TDengine的使用

闻人树

2023-12-01

TDengine

简介

TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，简单又方便

特点

数据是时序的，一定带有时间戳
数据是结构化的
数据极少有更新或删除操作
数据源是唯一的
相对于互联网，写多读少
用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特定时间点的值
数据是有保留期限的
数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的

一个数据采集点一张表：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）

SQL

---- 创建库（这个库的数据将保留 365 天（超过 365 天将被自动删除），每 10 天一个数据文件，内存块数为 6，允许更新数据）
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 6 UPDATE 1;

---- 创建超级表
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);

---- 以超级表为模板创建数据表
create table test using meter  tags('California.SanFrancisco', 2);

---- 单独创建表
create table t (ts timestamp, speed int);

---- 一次插入多条数据
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548684000, 10.2, 220, 0.23) (1538548696650, 10.3, 218, 0.25);

---- 一次写入多表
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31);

---- 插入记录时自动创建表
INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:32.272', 10.2, 219, 0.32);
insert into device01 using device_category tags('shanghai',11) values ('2022-08-04 05:20:00','集控器','as0001',1, 35.1)
-- 关联超级表的时候只需要最开始的初始化表的时候using stable，后续写入数据不需要带using：
 insert into device01  values (now(),'ZigBee窗帘','as0006',1, 35.1);
 
---- 分页查询
select * from device01 limit 10 offset 2;

超级表可以直接查询数据：
select * from test.meters limit 10;

超级表
采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组 ID、管理员 ID 等等。标签的 schema 可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 TAOS SQL 的超级表管理章节
更新数据：
1. 创建数据库时使用默认参数，数据库的 update 属性为 0，相同时间戳的数据丢失，此时数据无法更新；
1. update设置为1时，插入的数据使用重复时间戳，会覆盖之前的数据

写入操作

写入数据时，先将数据点写进 Commit日志，然后转发给同一虚拟节点组里的其他节点，再按列写入分配的内存块。当内存块的剩余空间达到一定临界值或设定的commit 时间时, 内存块的数据将写入硬盘。内存块是固定大小(如16K)的,但依据系统内存的大小，每个采集点可以分配一个到多个内存块，采取 LRU 策略进行管理。在一个内存块里，数据是连续存放的，但块与块是不连续的，因此TDengine为每一个表在内存里建立有块的索引，以方便写入和查询。
数据先写入预写日志，然后再写入vnode（虚拟数据节点），然后定期或者达到存储上限把数据flush到硬盘

TDengine 在数据落盘时会打开新的预写日志文件，在落盘后则会删除老的预写日志文件，避免日志文件无限制的增长

连续查询

连续查询是 TDengine 定期自动执行的查询，采用滑动窗口的方式进行计算，是一种简化的时间驱动的流式计算

数据聚合

查询温度传感器t1记录的温度没五分钟的平均值：

select avg(degree) from t1 interval(5);

查询上海所有温度传感器记录的温度没五分钟的平均值（超级表：t_master）：

select avg(degree) from t_master where location='shanghai' interval(5);

数据压缩

采取列式存储，便于压缩
不同数据采用不同的压缩算法，包括delta-delta编码、sample 8B方法、zig-zag编码、LZ4等算法
二阶段压缩：压缩的基础上，用通用压缩算法进行再压缩

数据迁移

注：超级表不可导入

使用taosdump工具

安装taosdump

下载taosdum工具压缩包并拷贝到对应的目录：

 sudo cp /mnt/e/file/tdengine/taosTools-2.0.0-Linux-x64.tar.gz /usr/local/td

解压并安装

 sudo tar -zxvf taosTools-2.0.0-Linux-x64.tar.gz
 sudo ./install-taostools.sh

步骤：

mkdir -p /tmp/dump/db0
mkdir -p /tmp/dump/stb1
mkdir -p /tmp/dump/tb1

导出：

导出数据库

tasodump -h td2.server.com -u root -ptaosdata -o /tmp/dump/db0 -T 8 rain

导出指定的超级表：

tasodump -h td2.server.com -u root -ptaosdata -o /tmp/dump/stb1 -T 8 rain master_test

导出指定的表：

tasodump -h td2.server.com -u root -ptaosdata -o /tmp/dump/tb1 -T 8 rain test1

导入

导入数据库

tasodump -h td2.server.com -u root -ptaosdata -i /tmp/dump/db0 -T 8

导入指定的超级表：

tasodump -h td2.server.com -u root -ptaosdata -i /tmp/dump/stb1 -T 8

导入指定的表：

tasodump -h td2.server.com -u root -ptaosdata -i /tmp/dump/tb1 -T 8

数据文件

导出(导出文件在根目录 ~)（测试1w条数据，导出耗时0.021766s）

select * from test1 >> data.csv

导入(测试1w条数据，导入耗时0.024142s、0.025041s)

insert into test1 file 'usr/local/td/file/data.csv'

数据导入：source

taos> source "/usr/local/taos/data.sql";

sql文件类似：

create database if not exists rain;

USE rain;

create stable if not exists power(ts timestamp, voltage int, current float, temperature float) tags(sn int, city nchar(64), groupid int);

create table if not exists device1 using power tags(1, "太原", 1);
create table if not exists device2 using power tags(2, "西安", 2);

insert into device1 values("2022-09-04 21:03:38.734", 1, 1.0, 1.0);
insert into device2 values("2022-09-04 21:03:40.734", 2, 2.0, 2.0);

基于DataX的TDengine数据迁移工具

环境准备

下载DataX源码：git clone https://github.com/taosdata/DataX.git
安装jdk环境
安装Python环境
配置maven

步骤

运行打包DadaX项目：

    cd DataX
    mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true

拷贝到虚拟机上：

    cp target/datax.tar.gz your_install_dir
    cd your_install_dir
    tar -zxvf dataX.tar.gz

配置json文件：

    {
       "job": {
         "content": [{
           "reader": {
             "name": "mysqlreader",
             "parameter": {
               "username": "root",
               "password": "root",
               "column": ["id","name"],
               "splitPk": "id",
               "connection": [{
                 "table": ["t_employee"],
                 "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.15.152:3306/rain"]
               }]
             }
           },
           "writer": {
             "name": "tdenginewriter",
             "parameter": {
               "host": "192.168.31.56",
               "port": 6030,
               "dbname": "rain",
               "user": "root",
               "password": "taosdata",
               "batchSize": 1000
             }
           }
         }],
         "setting": {
           "speed": {
             "channel": 1
           }
         }
       }
     }

运行Python：

    python bin/datax.py job/opentsdb2tdengine.json

安装

下载安装包：TDengine-server-3.0.0.1-Linux-x64.tar.gz (54.4 M)
解压：

sudo tar -zxvf TDengine-server-3.0.0.1-Linux-x64.tar.gz

运行安装命令：

sudo ./install.sh

配置taos.cfg文件
启动

sudo taosd (Ubuntu安装)

卸载

卸载压缩包安装方式：

rmtaos

卸载 taosTools 命令:

rmtaostools

Deb安装方式的卸载

sudo dpkg -r tdengine

清除文件：

sudo rm -rf /var/log/taos/
sudo rm -rf /var/lib/taos/
sudo rm -rf /etc/taos/taos.cfg

TDengine的使用

TDengine

简介

特点

SQL

写入操作

连续查询

数据聚合

数据压缩

数据迁移

使用taosdump工具

安装taosdump

步骤：

数据文件

数据导入：source

基于DataX的TDengine数据迁移工具

环境准备

步骤

安装

卸载

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