关于tdengine:TDengine-如何进行数据建模

小 T 导读：在应用 TDengine 的时候，通过官网的技术文档能够学习到建库（database）、建表（table）的各种 SQL 语句，然而一旦要跟本人的具体业务场景联合，经验不足的敌人可能会不晓得到底如何下手，本文将分享一些常见的建模形式，心愿帮忙大家更好地落地 TDengine。

不同于 OpenTSDB、Prometheus 等时序数据库（Time-Series Database），TDengine 容许一个表有多个列（即每条记录中，多个采集量共用一个工夫戳的存储形式），这样在建表时能够有更大的灵活性。

智能电表是个典型的能够依照设施建表，多列存储时序数据的例子。但在理论应用过程中，状况可能会更简单，肯定要联合自身数据的状况来灵便设计表构造。

依照设施建表，在官网文档中曾经有具体的例子和介绍，本文除了介绍一个设施一张表的建模形式外，还会对另外几种建模形式做一个补充。

1、依照设施建表的规范情景

上文中的智能电表例子就是一个设施一张表的规范情景。这种规范情景有以下特点：

(1) 雷同类型的设施，采集指标完全相同。（比方上文例子中的智能电表，只采集电流、电压、相位三个指标）
(2) 就同一个设施而言，各采集指标同时采集，采集工夫戳雷同。
(3) 就同一个设施而言，各采集指标每次采集的数据最好是在同一个音讯中上报到 TDengine，而非别离上报。

这种状况的解决最简略：

1. 采纳多列模式，即为每个类型的设施创立一张多列超级表。
2. 为该类型的每个设施创立一张子表。
3. 子表从第二列起，每一列均为一个采集指标。

图一：TDengine database 表设计

以智能电表为例：

图二：一个采集点一张表

图三：超级表应用实例

2、依照设施建表，但同类型设施的采集指标不完全相同

理论生产中，同类型的设施有时候采集指标也不完全相同，这种状况下有以下特点：

(1) 雷同类型的设施，采集指标大体雷同，但每个设施可能有大量个性化的指标。（前提：所有个性化指标总数加上共有指标总数不超过 1024 个，2.1.7.0 版本后总数为不超过 4096 个）
(2) 就同一个设施而言，各采集指标同时采集，采集工夫戳雷同。
(3) 就同一个设施而言，各采集指标每次采集的数据在同一个音讯中上报到 TDengine，而非别离上报。

这种状况相似于 1，但区别是每个设施可能有个性化的采集指标。针对这种情景的解决思路常称为“大宽表”：

1. 创立一个多列超级表，蕴含所有不同的采集指标列，为所有采集指标的选集。
2. 为每个设施创立一张子表。
3. 子表从第二列起，每一列均为一个采集指标。
4. 数据写入时，对于该设施不具备的采集指标填入 null 值。

图示和图三靠近，不同处在于建设超级表时，采集指标须要依照最多的设施去解决。

3、依照采集指标建表 -1

更简单的场景中，设施的固定表构造很难形象进去，或者表构造常常扭转，无奈固定，此时须要有更灵便的解决思路。以下任一个特点满足时，需思考按指标建表的思路：

(1) 雷同类型的设施，采集指标无奈固定，或者每个设施有大量个性化的指标。（前提：所有个性化指标总数加上共有指标总数超过 1024，2.1.7.0 版本后为指标总数超过 4096 个）
(2) 就同一个设施而言，各采集指标有各自的采集工夫戳。（即同一个设施的不同采集指标的采集工夫、采集周期等无奈保障雷同）
(3) 就同一个设施而言，各采集指标每次采集的数据分多个音讯上报到 TDengine，且时间延迟无奈确定。

这种情景要求更高的灵活性。个别解决思路如下：

1. 创立单列的超级表，即工夫戳 + 采集值，而在标签项中减少采集指标 ID 这一标签。
2. 每个设施的每个采集指标独自创立一张表，在标签项中减少具体的采集指标 ID。
3. 不同数据类型的采集指标要划归不同超级表，比方数值型、布尔型和字符串型的数据应该别离纳入三类对应的超级表。
   
   图四：单列模型建模示例

示例如下：

图五：单列模型建模实例

4、依照采集指标建表 -2

此场景可能呈现在工业物联网 PLC 数据采集中。

(1) 雷同类型的设施，采集指标无奈固定。
(2) 就同一设施而言，各采集指标有各自的采集频率，不过采集频率是确定的，比方 PLC1~PLC10 的采集频率是 10ms，PLC11~PLC20 的采集频率是 20ms。
(3) 就同一设施而言，后续可能会动静增加 PLC 通道。冀望能够在不批改代码的状况下动静减少超级表的列。
(4) 心愿通过一个超级表来对立治理。

建模思路：

1. 创立多列的超级表，采集字段不同的数据类型各设置建设一个。即工夫戳 + 采集值 int+ 采集值 double+ 采集值 nchar……，而在标签项中减少采集指标 ID 这一标签。
2. 每个设施的采集指标独自创立一张表，在标签项中减少具体的采集指标 ID。
3. 其中工夫戳必填的列，残余列则要依据测点类型填写，比方测点上报的是整形数据，就只须要设置 time、采集值 int 这两列，其余列为 null。

示例如下：

图六：依照采集指标建模实例

以上为几种常见建模形式，笼罩了大部分的理论场景，当然理论业务中的状况是多种多样的，如果以上建模思路不能满足，也欢送和退出 TDengine 的用户社区，咱们一起交换。

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。