文档简介：
名词解释
TSDB：Time Series DataBase，时间序列数据库，用于保存时间序列（按时间顺序变化）的海量数据。
时间序列：基于稳定频率持续产生的一系列指标监测数据。例如：监测某城市的水位监测时，每半小时采集一个水位值而产生的一系列数据
度量（metric）：数据指标的类别，例如水位，风力和温度。
值（Value）：度量对应的值。例如 10米（水位）、15 级（风力）和 20 ℃（温度）。
时间戳（timestamp）：数据产生的时间点。
标签（tag）：一个标签是一个key-value对，用于提供额外的信息，例如“城市（TagKey）= 广州（TagValue）”就是一个标签（Tag）。
•标签键（TagKey，Tagk）：是指标项（Metric）监测指定的对象类型（会有对应的标签值来定位该对象类型下的具体对象）。 例如国家、省份、城市、机房、IP 等；
•标签值（TagValue，Tagv）：是标签键（TagKey）对应的值。 例如，当标签键（TagKey）是“国家”时，可指定标签值（TagValue）为“中国”。
数据点（data point）："1个metric +1个timestamp+1个value + n个 tag（n>=1）"唯一定义了一个数据点。当写入的metric、timestamp、n个tag都相同时，后写入的value会覆盖先写入的value。
时间序列 ：也称作时间线。针对监测对象的某项指标（由度量和标签定义）按特定时间间隔（连续的时间戳）采集的一系列数据点就是一个时间序列。"1个metric + n个tag（n>=1）"定义了一个时间序列。
•tag的key值和value值都相同才算同一个tag，即deviceid=1和deviceid=2是两个标签。
•注意不要将时间戳作为tag，否则易导致时间序列超过限制。
分组（group）：可以按标签（tag）对数据点进行分组。
聚合函数（aggregator）：可以对一段时间的数据点做聚合，如每10分钟的和值、平均 值、最大值、最小值等。
数据库（database）：一个用户可以有多个数据库，一个数据库可以写入多个"度量"的"数据点"。
