抱歉，如果这是一个有点抽象的问题，我将尝试提供更多细节。
我运行"实验"(例如各种软件的测试运行(，每个实验都有自己的一组元数据(基本上是键/值对，如开始时间、结束时间、名称、资源基数、系统类型等(和一个或多个与各种性能指标相关的时间序列数据(例如 CPU 和内存使用情况从头到尾以 10 秒间隔(。 数据量不会很大;每月最多几千兆字节。
我想将此数据存储在单个系统中(例如，不是MySQL中的元数据和某些专用时间序列数据库中的性能数据(。elasticsearch会适合这个吗？如何最好地为数据编制索引？
编辑：为了更清楚，这里有一些关于如何组织数据的想法。对于元数据，请使用metadata索引，例如实验aa_12：
{
"_id": "aa_12",
"_source": {
"name": "aa_12",
"start": 1420070400001,
"end": 1420097400001,
"system": "cluster-1",
"nodes": 6,
...
}
}
将实验名称作为_id可以使偶尔的更新更容易(我想(。
然后，对于与此实验关联的时间序列，请使用索引perfdata
{
"_source": {
"host": "cluster-1-1",
"experiment": "aa_12",
"cpu1": 44,
"cpu5": 40,
"cpu15": 41,
"memtot": 16384,
"memused": 5025,
... rest of metrics
"time": 1420070410001
}
}
因此，例如，我可以查询"在实验 Z 期间为主机 Y 提供指标 X"并使用 kibana/timelion 获取指标图。在这一点上，我担心的是perfdata指数可能会增长到包含大量条目(总体规模不是很大，但仍有数十万/百万个条目(。以上说得通吗？
据我所知，
- InfluxDB，Cassandra是时间序列数据的不错选择
- Elasticsearch 是元数据的不错选择
ELasticsearch 是为搜索而构建的，尽管许多人能够通过使用快照和还原功能缓解 Elastic 中的弹性问题，将其用作永久数据存储。这是关于 ElasticSearch 弹性的链接
此外，如果您的用例类似于以下问题，那么 ES 就是您的最佳选择。
- 是否打算使用 ES 进行搜索？是的
- 聚合、全文搜索？是的
- 您是否关心数据弹性？不
如果您确实关心数据弹性，我建议您将元数据存储在 ES 之外的另一个存储 (MySQL( 中，或者使用 ES 的快照或还原功能来保持弹性。