时序数据库TDengine窗口函数

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分类专栏： Tdengine  时序数据库 文章标签： tdengine
于 2024-02-19 10:01:29 首次发布
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select ts, lp_index,
max(lp_value), 
lp_project_id, lp_variable_uri, 
lp_time_ticks, lp_value_type_value, lp_value, lp_unit from sifudata.tdm_lp_original_data

where  lp_time_ticks >= '2023-11-27 12:38:41'
                and lp_time_ticks <=  '2023-11-27 14:38:41' 
     and  lp_project_id = '0A66F139-F8BF-485A-9F3B-DECD40C3E6D9'
     and lp_variable_uri = 'tr://Resource1/Group1/TP2253/P3'
    INTERVAL(120s) SLIDING(30s)
        order by  lp_time_ticks asc

 

 

4万字长文：TDengine 100道面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
04-20 1万+
TDengine是由涛思数据（TaosData）开发的一款开源、高性能、分布式时序数据库。它专为处理时间序列数据而设计，尤其适用于物联网（IoT）、车联网、工业互联网、金融等领域，这些场景下的数据具有明显的时序特性，如数据点持续生成、数据量大、对实时性要求高。TDengine主要用于需要高效存储、快速检索和实时分析时间序列数据的场景。例如，在工业互联网中，TDengine可以用来收集和分析传感器数据，以实现设备的实时监控和预测性维护。在智能电网管理中，它可以用于记录和分析电力消耗模式。
时序数据库的4个误区，你踩了几个？
weixin_57459958的博客
04-22 2133
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展，时序数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据，时序数据库在过去24个月内排名高居榜首，且远高于其他类型的数据库，可见业内对时序数据库的迫切需求。 然而业内对时序技术的认知还停留在数年前，本文阐述时序数据库的4大误区，希望帮助读者理清来龙去脉和背后原因，以便在业务场景中选择合适的数据平台和技术栈。 时序数据是时间序列数据，其本质是带有时间戳的一系列结构化数据，通常是周期固定的数据，譬如数控机床每百毫...
TDengine 窗口预聚集
最新发布
TDengine(老段）专注时序数据库领域
04-06 992
在大数据量场景下，经常需要查询某段时间内的汇总结果，当历史数据变多或者时间范围变大时，查询时间也会相应增加。通过预聚集的方式可以将计算结果提前存储下来，后续查询可以直接读取聚集结果，而不需要扫描原始数据，如当前 Block 内的 SMA (Small Materialized Aggregates) 信息。 Block 内的 SMA 信息粒度较小，若查询时间范围是日，月甚至年时，Block 的数量将会很多，因此 TSMA (Time-Range Small Materialized Aggregates)
TD 函数大全
03-14
TD 函数大全 Teadata
窗口函数
root1994的博客
06-23 253
窗口函数 not in dwd_user_members dm_member_info 新增会员 select pl, browser, co count(distinct mid) from dwd_user_members a left join dm_member_info b on b.mid=a.mid where b.mid is null ; Not in 这个是性能不好的,影响执行...
TDengine 流计算与窗口机制的深度解析：揭示计数窗口的关键作用
涛思数据
09-29 1265
流计算是一种数据处理方式，旨在实时处理和分析数据流，以便在数据到达时以极低的延迟生成结果。随着物联网（IoT）、大数据和实时分析需求的不断增长，流计算在现代数据处理架构中变得愈发重要。TDengine 作为一款专为时序数据设计的数据库，提供了强大的流计算能力，以满足实时数据处理的需求。随着数据量的不断增加，使用 SQL 语句进行查询时，查询的耗时可能会显著增加。当查询时间超过 5 秒时，用户的人机交互体验往往会受到影响。这种情况下，预先生成中间结果以加速查询显得尤为重要。
TDengine函数大全-目录
高性价比服务器就选：蓝易云
03-20 657
TDengine是一个为互联网物联网（IoT）、互联网汽车、风力发电等行业设计的高性能时序数据库。它主要用于存储和分析大量的时间序列数据。TDengine提供了一系列的函数来帮助用户处理和分析这些数据。以上就是TDengine的函数大全-目录，这些函数可以帮助用户更好地处理和分析时序数据库中的数据。在使用这些函数时，需要注意函数的使用条件和限制，以确保得到正确和有效的结果。
TDengine函数大全-选择函数
DBA大董的博客
08-31 9608
TDengine函数 选择函数 top tail bottom unique first last last_row max min mode
Tdengine的时序数据库简介、单机部署、操作语句及java应用
xingyuemengjin的博客
06-11 2540
本文介绍了Tdengine的功能特点、应用场景、超级表和子表等概念，讲述了Tdengine2.6.0.34的单机部署，并介绍了taos数据库的常见使用方法及特色窗口查询方法，最后介绍了在java中的应用。
TimescaleDB | 时序数据库
m0_59044499的博客
01-07 1513
TimescaleDB：本质是Postgresql数据库的扩展，Postgresql原本关系数据库的能力依旧在，可以同时支持时序表和关系表。
TDengine是一个高性能、分布式、支持SQL的时序数据库
04-14
TDengine是一款专为物联网(IoT)、边缘计算和工业互联网设计的高性能、分布式时序数据库。这款数据库系统被设计来处理大量的时间序列数据，这些数据通常来自于各种传感器、设备和应用程序，它们不断地生成按时间戳...
TDengine函数大全-时序库特有函数
DBA大董的博客
08-31 9620
TDengine 时序数据库特有函数 csum dreivative diff irate mavg twa
TD的学习与使用07join策略、分区主索引、OLAP函数（窗口函数）
qq_43117856的博客
09-03 635
一、TD join策略 1.加入方法 Teradata使用不同的连接方法来执行连接操作。 一些常用的Join方法是 ： 合并加入 嵌套连接 产品加盟 合并加入 当连接基于等式条件时，发生合并连接方法。 合并连接要求连接行在同一AMP上。 行基于它们的行哈希连接。 合并连接使用不同的连接策略将行放到同一个AMP。 策略1： 如果连接列是相应表的主索引，则连接行已在同一AMP上，不需要分配。 如：A、...
版本发布：TDengine 3.0.3.0 为数据压缩、事件窗口等七大功能加“Buff”
涛思数据
03-16 439
在 2023 年的第一季度， TDengine 第一个重要改进版本 3.0.3.0 发布
TDengine函数大全-字符串函数
DBA大董的博客
08-31 9580
TDengine 函数 字符串函数 char_length length concat concat_ws lower upper substr
TDengine函数大全-系统函数
DBA大董的博客
08-31 8960
TDengine函数大全 系统函数 database client_version server_version server_status
TDEngine(taos) 涛思数据库-sql初识
m0_47743175的博客
08-02 2690
TDEngine(taos) 涛思数据库-sql初识
TDengine学习笔记
棉花泡泡糖的博客
07-19 4449
先C语言定义UDF，（有规定的参数模板）然后编译，（gcc-g-O0-fPIC-sharedadd_one.c-oadd_one.so）再在TDengine中使用创建管理删除（DROPFUNCTIONids(X);）、查看（SHOWFUNCTIONS;）调用。
时序数据库对比
03-28
<think>好的，我现在需要帮助用户比较不同的时序数据库，分析它们的性能、功能和特点，以便他们选择合适的技术。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看里面提到了哪些数据库和关键点。 用户给的引用里提到了腾讯云的TencentDB for CTSDB、InfluxDB、TDengine、OpenTSDB和QuestDB，还有HBase的相关信息。引用中还讨论了基于关系型数据库的时序数据库的不足，比如事务处理对性能的影响，行式存储的问题，以及分布式扩展的短板。另外，用户提到的引用3总结了各个数据库的适用场景，引用4讨论了HBase的局限性。 首先，我需要整理每个数据库的性能、功能和特点。比如TencentDB for CTSDB兼容Elasticsearch的API，适合实时搜索和分析，性能上每秒千万级写入。InfluxDB被广泛使用，适合高写入和实时分析，但集群版需要企业版。TDengine是开源的，写入和查询性能高，支持标准SQL。OpenTSDB基于HBase，适合大规模metrics，但查询功能有限。QuestDB则针对高性能场景，使用列式存储。 接下来，我需要对比这些数据库的关键指标，比如写入性能、查询速度、数据压缩、扩展性等。同时要考虑到用户提到的功能需求，比如是否支持复杂查询、SQL兼容性、生态集成等。另外，用户引用2提到关系型数据库在时序数据中的不足，所以需要强调列式存储的优势。 然后，用户可能的应用场景是什么？比如高频数据采集、实时监控、历史数据分析、大规模集群监控等。不同的场景可能需要不同的数据库，比如高频写入选InfluxDB或TDengine，大规模选OpenTSDB，实时分析选CTSDB或QuestDB。 用户可能还想知道如何选型，比如根据数据量、查询复杂度、是否需要SQL、集群扩展需求等因素来权衡。需要给出一些实际例子，比如物联网设备监控用TDengine，日志分析用CTSDB等。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步思考他们的具体需求，比如数据规模、查询类型、部署成本等。这些问题的答案会影响他们的选择。 需要注意按照用户的要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但这里可能不需要数学公式。回答要结构清晰，分点对比，然后总结选型建议，最后相关问题部分要涵盖可能的疑问点。 检查是否有遗漏的信息，比如引用4提到HBase的局限性，但用户的问题是关于时序数据库对比，所以可能需要提到HBase不适合时序数据的原因，而OpenTSDB基于HBase做了优化，但仍有查询限制。 确保所有引用正确标注，比如引用1、2、3、4的内容要对应到正确的数据库特性中。例如，引用2说明关系型数据库不适合时序数据的原因，而引用3给出各数据库的适用场景。 现在组织内容，先概述时序数据库的共性需求，然后逐个分析每个数据库的性能、功能、特点，再对比表格，最后给出选型建议和问题。</think>### 时序数据库对比分析 时序数据库（Time Series Database, TSDB）专为处理时间戳数据优化，需满足高写入吞吐、高效压缩、快速时间范围查询等特性。以下从性能、功能、特点三方面对比主流时序数据库： --- #### 一、性能对比 1. **写入吞吐量** - **TencentDB for CTSDB**：每秒千万级数据点写入，适合实时数据采集场景[^1]。 - **TDengine**：开源版写入性能可达百万级/秒，压缩率高（1/5~1/10），适合高频数据写入[^3]。 - **InfluxDB**：社区版单机写入约10万~50万点/秒，集群版需企业许可。 2. **查询效率** - **QuestDB**：列式存储优化，亿级数据秒级响应，适合高性能实时分析。 - **OpenTSDB**：依赖HBase底层Scan操作，复杂查询性能较低，适合简单聚合计算[^4]。 3. **扩展性** - **CTSDB**与**OpenTSDB**：基于分布式架构，支持水平扩展。 - **TDengine**：通过分片和标签优化扩展性，但跨节点查询效率可能下降。 --- #### 二、功能对比 | 数据库 | SQL兼容性 | 复杂查询 | 生态集成 | 特殊功能 | |-------------------|----------------|----------------|----------------------------|----------------------------| | TencentDB for CTSDB | 有限（兼容ES API） | 支持聚合、过滤 | 无缝对接Elasticsearch生态 | 近实时搜索与分析 | | InfluxDB | Flux语言为主 | 支持窗口函数 | 集成Grafana、Telegraf | 持续查询（CQ） | | TDengine | 标准SQL | 支持JOIN、子查询 | 支持Python/Java等SDK | 超级表（Super Table）模型 | | OpenTSDB | 仅HTTP API | 仅基础聚合 | 依赖HBase生态 | 适合大规模Metrics存储 | | QuestDB | SQL扩展 | 时间序列函数 | 支持PostgreSQL协议 | 高性能列式存储 | --- #### 三、特点与适用场景 1. **TencentDB for CTSDB** - **特点**：深度优化Elasticsearch内核，兼容ES生态，写入与分析性能均衡。 - **场景**：日志监控、实时业务指标分析。 2. **InfluxDB** - **特点**：生态成熟，支持持续降采样和数据保留策略。 - **场景**：DevOps监控、IoT设备高频数据采集[^3]。 3. **TDengine** - **特点**：开源、高压缩比，支持标准SQL。 - **场景**：工业物联网（IIoT）、车联网时序数据管理。 4. **OpenTSDB** - **特点**：基于HBase，适合海量Metrics存储，但查询功能受限。 - **场景**：大规模集群监控（如服务器指标）。 5. **QuestDB** - **特点**：极致查询性能，支持流式处理。 - **场景**：金融高频交易、实时风控。 --- #### 四、选型建议 1. **优先写入性能**：选择TDengine或TencentDB for CTSDB。 2. **复杂分析需求**：考虑TDengine（SQL支持）或QuestDB（列式优化）。 3. **大规模集群监控**：OpenTSDB或CTSDB。 4. **生态兼容性**：InfluxDB（Grafana集成）或CTSDB（ES生态）。 ---
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