metrics資料的hbase rowkey中包含主要組成部分為：鹽值（salt）、metrics名稱、時間戳、tagkey、ta**alue等部分。上篇文章已經講到，為了統一各個值的長度以及節省空間，對metrics名稱、tagkey和ta**alue分配了uid資訊。所以，在hbase rowkey中實際寫入的metrics uid、tagkey uid和ta**alue uid。
hbase rowkey的資料模型如下圖所示：
qualifier用於儲存乙個或多個datapoint中的時間戳、資料型別、資料長度等資訊。
由於時間戳中的小時級別的資訊已經儲存在rowkey中了，所以qualifier只需要儲存乙個小時中具體某秒或某毫秒的資訊即可，這樣可以減少資料占用的空間。
乙個小時中的某一秒（少於3600）最多需要2個位元組即可表示，而某一毫秒（少於3600000）最多需要4個位元組才可以表示。為了節省空間，opentsdb沒有使用統一的長度，而是對特定的型別採用特性的編碼方法。qualifer的資料模型主要分為如下三種情況：秒、毫秒、秒和毫秒混合。
當opentsdb接收到乙個新的datapoint的時候，如果請求中的時間戳是秒，那麼就會插入乙個如下模型的資料。
判斷請求中的時間戳為秒或毫秒的方法是基於時間戳數值的大小，如果時間戳的值的超過無符號整數的最大值（即4個位元組的長度），那麼該時間戳是毫秒，否則為秒。
當opentsdb接收到乙個新的datapoint的時候，如果請求中的時間戳是毫秒，那麼就會插入乙個如下模型的資料。
當同一小時的資料發生合併後，就會形成混合型別的qualifier。
合併的方法很簡單，就是按照時間戳順序進行排序後，從小到大依次拼接秒型別和毫秒型別的qualifier即可。
hbase value部分用於儲存乙個或多個datapoint的具體某個時間戳對應的值。
由於在qualifier中已經儲存了datapoint value的型別和datapoint value的長度，所以無論是秒級還是毫秒級的值，都可以用相同的表示方法，而混合型別就是多個datapoint value的拼接。
hbase value按照長度可以分為如下幾種型別：
當datapoint value為long型，且大於等於-128（byte.min_value），且少於或等於127（byte.max_value）的時候，使用1個位元組儲存。
當datapoint value為long型，且大於等於-32768（short.min_value），且少於或等於32767（short.max_value）的時候，使用2個位元組儲存。
當datapoint value為long型，且大於等於0x80000000（integer.min_value），且少於或等於0x7fffffff（integer.max_value）的時候，使用4個位元組儲存。
當datapoint value為long型，且不是上面三種型別的時候，使用8個位元組儲存。
當datapoint value為float型的時候，使用8個位元組表示。
按照時間戳的順序，把多個value拼接起來的資料模型如下：
annotation用於描述某乙個時間點發生的事件，annotation的資料為字串型別，這與數字型別的metrics資料並不同。
注意：rowkey的資料模型如下圖：annotation資料只支援秒級時間戳的資料。
annotation資料不會合併。
由於注釋資料只支援秒級型別的資料，同時注釋型別的資料不支援合併，所以qualifier的設計相對metrics資料簡單一些。qualifier定義如下：
注釋資料中的value儲存的是字串型別的資料，整個hbase value部分就是注釋資料的值。
注意：標誌位： 由第1個位元組表示，而且值必須為0x05。即(qualifier & 0xff0000)>>>16 == 0x05
value的資料結構如下：
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