TDengine的笔记

最新推荐文章于 2025-03-12 17:01:32 发布

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分类专栏： TDengine 文章标签： tdengine

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010142228/article/details/135457297

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此文章是对 TDengine的官方文档的笔记整理

1.简介

TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一款极简的时序数据处理平台。

目前最新版本：v3.0，官方文档地址：TDengine 文档 | TDengine 文档 | 涛思数据

1.1 特点

一个数据采集点一张表与“超级表”概念
创新的存储引擎，数据写入、查询、存储效率都大大提升
水平扩展能力
使用SLQ作为查询语言，且还支持时序数据场景中插值、降采样、时间加权平均等操作
完善的运维支持，对安装、升级、容错灾备、监控TDengine是否健康运行等
还支持rest api，支持各种语言进行连接

1.2 基本概念介绍

1.2.1 采集量(Metric)

采集量是指传感器、设备或其他类型采集点采集的物理量，比如电流、电压、温度、压力、GPS 位置等，是随时间变化的，数据类型可以是整型、浮点型、布尔型，也可是字符串。随着时间的推移，存储的采集量的数据量越来越大。

1.2.2 标签(Label/Tag)

标签是指传感器、设备或其他类型采集点的静态属性，不是随时间变化的，比如设备型号、颜色、设备的所在地等，数据类型可以是任何类型。虽然是静态的，但 TDengine 容许用户修改、删除或增加标签值。与采集量不一样的是，随时间的推移，存储的标签的数据量不会有什么变化.

1.2.3 数据采集点(Data Collection Point)

数据采集点是指按照预设时间周期或受事件触发采集物理量的硬件或软件。一个数据采集点可以采集一个或多个采集量，但这些采集量都是同一时刻采集的，具有相同的时间戳。对于复杂的设备，往往有多个数据采集点，每个数据采集点采集的周期都可能不一样，而且完全独立，不同步。

1.2.4 表(Table)

用户需要先建库再建表。

为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine 采取一个数据采集点一张表的策略，要求对每个数据采集点单独建表（比如有一千万个智能电表，就需创建一千万张表，上述表格中的 d1001，d1002，d1003，d1004 都需单独建表），用来存储这个数据采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：

由于不同数据采集点产生数据的过程完全独立，每个数据采集点的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
对于一个数据采集点而言，其产生的数据是按照时间排序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
一个数据采集点的数据是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
一个数据块内部，采用列式存储，对于不同数据类型，采用不同压缩算法，而且由于一个数据采集点的采集量的变化是缓慢的，压缩率更高。

TDengine 建议用数据采集点的名字（如上表中的 d1001）来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个采集量（如上表中的 current、voltage 和 phase），每个采集量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 Timestamp。对采集量，TDengine 将自动按照时间戳建立索引，但对采集量本身不建任何索引。数据用列式存储方式保存。