MySQL 是中國開發者最熟悉的開源資料庫產品，在很多開發者心中 MySQL 就是關聯式資料庫的代名詞。開發者們對 MySQL 資料庫的的特性已經非常熟悉了。

TDengine （https://github.com/taosdata/TDengine） 是完全面向處理時序資料而設計的資料庫，是資料庫領域的“新物種”，也就是所謂的[時序資料庫]( https://www.taosdata.com/"時序資料庫")（Time Series Database，簡稱 TSDB）。TDengine 在創立伊始，就堅定地走相容 SQL 的路線，這極大地降低了資料庫使用者的使用門檻，但是另一方面，時序資料和關聯式資料庫的處理方式還是有些區別，所以熟悉 MySQL 的使用者在入手 TDengine 的時候會有一些混淆。所以，我們專門撰寫了這篇文章，希望可以幫助廣大熟悉 MySQL 資料庫的開發者更快地上手 TDengine。

**但同時我們也要指出，TDengine 是專門為處理時序資料而設計的產品，並不適合儲存非時序型別資料，在實際應用中，可以結合關係型資料庫一起使用。**

注：本文以最新的 TDengine 3.0.1.4 版本為例。

**時序資料建模**

**用 MySQL 關係型資料庫給時序資料建模**
為了方便大家理解，我們先用大家熟悉的關係型資料庫進行建模。建模的場景是我們要採集一萬個電錶的資料，每個電錶有自己的裝置 ID（device_id），有所在的位置（location），電錶有不同型號（group_id）。每次採集我們要記錄當時的時間戳（ts）、電錶的電流（current）、電壓（voltage）、相位（phase）三個資料。

建立資料庫的 SQL 語句：
```java
CREATE SCHEMA `test`;
```
表 meters
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/3522672151eaa9e3.png?x-oss-process=style/bb)

建立表 meters 的 SQL 語句：
```java
CREATE TABLE `test`.`meters` (
  `device_id` VARCHAR(8) NOT NULL,
  `ts` TIMESTAMP(3) NOT NULL,
  `current` FLOAT NULL,
  `voltage` INT NULL,
  `phase` FLOAT NULL,
  PRIMARY KEY (`device_id`, `ts`),
  CONSTRAINT `FK_meters_devices`
    FOREIGN KEY (`device_id`)
    REFERENCES `test`.`devices` (`device_id`));
```
表 devices
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/a1c741b939d4f7c9.png?x-oss-process=style/bb)
建立表 devices 的 SQL 語句：
```java
CREATE TABLE `test`.`devices` (
  `device_id` VARCHAR(8) NOT NULL,
  `location` VARCHAR(24) NOT NULL,
  `group_id` INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`device_id`),
  INDEX `IDX_location` (`location` ASC),
  INDEX `IDX_group_id` (`group_id` ASC));
```

**把 MySQL 建模轉換成 TDengine 建模**

我們來對比看看 TDengine 的建模和 MySQL 有什麼不同。讓我們先引入 TDengine 的兩個概念：

**1、一個裝置採集點一張表**

根據這一設計，device_id 就是子表名稱。location 和 group_id 我們作為子表的 TAG。主鍵：在 TDengine 中，表的第一個欄位必須是 TIMESTAMP 型別，並且會被自動設定為主鍵。

**2、超級表與子表**

在一個裝置採集點一張表的設計理念下，對應裝置的數量，會出現成千上萬乃至上億張表，TDengine 為此又引入了“超級表”和“子表”兩個概念，它們有如下幾個主要特徵：

- 超級表是子表的模板，定義了子表的資料結構，所有子表都是由超級表“派生”出來，修改超級表結構就是修改所有子表結構；
- 基於超級表可以輕鬆進行分組聚合查詢，查出每個子表的聚合計算後的資料，如：查詢每個電錶的總用電量；
- 標籤（TAG）可以理解為定義在超級表中的欄位，每一個子表只有一組標籤值，代表一個採集點的靜態資料且為記憶體儲存。在 SELECT 語句查詢的時候，標籤（TAG）值可以像普通欄位一樣出現在查詢結果中。

更多 TDengine 超級表文件請參考：https://docs.taosdata.com/taos-sql/stable/。

現在讓我們用 TDengine 進行建模，建立資料庫的 SQL 語句：
```java
CREATE DATABASE `test`;
```
然後建立一張超級表：

表 meters
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/eb6ff91359cb7997.png?x-oss-process=style/bb)
建立表 metrics 的 SQL 語句：
```java
CREATE STABLE `test`.`meters` (
  `ts` TIMESTAMP,
  `current` FLOAT,
  `voltage` INT,
  `phase` FLOAT)
TAGS (
  `group_id` INT,
  `location` VARCHAR(24));
```
**關於資料型別的對比**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/9d2dc80878ce404f.png?x-oss-process=style/bb)
TDengine 資料型別文件請參考：https://docs.taosdata.com/taos-sql/data-type/。

**關鍵字和保留詞**

MySQL 和 TDengine 的關鍵字/保留詞略有不同，所以有些情況下建立表名、欄位名時候，需要注意加上反引號 “ 進行轉義。舉例：

TTL 在 TDengine 中是關鍵字，但在 MySQL 中不是。
CURRENT 在 MySQL 中是關鍵字，但在 TDengine 中不是。

**資料插入與更新**
下面讓我們來體驗下資料處理的真例項子：

**插入採集資料**

**MySQL**

插入裝置資料

按照上面的建模，MySQL 插入資料之前，需要先準備好裝置資料，下面我們準備幾條：
```java
INSERT INTO `test`.`devices` VALUES ('d1001', 'California.SanFrancisco', 2);
INSERT INTO `test`.`devices` VALUES ('d1002', 'California.SanFrancisco', 3);
INSERT INTO `test`.`devices` VALUES ('d1003', 'California.LosAngeles', 3);
```
插入採集資料
```java
INSERT INTO `test`.`meters` VALUES ('d1001', '2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);
INSERT INTO `test`.`meters` VALUES ('d1002', '2018-09-08 17:51:04.777', 10.2, 220, 0.23);
INSERT INTO `test`.`meters` VALUES ('d1003', '2018-09-08 17:51:04.777', 11.5, 221, 0.35);
```
**TDengine**

建立子表

因為 TDengine 的裝置屬性透過標籤（TAG）的方式表達，所以在建立子表的時候來定義裝置的屬性（對應 MySQL 的插入裝置資料）。讓我們先來建立子表：
```java
CREATE TABLE `test`.`d1001` USING `test`.`meters` (`group_id`, `location`) TAGS (2, "California.SanFrancisco");
CREATE TABLE `test`.`d1002` USING `test`.`meters` (`group_id`, `location`) TAGS (3, "California.SanFrancisco");
CREATE TABLE `test`.`d1003` USING `test`.`meters` (`group_id`, `location`) TAGS (3, "California.LosAngeles");
```
以上語句的語義是透過使用（USING）超級表`test`.`meters`，來建立對應標籤（TAGS）的子表。

插入採集資料
```java
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.2, 220, 0.23);
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 11.5, 221, 0.35);
```
插入採集資料時自動建立子表

TDengine 還有更便捷的方式，可以讓建立子表和插入資料在同一條語句中實現：
```java
INSERT INTO `test`.`d1001` USING `test`.`meters` TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);
```
關於寫入資料的詳細文件，請參考：https://docs.taosdata.com/taos-sql/insert/。

**更新採集資料**

**MySQL**

我們先來看看 MySQL 如何更新資料：

更新採集資料：
```java
UPDATE `test`.`meters` SET `ts` = '2018-09-08 17:51:07', `current` = 10.4, `voltage` = 220, `phase` = 0.32 WHERE `device_id` = 'd1001' and `ts` = '2018-09-08 17:51:05';
```
**TDengine**

TDengine 中沒有 UPDATE 語句，但是 TDengine 也支援更新。在 TDengine 中，INSERT 時間戳相同的資料，會更新原有記錄：
```java
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.4, 225, 0.35);
```
注意：TDengine 2.x 版本需要在建立資料庫時指定 UPDATE 引數，3.x 版本不需要。

**更新裝置屬性**

**MySQL**

我們先來看看 MySQL 建模下如何更新裝置屬性：
```java
UPDATE `test`.`devices` SET `location` = 'California.LosAngeles', `group_id` = 3 WHERE `device_id` = 'd1001';
```

**TDengine**

如前文所述，TDengine 的裝置屬性存在於標籤（TAG）之中，修改裝置屬性就是修改標籤，所以要用修改標籤的語句：
```java
ALTER TABLE `test`.`d1001` SET TAG `location` = 'California.LosAngeles';
ALTER TABLE `test`.`d1001` SET TAG `group_id` = 5;
```
注：標籤只可單個修改。

**工具與視覺化**

**GUI 工具**
MySQL 官方從 5.0 版本開始提供了 MySQL Workbench 這個圖形管理工具，目前 TDengine 還未提供官方的 GUI 管理工具，但是因為 TDengine 支援 JDBC 標準驅動，這就讓 TDengine 可以透過 JDBC 驅動直接對接目前市面上大量的 SQL IDE 產品，比如 DBeaver、IDEA 等。TDengine 官方也提供了相關文件，供參考：
[如何透過開源資料庫管理工具 DBeaver 連線 TDengine]( https://www.taosdata.com/engineering/12880.html"如何透過開源資料庫管理工具 DBeaver 連線 TDengine")

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/16269434d7d8386e.png?x-oss-process=style/bb)

[如何透過 IDEA 資料庫管理工具連線 TDengine？]( https://www.taosdata.com/engineering/12428.html"如何透過 IDEA 資料庫管理工具連線 TDengine？")

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/60165f024c8d1d43.png?x-oss-process=style/bb)
此外，TDengine 企業版提供了 Taos Explorer，提供專門適配 TDengine 技術架構的完整 GUI 管理工具。如果你想使用 Taos Explorer，也可以直接聯絡官方企業諮詢服務：https://www.taosdata.com/support。

**視覺化**

TDengine 官方已經適配了 Grafana，在 Grafana 官方外掛庫裡可以找到，詳情請參考 TDengine 官方文件：https://docs.taosdata.com/third-party/grafana/。

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/3f987202ce7f9b56.png?x-oss-process=style/bb)

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/c17e4737f75e89ad.png?x-oss-process=style/bb)

**匯入匯出工具**

MySQL 官方提供了 mysqldump 工具用來進行資料的匯入和匯出。同樣的，TDengine 官方也提供了 taosdump 工具來進行相同的任務。詳情請參考官方文件：https://docs.taosdata.com/operation/import/ 和https://docs.taosdata.com/operation/export/。

**容量與查詢效能對比**

**環境與資料準備**

裝置環境：MacBook Pro 14 M1 8-core 16GB
MySQL 版本：8.0.28
TDengine 版本：3.0.1.4
我們透過使用 taosBenchmark 工具（https://docs.taosdata.com/reference/taosbenchmark），來隨機生成一億條採集資料，分佈在一張超級表 meters 下的一萬張子表中，並把相同的資料按上述建模模型匯入進 MySQL，確保最後的比對結果一致。

**儲存空間對比**

針對上述資料，MySQL 實際儲存空間為 4,931 MB，TDengine 儲存空間為 493 MB。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/4286fa7eba2941ee.png?x-oss-process=style/bb)

**查詢效能對比**

典型查詢一（COUNT）
```java
SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters`;
```

**MySQL**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/156b501f08fd9c43.png?x-oss-process=style/bb)

**TDengine**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/eeba627936c65537.png?x-oss-process=style/bb)

總結：TDengine 查詢效能是 MySQL 的 50 倍

**典型查詢二（平均值，最大值、最小值）**
```java
SELECT AVG(voltage) FROM `test`.`meters`;
SELECT MAX(voltage) FROM `test`.`meters`;
SELECT MIN(voltage) FROM `test`.`meters`;
```
注：經過測試，MySQL 和 TDengine 對 AVG()、MAX()、MIN() 函式的查詢時間均類似，所以不再額外展示。

**MySQL**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/aaf456faff39ecf2.png?x-oss-process=style/bb)

**TDengine**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/64194e4e37291516.png?x-oss-process=style/bb)

**典型查詢三（條件查詢）**

**MySQL**
```java
SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters` m INNER JOIN `test`.`devices` d ON m.device_id = d.device_id WHERE d.location = "California.MountainView";
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/848435eb5cc16867.png?x-oss-process=style/bb)

**TDengine**
```java
SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters` WHERE location = "California.MountainView";
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/f8e2879e2c7ec3d4.png?x-oss-process=style/bb)

**典型查詢四（分組查詢）**

**MySQL**

```java
SELECT AVG(m.voltage), d.location FROM `test`.`meters` m INNER JOIN `test`.`devices` d ON m.device_id = d.device_id GROUP BY d.location;
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/4f64a8f18334d9f3.png?x-oss-process=style/bb)

**TDengine**
```java
SELECT AVG(voltage), location FROM `test`.`meters` GROUP BY location;
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/92b0a6dfc75d3c7a.png?x-oss-process=style/bb)

**典型查詢五（時序業務）**

**MySQL**

```java
SELECT DATE_FORMAT(ts, '%Y%m%d-%H') AS date_format, AVG(voltage) FROM `test`.`meters` GROUP BY date_format;
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/5006d02ac3f3303b.png?x-oss-process=style/bb)

**TDengine**
```java
SELECT AVG(voltage) FROM `test`.`meters` INTERVAL(1h);
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/665e1f382b032001.png?x-oss-process=style/bb)
**
TDengine 的特色功能（時序資料處理**）

TDengine 在支援標準 SQL 的基礎之上，還提供了一系列滿足時序業務場景需求的特色查詢語法，這些語法能夠為時序場景的應用的開發帶來極大的便利。

**時間視窗切分查詢**

TDengine 支援按時間視窗切分方式進行聚合結果查詢，比如需查詢每隔 1 秒鐘的電流平均值。舉例：
```java
SELECT _wstart, AVG(current) FROM `test`.`d1001` INTERVAL(1s);
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/159029047f33373b.png?x-oss-process=style/bb)

**狀態視窗切分查詢**

使用整數（布林值）或字串來標識產生記錄時候裝置的狀態量。產生的記錄如果具有相同的狀態量數值則歸屬於同一個狀態視窗，數值改變後該視窗關閉。舉例：

```java
SELECT COUNT(*), FIRST(ts), voltage FROM `test`.`meters` STATE_WINDOW(voltage) LIMIT 10;
```
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/11/03/a627c3158dd2beec.png?x-oss-process=style/bb)

**資料保留策略**

經過長時間累積大量資料以後，歷史資料往往需要做歸檔或刪除處理。MySQL 等關係型資料庫只能透過執行計劃任務呼叫 DELETE 語句根據時間條件刪除資料。而 TDengine 天生就對資料保留策略提供了支援，一共有三種辦法來靈活地處理：

1. 建立資料庫時，設定 KEEP 引數，比如 CREATE DATABASE test KEEP 100d; 表示資料庫中的資料在儲存 100 天后會被自動刪除；
2. 建立表時，設定 TTL 引數，單位為天，比如 CREATE TABLE meters ... TTL 50; 表示 50 天之後，表會被系統自動刪除；
3. 冷熱資料分級儲存。在 TDengine 企業版中，支援把資料按照時間維度分別儲存於不同的檔案控制程式碼，可以對應到不同的儲存介質，比如將熱資料儲存於 SSD 磁碟，將冷資料儲存到 S3 儲存中。

**替代 MySQL 案例分享**

事實證明，在時序資料場景下，無論是在儲存空間、寫入速度還是查詢效能等各方面，TDengine 都存在數量級優勢。最後，提供一些使用新一代時序資料庫 TDengine 替代傳統關係性資料庫 MySQL 的典型案例供參考：
- [儲存空間降為 MySQL 的十分之一，TDengine 在貨拉拉資料庫監控場景的應用]( https://www.taosdata.com/user-cases/3626.html"儲存空間降為 MySQL 的十分之一，TDengine 在貨拉拉資料庫監控場景的應用")
- [MySQL 無法滿足查詢效能？北明天時選擇 TDengine 實現熱網監控和能源分析]( https://www.taosdata.com/user-cases/7733.html"MySQL 無法滿足查詢效能？北明天時選擇 TDengine 實現熱網監控和能源分析")
- [接手被 MySQL 卡死的資料，TDengine 在能源管理系統的應用]( https://www.taosdata.com/user-cases/1453.html"接手被 MySQL 卡死的資料，TDengine 在能源管理系統的應用")
- [MySQL 當機？大資料驅動下的新零售，如何尋求儲存計算的最優解？]( https://www.taosdata.com/user-cases/1491.html"MySQL 當機？大資料驅動下的新零售，如何尋求儲存計算的最優解？")

------------

> 歡迎新增小T（VX：TDengine），加入物聯網技術討論群，第一時間瞭解TDengine 官方資訊，與關注前沿技術的同學們共同探討新技術、新玩法。

想了解更多 [TDengine Database]( https://www.taosdata.com/?zh"TDengine Database")的具體細節，歡迎大家在[GitHub]( https://github.com/taosdata/TDengine"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)")

寫給關聯式資料庫開發者的 TDengine 入門指南

相關文章