Datenbankmodell

Dieses Dokument beschreibt, wo und in welcher Form die Platform Daten speichert. Es dient als Referenz für die Festlegung des Backup-Umfangs, für direkte Abfragen oder bei der Anpassung von Aufbewahrungsdauern.

Kein Einzelspeicher

Die Platform verwendet verschiedene Speicher orthogonal zu den Dateneigenschaften (Polyglot Persistence). Wenn nicht bekannt ist, welche Daten wo liegen, ist das Backup unvollständig.

Speicher	Inhalt	Umfang
PostgreSQL	Stammdaten · Konfiguration · Transaktionen	pp Schema 169 Tabellen + Vor-Ort App pf Schema
Aster TSDB (pp)	Zeitreihe · Events · Aggregationen · KPI	125 Tabellen
Iceberg (spark.plantpulse)	Langzeitarchivierung · Analyse	1 Tabelle

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PostgreSQL — Stammdaten und Konfiguration

Hier werden relationale Daten gespeichert. Schemaänderungen werden über Flyway verwaltet, und die Historie wird in flyway_schema_history_v2 protokolliert.

Die Tabellennamen bestehen zu einem Großteil aus 159 Tabellen mit dem mm_-Präfix (master/meta). Eine vollständige Liste nach Gruppen finden Sie unten.

Gruppe	Repräsentative Tabellen
Organisation·Anlage	mm_asset_tree · mm_enterprise · mm_site · mm_area · mm_line · mm_equipment · mm_asset_class
Erfassungsdefinition	mm_opc · mm_tag · mm_point · mm_edge
Alarm	mm_alarm · mm_alarm_config · mm_alarm_delivery · mm_alarm_suppressed · mm_alarm_shelve · mm_alarm_out_of_service
Produktion	mm_order · mm_order_oee · mm_product · mm_shift · mm_calendar
Instandhaltung·Ausfall	mm_maintenance_order · mm_maintenance_plan · mm_failure_record
Personen·Lieferanten	mm_employee · mm_customer
Sicherheit	mm_security · mm_token · user_login · user_login_session

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Beziehungen — Anlage und Erfassung

mm_asset_tree In einer Tabelle sind alle fünf Ebenen enthalten: Unternehmen(E) → Site(S) → Bereich(A) → Linie(L) → Anlage(M). Spalten, die auf allen Ebenen existieren (wie Name, Beschreibung, Anlagenklassifizierung, Betriebszustand, externe Nummer), befinden sich ausschließlich im Tree — in mm_site gibt es kein site_name, in mm_enterprise gibt es kein enterprise_name. Ebenenspezifische Spalten liegen in 1:1 Erweiterungstabellen(mm_enterprise · mm_site · mm_area · mm_line · mm_equipment) und werden gelöscht, wenn die entsprechende Tree-Zeile entfernt wird.

Regel	Umsetzung
Parent ist die Ebene direkt darüber; ab Bereich ist die Site identisch	Fremdschlüssel fk_mm_asset_tree_parent · fk_mm_asset_tree_parent_site
Nur Unternehmen ist die Wurzel; Unternehmen hat kein site_id; Site site_id ist sich selbst	CHECK-Constraint
ID-Format pro Ebene — offizielles Präfix oder altes ASSET_	CHECK chk_asset_id
Spalten nur für Anlagen (Workorder, Instandhaltung, Kalender etc.)	Fremdschlüssel auf mm_equipment

Die Standortpfade werden über die View mv_path bereitgestellt — pro Knoten asset_type · depth(Unternehmen 0 ~ Anlage 4) · enterprise_id · site_id · area_id · line_id · equipment_id · id_path · name_path.

Beziehungen — Alarm

Beziehungen — Produktion und Benutzer

Integrität durch Fremdschlüssel

Die oben genannten Beziehungen sind größtenteils als Fremdschlüssel definiert. Ein direktes DELETE referenzierter Zeilen wird daher abgelehnt oder führt je nach Tabelle zu einem Kaskadenlöschvorgang (ON DELETE CASCADE). Nutzen Sie für Löschvorgänge die Benutzeroberfläche oder die REST API.

Gesamte Tabellen (169)

Gruppe	Tabellen
Organisation·Anlage (29)	mm_area · mm_area_function · mm_asset_class · mm_asset_class_iso_class · mm_asset_connection_status · mm_asset_document · mm_asset_health_status · mm_asset_layout · mm_asset_plan_generation · mm_asset_plan_segment · mm_asset_qr_access_audit · mm_asset_qr_token · mm_asset_relation · mm_asset_standard_profile · mm_asset_status · mm_asset_tree · mm_asset_type · mm_canvas · mm_enterprise · mm_equipment · mm_equipment_criticality · mm_image · mm_line · mm_line_kind · mm_operational_status · mm_site · mm_stats_site · mm_stats_system · mm_status
Erfassungsdefinition (11)	mm_edge · mm_edge_status_snapshot · mm_opc · mm_opc_connection_status · mm_opc_latency_status · mm_opc_protocol · mm_opc_source_type · mm_point · mm_tag · mm_tag_java_type · mm_tag_type
Alarm (16)	mm_alarm · mm_alarm_cause · mm_alarm_config · mm_alarm_config_recipient · mm_alarm_config_revision · mm_alarm_delay · mm_alarm_delivery · mm_alarm_label_revision · mm_alarm_notification · mm_alarm_out_of_service · mm_alarm_resolution_guide · mm_alarm_resolution_guide_cause · mm_alarm_shelve · mm_alarm_signal_gap · mm_alarm_suppressed · mm_tag_alarm_recipient
Anlagenbefehl·Statement (13)	mm_asset_command · mm_asset_command_revision · mm_asset_statement · mm_asset_statement_deployment · mm_asset_statement_plugin · mm_asset_statement_revision · mm_command_area · mm_command_execution · mm_command_execution_event · mm_command_switch · mm_command_switch_audit · mm_event · mm_event_attributes
Produktion (35)	mm_calendar · mm_calendar_revision · mm_calendar_type · mm_defect_cause · mm_defect_record · mm_defect_record_revision · mm_holiday · mm_order · mm_order_ems · mm_order_flow · mm_order_note · mm_order_oee · mm_order_pause · mm_order_performance · mm_order_progress · mm_order_quantity_correction · mm_order_quantity_correction_revision · mm_order_ram · mm_order_revision · mm_process_segment · mm_process_segment_asset · mm_product · mm_product_route · mm_product_standard_profile · mm_production_target · mm_shift · mm_shift_override · mm_shift_pattern · mm_shift_pattern_asset · mm_shift_pattern_slot · mm_shift_schedule_revision · mm_shift_slot_break · mm_stop_cause · mm_stop_reason · mm_stop_reason_revision
Instandhaltung·Ausfall (25)	mm_failure_record · mm_failure_record_change · mm_failure_record_label · mm_failure_record_link · mm_fault_cause · mm_fault_cause_alarm_cause · mm_fault_code_map · mm_fault_code_map_history · mm_iso_detection_method · mm_iso_equipment_category · mm_iso_equipment_class · mm_iso_failure_cause · mm_iso_failure_mechanism · mm_iso_failure_mode · mm_iso_failure_mode_class · mm_iso_maintainable_item · mm_iso_maintainable_item_class · mm_iso_maintenance_activity · mm_maintenance_attachment · mm_maintenance_code_map · mm_maintenance_code_map_history · mm_maintenance_order · mm_maintenance_order_revision · mm_maintenance_plan · mm_maintenance_plan_revision
Personen·Lieferanten (10)	mm_app_account · mm_app_account_audit · mm_app_account_revision · mm_app_account_scope · mm_customer · mm_employee · mm_employee_audit · mm_employee_emergency_contact · mm_employee_photo · mm_employee_qualification
Flow (5)	mm_flow · mm_flow_health_status · mm_flow_link · mm_flow_node · mm_flow_snapshot
Sicherheit (3)	mm_security · mm_security_asset_scope · mm_token
Sonstiges (22)	mm_blob · mm_config · mm_diagnostic_code · mm_diagnostic_state · mm_metadata · mm_query_history · mm_reference_external_key · mm_reference_revision · mm_reference_text · mm_report · mm_schedule_fire_log · mm_schedule_watermark · dual · edge_active_flows · flow_snapshots · flyway_schema_history_v2 · metadata · node_component · user_login · user_login_session · version · version_history

Aster TSDB — Zeitreihe und Events

Der Keyspace ist pp. Die 125 Tabellen teilen sich in zwei Kategorien auf.

Präfix	Anzahl	Bedeutung
tm_	117	Zeitreihe·Aggregation·Statistik·KPI (time series measurement)
ts_	8	Interne Struktur der generischen Zeitreihen-Engine

tm_ ist weiter unterteilt nach Objekttyp — Tags (32), KPIs (26), Anlagen (17), Systeme (6), Monitore (6), Optionen (5), OPC (5), Sites (3), Blobs (3) etc.

Kerntabellen — tm_tag_point

Hier werden die Rohwerte der Erfassung gespeichert. Die meisten anderen Tag-Tabellen sind Ableitungen hiervon.

PRIMARY KEY (tag_id, timestamp)
WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC)

Eigenschaft	Wert
Partition Key	tag_id — Ein Tag pro Partition
Clustering	timestamp absteigend — Standardmäßig neueste Werte zuerst
Standard-TTL	315360000 Sek. = 3650 Tage (10 Jahre) — Die Referenzwerte liegen in storage.tag.point.ttl (Aufbewahrungsdauer einstellen)
Compaction	UnifiedCompactionStrategy (Cassandra 5.0+ Feature)
Index	SAI (Storage Attached Index) auf asset_id · opc_id

Warum statische Spalten?

Die Spalten site_id · asset_id · line_id · area_id · opc_id · tag_name · type sind statisch. Da sie innerhalb eines Tags (= einer Partition) gleichbleibend sind, werden sie nur einmal pro Partition gespeichert. Dies reduziert den Speicherbedarf erheblich, da sie nicht bei jedem Datenpunkt wiederholt werden.

Abgeleitete Tabellen — Vorberechnung

Da Aggregationen zum Zeitpunkt der Abfrage in Aster TSDB rechenintensiv sind, werden diese bereits beim Schreiben vorbereitet. Daher gibt es eine hohe Anzahl an Tabellen.

Kategorie	Beispiel
Aggregation	tm_tag_point_aggregation_{1,5,10,30}_minutes · _1_hours
Sampling	tm_tag_point_sampling_{10,30}_seconds · _{1,5,10,30}_minutes · _1_hours
Count	tm_tag_point_count · _by_date · _by_opc · _by_site
Qualität·Validierung	tm_tag_point_validation · _by_timestamp · _validation_count
KI-Analyse	tm_tag_point_anomalies · _forecasts
Snapshot·Archiv	tm_tag_point_snapshot · tm_tag_point_archive

Alarme folgen demselben Prinzip — tm_tag_alarm sowie _count · _count_by_date · _count_by_opc, _count_by_site · _duration · _on.

Aggregationstabellen nicht manuell löschen

Diese Daten werden nicht automatisch aus den Rohdaten regeneriert. Bei einer Löschung bleiben Bildschirme und Berichte für diesen Zeitraum leer; eine Wiederherstellung ist nur über Backups möglich.

KPI-Tabellen — OEE · RAM · EMS

Anlagen-KPIs (OEE · RAM · EMS) werden in 26 Tabellen gespeichert, die mit tm_kpi_ beginnen — domänenspezifisch unterteilt in tm_kpi_oee_* · tm_kpi_ram_* · tm_kpi_ems_*. Ein Calculation Job berechnet die Werte pro Anlage etwa alle 10 Sekunden.

Alte Tabellen tm_asset_oee* · tm_asset_ram* · tm_asset_ems* existieren nicht mehr

KPIs werden nur noch in den neuen Tabellen geschrieben. Abfragen und Berichte, die auf alten Namen basieren, müssen an die neuen Tabellen und Partition Keys angepasst werden. Da sich der Key geändert hat, führen alte Filterbedingungen nicht zu Fehlern, sondern zu leeren Ergebnissen, die nicht von einem «Keine Daten»-Status unterscheidbar sind.

Die Tabellen sind nach ihrer Funktion in vier Kategorien unterteilt:

Kategorie	Name	Primärschlüssel	Bedeutung einer Zeile
Aktueller Wert	tm_kpi_*_current	(asset_id)	Aktueller Wert der Anlage — eine Zeile pro Anlage, bei jeder Berechnung überschrieben
Pro Auftrag	tm_kpi_oee_order · tm_kpi_ems_order	(order_id)	Wert eines einzelnen Arbeitsauftrags — eine Zeile pro Auftrag, bleibt nach Abschluss erhalten
Historie	tm_kpi_*_history etc.	((asset_id, day), timestamp)	Wert eines einzelnen Berechnungsticks — Partitionierung nach UTC-Datum, neueste zuerst
Rollup	tm_kpi_*_rollup	((scope, scope_id, day), timestamp)	Aggregierte Werte auf Ebene von Linie · Bereich · Site · Unternehmen

• Buckets basieren auf dem UTC-Datum. day ist yyyymmdd, month ist yyyymm (Integer) und stellt das Datum dar, wenn die Zeilen-Spalte timestamp als UTC betrachtet wird — nicht Mitternacht Ortszeit. Ein lokaler Tag erstreckt sich daher über zwei UTC-Buckets (Zeilen von 00:00 bis 08:59 KST liegen im UTC-Bucket des Vortages).
• Selten auftretende Daten nutzen Monats-Buckets — Anlagenzustand(tm_kpi_oee_status), Ausfälle(tm_kpi_ram_failure · _failure_rollup) und Kraftstoff(tm_kpi_ems_fuel) werden über month partitioniert.
• Rollup scope ist einer der Werte aus LINE · AREA · SITE · ENTERPRISE, und scope_id ist die ID der entsprechenden Linie, des Bereichs oder der Site. Die Unternehmensebene wird über scope_id = 'ALL' definiert.
• Ursachenzähler (Cause Counter) tm_kpi_oee_defect_cause · _stop_cause · _fault_cause speichern die Tageskumuliere nach Fehler- und Ausfallursachen. Der Primärschlüssel ist ((asset_id, month), date, cause_code).
• Historienzeilen sind auftragsspezifische Kumuliere. Eine Zeile in *_history enthält den Gesamtwert des Auftrags (Betriebszeit, Produktionsmenge, Energie etc.) bis zu diesem Tick. Addieren Sie die Zeilen nicht — für Periodenwerte lesen Sie die letzte Zeile pro Auftrag oder die Zeile *_order.
• Dauern von Anlagenzuständen werden nicht gespeichert. tm_kpi_oee_status enthält nur den Zeitpunkt der Änderung. Ein Zustand gilt bis zum Zeitpunkt der nächsten Zeile. Lesen Sie Buckets fortlaufend, anstatt sie an Monatsgrenzen abzuschneiden.

Abfrage — Vollständige Partition Keys angeben

Setzen Sie sowohl asset_id als auch day (oder month) in die Bedingung. Verwenden Sie ALLOW FILTERING nicht. Bei Zeitraumabfragen lösen Sie das Intervall in eine Liste von UTC-Daten auf und lesen pro Bucket einmal.

SELECT timestamp, oee, availability, performance, quality
  FROM pp.tm_kpi_oee_history
 WHERE asset_id = 'EQUIPMENT_000001' AND day = 20260925
   AND timestamp >= '2026-09-25 00:00:00+0000';

Für werkspezifische Werte lesen Sie die Anlagenliste aus PostgreSQL und rufen für jede Anlage tm_kpi_*_current ab. Die Site-Summe entspricht scope = 'SITE' in der Rollup-Tabelle.

Die Aufbewahrungsdauer beträgt 5 Jahre. Die Standard-TTL für Tabellen mit Buckets (Historie, Events, Zustände, Rollups etc.) ist 157680000 Sek. (1825 Tage), wobei die Referenzwerte in storage.asset.kpi.ttl (oder storage.asset.standard.ttl) liegen (Aufbewahrungsdauer einstellen). Aktuelle Werte(*_current), auftragsbezogene Werte(*_order) und Ursachenzähler haben keine TTL. 14 Historientabellen werden täglich in die tw_kpi_* von Iceberg kopiert, sodass sie auch nach Ablauf der 5 Jahre in Aster TSDB in Iceberg abfragbar bleiben. In Iceberg erfolgt keine Löschung.

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Partitionierung — Partition Keys als Abfrageachsen

In Aster TSDB gibt es keine Joins. Tabellen werden passend zur Abfrageart erstellt — daher existieren 125 Tabellen. Dass dieselben Daten in mehreren Tabellen mit unterschiedlichen Partition Keys liegen, ist ein Designmerkmal und keine Redundanz.

Partition Key Format	Verwendungszweck	Beispiel
(tag_id) + timestamp	Zeitachsenabfrage eines einzelnen Tags	tm_tag_point
(asset_id, date, hour) + timestamp	Tages- oder Stundenintervall einer Anlage	tm_asset_data
(asset_id, day) + timestamp	UTC-Tages-KPI einer Anlage	tm_kpi_oee_history
(scope, scope_id, day) + timestamp	UTC-Tages-KPI von Linie·Bereich·Site·Unternehmen	tm_kpi_oee_rollup
(site_id, year, month, day)	Aggregation auf Site-Ebene	tm_site_summary
Nur (id)	Aktueller Wert — keine Zeitachse, daher kein Ablauf	*_count, *_last_update, tm_kpi_*_current

Gesamte Tabellen (125)

Tags · Punkte (32)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
tm_tag_alarm	tag_id, alarm_seq
tm_tag_alarm_count	``
tm_tag_alarm_count_by_date	tag_id, year, month, day, hour, minute
tm_tag_alarm_count_by_opc	(opc_id, tag_id), year, month, day, hour, minute
tm_tag_alarm_count_by_site	(site_id, tag_id), year, month, day, hour, minute
tm_tag_alarm_duration	alarm_config_id, alarm_seq
tm_tag_alarm_on	``
tm_tag_point	tag_id, timestamp
tm_tag_point_aggregation_10_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_aggregation_1_hours	tag_id, timestamp
tm_tag_point_aggregation_1_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_aggregation_30_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_aggregation_5_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_anomalies	job_id, timestamp, tag_id
tm_tag_point_archive	(site_id, year, month, day, hour), minute, second, tuuid
tm_tag_point_count	``
tm_tag_point_count_by_date	tag_id, year, month, day, hour, minute
tm_tag_point_count_by_opc	``
tm_tag_point_count_by_site	``
tm_tag_point_forecasts	job_id, timestamp, tag_id
tm_tag_point_map	(year, month, day, hour, minute), timestamp
tm_tag_point_sampling_10_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_sampling_10_seconds	tag_id, timestamp
tm_tag_point_sampling_1_hours	tag_id, timestamp
tm_tag_point_sampling_1_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_sampling_30_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_sampling_30_seconds	tag_id, timestamp
tm_tag_point_sampling_5_minutes	tag_id, timestamp
tm_tag_point_snapshot	(site_id, snapshot_id, date), timestamp
tm_tag_point_validation	tag_id, timestamp
tm_tag_point_validation_by_timestamp	yyyymmdd, timestamp, tag_id
tm_tag_point_validation_count	tag_id, year, month, day, hour, minute

Anlagen (17)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
tm_asset_aggregation	asset_id, timestamp
tm_asset_alarm	asset_id, alarm_seq
tm_asset_command	asset_id, timestamp
tm_asset_connection_status	asset_id, timestamp
tm_asset_context	asset_id, timestamp
tm_asset_data	(asset_id, date, hour), timestamp
tm_asset_data_anomalies	job_id, timestamp, asset_id, tag_id
tm_asset_data_based_day	asset_id, timestamp
tm_asset_data_based_hour	asset_id, timestamp
tm_asset_data_based_minute	(asset_id, date), timestamp
tm_asset_data_based_second	(asset_id, date, hour), timestamp
tm_asset_data_based_timestamp	(asset_id, date, hour), timestamp
tm_asset_data_forecasts	job_id, timestamp, asset_id, tag_id
tm_asset_event	asset_id, timestamp
tm_asset_health_status	asset_id, timestamp
tm_asset_status	asset_id, timestamp
tm_asset_timeline	asset_id, timestamp, timeline_group, timeline_type

KPI — OEE · RAM · EMS (26)

Die Spalte «Tag» in den Bucket-Feldern entspricht day (UTC yyyymmdd) und «Monat» entspricht month (UTC yyyymm). Die Werte des Ursachenzählers month werden aus date abgeleitet. Details zur Abfrage finden Sie im Abschnitt KPI-Tabellen.

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)	Bucket	Inhalt
tm_kpi_oee_current	asset_id	—	Aktueller OEE der Anlage
tm_kpi_oee_order	order_id	—	OEE eines Arbeitsauftrags
tm_kpi_oee_history	(asset_id, day), timestamp	Tag	OEE pro Berechnungstick (Auftragskumulativ)
tm_kpi_oee_event	(asset_id, day), timestamp	Tag	OEE-Eingabe-Events
tm_kpi_oee_count	(asset_id, day), timestamp	Tag	Gut-/Ausschussproduktionsmenge (Lot · Serial)
tm_kpi_oee_rolling	(asset_id, day), timestamp	Tag	OEE der letzten N Minuten
tm_kpi_oee_rollup	(scope, scope_id, day), timestamp	Tag	OEE von Linie · Bereich · Site · Unternehmen
tm_kpi_oee_status	(asset_id, month), timestamp	Monat	Änderung des Anlagenzustands
tm_kpi_oee_status_current	asset_id	—	Letzter Zustand der Anlage
tm_kpi_oee_defect_cause	(asset_id, month), date, cause_code	Monat	Tageskumulierte Ausschussursachen (Zähler)
tm_kpi_oee_stop_cause	(asset_id, month), date, cause_code	Monat	Tageskumulierte Stillstandursachen (Zähler)
tm_kpi_oee_fault_cause	(asset_id, month), date, cause_code	Monat	Tageskumulierte Ausfallursachen (Zähler)
tm_kpi_ram_current	asset_id	—	Aktueller RAM der Anlage
tm_kpi_ram_history	(asset_id, day), timestamp	Tag	RAM pro Berechnungstick (Auftragskumulativ)
tm_kpi_ram_failure	(asset_id, month), timestamp	Monat	Ausfall-Start- und End-Events
tm_kpi_ram_failure_rollup	(scope, scope_id, month), timestamp, asset_id	Monat	Ausfall-Events von Linie · Bereich · Site
tm_kpi_ram_rolling	(asset_id, day), timestamp	Tag	RAM der letzten N Minuten
tm_kpi_ram_rollup	(scope, scope_id, day), timestamp	Tag	RAM von Linie · Bereich · Site · Unternehmen
tm_kpi_ems_current	asset_id	—	Aktueller EMS der Anlage
tm_kpi_ems_order	order_id	—	EMS eines Arbeitsauftrags
tm_kpi_ems_history	(asset_id, day), timestamp	Tag	EMS pro Berechnungstick (Auftragskumulativ)
tm_kpi_ems_power	(asset_id, day), timestamp	Tag	Strommessungs-Events (kW · kWh)
tm_kpi_ems_power_rollup	(scope, scope_id, day), timestamp, asset_id	Tag	Strom-Events von Linie · Bereich · Site
tm_kpi_ems_fuel	(asset_id, month), timestamp	Monat	Kraftstoffmessungs-Events (Scope 1)
tm_kpi_ems_rolling	(asset_id, day), timestamp	Tag	EMS der letzten N Minuten
tm_kpi_ems_rollup	(scope, scope_id, day), timestamp	Tag	EMS von Linie · Bereich · Site · Unternehmen

Erfassung · Site (8)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
tm_opc_connection_latency_history	opc_id, timestamp
tm_opc_connection_status_history	opc_id, timestamp
tm_opc_point_count	``
tm_opc_point_count_by_date	opc_id, year, month, day, hour, minute
tm_opc_point_last_update	``
tm_site_status	site_id, timestamp
tm_site_summary	site_id, year, month, day, hour, minute
tm_site_summary_total	``

Monitoring (13)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
tm_monitor_cep_metrics	type, timestamp
tm_monitor_cluster_metrics	type, ip, timestamp
tm_monitor_cluster_status	type, ip, timestamp
tm_monitor_nodes	type, ip
tm_monitor_platform_health	type, ip, timestamp
tm_monitor_platform_status	type, ip, timestamp
tm_system_health_status	app_name, timestamp
tm_system_log	app_name, timestamp, seq
tm_system_log_count	(app_name, level), year, month, day, hour, minute
tm_system_log_hourly	app_name, bucket_start, instance_id, level
tm_system_properties	property, timestamp
tm_system_start_date	``
tm_system_trend	year, month, day, hour

Batch · Audit (4)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
tm_batch_audit	yyyymmdd, timestamp, id
tm_batch_job_run	yyyymmdd, timestamp, id
tm_warehouse_audit	yyyymmdd, timestamp, id
tm_warehouse_storage_usage_daily	year_bucket, day, table_name

Zeitreihen-Engine (TSE-spezifisch) (8)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
ts_data_points	key, column1
ts_row_key_index	key, column1
ts_row_key_time_index	metric, table_name, row_time
ts_row_keys	(metric, table_name, row_time), data_type, tags
ts_service_index	(service, service_key), key
ts_spec	spec_type, name
ts_string_index	key, column1
ts_tag_indexed_row_keys	(metric, table_name, row_time, single_tag_pair), data_type, tag_collection_hash, tags

Sonstiges (17)

Tabelle	Primärschlüssel (Partition · Clustering)
tm_blob	blob_id, timestamp
tm_blob_count_and_size	``
tm_blob_object	``
tm_data_gateway_count	``
tm_data_gateway_log	lang, timestamp
tm_database_size	keyspace_name, date
tm_diagnostic	year, timestamp
tm_diagnostic_count	year, level
tm_domain_change_history	(domain_type, object_id), timestamp
tm_edge_status	``
tm_option_eql_listener_result	``
tm_option_eql_statement	``
tm_option_eql_statement_history	stmt_name, timestamp
tm_option_job_trigger_history	job_name, context_fire_time
tm_option_listener_push_cache	url, timestamp
tm_pipeline_exception_history	bucket, timestamp, type, object_id
tm_trigger_result	trigger_id, timestamp

Iceberg — Langzeitarchivierung

Daten aus Archivtabellen(tm_tag_point_archive, Standard 365 Tage) werden in einem Object Storage für Analysen gesammelt. Die Daten fließen nicht direkt aus den Originaltabellen, sondern über das Archiv.

Element	Wert
Katalog	spark.plantpulse
Tabellen	tw_tag_point — Zeitreihen von Tags. Es gibt 9 Typen, die mit tw_asset_* · tw_blob etc. tw_ beginnen. Für KPIs gibt es 14 separate Typen in tw_kpi_*
Partition	site_id → year → month → day
Format	Iceberg v2 (Unterstützung von Row-Level Delete)
Kompression	Zstandard
Ausführung	Spark SQL

KPI-Archiv — tw_kpi_*

KPIs werden ohne Umweg über Archivtabellen direkt aus tm_kpi_* übertragen. Da jeden Morgen die Daten des Vortages kopiert werden, liegen aktuelle Daten sowohl in Aster TSDB als auch in Iceberg; Daten, die älter als 5 Jahre (TTL) sind, verbleiben nur in Iceberg. In Iceberg erfolgt keine Löschung. Die Partitionen folgen dem Schema year → month → day (für Monats-Bucket-Tabellen year → month).

Aster TSDB	Iceberg
tm_kpi_oee_history · _event · _count · _status · _rollup	tw_kpi_oee_history · _event · _count · _status · _rollup
tm_kpi_ram_history · _failure · _rollup · _failure_rollup	tw_kpi_ram_history · _failure · _rollup · _failure_rollup
tm_kpi_ems_history · _power · _fuel · _rollup · _power_rollup	tw_kpi_ems_history · _power · _fuel · _rollup · _power_rollup

Aktuelle Werte(*_current · oee_status_current), auftragsbezogene Werte(*_order), Werte der letzten N Minuten(*_rolling) und Ursachenzähler(*_cause) werden nicht übertragen, da sie entweder keine Historie darstellen oder aus der Historie neu berechnet werden können.

Suche nach Daten jenseits der Aufbewahrungsdauer

Diese Daten befinden sich nicht mehr in Aster TSDB. Bitte fragen Sie in Iceberg ab → Analyseschicht. Die aufbewahrungsdauer pro Tabelle ist unter Aufbewahrungsdauer (TTL) einstellen aufgeführt.

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Häufige Fehler beim Backup

Alle drei Speicher müssen einzeln gesichert werden. Wer nur PostgreSQL sichert, verliert die gesamten Zeitreihen.

Speicher	Folge bei Fehlen
PostgreSQL	Definitionen von Anlagen·Tags, Benutzer und Dashboards gehen verloren
Aster TSDB	Zeitreihen innerhalb der Aufbewahrungsdauer gehen verloren
Iceberg / Object Storage	Langzeithistorie geht verloren

Weitere Details entnehmen Sie bitte dem Dokument Backup und Wiederherstellung.

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Verwandte Dokumente

• Backup und Wiederherstellung
• Storage-Schicht · Analyseschicht
• Domänen-ID-Regeln — Präfixe SITE_ · EQUIPMENT_ · TAG_
• Datenbankverwaltung — Installation·Betrieb