> 小 T 導讀：在使用 TDengine 的時候，透過官網的技術文件可以學習到建庫（database）、建表（table）的各種 SQL 語句，但是一旦要跟自己的具體業務場景結合，經驗不足的朋友可能會不知道到底如何下手，本文將分享一些常見的建模方式，希望幫助大家更好地落地 TDengine。

不同於 OpenTSDB、Prometheus 等時序資料庫（Time-Series Database），TDengine 允許一個表有多個列（即每條記錄中，多個採集量共用一個時間戳的儲存方式），這樣在建表時可以有更大的靈活性。

智慧電錶是個典型的可以按照裝置建表，多列儲存時序資料的例子。但在實際使用過程中，情況可能會更復雜，一定要結合本身資料的情況來靈活設計表結構。

按照裝置建表，在官網文件中已經有詳細的例子和介紹，本文除了介紹一個裝置一張表的建模方式外，還會對另外幾種建模方式做一個補充。

**1、按照裝置建表的標準情形**

上文中的智慧電錶例子就是一個裝置一張表的標準情形。這種標準情形有以下特點：

(1) 相同型別的裝置，採集指標完全相同。（比如上文例子中的智慧電錶，只採集電流、電壓、相位三個指標）
(2) 就同一個裝置而言，各採集指標同時採集，採集時間戳相同。
(3) 就同一個裝置而言，各採集指標每次採集的資料最好是在同一個訊息中上報到 TDengine，而非分別上報。

這種情況的處理最簡單：

1. 採用多列模式，即為每個型別的裝置建立一張多列超級表。
2. 為該型別的每個裝置建立一張子表。
3. 子表從第二列起，每一列均為一個採集指標。

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/07/08/cbcfb38530355e46.png?x-oss-process=style/bb)
圖一：TDengine database 表設計

以智慧電錶為例：
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/07/08/b0a6a2b9465d29f8.jpeg?x-oss-process=style/bb)
圖二：一個採集點一張表

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/07/08/0031a8a5a4c784d8.jpeg?x-oss-process=style/bb)
圖三：超級表使用例項

**2、按照裝置建表，但同型別裝置的採集指標不完全相同**

實際生產中，同型別的裝置有時候採集指標也不完全相同，這種情況下有以下特點：

(1) 相同型別的裝置，採集指標大體相同，但每個裝置可能有少量個性化的指標。（前提：所有個性化指標總數加上共有指標總數不超過 1024 個，2.1.7.0 版本後總數為不超過 4096 個）
(2) 就同一個裝置而言，各採集指標同時採集，採集時間戳相同。
(3) 就同一個裝置而言，各採集指標每次採集的資料在同一個訊息中上報到 TDengine，而非分別上報。

這種情況類似於 1，但區別是每個裝置可能有個性化的採集指標。針對這種情形的處理思路常稱為“大寬表”：

1. 建立一個多列超級表，包含所有不同的採集指標列，為所有采集指標的全集。
2. 為每個裝置建立一張子表。
3. 子表從第二列起，每一列均為一個採集指標。
4. 資料寫入時，對於該裝置不具備的採集指標填入 null 值。

圖示和圖三接近，不同處在於建立超級表時，採集指標需要按照最多的裝置去處理。

**3、按照採集指標建表-1**

更復雜的場景中，裝置的固定表結構很難抽象出來，或者表結構經常改變，無法固定，此時需要有更靈活的處理思路。以下任一個特點滿足時，需考慮按指標建表的思路：

(1) 相同型別的裝置，採集指標無法固定，或者每個裝置有大量個性化的指標。（前提：所有個性化指標總數加上共有指標總數超過 1024，2.1.7.0 版本後為指標總數超過 4096 個）
(2) 就同一個裝置而言，各採集指標有各自的採集時間戳。（即同一個裝置的不同採集指標的採集時間、採集週期等無法保證相同）
(3) 就同一個裝置而言，各採集指標每次採集的資料分多個訊息上報到 TDengine，且時間延遲無法確定。

這種情形要求更高的靈活性。一般處理思路如下：

1. 建立單列的超級表，即時間戳+採集值，而在標籤項中增加採集指標 ID 這一標籤。
2. 每個裝置的每個採集指標單獨建立一張表，在標籤項中增加具體的採集指標 ID。 
3. 不同資料型別的採集指標要劃歸不同超級表，比如數值型、布林型和字串型的資料應該分別歸入三類對應的超級表。

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/07/08/524ee34bd272d372.png?x-oss-process=style/bb)
圖四：單列模型建模示例

示例如下：
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/07/08/9c4871400cb8158e.jpeg?x-oss-process=style/bb)
圖五：單列模型建模例項

**4、按照採集指標建表-2**

此場景可能出現在工業物聯網 PLC 資料採集中。

(1) 相同型別的裝置，採集指標無法固定。
(2) 就同一裝置而言，各採集指標有各自的採集頻率，不過採集頻率是確定的，比如 PLC1~PLC10 的採集頻率是 10ms，PLC11~PLC20 的採集頻率是 20ms。
(3) 就同一裝置而言，後續可能會動態新增 PLC 通道。期望可以在不修改程式碼的情況下動態增加超級表的列。
(4) 希望透過一個超級表來統一管理。

建模思路：

1. 建立多列的超級表，採集欄位不同的資料型別各設定建立一個。即時間戳+採集值 int+採集值 double+ 採集值 nchar……，而在標籤項中增加採集指標 ID 這一標籤。
2. 每個裝置的採集指標單獨建立一張表，在標籤項中增加具體的採集指標 ID。
3. 其中時間戳必填的列，剩餘列則要根據測點型別填寫，比如測點上報的是整形資料，就只需要設定time、採集值 int 這兩列，其餘列為 null。

示例如下：

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/07/08/9989c6c33e81561f.jpeg?x-oss-process=style/bb)
圖六：按照採集指標建模例項

以上為幾種常見建模方式，覆蓋了大部分的實際場景，當然實際業務中的情況是多種多樣的，如果以上建模思路不能滿足，也歡迎和加入 TDengine 的使用者社群，我們一起交流。

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想了解更多 TDengine Database的具體細節，歡迎大家在[GitHub]( https://github.com/taosdata/grafanaplugin"GitHub")上檢視相關原始碼。
[![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/05/11/0fd59db1207fc97f.jpeg?x-oss-process=style/bb)](https://www.taosdata.com/?zh "![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/05/11/0fd59db1207fc97f.jpeg?x-oss-process=style/bb)")

TDengine 如何進行資料建模？

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