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4e6c2d63
编写于
10月 12, 2021
作者:
涛思数据(TDengine)
提交者:
GitHub
10月 12, 2021
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未找到文件。
documentation20/cn/04.model/docs.md
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...
@@ -4,7 +4,7 @@
...
@@ -4,7 +4,7 @@
TDengine 采用关系型数据模型,需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景,需要考虑库、超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则,只介绍概念。
TDengine 采用关系型数据模型,需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景,需要考虑库、超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则,只介绍概念。
关于数据建模请参考[视频教程]
(https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.html)。
关于数据建模请参考
[
视频教程
](
https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.html
)
。
## <a class="anchor" id="create-db"></a> 创建库
## <a class="anchor" id="create-db"></a> 创建库
...
@@ -39,7 +39,7 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
...
@@ -39,7 +39,7 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
**注意:**
这一指令中的 STABLE 关键字,在 2.0.15 之前的版本中需写作 TABLE 。
**注意:**
这一指令中的 STABLE 关键字,在 2.0.15 之前的版本中需写作 TABLE 。
与创建普通表一样,创建表时,需要提供表名(示例中为 meters),表结构 Schema,即数据列的定义。第一列必须为时间戳(示例中为
ts),其他列为采集的物理量(示例中为current, voltage, phase),数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外,还需要提供标签的
schema (示例中为 location, groupId),标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签,比如采集点的地理位置、设备型号、设备组 ID、管理员 ID 等等。标签的 schema 可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见
[
TAOS SQL 的超级表管理
](
https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#super-table
)
章节。
与创建普通表一样,创建表时,需要提供表名(示例中为 meters),表结构 Schema,即数据列的定义。第一列必须为时间戳(示例中为
ts),其他列为采集的物理量(示例中为 current, voltage, phase),数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外,还需要提供标签的
schema (示例中为 location, groupId),标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签,比如采集点的地理位置、设备型号、设备组 ID、管理员 ID 等等。标签的 schema 可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见
[
TAOS SQL 的超级表管理
](
https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#super-table
)
章节。
每一种类型的数据采集点需要建立一个超级表,因此一个物联网系统,往往会有多个超级表。对于电网,我们就需要对智能电表、变压器、母线、开关等都建立一个超级表。在物联网中,一个设备就可能有多个数据采集点(比如一台风力发电的风机,有的采集点采集电流、电压等电参数,有的采集点采集温度、湿度、风向等环境参数),这个时候,对这一类型的设备,需要建立多张超级表。一张超级表里包含的采集物理量必须是同时采集的(时间戳是一致的)。
每一种类型的数据采集点需要建立一个超级表,因此一个物联网系统,往往会有多个超级表。对于电网,我们就需要对智能电表、变压器、母线、开关等都建立一个超级表。在物联网中,一个设备就可能有多个数据采集点(比如一台风力发电的风机,有的采集点采集电流、电压等电参数,有的采集点采集温度、湿度、风向等环境参数),这个时候,对这一类型的设备,需要建立多张超级表。一张超级表里包含的采集物理量必须是同时采集的(时间戳是一致的)。
...
@@ -53,11 +53,11 @@ TDengine 对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数
...
@@ -53,11 +53,11 @@ TDengine 对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
```
```
其中
d1001
是表名,meters 是超级表的表名,后面紧跟标签 Location 的具体标签值 ”Beijing.Chaoyang",标签 groupId 的具体标签值 2。虽然在创建表时,需要指定标签值,但可以事后修改。详细细则请见
[
TAOS SQL 的表管理
](
https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#table
)
章节。
其中
d1001
是表名,meters 是超级表的表名,后面紧跟标签 Location 的具体标签值 ”Beijing.Chaoyang",标签 groupId 的具体标签值 2。虽然在创建表时,需要指定标签值,但可以事后修改。详细细则请见
[
TAOS SQL 的表管理
](
https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#table
)
章节。
**注意:**
目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database
(dbA)的超级表作为模板建立另一个 database (dbB)
的子表,后续会禁止这种用法,不建议使用这种方法建表。
**注意:**
目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database
(dbA)的超级表作为模板建立另一个 database (dbB)
的子表,后续会禁止这种用法,不建议使用这种方法建表。
TDengine 建议将数据采集点的全局唯一
ID 作为表名(比如设备序列号)。但对于有的场景,并没有唯一的 ID,可以将多个 ID 组合成一个唯一的 ID 。不建议将具有唯一性的ID
作为标签值。
TDengine 建议将数据采集点的全局唯一
ID 作为表名(比如设备序列号)。但对于有的场景,并没有唯一的 ID,可以将多个 ID 组合成一个唯一的 ID。不建议将具有唯一性的 ID
作为标签值。
**自动建表**
:在某些特殊场景中,用户在写数据时并不确定某个数据采集点的表是否存在,此时可在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表,若该表已存在则不会建立新表。比如:
**自动建表**
:在某些特殊场景中,用户在写数据时并不确定某个数据采集点的表是否存在,此时可在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表,若该表已存在则不会建立新表。比如:
...
@@ -65,7 +65,7 @@ TDengine 建议将数据采集点的全局唯一ID 作为表名(比如设备序
...
@@ -65,7 +65,7 @@ TDengine 建议将数据采集点的全局唯一ID 作为表名(比如设备序
INSERT INTO d1001 USING meters TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
INSERT INTO d1001 USING meters TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
```
```
上述
SQL语句将记录 (now, 10.2, 219, 0.32)
插入表 d1001。如果表 d1001 还未创建,则使用超级表 meters 做模板自动创建,同时打上标签值
`“Beijing.Chaoyang", 2`
。
上述
SQL 语句将记录(now, 10.2, 219, 0.32)
插入表 d1001。如果表 d1001 还未创建,则使用超级表 meters 做模板自动创建,同时打上标签值
`“Beijing.Chaoyang", 2`
。
关于自动建表的详细语法请参见
[
插入记录时自动建表
](
https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#auto_create_table
)
章节。
关于自动建表的详细语法请参见
[
插入记录时自动建表
](
https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#auto_create_table
)
章节。
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