TDengine数据库数据类型全面解析

TDengine数据库数据类型全面解析

TDengine TDengine is an open source, high-performance, cloud native time-series database optimized for Internet of Things (IoT), Connected Cars, Industrial IoT and DevOps. TDengine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tde/TDengine

时间戳类型详解

作为一款时序数据库,TDengine对时间戳的处理是其核心功能之一。时间戳在TDengine中具有以下重要特性:

  1. 标准格式:默认采用YYYY-MM-DD HH:mm:ss.MS格式,时间精度默认为毫秒级

  2. 灵活表示:支持多种时间表示方式:

    • 字符串格式:如2023-07-15 14:30:45.500
    • Epoch时间:从1970-01-01开始的毫秒/微秒/纳秒数
    • 相对时间:如NOW-2h表示2小时前
  3. 时间精度设置:在创建数据库时可指定时间精度:

    CREATE DATABASE db_name PRECISION 'ns';  -- 支持纳秒级精度
    
  4. 时间运算:支持丰富的时间单位:

    • 基本单位:b(纳秒)、u(微秒)、a(毫秒)、s(秒)、m(分)、h(小时)、d(天)、w(周)
    • 高级单位:n(自然月)、y(自然年)

完整数据类型体系

TDengine提供了丰富的数据类型支持,满足各种时序数据存储需求:

数值类型

| 类型 | 存储空间 | 取值范围 | 说明 | |------|---------|---------|------| | TINYINT | 1字节 | -128~127 | 微型整数 | | SMALLINT | 2字节 | -32768~32767 | 小型整数 | | INT | 4字节 | -2³¹~2³¹-1 | 标准整数 | | BIGINT | 8字节 | -2⁶³~2⁶³-1 | 大整数 | | FLOAT | 4字节 | 6-7位有效数字 | 单精度浮点 | | DOUBLE | 8字节 | 15-16位有效数字 | 双精度浮点 | | DECIMAL | 8/16字节 | 可自定义 | 高精度数值 |

字符串类型

  1. BINARY:单字节字符串,适合ASCII字符

    • 最大长度:65,517字节(数据列)
    • 使用时需指定长度,如BINARY(20)
  2. NCHAR:多字节字符串,支持中文等

    • 每个字符占4字节
    • 需指定字符数,如NCHAR(10)表示最多10个字符

特殊类型

  1. BOOL:布尔值,存储true/false
  2. JSON:仅标签列支持,用于存储结构化数据
  3. GEOMETRY:几何类型,支持点、线、面等空间数据
  4. VARBINARY:可变长二进制数据,支持\x格式输入

数据类型使用注意事项

  1. 行长度限制:单行数据总长度不超过64KB(注意BINARY/NCHAR等类型会额外占用2字节)

  2. 字符编码

    • 中文字符必须使用NCHAR类型
    • BINARY类型仅推荐存储ASCII可见字符
  3. 数值处理

    • 整数与浮点数根据表示方式自动判断
    • 大整数需注意边界,如9999999999999999999可能溢出
  4. DECIMAL类型

    • 语法:DECIMAL(precision, scale)
    • precision范围1-38,scale范围0-precision
    • 支持高精度计算,但需注意溢出问题

常量表示方法

TDengine支持多种常量表示:

  1. 数值常量

    • 整数:123(BIGINT类型)
    • 浮点数:123.451.2E3(DOUBLE类型)
  2. 字符串常量

    • 单引号:'text'
    • 双引号:"text"
    • 转义字符:\'\"
  3. 时间常量

    TIMESTAMP '2023-07-15 14:30:45.500'
    
  4. 布尔常量TRUE/FALSE

  5. 空值NULL

最佳实践建议

  1. 根据实际需求选择合适的时间精度,避免不必要的存储开销
  2. 中文等多字节字符务必使用NCHAR类型
  3. 大数值计算时考虑使用DECIMAL类型保证精度
  4. 二进制数据推荐使用VARBINARY类型
  5. 注意各种类型的长度限制,避免数据截断

通过合理使用TDengine丰富的数据类型,可以高效地存储和处理各种时序数据,充分发挥时序数据库的性能优势。

TDengine TDengine is an open source, high-performance, cloud native time-series database optimized for Internet of Things (IoT), Connected Cars, Industrial IoT and DevOps. TDengine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tde/TDengine

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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