未验证 提交 348e6e94 编写于 作者: 陶建辉(Jeff)'s avatar 陶建辉(Jeff) 提交者: GitHub

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......@@ -142,9 +142,10 @@ title: 数据模型和基本概念
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:
1. 能保证一个采集点的数据在存储介质上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。
2. 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。
3. 对于一个数据采集点而言,其产生的数据是时序的,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。
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。
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。**
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