Preguntas frecuentes sobre el diseño de esquemas para Amazon Timestream para InfluxDB 3

Preguntas sobre el diseño de esquemas para Amazon Timestream para InfluxDB 3, incluidas etiquetas, campos y prácticas recomendadas de rendimiento. Para obtener una guía detallada, consulte. Recomendaciones de diseño de los esquemas para Timestream para InfluxDB 3

¿Cuál es la diferencia entre etiquetas y campos?

Las etiquetas son metadatos indexados que se utilizan para agrupar y filtrar. Los campos contienen los valores medidos reales. Las etiquetas forman parte de la clave principal y se almacenan como cadenas. Los campos admiten varios tipos de datos (flotante, entero, cadena, booleano) y no están indexados. Use etiquetas para los valores por los que filtra o agrupa con frecuencia y campos para los datos medidos.

¿Cómo maneja InfluxDB 3 los datos de alta cardinalidad?

El almacenamiento Parquet en columnas de InfluxDB 3 y el procesamiento Apache Arrow están diseñados específicamente para cargas de trabajo de alta cardinalidad. A diferencia de las versiones anteriores, InfluxDB 3 no sufre una degradación del rendimiento con valores de etiquetas de alta cardinalidad porque utiliza una arquitectura de almacenamiento fundamentalmente diferente.

¿Cuáles son las mejores prácticas de diseño de esquemas?

Las recomendaciones clave incluyen: mantener la cardinalidad de las etiquetas manejable, usar nombres de medición significativos, evitar codificar los datos en los nombres de las mediciones, usar convenciones de nomenclatura de etiquetas coherentes y diseñar el esquema en función de los patrones de consulta más comunes. Consulte Recomendaciones de diseño de los esquemas para Timestream para InfluxDB 3 para obtener una guía detallada y las mejores prácticas de diseño de esquemas de InfluxDB 3 para obtener recomendaciones adicionales.