且时间周期为一个小时的话，则如果是秒精度，则差值取值范围是0-3600，只需要2个字节；如果是毫秒精度，则差值取值范围是0-360000，只需要4个字节；所以相比存真实时间戳，这个设计是能节省不少空间的。
单行多列合并为单行单列
多行合并为单行后，并不能真实的减少Key-Value个数，因为总的列数并没有减少。所以要达到真实的节省存储的目的，还需要将一行的列变少，才能真正的将Key-Value数变少。
OpenTSDB采取的做法是，会在后台定期的将一行的多列合并为一列，称之为『compaction』，合并完之后效果如下。
同一行中的所有列被合并为一列，如果是秒精度的数据，则一行中的3600列会合并为1列，Key-Value数从3600个降低到只有1个。
优化三：并发写优化
上面两个优化主要是OpenTSDB对存储的优化，存储量下降以及Key-Value个数下降后，除了直观的存储量上的缩减，对读和写的效率都是有一定提升的。
时间序列数据的写入，有一个不可规避的问题是写热点问题，当某一个metric下数据点很多时，则该metric很容易造成写入热点。OpenTSDB采取了和这篇文章中介绍的一样的方法，允许将metric预分桶，可通过『tsd.storage.salt.buckets』配置项来配置。
