Timestream是针对时序场景设计的模型，本文主要为您介绍Timestream模型及其应用。
抽象模型
您可以通过Timestream的抽象模型对Timestream进行初步了解。
| 组成部分 | 描述 |
|---|---|
| 个体或群体（WHO） | 描述产生数据的物体，可以是人、监控指标或者物体。个体或群体会有多维的属性，某一类唯一ID可以定位到个体，例如身份ID定位到人、设备ID定位到设备。维属性可以定位到个体，例如通过集群、机器ID、进程名来定位到某个进程。 |
| 时间（WHEN） | 时间是时序数据最重要的特征，是区别于其他数据的关键属性。 |
| 时空（WHERE） | 时空通常是通过纬度二维坐标定位到地点。科学计算领域（例如气象）通过经纬度和高度三维坐标来定位。 |
| 状态（WHAT） | 用于描述特定个体在某一刻的状态，监控类时序数据通常是数值类型描述状态，轨迹数据是通过事件表述状态，不同场景有不同的表述方式。 |
完整模型
时序数据包含元数据和数据点两个部分。
- 元数据：由Name、Tags以及Attributes组成。Name+Tags可以唯一确定某个元数据。
- 数据点：由Timestamp、Location以及Fields组成。
| 元素 | 描述 |
|---|---|
| Name | 定义数据的类别 |
| Tags | 唯一标识个体的元数据 |
| Attributes | 个体的可变属性 |
| Timestamp | 数据产生的时间戳 |
| Location | 数据产生的空间信息 |
| Fields | 数据对应的值或状态，可提供多个值或状态，非一定是数值类型 |
应用案例
本案例通过事件类的物流轨迹场景展示Timestream数据模型是如何使用的。
上图是一个快递的物流轨迹数据，记录的是快递在不同时间点的状态变化。该轨迹数据的元数据是快递本身，包含了单号、物流平台、快递当前位置信息以及快递寄件/收件等元信息，其中单号以及物流平台的组合（Identifier）唯一确定这个快递。
数据存储方式分析
- 将物流平台作为Name进行存储，一个快递平台的数据属于同一类数据，对数据检索性能有一定的提升。
- 将快递单号作为Tags存储，唯一确定一个快递。
- 快递的其他元信息存储在Attributes中，避免Tags过长导致的性能问题，同时能够支持这些信息的修改。
- 将快递的当前位置也存储在Attributes中，可以实现根据某个位置检索当前时间附近的快递。
- 快递的轨迹时序数据（位置/状态）存储在Fields中，可以查询某个快递在某个时间范围内的轨迹。