哈希分片： 均衡性较好，但集群不易扩展执行哈希：均衡性好，集群扩展易，时间序列数据库案例，但实现复杂范围划分：复杂度在于合并和分裂，全局有序分片设计
分片的会直接影响到写入的性能，结合时序数据库的特点，根据 metric tags 分片是比较好的方式，查询大都是按照一个时间范围进行的，这样形同的 metric tags 数据会被分配到一台机器上连续存放，顺序的磁盘读取是很快的。
在时间范围很长的情况下，可以根据时间访问再进行分段，分别存储到不同的机器上，这样大范围的数据就可以支持并发查询，优化查询速度。
如下图，行和第三行都是同样的tag（sensor=95d8-7913;city=上海），所以分配到同样的分片，而第五行虽然也是同样的tag，但是根据时间范围再分段，被分到了不同的分片。第二、四、六行属于同样的tag（sensor=f3cc-20f3;city=北京）也是一样的道理。
时序数据库发展简史
代时序数据存储系统
虽然通用关系数据库可以存储时序数据，但是由于缺乏针对时间的特殊优化，比如按时间间隔存储和检索数据等等，时间序列数据库分析报告，因此在处理这些数据时效率相对不高。
代时序数据典型来源于监控领域，直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式。
以rrdtool，wishper为代表，通常这类系统处理的数据模型比较单一，单机容量受限，并且内嵌于监控告案。
时序数据库算法
算法 是将之前使用的一个大的查找结构（造成随机读写，影响写性能的结构，比如 b 树），变换为将写操作顺序的保存到有序文件中，且每个文件只保存短时间内的改动。文件是有序的，所以读取的时候，时间序列数据库价格，查找会非常快 。且文件不可修改，新的更新操作只会写入到新的文件中。读操作检查有序的文件。然后周期性的合并文件来减少文件的个数。
写入操作
数据先在内存中缓存（memtable) 中，memtable 使用树的结构来保持 key 是有序的，同时使用 wal 的方式备份数据到磁盘。当 memtable 中数据达到一定规模后会刷新数据到磁盘生成文件。更新写入操作
文件不允许被编辑，所以新的内容或修改只是简单的生成新的文件。当越多的数据存储到系统中，就会有越多的不可修改、顺序的有序文件被创建。但比较旧的文件不会被更新，重复的激流只会通过创建新的记录来达到覆盖的目的，但这这就产生了冗余的数据。
系统会周期性的执行合并的操作，合并操作用于移除重复的更新或者删除记录，同时还能够减少文件个数的增加，保证读操作的性能。读取操作
查询的时候首先检查内存数据（memtable)，如果没有找到这个 key，就会逆序的一个个的检查磁盘上的文件，但读操作耗时会随着磁盘上文件个数的增加而增加。（o(k log n)， k为文件个数， n 为文件平均大小）。可以使用如下策略减少耗时将文件按照 lru 缓存到内存中周期性的合并文件，减少文件的个数使用布隆过滤器避免大量的读文件操作（如果bloom说一个key不存在，就一定不存在，吉林时间序列数据库，而当bloom说一个文件存在是，可能是不存在的，只是通过概率来保证）
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