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 title: 数据模型和基本概念
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-## 物联网典型场景
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-在典型的物联网、车联网、运维监测场景中，往往有多种不同类型的数据采集设备或采集点，采集一个到多个不同的物理量。而同一种采集设备类型，往往又有多个具体的采集设备分布在不同的地点。采集的物理量都带有时间标签，而且数据量随时间不断增长，但每个数据采集设备或采集点还有自身的静态属性。对于同一类设备，其采集的数据以及静态属性都是很规则的。以智能电表为例，假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量，其采集的数据类似如下的表格：
+为了便于解释基本概念，便于撰写示例程序，整个 TDengine 文档以智能电表作为典型时序数据场景。假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量，有多个智能电表，每个电表有位置 location 和分组 group ID 的静态属性. 其采集的数据类似如下的表格：
 
 <div className="center-table">
 <table>
@@ -102,24 +100,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <a href="#model_table1">表 1：智能电表数据示例</a>
 </div>
 
-每一条记录都有设备 ID，时间戳，采集的物理量（如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表 1 中的位置 location 和分组 groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
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-## 数据特征
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-除时序特征外，仔细研究发现，物联网、车联网、运维监测类数据及其应用还具有很多其他明显的特征。
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-1. 数据是结构化的；
-2. 数据极少有更新或删除操作；
-3. 无需传统数据库的事务处理；
-4. 相对互联网应用，写多读少；
-5. 流量平稳，根据设备数量和采集频次，可以预测出来；
-6. 用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；
-7. 数据是有保留期限的；
-8. 数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；
-9. 系统需要各种实时计算和统计操作，包括降采样、插值等特种操作；
-10. 数据量巨大，一天采集的数据就可以超过 100 亿条。
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-充分利用上述特征，TDengine 采取了一特殊的优化的存储和计算设计来处理时序数据，能将系统处理能力显著提高。
+每一条记录都有设备 ID，时间戳，采集的物理量以及每个设备相关的静态标签。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
 
 ## 采集量(Metric)
 
@@ -131,30 +112,30 @@ title: 数据模型和基本概念
 
 ## 数据采集点(Data Colletion Point)
 
-数据采集点是指按照预设时间周期或受事件触发采集物理量的硬件或软件。一个数据采集点可以采集一个或多个物理量，**但这些物理量都是同一时刻采集的，具有相同的时间戳**。对于复杂的设备，往往有多个数据采集点，每个采集点采集的周期都可能不一样，而且完全独立，不同步。比如对于一台汽车，有数据采集点专门采集GPS位置，有数据采集点专门采集发动机状态，有数据采集点专门采集车内的环境，这样一台汽车就有三个数据采集点。
+数据采集点是指按照预设时间周期或受事件触发采集物理量的硬件或软件。一个数据采集点可以采集一个或多个采集量，**但这些采集量都是同一时刻采集的，具有相同的时间戳**。对于复杂的设备，往往有多个数据采集点，每个数据采集点采集的周期都可能不一样，而且完全独立，不同步。比如对于一台汽车，有数据采集点专门采集GPS位置，有数据采集点专门采集发动机状态，有数据采集点专门采集车内的环境，这样一台汽车就有三个数据采集点。
 
-## 关系型数据库模型
+## 数据模型
 
-因为采集的数据一般是结构化数据，同时为降低学习门槛，TDengine 采用传统的关系型数据库模型管理数据。用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。TDengine 采用的是结构化存储，而不是 NoSQL 的 key-value 存储。
+因为采集量一般是结构化数据，同时为降低学习门槛，TDengine 采用传统的关系型数据库模型管理数据。用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。TDengine 采用的是结构化存储，而不是 NoSQL 的 key-value 存储。
 
 与通用数据库相比，TDengine通过一个数据采集点一张表，来大幅提高单个数据采集点的插入和查询速度。同时TDengine引入了超级表的概念，让每个表都带有标签，解决多个数据采集点之间的聚合分析问题。
 
-## 一个数据采集点一张表
+## 表
 
-为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine 要求**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），用来存储这个采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：
+为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine 要求**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），用来存储这个数据采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：
 
-1. 由于不同采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
+1. 由于不同数据采集点产生数据的过程完全独立，每个数据采集点的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
 2. 对于一个数据采集点而言，其产生的数据是按照时间排序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
 3. 一个数据采集点的数据是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
 4. 一个数据块内部，采用列式存储，对于不同数据类型，采用不同压缩算法，而且由于一个数据采集点的采集量的变化是缓慢的，压缩率更高。
 
-如果采用传统的方式，将多个设备的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同设备的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个设备的数据是难以保证连续存储在一起的。**采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的。**
+如果采用传统的方式，将多个数据采集点的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同数据采集点的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个数据采集点的数据是难以保证连续存储在一起的。**采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的。**
 
-TDengine 建议用数据采集点的名字（如上表中的 D1001）来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个物理量（如上表中的 curent，voltage，phase），每个物理量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集的数据，TDengine 将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据用列式存储方式保存。
+TDengine 建议用数据采集点的名字（如上表中的 D1001）来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个采集量（如上表中的 curent，voltage，phase），每个采集量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集量，TDengine 将自动按照时间戳建立索引，但对采集量本身不建任何索引。数据用列式存储方式保存。
 
 对于复杂的设备，比如汽车，它有多个数据采集点，那么就需要为一台汽车建立多张表。
 
-## 超级表：同一类型数据采集点的集合
+## 超级表
 
 由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨增，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine 引入超级表（Super Table，简称为 STable）的概念。