我们正在为我们的项目评估时间序列数据库（TSDB）。
我的用例是存储各种传感器发出的历史事件。事件可以包含不同数据类型的一个或多个属性（例如，字符串，浮点数，整数等）。
作为评估练习的一部分，我们遇到了一些在线资料，人们说某些类型的TSDB适用于公制商店，某些类型适合于，事件存储，某些其他适用于两者。对指标和事件之间的差异感到有点困惑。指标不是某种事件吗？有人可以帮助理解这种背景下的差异吗？
度量和事件是两种不同类型的时间序列数据：常规和不规则。常规数据（指标）在时间上均匀分布，可用于预测等流程。不规则数据（事件）是不可预测的，虽然它们仍按时间顺序发生，但事件之间的间隔不一致，这意味着使用它们进行预测或平均可能会导致不可靠的结果。
基本差异是指标以固定间隔发生，而事件则没有。想象一下，我正在监控我的个人网站 - 我想跟踪响应代码以确保网站可用，所以我会经常收集它们。然后，我可以查询这些响应代码指标，以确定我的网站停机时间的百分比（因为它太受欢迎）。但我也想知道用户何时点击广告。我不知道何时或是否会发生这种咔嗒声，所以定期收集是没有意义的。如果我在过去一年中有12次点击，那么平均每月只需点击一次，无论他们是否都可以在10月份（我的受欢迎程度达到顶峰）。