Häufig gestellte Fragen zum Schemadesign für Amazon Timestream for InfluxDB 3 - Amazon Timestream

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Häufig gestellte Fragen zum Schemadesign für Amazon Timestream for InfluxDB 3

Fragen zum Entwerfen von Schemas für Amazon Timestream for InfluxDB 3, einschließlich Tags, Feldern und bewährten Methoden für die Leistung. Eine ausführliche Anleitung finden Sie unter. Empfehlungen zum Schemadesign für Timestream for InfluxDB 3

Was ist der Unterschied zwischen Tags und Feldern?

Tags sind indizierte Metadaten, die zum Gruppieren und Filtern verwendet werden. Felder enthalten die tatsächlichen Messwerte. Tags sind Teil des Primärschlüssels und werden als Zeichenketten gespeichert. Felder unterstützen mehrere Datentypen (Float, Integer, String, Boolean) und sind nicht indexiert. Verwenden Sie Tags für Werte, nach denen Sie häufig filtern oder gruppieren, und Felder für Messdaten.

Wie geht InfluxDB 3 mit Daten mit hoher Kardinalität um?

Der spaltenförmige Parquet-Speicher und die Apache Arrow-Verarbeitung von InfluxDB 3 wurden speziell für Workloads mit hoher Kardinalität entwickelt. Im Gegensatz zu früheren Versionen leidet InfluxDB 3 nicht unter Leistungseinbußen bei Tagwerten mit hoher Kardinalität, da es eine grundlegend andere Speicherarchitektur verwendet.

Was sind die Best Practices für das Schemadesign?

Zu den wichtigsten Empfehlungen gehören: Halten Sie die Tag-Kardinalität überschaubar, verwenden Sie aussagekräftige Messnamen, vermeiden Sie die Kodierung von Daten in Messnamen, verwenden Sie konsistente Tag-Benennungskonventionen und entwerfen Sie Ihr Schema anhand Ihrer gängigsten Abfragemuster. Ausführliche Anleitungen finden Sie unter und in den Best Practices Empfehlungen zum Schemadesign für Timestream for InfluxDB 3 für das InfluxDB 3-Schemadesign finden Sie weitere Empfehlungen.