--- 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" --- 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 [TAOS 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 [TAOS 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 [TAOS 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。 :::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。