关于数据库:写给关系数据库开发者的-TDengine-入门指南

MySQL 是中国开发者最相熟的开源数据库产品，在很多开发者心中 MySQL 就是关系数据库的代名词。开发者们对 MySQL 数据库的的个性曾经十分相熟了。

TDengine（https://github.com/taosdata/T…）是齐全面向解决时序数据而设计的数据库，是数据库畛域的“新物种”，也就是所谓的时序数据库（Time Series Database，简称 TSDB）。TDengine 在创建伊始，就动摇地走兼容 SQL 的路线，这极大地升高了数据库用户的应用门槛，然而另一方面，时序数据和关系数据库的解决形式还是有些区别，所以相熟 MySQL 的用户在动手 TDengine 的时候会有一些混同。所以，咱们专门撰写了这篇文章，心愿能够帮忙宽广相熟 MySQL 数据库的开发者更快地上手 TDengine。

但同时咱们也要指出，TDengine 是专门为解决时序数据而设计的产品，并不适宜存储非时序类型数据，在理论利用中，能够联合关系型数据库一起应用。

注：本文以最新的 TDengine 3.0.1.4 版本为例。

时序数据建模

用 MySQL 关系型数据库给时序数据建模

为了不便大家了解，咱们先用大家相熟的关系型数据库进行建模。建模的场景是咱们要采集一万个电表的数据，每个电表有本人的设施 ID（device_id），有所在的地位（location），电表有不同型号（group_id）。每次采集咱们要记录过后的工夫戳（ts）、电表的电流（current）、电压（voltage）、相位（phase）三个数据。

创立数据库的 SQL 语句：
CREATE SCHEMA test;

表 meters

创立表 meters 的 SQL 语句：

CREATE TABLE `test`.`meters` (`device_id` VARCHAR(8) NOT NULL,
  `ts` TIMESTAMP(3) NOT NULL,
  `current` FLOAT NULL,
  `voltage` INT NULL,
  `phase` FLOAT NULL,
  PRIMARY KEY (`device_id`, `ts`),
  CONSTRAINT `FK_meters_devices`
    FOREIGN KEY (`device_id`)
    REFERENCES `test`.`devices` (`device_id`));

表 devices

创立表 devices 的 SQL 语句：

CREATE TABLE `test`.`devices` (`device_id` VARCHAR(8) NOT NULL,
  `location` VARCHAR(24) NOT NULL,
  `group_id` INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`device_id`),
  INDEX `IDX_location` (`location` ASC),
  INDEX `IDX_group_id` (`group_id` ASC));

把 MySQL 建模转换成 TDengine 建模

咱们来比照看看 TDengine 的建模和 MySQL 有什么不同。让咱们先引入 TDengine 的两个概念：

1、一个设施采集点一张表

依据这一设计，device_id 就是子表名称。location 和 group_id 咱们作为子表的 TAG。主键：在 TDengine 中，表的第一个字段必须是 TIMESTAMP 类型，并且会被主动设置为主键。

2、超级表与子表

在一个设施采集点一张表的设计理念下，对应设施的数量，会呈现成千上万乃至上亿张表，TDengine 为此又引入了“超级表”和“子表”两个概念，它们有如下几个次要特色：

• 超级表是子表的模板，定义了子表的数据结构，所有子表都是由超级表“派生”进去，批改超级表构造就是批改所有子表构造；
• 基于超级表能够轻松进行分组聚合查问，查出每个子表的聚合计算后的数据，如：查问每个电表的总用电量；
• 标签（TAG）能够了解为定义在超级表中的字段，每一个子表只有一组标签值，代表一个采集点的静态数据且为内存存储。在 SELECT 语句查问的时候，标签（TAG）值能够像一般字段一样呈现在查问后果中。

更多 TDengine 超级表文档请参考：https://docs.taosdata.com/tao…。

当初让咱们用 TDengine 进行建模，创立数据库的 SQL 语句：
CREATE DATABASE test;
而后创立一张超级表：

表 meters

创立表 metrics 的 SQL 语句：

CREATE STABLE `test`.`meters` (
  `ts` TIMESTAMP,
  `current` FLOAT,
  `voltage` INT,
  `phase` FLOAT)
TAGS (
  `group_id` INT,
  `location` VARCHAR(24));

对于数据类型的比照

TDengine 数据类型文档请参考：https://docs.taosdata.com/tao…。

关键字和保留词

MySQL 和 TDengine 的关键字 / 保留词略有不同，所以有些状况下创立表名、字段名时候，须要留神加上反引号“进行本义。举例：

• TTL 在 TDengine 中是关键字，但在 MySQL 中不是。
• CURRENT 在 MySQL 中是关键字，但在 TDengine 中不是。

数据插入与更新

上面让咱们来体验下数据处理的实在例子：

插入采集数据

MySQL

插入设施数据

依照下面的建模，MySQL 插入数据之前，须要先筹备好设施数据，上面咱们筹备几条：

INSERT INTO `test`.`devices` VALUES ('d1001', 'California.SanFrancisco', 2);
INSERT INTO `test`.`devices` VALUES ('d1002', 'California.SanFrancisco', 3);
INSERT INTO `test`.`devices` VALUES ('d1003', 'California.LosAngeles', 3);

插入采集数据

INSERT INTO `test`.`meters` VALUES ('d1001', '2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);
INSERT INTO `test`.`meters` VALUES ('d1002', '2018-09-08 17:51:04.777', 10.2, 220, 0.23);
INSERT INTO `test`.`meters` VALUES ('d1003', '2018-09-08 17:51:04.777', 11.5, 221, 0.35);

TDengine

创立子表

因为 TDengine 的设施属性通过标签（TAG）的形式表白，所以在创立子表的时候来定义设施的属性（对应 MySQL 的插入设施数据）。让咱们先来创立子表：

CREATE TABLE `test`.`d1001` USING `test`.`meters` (`group_id`, `location`) TAGS (2, "California.SanFrancisco");
CREATE TABLE `test`.`d1002` USING `test`.`meters` (`group_id`, `location`) TAGS (3, "California.SanFrancisco");
CREATE TABLE `test`.`d1003` USING `test`.`meters` (`group_id`, `location`) TAGS (3, "California.LosAngeles");

以上语句的语义是通过应用（USING）超级表 test.meters，来创立对应标签（TAGS）的子表。
**
插入采集数据 **

INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.2, 220, 0.23);
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 11.5, 221, 0.35);

插入采集数据时主动创立子表

TDengine 还有更便捷的形式，能够让创立子表和插入数据在同一条语句中实现：

INSERT INTO `test`.`d1001` USING `test`.`meters` TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);

对于写入数据的具体文档，请参考：https://docs.taosdata.com/tao…。

更新采集数据

MySQL

咱们先来看看 MySQL 如何更新数据：

更新采集数据：

UPDATE `test`.`meters` SET `ts` = '2018-09-08 17:51:07', `current` = 10.4, `voltage` = 220, `phase` = 0.32 WHERE `device_id` = 'd1001' and `ts` = '2018-09-08 17:51:05';

TDengine

TDengine 中没有 UPDATE 语句，然而 TDengine 也反对更新。在 TDengine 中，INSERT 工夫戳雷同的数据，会更新原有记录：

INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.4, 225, 0.35);

留神：TDengine 2.x 版本须要在创立数据库时指定 UPDATE 参数，3.x 版本不须要。

更新设施属性

MySQL

咱们先来看看 MySQL 建模下如何更新设施属性：

UPDATE `test`.`devices` SET `location` = 'California.LosAngeles', `group_id` = 3 WHERE `device_id` = 'd1001';

TDengine

如前文所述，TDengine 的设施属性存在于标签（TAG）之中，批改设施属性就是批改标签，所以要用批改标签的语句：

ALTER TABLE `test`.`d1001` SET TAG `location` = 'California.LosAngeles';
ALTER TABLE `test`.`d1001` SET TAG `group_id` = 5;

注：标签只可单个批改。

工具与可视化

GUI 工具

MySQL 官网从 5.0 版本开始提供了 MySQL Workbench 这个图形管理工具，目前 TDengine 还未提供官网的 GUI 管理工具，然而因为 TDengine 反对 JDBC 规范驱动，这就让 TDengine 能够通过 JDBC 驱动间接对接目前市面上大量的 SQL IDE 产品，比方 DBeaver、IDEA 等。TDengine 官网也提供了相干文档，供参考：
如何通过开源数据库管理工具 DBeaver 连贯 TDengine

如何通过 IDEA 数据库管理工具连贯 TDengine？

此外，TDengine 企业版提供了 Taos Explorer，提供专门适配 TDengine 技术架构的残缺 GUI 管理工具。如果你想应用 Taos Explorer，也能够间接分割官网企业咨询服务：https://www.taosdata.com/support。

可视化

TDengine 官网曾经适配了 Grafana，在 Grafana 官网插件库里能够找到，详情请参考 TDengine 官网文档：https://docs.taosdata.com/thi…。

导入导出工具

MySQL 官网提供了 mysqldump 工具用来进行数据的导入和导出。同样的，TDengine 官网也提供了 taosdump 工具来进行雷同的工作。详情请参考官网文档：https://docs.taosdata.com/ope… 和 https://docs.taosdata.com/ope…。

容量与查问性能比照

环境与数据筹备

设施环境：MacBook Pro 14 M1 8-core 16GB

MySQL 版本：8.0.28

TDengine 版本：3.0.1.4

咱们通过应用 taosBenchmark 工具（https://docs.taosdata.com/ref…），来随机生成一亿条采集数据，散布在一张超级表 meters 下的一万张子表中，并把雷同的数据按上述建模模型导入进 MySQL，确保最初的比对后果统一。

存储空间比照

针对上述数据，MySQL 理论存储空间为 4,931 MB，TDengine 存储空间为 493 MB。

查问性能比照

典型查问一（COUNT）

SELECT COUNT(*) FROM test.meters;

MySQL

TDengine

总结：TDengine 查问性能是 MySQL 的 50 倍

典型查问二（平均值，最大值、最小值）

SELECT AVG(voltage) FROM `test`.`meters`;
SELECT MAX(voltage) FROM `test`.`meters`;
SELECT MIN(voltage) FROM `test`.`meters`;

注：通过测试，MySQL 和 TDengine 对 AVG()、MAX()、MIN() 函数的查问工夫均相似，所以不再额定展现。

MySQL

TDengine

典型查问三（条件查问）

MySQL

SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters` m INNER JOIN `test`.`devices` d ON m.device_id = d.device_id WHERE d.location = "California.MountainView";

TDengine

SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters` WHERE location = "California.MountainView";

典型查问四（分组查问）

MySQL

SELECT AVG(m.voltage), d.location FROM `test`.`meters` m INNER JOIN `test`.`devices` d ON m.device_id = d.device_id GROUP BY d.location;

TDengine

SELECT AVG(voltage), location FROM `test`.`meters` GROUP BY location;

典型查问五（时序业务）

MySQL

SELECT DATE_FORMAT(ts, '%Y%m%d-%H') AS date_format, AVG(voltage) FROM `test`.`meters` GROUP BY date_format;

TDengine

SELECT AVG(voltage) FROM `test`.`meters` INTERVAL(1h);

TDengine 的特色性能（时序数据处理）

TDengine 在反对规范 SQL 的根底之上，还提供了一系列满足时序业务场景需要的特色查问语法，这些语法可能为时序场景的利用的开发带来极大的便当。

工夫窗口切分查问

TDengine 反对按工夫窗口切分形式进行聚合后果查问，比方需查问每隔 1 秒钟的电流平均值。举例：

SELECT _wstart, AVG(current) FROM `test`.`d1001` INTERVAL(1s);

状态窗口切分查问

应用整数（布尔值）或字符串来标识产生记录时候设施的状态量。产生的记录如果具备雷同的状态量数值则归属于同一个状态窗口，数值扭转后该窗口敞开。举例：

SELECT COUNT(*), FIRST(ts), voltage FROM `test`.`meters` STATE_WINDOW(voltage) LIMIT 10;

数据保留策略

通过长时间累积大量数据当前，历史数据往往须要做归档或删除解决。MySQL 等关系型数据库只能通过执行打算工作调用 DELETE 语句依据工夫条件删除数据。而 TDengine 天生就对数据保留策略提供了反对，一共有三种方法来灵便地解决：

• 创立数据库时，设定 KEEP 参数，比方 CREATE DATABASE test KEEP 100d; 示意数据库中的数据在保留 100 天后会被主动删除；
• 创立表时，设定 TTL 参数，单位为天，比方 CREATE TABLE meters … TTL 50; 示意 50 天之后，表会被零碎主动删除；
• 冷热数据分级存储。在 TDengine 企业版中，反对把数据依照工夫维度别离存储于不同的文件句柄，能够对应到不同的存储介质，比方将热数据存储于 SSD 磁盘，将冷数据存储到 S3 存储中。

代替 MySQL 案例分享

事实证明，在时序数据场景下，无论是在存储空间、写入速度还是查问性能等各方面，TDengine 都存在数量级劣势。最初，提供一些应用新一代时序数据库 TDengine 代替传统关系性数据库 MySQL 的典型案例供参考：

• 存储空间降为 MySQL 的十分之一，TDengine 在货拉拉数据库监控场景的利用
• MySQL 无奈满足查问性能？北今天时抉择 TDengine 实现热网监控和能源剖析
• 接手被 MySQL 卡死的数据，TDengine 在能源管理系统的利用
• MySQL 宕机？大数据驱动下的新批发，如何寻求存储计算的最优解？

欢送增加小 T（VX：TDengine），退出物联网技术探讨群，第一工夫理解 TDengine 官网信息，与关注前沿技术的同学们独特探讨新技术、新玩法。

想理解更多 TDengine Database 的具体细节，欢送大家在 GitHub 上查看相干源代码。