??降采樣（或在信號處理中，抽?。┦墙档蛿?shù)據(jù)采樣率或分辨率的處理過程。例如，假設(shè)溫度傳感器每秒鐘都向OpenTSDB系統(tǒng)發(fā)送數(shù)據(jù)。如果用戶在一小時內(nèi)查詢數(shù)據(jù)，他們將獲得3,600個數(shù)據(jù)點，這些數(shù)據(jù)點可以相當(dāng)容易地繪制出來。但是現(xiàn)在，如果用戶要求整整一周的數(shù)據(jù)，他們將獲得604,800個數(shù)據(jù)點，并且突然間圖形可能變得非?；靵y。使用降采樣器，單個時間序列在一個時間范圍內(nèi)的多個數(shù)據(jù)點在一個對齊的時間戳中與數(shù)學(xué)函數(shù)一起聚合成單個值。這樣我們可以將數(shù)量從604,800減少到168。
??降采樣器至少需要兩個組件：
??舉例說明：如下時間序列A和B。數(shù)據(jù)點覆蓋70秒的時間范圍，每10秒一個值。假設(shè)我們希望縮減到30秒，因為用戶正在查看更寬時間跨度范圍的圖。此外，我們使用sum聚合器將這兩個序列分組為一個。我們可以指定一個降采樣器30s-sum，它將創(chuàng)建30秒的桶并累計每個桶中的所有數(shù)據(jù)點。這將為我們提供每個序列的三個數(shù)據(jù)點：
| 時間序列 | T0 | T0+10s | T0+20s | T0+30s | T0+40s | T0+50s | T0+60s |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 5 | 5 | 10 | 15 | 20 | 5 | 1 |
| A sum降采樣 | 5+5+10=20 | ? | ? | 15+20+5=40 | ? | ? | 1 |
| B | 10 | 5 | 20 | 15 | 10 | 0 | 5 |
| B sum降采樣 | 10+5+20=35 | ? | ? | 15+10+0=25 | ? | ? | 5 |
| sum聚合結(jié)果 | 55 | ? | ? | 65 | ? | ? | 6 |
??正如你所看到的，對于每一個時間序列，我們會生成標(biāo)準(zhǔn)化的間隔邊界（每30秒），這樣我們就必須在時間戳t0，t0+30s和t0+60s合并序列的值。每個間隔或存儲桶將包含包含存儲桶時間戳（start）的數(shù)據(jù)點，并且不包括以下存儲桶的時間戳（end），即[start, end)半開半閉區(qū)間。在這種情況下，第一個桶將從 t0延伸到t0+29.9999s，使用提供的聚合器，將所有值合并為一個新值。例如，對于序列A，我們對t0，t0+10s并t0+20s的值求和得到新的值20在t0。最后，查詢使用sum進(jìn)行分組，以便我們累加兩個合成的時間序列。此時，OpenTSDB總是在降采樣執(zhí)行后再執(zhí)行分組聚合。
注意：
??對于早期版本的OpenTSDB，新數(shù)據(jù)點的實際時間戳將是時間間隔范圍中每個數(shù)據(jù)點的時間戳的平均值。從2.1和更高版本開始，每個點的時間戳與基于當(dāng)前時間的模和降采樣間隔的時間桶的開始對齊。
??降采樣時間戳基于原始數(shù)據(jù)點時間戳的剩余部分（差值）除以下采樣間隔（以毫秒為單位，即模數(shù)）進(jìn)行歸一化。在Java中代碼是：timestamp - (timestamp % interval_ms)。例如，給定時間戳1388550980000或1/1/2014 04:36:20 UTC，1小時間隔（相當(dāng)于3600000毫秒），結(jié)果時間戳將舍入為1388548800000。在4至5 UTC之間的所有數(shù)據(jù)點將在4 AM桶中收尾。如果以1小時的間隔查詢一天的數(shù)據(jù)降采樣，則將會收到24個數(shù)據(jù)點（假設(shè)所有24小時都有數(shù)據(jù)）。
??使用“0all-”間隔時，查詢的開始時間將成為結(jié)果的時間戳。
??歸一化（標(biāo)準(zhǔn)化）對于常見查詢非常有效，例如將一天的數(shù)據(jù)降采樣到1分鐘或1小時。但是，如果嘗試以奇數(shù)間隔（如36分鐘）降采樣，則由于模數(shù)計算的性質(zhì)，時間戳可能看起來有點奇怪。給定36分鐘的時間間隔以及我們上面的示例，時間間隔為2160000毫秒，結(jié)果為時間戳1388549520或04:12:00 UTC。所有在04:12與04:48之間的數(shù)據(jù)點將收尾在一個桶中。
??從OpenTSDB 2.3開始，用戶可以指定基于日歷的降采樣而不是快速取模的方法。這對于報告目的更為有用，例如查看與人類可讀時間相關(guān)的值，例如數(shù)月，數(shù)周或數(shù)天。此外，降采樣可以考慮時區(qū)，并納入夏時制時間偏移和時區(qū)偏移。
??要使用日歷邊界，請查看正在查詢的接口文檔。例如，V2版本的 URI接口具有指定要使用的特定時區(qū)的參數(shù)，例如&timezone=Asia/Kabul，基于日歷的降采樣可通過將附加c到間隔時間單位中來啟用如&m=sum:1dc-sum:my.metric。對于JSON查詢，在頂層使用單獨的字段timezone以及useCalendar布爾標(biāo)識。如果未提供時區(qū)，則日歷將使用UTC時間。
??通過日歷降采樣，第一個時間間隔在指定時區(qū)的查詢年份捕捉到1月1日的00:00:00。從那里開始計算間隔桶直到查詢的結(jié)束時間。每個存儲桶都標(biāo)有存儲桶開始的時間戳（包含，閉區(qū)間），并包括所有的值，直到下一個存儲桶開始為止。
??降采樣通常用于對齊（調(diào)整）時間戳，以避免在執(zhí)行分組時進(jìn)行插值。由于OpenTSDB不會對時間對齊或值存在時施加約束，因此必須在查詢時指定這些約束。使用降采樣執(zhí)行分組聚合時，如果所有序列都缺少預(yù)期間隔的值，則不會發(fā)出任何數(shù)據(jù)。例如，如果一個序列的以間隔每分鐘從t0到t0+6m寫入數(shù)據(jù)，但由于某種原因源在t0+3m未能寫入數(shù)據(jù)，只有5個值將被序列化時，用戶可能希望有6個值。在2.2及更高版本的填充策略中，您現(xiàn)在可以選擇任意值在t0+3m發(fā)出，用戶（或應(yīng)用程序）將看到的值特定時間戳缺少的值，而不必找出缺少哪個時間戳。只要降采樣桶為空，填充策略就會簡單地發(fā)出預(yù)定義的值。
??可用的策略包括：
| 時間序列 | T0 | T0+10s | T0+20s | T0+30s | T0+40s | T0+50s | T0+60s |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 15 | 5 | ? | ||||
| B | 10 | 20 | 15 | 20 | |||
| A sum 降采樣 | NaN | NaN | NaN | 15 | NaN | 5 | NaN |
| B sum 降采樣 | 10 | NaN | 20 | 15 | NaN | NaN | 20 |
| sum 聚合結(jié)果 | 10 | NaN? | ?20 | 15 | NaN | ?5 | 20 |
??如果我們在沒有填充策略的情況下要求輸出，則在t0+20s或t0+40s將會沒有值或時間戳被發(fā)出。另外，B序列中在t0+30s和t0+50s的值將被線性插值，以填充要與序列A相加的值。
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