TDengine 中的 SQL 寫入即模式化寫入，在寫入到 Database 之前，需要預先定義好資料表的 Schema 模式，具體來說就是資料表包含多少列，每列存放的資料型別是什麼。即在建表時使用標準的 SQL 語句指定表的 Schema，再遵照預先建好的列跟標籤值的數量和型別進行資料寫入。

除了 SQL 寫入外， TDengine 還支援三種無模式寫入協議，分別是 InfluxDB Line 協議、OpenTSDB Telnet 協議和 OpenTSDB JSON 格式協議。如果你對 NoSQL 比較熟悉，那對無模式寫入應該就不會陌生了。通俗來講，無模式寫入為使用者提供了一種以文字格式將資料寫入到 TDengine 的方式，更加便捷。

物聯網場景中的應用經常需要採集比較多的資料項，用於實現智慧控制、業務分析和裝置監控等，由於應用邏輯的版本升級，或者裝置自身的硬體調整等原因，資料採集項有可能比較頻繁地出現變動，為了在這種情況下仍能方便地完成資料記錄工作，TDengine 從 2.2 版本開始就提供了無模式寫入方式，寫入時無需提前建立超級表和子表，其引擎能自適應資料並對錶結構進行調整。

在使用 TDengine 寫入資料時，資料可以單條插入，也可以批次插入，可以插入一個資料採集點的資料，也可以同時插入多個資料採集點的資料。此外，TDengine 不僅支援多執行緒插入、時間亂序資料插入，也支援歷史資料插入。下面將對四種寫入協議進行說明，以供參考。

**SQL 寫入**

使用者可以讓應用透過聯結器執行 INSERT 語句來插入資料，還可以透過 TAOS Shell，手動輸入 INSERT 語句來實現。
**一次寫入一條**
下面這條 INSERT 就將一條記錄寫入到表 d1001 中：
```cpp
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);
```

**一次寫入多條**
TDengine 支援一次寫入多條記錄，比如下面這條命令就將兩條記錄寫入到表 d1001 中：
```cpp
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548684000, 10.2, 220, 0.23) (1538548696650, 10.3, 218, 0.25);
```

**一次寫入多表**
TDengine 也支援一次向多個表寫入資料，比如下面這條命令就向 d1001 寫入兩條記錄，向 d1002 寫入一條記錄：
```cpp
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31);
```

**注意事項**
如果想要提高寫入效率，我們可以使用批次寫入，這樣一批寫入的記錄條數越多，插入效率就會越高，但需要注意的是，一條記錄不能超過 48 KB，一條 SQL 語句總長度不能超過 1MB。此外，TDengine 支援多執行緒同時寫入，如果要進一步提高寫入速度，一個客戶端需要開啟 20 個以上的執行緒同時寫。但要注意，執行緒數達到一定數量後將無法再提高，甚至還會下降，因為執行緒頻繁切換會帶來額外開銷。

對同一張表來說，如果新插入記錄的時間戳已經存在，那預設情形下（UPDATE=0）新記錄將被直接拋棄，也就是說，在一張表裡時間戳必須是唯一的。如果讓應用自動生成記錄，很可能生成的時間戳是一樣的，這樣一來，成功插入的記錄條數就會小於應用插入的記錄條數。如果在建立 Database 時使用了 UPDATE 為 1 的選項，插入相同時間戳的新記錄將覆蓋原有記錄。

最後一點，寫入資料的時間戳必須大於當前時間減去配置引數 keep 的時間，如果 keep 配置為 3650 天，那麼將無法寫入比 3650 天還早的資料；而且寫入資料的時間戳也不能大於當前時間加配置引數 days，即如果 days 為 2，那麼也將無法寫入比當前時間還晚 2 天的資料。

關於 SQL 寫入的更詳細語法規則可參考此前釋出的[使用 TDengine 如何進行 SQL 寫入]( https://www.taosdata.com/engineering/14127.html"使用 TDengine 如何進行 SQL 寫入") 一文。

**InfluxDB 行協議**
InfluxDB Line 協議採用一行字串來表示一行資料。分為四部分：
```cpp
measurement,tag_set field_set timestamp
```

- measurement 將作為超級表名。它與 tag_set 之間使用一個英文逗號來分隔。
- tag_set 將作為標籤資料，其格式形如 <tag_key>=<tag_value>,<tag_key>=<tag_value>，也即可以使用英文逗號來分隔多個標籤資料。它與 field_set 之間使用一個半形空格來分隔。
- field_set 將作為普通列資料，其格式形如 <field_key>=<field_value>,<field_key>=<field_value>，同樣是使用英文逗號來分隔多個普通列的資料。它與 timestamp 之間使用一個半形空格來分隔。
- timestamp 即本行資料對應的主鍵時間戳。

例如：
```cpp
meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611249500
```

**注意事項**
- tag_set 中的所有資料會自動轉化為 nchar 資料型別；
- field_set 中的每個資料項都需要對自身的資料型別進行描述，比如 1.2f32 代表 float 型別的數值 1.2，如果不帶型別字尾會被當作 double 處理；
- timestamp 支援多種時間精度。寫入資料時需要用引數指定時間精度，支援從小時到納秒的 6 種時間精度。

例如：
```cpp
meters.current 1648432611250 11.3 location=California.LosAngeles groupid=3
```
具體可以參考 OpenTSDB Telnet API 文件：http://opentsdb.net/docs/build/html/api_telnet/put.html

**OpenTSDB JSON 格式協議**
OpenTSDB JSON 格式協議採用一個 JSON 字串表示一行或多行資料。例如：
```cpp
[
  {
    "metric": "sys.cpu.nice",
    "timestamp": 1346846400,
    "value": 18,
    "tags": {
      "host": "web01",
      "dc": "lga"
    }
  },
  {
    "metric": "sys.cpu.nice",
    "timestamp": 1346846400,
    "value": 9,
    "tags": {
      "host": "web02",
      "dc": "lga"
    }
  }
]
```
與 OpenTSDB 行協議類似，在此種寫入協議中，metric 將作為超級表名， timestamp 表示時間戳，value 表示度量值， tags 表示標籤集。具體可以參考 OpenTSDB HTTP API 文件：http://opentsdb.net/docs/build/html/api_http/put.html

**注意事項**
- 對於 JSON 格式協議，TDengine 並不會自動把所有標籤轉成 nchar 型別，僅會將字串轉為 nchar 型別， 數值將轉換為 double 型別。
- TDengine 只接收 JSON 陣列格式的字串，即使一行資料也需要轉換成陣列形式。

**寫在最後**
為了更高效地向 TDengine 寫入資料，客戶端程式要充分且恰當地利用以下幾個因素：資料在不同表（或子表）之間的分佈，即要寫入資料的相鄰性；單次寫入的資料量；併發連線數。在單次寫入中儘量只向同一張表（或子表）寫入資料，每批次寫入的資料量經過測試和調優，設定為一個最適合當前系統處理能力的數值，併發寫入的連線數同樣經過測試和調優後，設定為一個最適合當前系統處理能力的數值，以實現在當前系統中的最佳寫入速度。此外，TDengine 提供的獨特引數繫結寫入，也是一個有助於實現高效寫入的方法。

但要注意的是，如果無論怎麼調節客戶端程式，taosd 程式的 CPU 使用率始終都很低，那很可能需要增加 vgroup 的數量，服務端的配置同樣重要。如果大家在寫入操作時遇到了困難，首先可以進入 TDengine 官網-技術文件頁面進行查詢，如果依然無法解決，我們還有專門的社群技術人員能夠為你答疑解惑。

此外，如果大家想了解 Java、Python、Go、Rust、Node.js、C#、C 不同語言的寫入示例程式碼，也可以進入 TDengine 官網-[技術文件]( https://docs.taosdata.com/"技術文件")頁面檢視更多詳情。

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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)")</field_value></field_key></field_value></field_key></tag_value></tag_key></tag_value></tag_key>

TDengine 支援多種寫入協議，四種寫入方式提效大全

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