如需與 Amazon Timestream for LiveAnalytics 類似的功能，請考慮使用 Amazon Timestream for InfluxDB。它提供簡化的資料擷取和單一位數毫秒查詢回應時間，以進行即時分析。在這裡進一步了解。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
Timestream for InfluxDB 3 的結構描述設計最佳實務
透過遵循這些準則，您可以設計 InfluxDB 結構描述，在最佳化資源使用率的同時，啟用更簡單且效能更高的查詢。
效能最佳化準則
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依查詢優先順序排序標籤：
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第一次寫入資料表會決定儲存體中的實體資料欄順序。
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首先放置最常查詢的標籤，以獲得更好的效能。
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欄順序無法在初始寫入後變更。
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避免廣泛的結構描述：
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限制每個資料表的資料欄數 （標籤和欄位）。
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太多資料欄會增加資源用量並降低效能。
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如有需要，請考慮將欄位分割成不同的資料表。
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避免稀疏結構描述：
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稀疏結構描述跨資料列包含許多 null 值。
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由非同質資料表結構描述或寫入具有不同時間戳記的個別欄位所造成。
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在儲存和查詢資料時新增不必要的額外負荷。
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維護同質資料表結構描述：
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每一列都應該有相同的標籤和欄位索引鍵。
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避免具有許多 null 值的資料表。
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使用適當的資料類型：
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為您的資料使用最適當的資料類型。
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整數和布林值欄位的效能優於查詢中的字串欄位。
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查詢簡單性準則
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讓 N=names 保持簡單：
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每個資料屬性使用一個標籤或欄位。
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選擇資料表、標籤和欄位的描述性簡單名稱。
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避免在單一名稱中內嵌多個資料屬性。
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避免關鍵字和特殊字元：
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請勿使用 SQL 或 InfluxQL 預留關鍵字。
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避免資料表名稱、標籤索引鍵和欄位索引鍵中有特殊字元。
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使用關鍵字或特殊字元在查詢中需要額外的引號。
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