TDengine(老段）专注时序数据库领域

TDengine 3.3.7.0 新增对 MQTT v5.0 协议的支持，允许用户通过 MQTT 客户端直接订阅数据库中的实时数据。该功能通过 Broker Node (bnode) 实现，提供零代码集成能力，显著降低系统复杂度，同时支持数据持久化、高可用和共享订阅等特性。

从 TDengine 3.3.7.0 版本开始，TDengine 支持 IPv6 网络协议。用户可以在 IPv6 环境中部署和使用 TDengine 集群，包括客户端连接、节点间通信、以及各种网络服务。

函数是 TDengine 中处理标准时间格式转换的专用工具，专门用于处理符合 ISO8601/RFC3339 标准的时间字符串。该函数使用简单，无需格式字符串，但要求输入严格符合标准格式。适用于处理来自标准系统、API 接口和国际化应用的时间数据。选择使用哪个函数主要取决于输入数据的格式标准化程度和应用场景的具体需求。

函数是 TDengine 中处理时间字符串转换的核心工具，支持丰富的格式选项和容错机制。合理使用该函数可以有效处理各种时间数据导入、清洗和转换需求。在使用时需要特别注意精度设置、时区处理和格式匹配，以确保数据的准确性和一致性。

函数是 TDengine 中的标量函数，用于将 TIMESTAMP 类型的数据按照指定的格式转换为字符串。该函数支持丰富的时间格式化选项，可以满足各种时间显示需求。

在 interp 查询中，除已支持的 PREV/NEXT 外，还支持 NEAR 模式，即使用距离当前时间点最近的数据进行插值，当前后时间戳与当前时间断面一样近时，填充前一行的值。例如：SELECT _irowts, interp(c0), _isfilled FROM meters RANGE(1722481200000, 1722488400000) EVERY(10m) FILL(near);

INTERP 函数是 TDengine 中用于数据插值的重要函数，主要用于在时间序列数据中进行数据插值和填充。该函数可以根据指定的时间点和插值方法，计算出对应时间点的数据值。

在实际生产过程中，客户经常需要计算三相电流、电压的最大值和最小值。传统的实现方式需要使用复杂的CASE WHEN。

HISTOGRAM函数是 TDengine 中的一个聚合函数，用于对数值数据进行直方图统计分析。它将数据按照指定的区间（bins）进行分组统计，返回每个区间内数据的数量分布，帮助用户理解数据的分布特征。用户直接指定分箱边界点。bin_desc 格式[边界点1, 边界点2, 边界点3, ...]要求边界点必须是数值类型边界点必须严格递增至少包含2个边界点生成的区间数量 = 边界点数量 - 1示例-- 将数据分为3个区间：(0,3]、(3,6]、(6,9]

函数是 TDengine 中的数据类型转换函数，用于将表达式的值从一种数据类型转换为另一种数据类型。该函数在数据处理、格式化输出、类型统一等场景中发挥重要作用。

TDengine 的高效写入、查询性能和数据压缩能力，得益于其创新的“一个设备一张表”的设计理念。因此，在进行数据建模时，我们应以这一理念为指导，确保系统的长期稳定性和性能最优化，有效预防未来数据量剧增时可能出现的结构性调整需求，从而减少潜在的复杂性和成本。相关文章：1.TDengine 如何进行高效建模。

在物联网应用中，为了实现自动化管理、业务分析和设备监控等多种功能，通常需要采集大量的数据项。然而，由于应用逻辑的版本升级和设备自身的硬件调整等原因，数据采集项可能会频繁发生变化。为了应对这种挑战，TDengine 提供了无模式（schemaless）写入方式，旨在简化数据记录过程。采用无模式写入方式，用户无须预先创建超级表或子表，因为 TDengine 会根据实际写入的数据自动创建相应的存储结构。此外，在必要时，无模式写入方式还能自动添加必要的数据列或标签列，确保用户写入的数据能够被正确存储。

在某些应用场景中，应用逻辑需要的查询功能无法直接使用内置函数来实现，TDengine 允许编写用户自定义函数（UDF），以便解决特殊应用场景中的使用需求。UDF 在集群中注册成功后，可以像系统内置函数一样在 SQL 中调用，就使用角度而言没有任何区别。UDF 分为标量函数和聚合函数。标量函数对每行数据输出一个值，如求绝对值（abs）、正弦函数（sin）、字符串拼接函数（concat）等。聚合函数对多行数据输出一个值，如求平均数（avg）、取最大值（max）等。

本章内容将介绍如何发挥 TDengine 最大写入性能，通过原理解析到参数如何配置再到实际示例演示，完整描述如何达到高效写入。