TDengine文档

TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档,特别是 数据模型数据建模。除本文档之外,欢迎 下载产品白皮书。如需查阅TDengine 1.6 文档,请点击 这里 访问。

TDengine介绍

立即开始

整体架构

数据建模

  • 创建库:为具有相似数据特征的数据采集点创建一个库
  • 创建超级表:为同一类型的数据采集点创建一个超级表
  • 创建表:使用超级表做模板,为每一个具体的数据采集点单独建表

TAOS SQL

  • 支持的数据类型:支持时间戳、整型、浮点型、布尔型、字符型等多种数据类型
  • 数据库管理:添加、删除、查看数据库
  • 表管理:添加、删除、查看、修改表
  • 超级表管理:添加、删除、查看、修改超级表
  • 标签管理:增加、删除、修改标签
  • 数据写入:支持单表单条、多条、多表多条写入,支持历史数据写入
  • 数据查询:支持时间段、值过滤、排序、嵌套查询、UINON、JOIN、查询结果手动分页等
  • SQL函数:支持各种聚合函数、选择函数、计算函数,如avg, min, diff等
  • 窗口切分聚合:将表中数据按照时间段等方式进行切割后聚合,降维处理
  • 边界限制:库、表、SQL等边界限制条件
  • UDF:用户定义函数的创建和管理方法
  • 错误码:TDengine 2.0 错误码以及对应的十进制码

高效写入数据

  • SQL 写入:使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
  • Schemaless 写入:免于预先建表,将数据直接写入时自动维护元数据结构
  • Prometheus 写入:配置Prometheus, 不用任何代码,将数据直接写入
  • Telegraf 写入:配置Telegraf, 不用任何代码,将采集数据直接写入
  • collectd 直接写入:配置 collectd,不用任何代码,将采集数据直接写入
  • StatsD 直接写入:配置 StatsD,不用任何代码,将采集数据直接写入
  • EMQ X Broker:配置EMQ X,不用任何代码,就可将MQTT数据直接写入
  • HiveMQ Broker:配置HiveMQ,不用任何代码,就可将MQTT数据直接写入

高效查询数据

高级功能

连接器

  • C/C++ Connector:通过libtaos客户端的库,连接TDengine服务器的主要方法
  • Java Connector(JDBC):通过标准的JDBC API,给Java应用提供到TDengine的连接
  • Python Connector:给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
  • RESTful Connector:提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
  • Go Connector:给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
  • Node.js Connector:给node应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
  • C# Connector:给C#应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
  • Windows客户端:自行编译windows客户端,Windows环境的各种连接器都需要它
  • Rust Connector: Rust语言下通过libtaos客户端或RESTful接口,连接TDengine服务器。

TDengine 组件与工具

与其他工具的连接

  • Grafana:获取并可视化保存在TDengine的数据
  • MATLAB:通过配置MATLAB的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
  • R:通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
  • IDEA Database:通过IDEA 数据库管理工具可视化使用 TDengine

TDengine集群的安装、管理

TDengine的运营和维护

TDengine的技术设计

  • 系统模块:taosd的功能和模块划分
  • 数据复制:支持实时同步、异步复制,保证系统的High Availibility
  • 技术博客:更多的技术分析和架构设计文章

应用 TDengine 快速搭建 IT 运维系统

  • devops:使用 TDengine + Telegraf + Grafana 快速搭建 IT 运维系统
  • devops:使用 TDengine + collectd_statsd + Grafana 快速搭建 IT 运维系统
  • 最佳实践:OpenTSDB 应用迁移到 TDengine 的最佳实践

常用工具

TDengine与其他数据库的对比测试

物联网大数据

培训和FAQ