我是InfluxDB的新手，我想知道我必须使用的架构设计。我有几个传感器产生带有时间戳的数据集，其频率约为0.4-1 Hz（即每天约20.000-80.000数据集乘以传感器数量）。这些传感器的字段并不总是相同的，我仍然假设每个带有数据的字段都由on列表示。
引起问题的是一种传感器类型，该传感器类型在时间戳数据集中提供了10 MHz的采样电压幅度信号（20.000点，称为“ rawData”）。这些rawData本身就是一个时间序列，但是其中的各个点没有时间戳记。但是，我可以使用上面的信息为每个时间戳生成时间戳。
我的问题是如何以最佳方式对此建模？我最好将20.000点作为字段中的值放入一行中，还是将它们放入20.000行中？如果我选择后者，那么如何处理带有时间戳的字段中的所有其他数据-我应该为每一行重复它们，还是有一种更优雅的方式来进行以后的rawData时间序列分析？
另一个问题是，将rawData数组映射到Python中的单个influxDB行需要花费大量时间，因此我赞成“每行一个rawData数组”的方法，但这是一个好策略吗？
数据集结构的可视化：