未验证 提交 1d894d6e 编写于 作者: S Shengliang Guan 提交者: GitHub

Merge pull request #3614 from taosdata/jtao1735-patch-1-1

Update insert-ch.md
......@@ -25,6 +25,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
- 要提高写入效率,需要批量写入。一批写入的记录条数越多,插入效率就越高。但一条记录不能超过16K,一条SQL语句总长度不能超过64K(可通过参数maxSQLLength配置,最大可配置为8M)。
- TDengine支持多线程同时写入,要进一步提高写入速度,一个客户端需要打开20个以上的线程同时写。但线程数达到一定数量后,无法再提高,甚至还会下降,因为线程切频繁切换,带来额外开销。
- 对同一张表,如果新插入记录的时间戳已经存在,新记录将被直接抛弃,也就是说,在一张表里,时间戳必须是唯一的。如果应用自动生成记录,很有可能生成的时间戳是一样的,这样,成功插入的记录条数会小于应用插入的记录条数。
- 写入的数据的时间戳必须大于当前时间减去配置参数keep的时间。如果keep配置为3650天,那么无法写入比3650天还老的数据。写入数据的时间戳也不能大于当前时间加配置参数days。如果days配置为2,那么无法写入比当前时间还晚2天的数据。
## Prometheus直接写入
[Prometheus](https://www.prometheus.io/)作为Cloud Native Computing Fundation毕业的项目,在性能监控以及K8S性能监控领域有着非常广泛的应用。TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma),只需在Prometheus做简单配置,无需任何代码,就可将Prometheus采集的数据直接写入TDengine,并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例,可以参考。
......
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册