Zeitreihen-Dimensionen

Am Ende des Abschnitts “Time series databases” section of “Introduction to time series”, twird das Konzept der Labels, auch tags genannt, eingeführt:

Eine weitere Funktion einer TSDB ist die Möglichkeit, Messungen anhand von Tags zu filtern. Jeder Datenpunkt ist mit einem Tag versehen, das Kontextinformationen hinzufügt, z. B. wo die Messung vorgenommen wurde. …

Bei Zeitreihendaten enthalten die Daten oft mehr als eine einzelne Serie und sind ein Satz von mehreren Zeitreihen. Viele SmartCollect SC²-Datenquellen unterstützen diese Art von Daten.

Der häufigste Fall ist die Ausgabe einer einzelnen Abfrage für eine Messung mit einer oder mehreren zusätzlichen Eigenschaften als Dimensionen. Zum Beispiel die Abfrage einer Temperaturmessung zusammen mit einer Standorteigenschaft. In diesem Fall werden mehrere Serien von dieser einzelnen Abfrage zurückgegeben und jede Serie hat einen eindeutigen Standort als Dimension.

Um eindeutige Serien innerhalb eines Satzes von Zeitreihen zu identifizieren, speichert SmartCollect SC² Dimensionen in Labels.

Jede Zeitreihe in SmartCollect SC² hat optional Beschriftungen. Beschriftungen sind ein Satz von Schlüssel/Wert-Paaren zur Identifizierung von Dimensionen. Beispielhafte Bezeichnungen sind {location=us} oder {country=us,state=ma,city=boston}. Innerhalb eines Satzes von Zeitreihen identifiziert die Kombination aus dem Namen und den Labels jede Reihe. Zum Beispiel: temperature {country=us,state=ma,city=boston}.

Verschiedene Quellen von Zeitreihendaten verfügen über nativ gespeicherte Dimensionen oder gängige Speichermuster, die es erlauben, die Daten in Dimensionen zu extrahieren.

Zeitreihen-Datenbanken (TSDBs) unterstützen in der Regel nativ die Dimensionalität.

In Tabellendatenbanken wie SQL sind diese Dimensionen in der Regel die GROUP BY-Parameter einer Abfrage.

In SQL- oder SQL-ähnlichen Datenbanken, die Tabellenantworten zurückgeben, sind zusätzliche Dimensionen normalerweise Spalten in der Abfrageantworttabelle.

Betrachten Sie zum Beispiel eine Abfrage wie:

SELECT BUCKET(StartTime, 1h), AVG(Temperature) AS Temp, Location FROM T
  GROUP BY BUCKET(StartTime, 1h), Location
  ORDER BY time asc

Könnte eine Tabelle mit drei Spalten zurückgeben, die jeweils die Datentypen time, number und string haben.

Das Tabellenformat ist eine long formatierte Zeitreihe, auch tall genannt. Sie hat wiederholte Zeitstempel und wiederholte Werte in Location. In diesem Fall haben wir zwei Zeitreihen in der Menge, die identifiziert werden würden als Temp {Location=LGA} und Temp {Location=BOS}.

Einzelne Zeitreihen aus dem Satz werden extrahiert, indem die zeittypisierte Spalte StartTime als Zeitindex der Zeitreihe, die numerisch typisierte Spalte Temp als Reihenname und der Name und die Werte der stringtypisierten Spalte Location zur Bildung der Bezeichnungen verwendet werden, z. B. Location=LGA.

Wenn die Abfrage so aktualisiert wird, dass sie nach mehr als nur einer Zeichenkettenspalte auswählt und gruppiert, z. B. GROUP BY BUCKET(StartTime, 1h), Location, Sensor, dann wird eine zusätzliche Dimension hinzugefügt:

In diesem Fall haben die Beschriftungen, die die Dimensionen repräsentieren, zwei Schlüssel, die auf den beiden mit Zeichenketten eingegebenen Spalten Ort und Sensor basieren. Aus diesen Daten ergeben sich vier Reihen: Temp {Ort=LGA,Sensor=A}, Temp {Ort=LGA,Sensor=B}, Temp {Ort=BOS,Sensor=A}, und Temp {Ort=BOS,Sensor=B}.

Hinweis: Mehr als eine Dimension für SQL-Datenquellen wird derzeit nur in den Analytics-Services mit dem Azure-Monitor-Service ab Version 7.1 unterstützt. Die Unterstützung für SQL-Datenquellen wie MySQL, Postgres und MSSQL ist für 7.2 geplant.

Hinweis: Mehrere Dimensionen werden nicht in einer Weise unterstützt, die mehrere Alarme in SmartCollect SC² abbildet, sondern sie werden als mehrere Bedingungen zu einem einzigen Alarm behandelt. Siehe die Dokumentation zum creating alerts with multiple series.

Bei SQL-ähnlichen Datenquellen kann mehr als eine numerische Spalte ausgewählt werden, mit oder ohne zusätzliche String-Spalten, die als Dimensionen verwendet werden sollen. Zum Beispiel: AVG(Temperatur) AS AvgTemp, MAX(Temperatur) AS MaxTemp. Dies kann, wenn es mit mehreren Dimensionen kombiniert wird, zu einer Menge von Serien führen. Die Auswahl mehrerer Werte ist derzeit nur für die Verwendung mit der Visualisierung vorgesehen.