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](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)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。

# Amazon Timestream for LiveAnalytics 概念
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 時間序列資料是在時間間隔內記錄的一系列資料點。這種類型的資料用於測量隨時間變化的事件。範例如下。
+ 一段時間內的股票價格
+ 隨時間變化的溫度測量
+ EC2 執行個體隨時間的 CPU 使用率

 使用時間序列資料時，每個資料點都包含時間戳記、一或多個屬性，以及隨時間變更的事件。此資料可用來深入了解應用程式的效能和運作狀態、偵測異常，以及識別最佳化機會。例如，DevOps 工程師可能想要檢視測量基礎設施效能指標變更的資料。製造商可能想要追蹤 IoT 感應器資料，以測量設施中設備的變化。線上行銷人員可能想要分析點擊串流資料，以擷取使用者隨著時間瀏覽網站的方式。由於時間序列資料是從極高磁碟區中的多個來源產生，因此需要近乎即時地以經濟實惠的方式收集，因此需要有助於組織和分析資料的高效儲存。

 以下是 Timestream for LiveAnalytics 的重要概念。
+ **時間序列** - *在時間間隔內記錄的一或多個資料點 （或記錄） 的序列。 *例如，一段時間內的股票價格、一段時間內的 EC2 執行個體 CPU 或記憶體使用率，以及一段時間內的 IoT 感應器溫度/壓力讀數。
+ **記錄** - *時間序列中的單一資料點。*
+ **Dimension** - *描述時間序列中繼資料的屬性。*維度由維度名稱和維度值組成。請考量下列範例：
  + 將股票交換視為維度時，維度名稱為「股票交換」，維度值為「紐約證交所」
  + 將 AWS 區域視為維度時，維度名稱為 "region"，而維度值為 "us-east-1"
  + 對於 IoT 感應器，維度名稱為「裝置 ID」，維度值為「12345」
+ **測量** - *記錄測量的實際值。 *例如股票價格、CPU 或記憶體使用率，以及溫度或濕度讀數。度量由度量名稱和度量值組成。請考量下列範例：
  + 對於股票價格，度量名稱是「股票價格」，度量值是某個時間點的實際股票價格。
  + 對於 CPU 使用率，度量名稱為「CPU 使用率」，度量值為實際 CPU 使用率。

  指標可以在 Timestream for LiveAnalytics 中建模為多度量或單一度量記錄。如需詳細資訊，請參閱[多度量記錄與單一度量記錄](data-modeling.md#data-modeling-multiVsinglerecords)。
+ **時間戳記** - *指出何時為指定記錄收集量值。*適用於 LiveAnalytics 的 Timestream 支援奈秒精細度的時間戳記。
+ **表** - *一組相關時間序列的容器。*
+ **資料庫** - *資料表的頂層容器。*

## 適用於 LiveAnalytics 概念的 Timestream 摘要
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 **資料庫**包含 0 個以上的**資料表**。每個**資料表**包含 0 個或多個**時間序列**。每個**時間序列**都包含在指定時間間隔內以指定**精細程度****記錄**的序列。您可以使用其中繼資料或**維度**、其資料或**度量**，以及其**時間戳記**來描述每個**時間序列**。

![\[Database structure showing tables, time series, and records with sample CPU measure values.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/timestream/latest/developerguide/images/concepts_simple.png)