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sidebar_label: 查询数据
title: 查询数据
description: "主要查询功能，通过连接器执行同步查询和异步查询"
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import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import JavaQuery from "./_java.mdx";
import PyQuery from "./_py.mdx";
import GoQuery from "./_go.mdx";
import RustQuery from "./_rust.mdx";
import NodeQuery from "./_js.mdx";
import CsQuery from "./_cs.mdx";
import CQuery from "./_c.mdx";
import PhpQuery from "./_php.mdx";
import PyAsync from "./_py_async.mdx";
import NodeAsync from "./_js_async.mdx";
import CsAsync from "./_cs_async.mdx";
import CAsync from "./_c_async.mdx";

## 主要查询功能

TDengine 采用 SQL 作为查询语言。应用程序可以通过 REST API 或连接器发送 SQL 语句，用户还可以通过 TDengine 命令行工具 taos 手动执行 SQL 即席查询（Ad-Hoc Query）。TDengine 支持如下查询功能：

- 单列、多列数据查询
- 标签和数值的多种过滤条件：>, <, =, <\>, like 等
- 聚合结果的分组（Group by）、排序（Order by）、约束输出（Limit/Offset）
- 时间窗口（Interval）、会话窗口（Session）和状态窗口（State_window）等窗口切分聚合查询
- 数值列及聚合结果的四则运算
- 时间戳对齐的连接查询（Join Query: 隐式连接）操作
- 多种聚合/计算函数: count, max, min, avg, sum, twa, stddev, leastsquares, top, bottom, first, last, percentile, apercentile, last_row, spread, diff 等

例如：在命令行工具 taos 中，从表 d1001 中查询出 voltage > 215 的记录，按时间降序排列，仅仅输出 2 条。

```sql
taos> select * from d1001 where voltage > 215 order by ts desc limit 2;
           ts            |       current        |   voltage   |        phase         |
======================================================================================
 2018-10-03 14:38:16.800 |             12.30000 |         221 |              0.31000 |
 2018-10-03 14:38:15.000 |             12.60000 |         218 |              0.33000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)
```

为满足物联网场景的需求，TDengine 支持几个特殊的函数，比如 twa(时间加权平均)，spread (最大值与最小值的差)，last_row(最后一条记录)等，更多与物联网场景相关的函数将添加进来。

具体的查询语法请看 [TDengine SQL 的数据查询](../../taos-sql/select) 章节。

## 多表聚合查询

物联网场景中，往往同一个类型的数据采集点有多个。TDengine 采用超级表(STable)的概念来描述某一个类型的数据采集点，一张普通的表来描述一个具体的数据采集点。同时 TDengine 使用标签来描述数据采集点的静态属性，一个具体的数据采集点有具体的标签值。通过指定标签的过滤条件，TDengine 提供了一高效的方法将超级表(某一类型的数据采集点)所属的子表进行聚合查询。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。

### 示例一

在 TDengine CLI，查找加利福尼亚州所有智能电表采集的电压平均值，并按照 location 分组。

```
taos> SELECT AVG(voltage), location FROM meters GROUP BY location;
       avg(voltage)        |                             location                             |
===============================================================================================
             219.200000000 | California.SanFrancisco                                          |
             221.666666667 | California.LosAngeles                                            |
Query OK, 2 rows in database (0.005995s)
```

### 示例二

在 TDengine CLI, 查找 groupId 为 2 的所有智能电表的记录条数，电流的最大值。

```
taos> SELECT count(*), max(current) FROM meters where groupId = 2;
     cunt(*)  |    max(current)  |
==================================
            5 |             13.4 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.002136s)
```

在 [TDengine SQL 的数据查询](../../taos-sql/select) 一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。

## 降采样查询、插值

物联网场景里，经常需要通过降采样（down sampling）将采集的数据按时间段进行聚合。TDengine 提供了一个简便的关键词 interval 让按照时间窗口的查询操作变得极为简单。比如，将智能电表 d1001 采集的电流值每 10 秒钟求和

```
taos> SELECT _wstart, sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s);
         _wstart         |       sum(current)        |
======================================================
 2018-10-03 14:38:00.000 |              10.300000191 |
 2018-10-03 14:38:10.000 |              24.900000572 |
Query OK, 2 rows in database (0.003139s)
```

降采样操作也适用于超级表，比如：将加利福尼亚州所有智能电表采集的电流值每秒钟求和

```
taos> SELECT _wstart, SUM(current) FROM meters where location like "California%" INTERVAL(1s);
         _wstart         |       sum(current)        |
======================================================
 2018-10-03 14:38:04.000 |              10.199999809 |
 2018-10-03 14:38:05.000 |              23.699999809 |
 2018-10-03 14:38:06.000 |              11.500000000 |
 2018-10-03 14:38:15.000 |              12.600000381 |
 2018-10-03 14:38:16.000 |              34.400000572 |
Query OK, 5 rows in database (0.007413s)
```

降采样操作也支持时间偏移，比如：将所有智能电表采集的电流值每秒钟求和，但要求每个时间窗口从 500 毫秒开始

```
taos> SELECT _wstart, SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s, 500a);
         _wstart         |       sum(current)        |
======================================================
 2018-10-03 14:38:03.500 |              10.199999809 |
 2018-10-03 14:38:04.500 |              10.300000191 |
 2018-10-03 14:38:05.500 |              13.399999619 |
 2018-10-03 14:38:06.500 |              11.500000000 |
 2018-10-03 14:38:14.500 |              12.600000381 |
 2018-10-03 14:38:16.500 |              34.400000572 |
Query OK, 6 rows in database (0.005515s)
```

物联网场景里，每个数据采集点采集数据的时间是难同步的，但很多分析算法(比如 FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐，在很多系统里，需要应用自己写程序来处理，但使用 TDengine 的降采样操作就轻松解决。

如果一个时间间隔里，没有采集的数据，TDengine 还提供插值计算的功能。

语法规则细节请见 [TDengine SQL 的按时间窗口切分聚合](../../taos-sql/distinguished) 章节。

## 示例代码

### 查询数据

在 [SQL 写入](/develop/insert-data/sql-writing) 一章，我们创建了 power 数据库，并向 meters 表写入了一些数据，以下示例代码展示如何查询这个表的数据。

<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
  <TabItem label="Java" value="java">
    <JavaQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="Python" value="python">
    <PyQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="Go" value="go">
    <GoQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="Rust" value="rust">
    <RustQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
    <NodeQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="C#" value="csharp">
    <CsQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="C" value="c">
    <CQuery />
  </TabItem>
  <TabItem label="PHP" value="php">
    <PhpQuery />
  </TabItem>
</Tabs>

:::note

1. 无论是使用 REST 连接还是原生连接的连接器，以上示例代码都能正常工作。
2. 唯一需要注意的是：由于 REST 接口无状态， 不能使用 `use db` 语句来切换数据库。

:::

### 异步查询

除同步查询 API 之外，TDengine 还提供性能更高的异步调用 API 处理数据插入、查询操作。在软硬件环境相同的情况下，异步 API 处理数据插入的速度比同步 API 快 2-4 倍。异步 API 采用非阻塞式的调用方式，在系统真正完成某个具体数据库操作前，立即返回。调用的线程可以去处理其他工作，从而可以提升整个应用的性能。异步 API 在网络延迟严重的情况下，优点尤为突出。

需要注意的是，只有使用原生连接的连接器，才能使用异步查询功能。

<Tabs defaultValue="python" groupId="lang">
  <TabItem label="Python" value="python">
    <PyAsync />
  </TabItem>
  <TabItem label="C#" value="csharp">
    <CsAsync />
  </TabItem>
  <TabItem label="C" value="c">
    <CAsync />
  </TabItem>
</Tabs>
