数据库设计
tsdb表，存放具体的时间序列数据
tsdb-uid表，存放metric、tagk、tagv与id之间的映射关系
基础知识
数据查询
查询数据时必须指定开始时间，若不指定结束时间，则默认查询到当前时间的数据聚合和采样
聚合：将相同时间戳的多个时间序列值(metric)聚合(sum,avg,etc.)成一个值
采样：将一段时间同一个时间序列值(metric)计算(sum,avg,etc.)成一个值。
新数据的采样时间为当前时间mod采样周期,即timestamp%interval填充策略
聚合或采样时，对于丢失的数据opentsdb默认采用线性插值法填充丢失的数据，也可以配置其他的填充策略，例如0，null，nan时间矫正
opentsdb不对数据进行时间矫正，时间可以精确到毫秒，因此数据上传的时间戳是多少就保存为多少。
从OpenTSDB的处理上我们可以总结出一点：在处理时间序列数据时，如果系统中存在“理想的”“天然的”起哈希作用的字段应该优先考虑其作为rowkey的起始组成部分，后接时间字段，但如果找不到这样的字段再设置人工的哈希字段
HBASE
参考网址
HBASE的数据存储原则：
1） 需要一起访问的数据存储在一起。
比如一个月内某个metric的监控数据，集中保存在hbase的内部。
hbase meta表结构：
HDFS
HDFS数据以块存储，默认块大小64MB