TDengine数据建模

文章介绍了TDengine数据库中如何创建和管理超级表和子表,包括数据保存策略、动态与静态部分的区分、多列模型与单列模型的选择,以及表的增删改查操作。建议根据设备类型和采集特性灵活选择模型,以提高插入效率和存储效率。

创建库

建议为特征相同的表创建一个库,每个库可以配置不同的存储策略。

CREATE DATABASE POWER KEEP 365;

数据保存365天。

USE power;

超级表

一个数据采集点一张表,意味1000w智能电表对应1000w张表,

CREATE TABLE meters(ts timestamp,current float,voltage int) TAGS(location binary(64),grounpdId int)

超级表详解,超级表的列分为两部分:动态部分,静态部分

动态部分是采集数据,第一列为时间戳,其他列为采集的物理量

静态部分是指采集点的静态属性,一般作为标签.如采集点的地理位置、设备型号、设备组、管理员ID等。

标签可以时候、增加、删除、修改。

同时采集同表:一张超级表里,包含的采集物理量必须同时采集的,也就是说时间戳是相同的。

对一个类型的设备,可能存在多组物理量,每组物理量并不是同时采集的,则需要为每组物理量单独建一个超级表.因此一个类型的设备,

可能需要建立多个超级表

系统有N个不同类型的设备,就需要建立至少N个超级表。

一个系统可以有多个DB库,一个DB库

### 数据建模的基础教程与入门指南 数据建模是一个复杂而重要的过程,它涉及如何设计和实现能够有效存储、管理和查询数据的结构。以下是关于数据建模的一些基础知识以及相关资源。 #### 1. 数据建模的核心概念 数据建模通常分为三个层次:概念模型、逻辑模型和物理模型[^1]。 - **概念模型**:描述系统的高层次视图,主要关注业务需求而不考虑技术细节。 - **逻辑模型**:基于概念模型进一步细化,定义实体及其关系,并指定属性类型。 - **物理模型**:具体到数据库管理系统(DBMS),如 MySQL 或 TDengine 的实际实现方案。 #### 2. 不同类型的数据库支持不同的数据模型 根据引用的内容可知,存在多种适用于不同场景的数据库系统: - **关系型数据库 (RDBMS)** 如 MySQL 使用格形式管理数据,在企业应用中广泛采用。 - **时序数据库** 针对时间序列数据分析优化,例如 TDengine 和 InfluxDB 更适合物联网领域中的快速写入读取操作。 #### 3. ODS 层的作用于意义 ODS(Operational Data Store)作为数据仓库的一部分,主要用于短期存储未经加工的企业运营数据。其特点在于保留源系统的原始状态以便后续更深入地分析处理[^2]。对于初学者来说理解这一点有助于掌握整个数据流架构的设计思路。 #### 4. MATLAB 中的数据建模流程概述 如果计划利用 MATLAB 进行科学计算相关的项目开发,则可以遵循如下基本框架完成任务[^3]: - 导入所需研究对象的相关数值信息; - 清洗并调整这些初步获得的结果使之更适合下一步骤的要求; - 构思合理的算法达式并通过编程手段加以体现出来; - 执行上述编写的程序片段得到最终解答; - 审查所得结论是否满足预期目标从而决定修改方向或者结束工作周期。 #### 5. 矩阵操作简介 在某些情况下可能需要用到矩阵运算技巧辅助解决问题。下面列举了一些简单的例子展示怎样便捷高效地操控二维数组元素[^4]: ```matlab % 创建一个包含两行三列整数值得新变量A A = [1 2 3; 4 5 6]; % 初始化大小为3×4填充零值的新变量B1 B1 = zeros(3, 4); % 设置尺寸等于2×2全部单元格均设为单位一的新变量B2 B2 = ones(2, 2); % 定义长度范围从2至10按步长递增构成的一维水平排列向量成员组成的新变量B4 B4 = 2:1:10; ``` 以上代码展示了四种常见初始化方法,帮助熟悉Matlab环境下的基础语法特性。 ---
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