OpenTSB概述
官方文档这样描述：OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase；
OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库，通过TCollector收集监控对象的各个指标，按时间的序列存入HBase中。通过查询在一段时间内某个指标的参数，经过处理展示给用户，用户可以看到各个时间点的指标值和这段时间的变化，达到监控的目的。
主要用途，可以做监控系统，收集大规模集群的监控数据并存储，监控。
OpenTSDB总体部署
OpenTSDB包含时间序列守护进程Time Series Daemon(TSD)。与OpenTSDB交互主要是有一个或多个TSD来实现，每一个TSD都是独立的，没有master，没有shared state，所以可以根据需要运行尽可能多的TSD。每一个TSD使用开源数据库HBase来存储并检索时间序列数据。HBase模式高度优化相似时间序列的快速聚合以减少存储空间。TSD的用户从不直接连接HBase，可以通过简单的远程连接协议，HTTP API或简单的GUI和TSD交流。所有的会话发生在同一个端口。
详细介绍
OpenTSDB主要有两个表：tsdb-uid和tsdb. 前者描述指标（metrics）相关的元数据，后者存储时间序列数据。首先我们来了解一下“指标”（metrics）的概念，简单讲一个指标就是一个需要收集的数据项，但是只有指标是不能全面地描述出一条数据产生的相关背景信息的，比如：如果我们要统计cpu的使用率，我们可以建立一下名为proc.stat.cpu的metrics,如果我们从不同的机器和用户下收集了大量的cpu信息，如果没有对一条信息进行一定地标识，我们是无法区分出哪些数据来自哪台机器的哪个用户，所以我们还需要建立一些“标签”（Tag）来标识一条数据。严格地说，指标和标签之间并没有必然的从属关系，就像两个不同的指标的数据可能都有指示其来自哪台主机的host标签一样，但是有一点是确定的，即：对于一条数据来说，应该至少含有一个指标和一个标签，这样的数据才是有意义的，因此，在OpenTSDB的表设计上，就把“指标”（metrics）和“标签”（Tag）统一放在了tsdb-uid表中存储，格式为：RowKey(自增ID，3字节数组）：name:metrics,name:tagk,name:tagv，
在OpenTSDB中，有一系列的数据点，这些数据点包含以下参数
- metric name，metric描述的是这条数据的指标
- timestamp
- value(64位整数或单精度浮点值)
- 一系列tags(键值对)，tags是对这些数据点做一些来源或特性的标识
mysql.bytes_received 1287333217 327810227706 schema=foo host=db1
mysql.bytes_sent 1287333217 6604859181710 schema=foo host=db1
mysql.bytes_received 1287333232 327812421706 schema=foo host=db1
mysql.bytes_sent 1287333232 6604901075387 schema=foo host=db1
mysql.bytes_received 1287333321 340899533915 schema=foo host=db2
mysql.bytes_sent 1287333321 5506469130707 schema=foo host=db2
例如，此例子包含了6个数据点(data point)，metric有两种mysql.bytes_received与mysql.bytes_sent
通过OpenTSDB查询
HTTP API/quaryapi链接
一个request通过开始时间start，结束时间end，以及一个包含查询语句的数组queries来查询。
queries数组里面包含的是subquery，subquery必须包含aggregator和metric，即需要知道你要对什么进行查询，也要知道你要对这些数据点怎么处理是叠加呢还是干啥呢。博主使用的时候还涉及到了filters，filters就是对所取出来数据的过滤嘛，一般是针对tags的分组。
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