一，时序数据库
时间序列数据库简称时序数据库(Time Series Database)，用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
时序数据的几个特点
1. 基本上都是插入，没有更新的需求。
2. 数据基本上都有时间属性，随着时间的推移不断产生新的数据。
3. 数据量大，每秒钟需要写入千万、上亿条数据
业务方常见需求
1. 获取最新状态，查询最近的数据(例如传感器最新的状态)
2. 展示区间统计，指定时间范围，查询统计信息，例如平均值，最大值，最小值，计数等。。。
3. 获取异常数据，根据指定条件，筛选异常数据
常见业务场景
监控软件系统： 虚拟机、容器、服务、应用
监控物理系统： 水文监控、制造业工厂中的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、传感器数据、血糖仪、血压变化、心率等
资产跟踪应用： 汽车、卡车、物理容器、运货托盘
金融交易系统： 传统证券、新兴的加密数字货币
事件应用程序： 跟踪用户、客户的交互数据
商业智能工具： 跟踪关键指标和业务的总体健康情况
在互联网行业中，也有着非常多的时序数据，例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等。
一些基本概念(不同的时序数据库称呼略有不同)
Metric: 度量，相当于关系