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4:taosc将计算的请求连同标签过滤条件发往这些vnode对应的多个数据节点; 4:taosc将计算的请求连同标签过滤条件发往这些vnode对应的多个数据节点;
5:每个vnode先在内存里查找出自己节点里符合标签过滤条件的表的集合,然后扫描存储的时序数据,完成相应的聚合计算,将结果返回给taosc; 5:每个vnode先在内存里查找出自己节点里符合标签过滤条件的表的集合,然后扫描存储的时序数据,完成相应的聚合计算,将结果返回给taosc;
6:taosc将多个数据节点返回的结果做最后的聚合,将其返回给应用。 6:taosc将多个数据节点返回的结果做最后的聚合,将其返回给应用。
由于TDengine在vnode内将标签数据与时序数据分离存储,通过先在内存里过滤标签数据,将需要扫描的数据集大幅减少,大幅提升聚合计算速度。同时,由于数据分布在多个vnode/dnode,聚合计算操作在多个vnode里并发进行,又进一步提升了聚合的速度。 对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表,语法完全一样,细节请看 TAOS SQL。
由于TDengine在vnode内将标签数据与时序数据分离存储,通过在内存里过滤标签数据,先找到需要参与聚合操作的表的集合,将需要扫描的数据集大幅减少,大幅提升聚合计算速度。同时,由于数据分布在多个vnode/dnode,聚合计算操作在多个vnode里并发进行,又进一步提升了聚合的速度。 对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表,语法完全一样,细节请看 TAOS SQL。
### 预计算 ### 预计算
为有效提升查询处理的性能,针对物联网数据的不可更改的特点,在数据块头部记录该数据块中存储数据的统计信息:包括最大值、最小值、和。我们称之为预计算单元。如果查询处理涉及整个数据块的全部数据,直接使用预计算结果,完全不需要读取数据块的内容。由于预计算数据量远小于磁盘上存储的数据块数据的大小,对于磁盘IO为瓶颈的查询处理,使用预计算结果可以极大地减小读取IO压力,加速查询处理的流程。预计算机制与Postgre SQL的索引BRIN(block range index)有异曲同工之妙。 为有效提升查询处理的性能,针对物联网数据的不可更改的特点,在数据块头部记录该数据块中存储数据的统计信息:包括最大值、最小值、和。我们称之为预计算单元。如果查询处理涉及整个数据块的全部数据,直接使用预计算结果,完全不需要读取数据块的内容。由于预计算数据量远小于磁盘上存储的数据块数据的大小,对于磁盘IO为瓶颈的查询处理,使用预计算结果可以极大地减小读取IO压力,加速查询处理的流程。预计算机制与Postgre SQL的索引BRIN(block range index)有异曲同工之妙。
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