時系列データをうまいこと取り回す方法をいろいろと検討していて，今日はinfluxdbとchronografを試してた．これは2010年の為替の様子です．
dbの中身はこんなクエリでこんな結果が返ってくる状況
> select MEAN("OpenBid") from candle where '2016-09-23T00:00:00+09:00' < time AND time < '2016-09-24T00:00:00+09:00' GROUP BY "instrument", time(1d)
name: candle
tags: instrument=CAD_JPY
time mean
---- ----
2016-09-22T00:00:00Z
2016-09-23T00:00:00Z 77.28651111988425
name: candle
tags: instrument=EUR_JPY
time mean
---- ----
2016-09-22T00:00:00Z
2016-09-23T00:00:00Z 113.13053859380965
name: candle
tags: instrument=USD_JPY
time mean
---- ----
2016-09-22T00:00:00Z
2016-09-23T00:00:00Z 100.96978221722053なんか秒間2000〜4000データポイントぐらいのペースで打ち込んでいたのだけれど（過去のデータなので，最短5秒間隔で保存されたものを6時間分ぐらいまとめてbulkインサートしてる），4GB/2コアのVMを2013年のMacBookPro(物理2コア) で動かしてると結構な勢いでoom-killerが走って，基本的にはSystemdによって復活するのだけれど，その間のデータを取り逃がしたりしがちなので大変．
今回はメトリクスの収集ツールというよりは時系列データの学習と検証につかうデータセットを作るために使いたいと思っていて，aggregationが強力なので便利そう〜っとおもってガッとやってみたけれど，本当にこんなことでいいのか，という気持ちになってきた．
というか，そういう目的なので RQ とか CQ 使っていい感じにデータを減らしとくとかもやらないし，もったいないな〜って気持ちになってきています．
