基本复制自爱可生开源社区的《第06期：Prometheus 存储》，地址忘了
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。主要用于存储周期性的采集各种实时监控信息。
它的特色是
-
垂直写，水平读
- 数据点写入分散，且数据量巨大
- 热点数据明显
存储配置
- –storage.tsdb.path：数据存储目录。默认为 data/。
- –storage.tsdb.retention.time：数据过期清理时间，默认为 15 天。
- –storage.tsdb.wal-compression：此标志启用预写日志（WAL）的压缩。根据您的数据，您可以预期 WAL 大小将减少一半，而额外的 CPU 负载却很少。
目录结构
首先，block 在这里是一个数据块，每个数据块相对独立，由一个目录组成，该目录里包含：一个或者多个 chunk 文件（保存 timeseries 数据）、一个 metadata 文件、一个 index 文件（通过 metric name 和 labels 查找 timeseries 数据在 chunk 文件的位置）。
./data
├── 01BKGV7JBM69T2G1BGBGM6KB12
│ └── meta.json
├── 01BKGTZQ1SYQJTR4PB43C8PD98
│ ├── chunks
│ │ └── 000001
│ ├── tombstones
│ ├── index
│ └── meta.json
├── 01BKGTZQ1HHWHV8FBJXW1Y3W0K
│ └── meta.json
├── 01BKGV7JC0RY8A6MACW02A2PJD
│ ├── chunks
│ │ └── 000001
│ ├── tombstones
│ ├── index
│ └── meta.json
└── wal
├── 00000002
└── checkpoint.000001
储存原理（write）
Prometheus 按 2 小时一个 block 进行存储，最新写入的数据保存在内存 block 中，达到 2 小时后写入磁盘。为了防止程序崩溃导致数据丢失，实现了 WAL（write-ahead-log）机制，启动时会以写入日志（WAL）的方式来实现重播，从而恢复数据。
这种水平分区增加了一些优势：
- 查询时间范围时，我们可以轻松忽略该范围之外的所有数据块。只需要读取时间范围内的 block 数据；
- 当完成一个块时，我们可以通过顺序写入一些较大的文件来保留内存数据库中的数据，避免随机带来的写放大；
- 最近 2 小时的数据放在内存，使得查询最多的数据始终缓存在内存中；
- 删除旧数据的开销很小，只需要删除一个目录。
mmap(read)
使用 mmap 读取压缩和合并的大文件（不占用过多的句柄），建立进程虚拟地址和文件偏移量之间的映射关系，并且仅在查询和读取相应位置时才将数据读入物理内存。绕过文件系统页面缓存，减少一个数据副本。查询结束后，Linux 系统会根据内存压力自动回收相应的内存，并可在回收之前将其用于下一个查询命中。因此，使用 mmap 自动管理查询所需的内存缓存的优点是管理简单且处理效率高。
索引
一般 Prometheus 的查询是把 metric + label 做关键字的，而且是很宽泛，完全用户自定义的字符，因此没办法使用常规的 sql 数据库，Prometheus 的存储层使用了全文检索中的倒排索引概念，将每个时间序列视为一个小文档。而 metric 和 label 对应的是文档中的单词。
例如，requests_total{path=”/status”, method=”GET”, instance=”10.0.0.1:80”} 是包含以下单词的文档：
- name=”requests_total”
- path=”/status”
- method=”GET”
- instance=”10.0.0.1:80”
提示：由于 Prometheus 索引定义很宽泛，label 会作为索引，官方不建议将 label 定义为动态的值，会导致索引的文件大小变大。
数据压缩
数据压缩的主要操作包括合并 block、删除过期数据、重构 chunk 数据。其中合并多个 block 成为更大的 block，可以有效减少 block 个数，当查询覆盖的时间范围较长时，避免需要合并很多 block 的查询结果。为提高删除效率，删除时序数据时，会记录删除的位置，并不会立即从 chunk 文件删除，而是将删除的记录先记录在 block 目录下的 tombstone 文件中，只有 block 所有数据都需要删除时，才将 block 整个目录删除。因此 block 合并的大小也需要进行限制，避免保留了过多已删除空间（额外的空间占用）。比较好的方法是根据数据保留时长，按百分比（如 10%）计算 block 的最大时长。
远程存储
Prometheus 的本地存储在可伸缩性和持久性方面受到单个节点的限制。Prometheus 并没有尝试从本地存储中解决这个问题，而是提供了一组允许与远程存储系统集成的接口。
Prometheus 通过两种方式与远程存储系统集成：
- Prometheus 可以将提取的样本以标准格式写入远程 URL。
- Prometheus 可以以标准化格式从远程 URL 读取（返回）样本数据。
读取和写入协议都使用基于 HTTP 的快速压缩协议缓冲区编码。该协议尚未被认为是稳定的 API，当可以安全地假定 Prometheus 和远程存储之间的所有跃点都支持 HTTP / 2 时，该协议将来可能会更改为在 HTTP / 2 上使用 gRPC。
