# 高效写入数据 TDengine支持多种接口写入数据，包括SQL, Prometheus, Telegraf, EMQ MQTT Broker, CSV文件等，后续还将提供Kafka, OPC等接口。数据可以单条插入，也可以批量插入，可以插入一个数据采集点的数据，也可以同时插入多个数据采集点的数据。支持多线程插入，支持时间乱序数据插入，也支持历史数据插入。 ## SQL写入 应用通过C/C++, JDBC, GO, 或Python Connector 执行SQL insert语句来插入数据，用户还可以通过TAOS Shell，手动输入SQL insert语句插入数据。比如下面这条insert 就将一条记录写入到表d1001中： ```mysql INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31); ``` TDengine支持一次写入多条记录，比如下面这条命令就将两条记录写入到表d1001中： ```mysql INSERT INTO d1001 VALUES (1538548684000, 10.2, 220, 0.23) (1538548696650, 10.3, 218, 0.25); ``` TDengine也支持一次向多个表写入数据，比如下面这条命令就向d1001写入两条记录，向d1002写入一条记录： ```mysql INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31); ``` **Tips:** 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过16K，一条SQL语句总长度不能超过64K（可通过参数maxSQLLength配置）。 详细的SQL INSERT语法规则请见TAOS SQL ## Prometheus直接写入 [Prometheus](https://www.prometheus.io/)作为Cloud Native Computing Fundation毕业的项目，在性能监控以及K8S性能监控领域有着非常广泛的应用。TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Prometheus做简单配置，无需任何代码，就可将Prometheus采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。 ### 从源代码编译blm_prometheus 用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件： - Linux操作系统的服务器 - 安装好Golang, 1.10版本以上 - 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在bailongma所在的linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器） Bailongma项目中有一个文件夹blm_prometheus，存放了prometheus的写入API程序。编译过程如下： ``` cd blm_prometheus go build ``` 一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_prometheus的可执行程序。 ### 安装Prometheus 通过Prometheus的官网下载安装。[下载地址](https://prometheus.io/download/) ### 配置Prometheus 参考Prometheus的[配置文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/),在Prometheus的配置文件中的部分，增加以下配置 - url: bailongma API服务提供的URL, 参考下面的blm_prometheus启动示例章节 启动Prometheus后，可以通过taos客户端查询确认数据是否成功写入。 ### 启动blm_prometheus程序 blm_prometheus程序有以下选项，在启动blm_prometheus程序时可以通过设定这些选项来设定blm_prometheus的配置。 ```sh --tdengine-name 如果TDengine安装在一台具备域名的服务器上，也可以通过配置TDengine的域名来访问TDengine。在K8S环境下，可以配置成TDengine所运行的service name --batch-size blm_prometheus会将收到的prometheus的数据拼装成TDengine的写入请求，这个参数控制一次发给TDengine的写入请求中携带的数据条数。 --dbname 设置在TDengine中创建的数据库名称，blm_prometheus会自动在TDengine中创建一个以dbname为名称的数据库，缺省值是prometheus。 --dbuser 设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root' --dbpassword 设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata' --port blm_prometheus对prometheus提供服务的端口号。 ``` ### 启动示例 通过以下命令启动一个blm_prometheus的API服务 ``` ./blm_prometheus -port 8088 ``` 假设blm_prometheus所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在prometheus的配置文件中部分增加url为 ```yaml remote_write: - url: "http://10.1.2.3:8088/receive" ``` ### 查询prometheus写入数据 prometheus产生的数据格式如下： ``` Timestamp: 1576466279341, Value: 37.000000, apiserver_request_latencies_bucket { component="apiserver", instance="192.168.99.116:8443", job="kubernetes-apiservers", le="125000", resource="persistentvolumes", s cope="cluster", verb="LIST", version=“v1" } ``` 其中，apiserver_request_latencies_bucket为prometheus采集的时序数据的名称，后面{}中的为该时序数据的标签。blm_prometheus会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将{}中的标签转换成TDengine的tag值，Timestamp作为时间戳，value作为该时序数据的值。因此在TDengine的客户端中，可以通过以下指令查到这个数据是否成功写入。 ``` use prometheus; select * from apiserver_request_latencies_bucket; ``` ## Telegraf直接写入 [Telegraf](https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/)是一流行的IT运维数据采集开源工具，TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Telegraf做简单配置，无需任何代码，就可将Telegraf采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。 ### 从源代码编译blm_telegraf 用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件： - Linux操作系统的服务器 - 安装好Golang, 1.10版本以上 - 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在bailongma所在的linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器） Bailongma项目中有一个文件夹blm_telegraf，存放了Telegraf的写入API程序。编译过程如下： ``` cd blm_telegraf go build ``` 一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_telegraf的可执行程序。 ### 安装Telegraf 目前TDengine支持Telegraf 1.7.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Telegraf官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://portal.influxdata.com/downloads ### 配置Telegraf 修改Telegraf配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf中与TDengine有关的配置项。 在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项： - url： bailongma API服务提供的URL, 参考下面的启动示例章节 - data_format: "json" - json_timestamp_units: "1ms" 在agent部分： - hostname: 区分不同采集设备的机器名称，需确保其唯一性 - metric_batch_size: 100，允许Telegraf每批次写入记录最大数量，增大其数量可以降低Telegraf的请求发送频率。 关于如何使用Telegraf采集数据以及更多有关使用Telegraf的信息，请参考Telegraf官方的[文档](https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.11/)。 ### 启动blm_telegraf程序 blm_telegraf程序有以下选项，在启动blm_telegraf程序时可以通过设定这些选项来设定blm_telegraf的配置。 ```sh --host TDengine服务端的IP地址，缺省值为空 --batch-size blm_telegraf会将收到的telegraf的数据拼装成TDengine的写入请求，这个参数控制一次发给TDengine的写入请求中携带的数据条数。 --dbname 设置在TDengine中创建的数据库名称，blm_telegraf会自动在TDengine中创建一个以dbname为名称的数据库，缺省值是prometheus。 --dbuser 设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root' --dbpassword 设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata' --port blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。 ``` ### 启动示例 通过以下命令启动一个blm_telegraf的API服务 ``` ./blm_telegraf -host 127.0.0.1 -port 8089 ``` 假设blm_telegraf所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在telegraf的配置文件中, 在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项： ```yaml url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf" ``` ### 查询telegraf写入数据 telegraf产生的数据格式如下： ``` { "fields": { "usage_guest": 0, "usage_guest_nice": 0, "usage_idle": 89.7897897897898, "usage_iowait": 0, "usage_irq": 0, "usage_nice": 0, "usage_softirq": 0, "usage_steal": 0, "usage_system": 5.405405405405405, "usage_user": 4.804804804804805 }, "name": "cpu", "tags": { "cpu": "cpu2", "host": "bogon" }, "timestamp": 1576464360 } ``` 其中，name字段为telegraf采集的时序数据的名称，tags字段为该时序数据的标签。blm_telegraf会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将tags字段中的标签转换成TDengine的tag值，Timestamp作为时间戳，fields字段中的值作为该时序数据的值。因此在TDengine的客户端中，可以通过以下指令查到这个数据是否成功写入。 ``` use telegraf; select * from cpu; ``` ## EMQ X Broker直接写入 MQTT是一流行的物联网数据传输协议，[EMQ](https://github.com/emqx/emqx)是一开源的MQTT Broker软件，无需任何代码，只需要在EMQ里做简单配置，即可将MQTT的数据直接写入TDengine。