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小 T 导读：在 2021 楼宇科技 TRUE 大会上，美的暖通与楼宇事业部首次公布了数字化平台 iBuilding，以“软驱硬核”形式赋能建筑行业。作为一个全新的我的项目，iBuilding 在数据库选型上比拟审慎，别离比照了多款 Database 产品之后，才做出了本人的抉择。本文分享了他们的数据库选型思考和落地教训。
政策背景
依据 2021 年 12 月由美控智慧修建联结亿欧智库独特公布的《中国楼宇自控白皮书》，2021 年中国楼宇智能化市场产值约达 7238.2 亿元，联合近几年行业的发展趋势，通过初步估算，2016-2021 年中国楼宇智能化市场规模逐年回升，存量规模靠近 5000 亿元，新增规模超过 2200 亿元。
因楼宇智能化在低碳、节能方面劣势突出，同时能为人们的生存带来更多舒服体验，加之政府对楼宇智能化建设规范化、科学化的疏导，将来楼宇智能化将有十分好的发展前景。从指标来看，楼宇智能化合乎建筑行业对数字化和智能化的倒退需要，将来将持续助力中国建筑行业转型降级，以适应国家对节能减排和数字经济的要求。
业务介绍
随着 5G 时代的到来，美的一方面在持续打造工业互联网产品，另一方面也在一直进行科技赋能，研发更加绿色环保的集成计划，为工业及制造业提供全新的思路。
作为美的团体旗下的五大业务板块之一，美的暖通与楼宇事业部确立了“暖通及楼宇智慧生态集成解决方案引领者”的倒退愿景，旨在用智慧集成的行业解决方案满足简单的修建需要，目前次要涉足中央空调、电梯、楼宇管制等畛域。在 2021 楼宇科技 TRUE 大会上，美的暖通与楼宇事业部首次公布了数字化平台 iBuilding，以“软驱硬核”形式赋能建筑行业。
作为一个全新的我的项目，咱们别离比照了关系型数据库（Relational Database）以及支流的时序数据库（Time Series Database），包含 InfluxDB、TDengine、MySQL 等。比照关系型数据库 MySQL 来说，在这个场景下，咱们不须要简单的查问，却须要高效的存储和大范畴工夫的数据拉取。和同为时序数据库的 InfluxDB 比照，TDengine 的单机版性能远好于 InfluxDB。因而，在综合评估了适配、查问、写入和存储等综合能力后，咱们最终抉择了 TDengine 这款产品。
iBuilding 我的项目属于“智慧楼宇”的一部分，我的项目自身用于边缘侧对大型制冷设施（中央空调）的智能监控与交互。具体利用场景是：我的项目所波及的几十个楼区，各自都有一些大型离心式冷水机组（10 台左右），咱们在每个楼区都部署了一个 TDengine 到 ARM64 零碎上。通过 Python 程序，零碎会先进行数据采集，而后把数据写入 TDengine，最初再把数据上传到云端的 TDengine 进行解决。
具体实际
以其中一个 Database 环境为例：
咱们依据 TDengine“一个设施一张表，一类设施一个超级表”的建模准则，创立了如下表，两类设施的指标数别离为 97 和 199，数据列以 float 和 int 为主，设施每 5s 上报一批数据：
对于边缘侧的数据采集，因为资源无限，所以资源数据的应用就成为了非常重要的指标。这方面 TDengine 体现十分好，进一步帮咱们降本增效了。
咱们承载数据库服务的边缘盒子配置为 2GB 内存，4C CPU，ARM64 位的零碎。因为子表数量不大，以及 TDengine 写入内存比拟固定的特点，以后内存占用还不到 200MB。数据库日常 CPU 耗费比拟低，大略在 3%-5% 左右，激进预计即使写入量扩充 50-100 倍，也没有问题。
利用成果
求某个设施 70 天前到 40 天前之间，每隔一段时间的设施用电量，无数据则用 prev 值填充。后果如下：
查问一个月之前的某设施某几项指标之和，依照工夫戳降序排序。查问大概 19 万行数据，耗时 0.4s。后果如下：
教训汇总
在应用 TDengine 的过程中，咱们也遇到过一些小问题，比方：咱们环境泛滥，然而客户端和服务端又要放弃版本准确统一，降级起来会比较复杂。再比方：监控库中 log 中的 dn 表的 disk_used 语义并不是理论的 TDengine 对磁盘的占用，而是数据文件所在文件系统的总占用，有些状况下会让用户误以为是 TDengine 的空间占用，导致与预期不符，就像下图一样：
前面咱们和 TDengine 社区工作人员一起探讨了这个状况，大家认为能够新增一列，专门用来统计 TDengine 的数据文件的大小，而后把它与 disk_used、disk_total 一起规范化对立命名，就能够避免用户误会了。
目前 TDengine 官网曾经在踊跃地解决优化。这也是开源社区的一大价值，大家都能够参加进去，让产品一直迭代，倒退地更好。
写在最初
以后，TDengine 次要被利用于中央空调制冷设施的监控业务中，作为后行试点，这一场景曾经获得了不错的成果。但因为机组价格昂贵、老本较高，因而通过平台动静生成操作指令的这类智能化操作仍需谨慎，所以目前该性能还没有正式凋谢。
在楼宇智能化方面，咱们也有很多工作要做，从边缘侧的监控、到指令管制、再到边云协同的一体化服务，咱们会在这些场景中持续摸索和开掘 TDengine 的后劲。
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。