MySQL 是中国开发者最熟悉的开源数据库产品，在很多开发者心中 MySQL 就是关系数据库的代名词。开发者们对 MySQL 数据库的的特性已经非常熟悉了。
TDengine （https://github.com/taosdata/TDengine）是完全面向处理时序数据而设计的数据库，是数据库领域的“新物种”，也就是所谓的时序数据库（Time Series Database，简称 TSDB）。TDengine 在创立伊始，就坚定地走兼容 SQL 的路线，这极大地降低了数据库用户的使用门槛，但是另一方面，时序数据和关系数据库的处理方式还是有些区别，所以熟悉 MySQL 的用户在入手 TDengine 的时候会有一些混淆。所以，我们专门撰写了这篇文章，希望可以帮助广大熟悉 MySQL 数据库的开发者更快地上手 TDengine。
但同时我们也要指出，TDengine 是专门为处理时序数据而设计的产品，并不适合存储非时序类型数据，在实际应用中，可以结合关系型数据库一起使用。
注：本文以最新的 TDengine 3.0.1.4 版本为例。
时序数据建模
用 MySQL 关系型数据库给时序数据建模
为了方便大家理解，我们先用大家熟悉的关系型数据库进行建模。建模的场景是我们要采集一万个电表的数据，每个电表有自己的设备 ID（device_id），有所在的位置（location），电表有不同型号（group_id）。每次采集我们要记录当时的时间戳（ts）、电表的电流（current）、电压（voltage）、相位（phase）三个数据。
创建数据库的 SQL 语句：
CREATE SCHEMA `test`;
表 meters
| 字段 | 数据类型 | 长度（字节） | 索引 | 说明 |
| device_id | VARCHAR | 8 | PK，FK_meters_devices | 设备 id，外键关联 devices.device_id |
| ts | TIMESTAMP(3) | 6 | PK | 时间戳，每个设备产生的时序记录时间戳唯一，所以 device_id 和 ts 创建联合主键。指定精度到毫秒。 |
| current | FLOAT | 4 | 电流值 | |
| voltage | INT | 4 | 电压值 | |
| phase | FLOAT | 4 | 相位值 |
创建表 meters 的 SQL 语句：
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
| 字段 | 数据类型 | 长度（字节） | 索引 | 说明 |
| device_id | VARCHAR | 8 | PK | 设备 id |
| location | VARCHAR | 24 | IDX_location | location 是设备的属性 |
| group_id | INT | 4 | IDX_group_id | group_id 是设备的属性 |
创建表 devices 的 SQL 语句：
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 建模转换成 TDengine 建模
我们来对比看看 TDengine 的建模和 MySQL 有什么不同。让我们先引入 TDengine 的两个概念：
1、一个设备采集点一张表
根据这一设计，device_id 就是子表名称。location 和 group_id 我们作为子表的 TAG。主键：在 TDengine 中，表的第一个字段必须是 TIMESTAMP 类型，并且会被自动设置为主键。
2、超级表与子表
在一个设备采集点一张表的设计理念下，对应设备的数量，会出现成千上万乃至上亿张表，TDengine 为此又引入了“超级表”和“子表”两个概念，它们有如下几个主要特征：
- 超级表是子表的模板，定义了子表的数据结构，所有子表都是由超级表“派生”出来，修改超级表结构就是修改所有子表结构；
- 基于超级表可以轻松进行分组聚合查询，查出每个子表的聚合计算后的数据，如：查询每个电表的总用电量；
- 标签（TAG）可以理解为定义在超级表中的字段，每一个子表只有一组标签值，代表一个采集点的静态数据且为内存存储。在 SELECT 语句查询的时候，标签（TAG）值可以像普通字段一样出现在查询结果中。
更多 TDengine 超级表文档请参考：https://docs.taosdata.com/taos-sql/stable/。
现在让我们用 TDengine 进行建模，创建数据库的 SQL 语句：
CREATE DATABASE `test`;
然后创建一张超级表：
表 meters
| 字段 | 数据类型 | 长度（字节） | 索引 | 说明 |
| ts | TIMESTAMP | 8 | PK | 时间戳，每个设备产生的时序记录时间戳唯一，所以 device_id 和 ts 创建联合主键 |
| current | FLOAT | 4 | 电流值 | |
| voltage | INT | 4 | 电压值 | |
| phase | FLOAT | 4 | 相位值 | |
| location | VARCHAR | 24 | 标签（TAG） | |
| group_id | INT | 4 | 标签（TAG） |
创建表 metrics 的 SQL 语句：
CREATE STABLE `test`.`meters` ( `ts` TIMESTAMP, `current` FLOAT, `voltage` INT, `phase` FLOAT) TAGS ( `group_id` INT, `location` VARCHAR(24));
关于数据类型的对比
| 数据类型 | MySQL | TDengine |
| TIMESTAMP | 默认精度为秒，可以支持到微秒。 | 默认精度为毫秒。可支持微秒和纳秒，需要在创建数据库时指定。 |
| VARCHAR | 存储可变长度的多字节字符串，按字符存储。 | 存储可变长度的单字节字符串，只用于处理 ASCII 可见字符。VARCHAR 是 BINARY 的别称。 |
| CHAR | 存储固定长度的多字节字符串，按字符存储。 | 不存在。 |
| NCHAR | 存储固定长度的多字节字符串，按字符存储。同 CHAR。 | 存储可变长度的多字节字符串，如中文字符。等同于 MySQL 的 CHAR 和默认字符集（utf8）的 VARCHAR。 |
| VARBINARY | 存储可变长度的二进制字符串，按字节存储。 | 当前版本不存在，后续版本提供。 |
| BINARY | 存储固定长度的二进制字符串，按字节存储。 | 存储可变长度的单字节字符串，只用于处理 ASCII 可见字符。 |
| JSON | 存储 JSON 数据结构。 | 只有标签（TAG）可以用 JSON 类型。 |
TDengine 数据类型文档请参考：https://docs.taosdata.com/taos-sql/data-type/。
关键字和保留词
MySQL 和 TDengine 的关键字/保留词略有不同，所以有些情况下创建表名、字段名时候，需要注意加上反引号 “ 进行转义。举例：
TTL在 TDengine 中是关键字，但在 MySQL 中不是。CURRENT在 MySQL 中是关键字，但在 TDengine 中不是。
数据插入与更新
下面让我们来体验下数据处理的真实例子：
插入采集数据
MySQL
插入设备数据
按照上面的建模，MySQL 插入数据之前，需要先准备好设备数据，下面我们准备几条：
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);
插入采集数据
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
创建子表
因为 TDengine 的设备属性通过标签（TAG）的方式表达，所以在创建子表的时候来定义设备的属性（对应 MySQL 的插入设备数据）。让我们先来创建子表：
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");
以上语句的语义是通过使用（USING）超级表`test`.`meters`，来创建对应标签（TAGS）的子表。
插入采集数据
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);
插入采集数据时自动创建子表
TDengine 还有更便捷的方式，可以让创建子表和插入数据在同一条语句中实现：
INSERT INTO `test`.`d1001` USING `test`.`meters` TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.3, 219, 0.31);
关于写入数据的详细文档，请参考：https://docs.taosdata.com/taos-sql/insert/。
更新采集数据
MySQL
我们先来看看 MySQL 如何更新数据：
更新采集数据：
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 中没有 UPDATE 语句，但是 TDengine 也支持更新。在 TDengine 中，INSERT 时间戳相同的数据，会更新原有记录：
INSERT INTO `test`.`d1001` VALUES ('2018-09-08 17:51:04.777', 10.4, 225, 0.35);
注意：TDengine 2.x 版本需要在创建数据库时指定 UPDATE 参数，3.x 版本不需要。
更新设备属性
MySQL
我们先来看看 MySQL 建模下如何更新设备属性：
UPDATE `test`.`devices` SET `location` = 'California.LosAngeles', `group_id` = 3 WHERE `device_id` = 'd1001';
TDengine
如前文所述，TDengine 的设备属性存在于标签（TAG）之中，修改设备属性就是修改标签，所以要用修改标签的语句：
ALTER TABLE `test`.`d1001` SET TAG `location` = 'California.LosAngeles'; ALTER TABLE `test`.`d1001` SET TAG `group_id` = 5;
注：标签只可单个修改。
工具与可视化
GUI 工具
MySQL 官方从 5.0 版本开始提供了 MySQL Workbench 这个图形管理工具，目前 TDengine 还未提供官方的 GUI 管理工具，但是因为 TDengine 支持 JDBC 标准驱动，这就让 TDengine 可以通过 JDBC 驱动直接对接目前市面上大量的 SQL IDE 产品，比如 DBeaver、IDEA 等。TDengine 官方也提供了相关文档，供参考：
如何通过开源数据库管理工具 DBeaver 连接 TDengine
如何通过 IDEA 数据库管理工具连接 TDengine？
此外，TDengine 企业版提供了 Taos Explorer，提供专门适配 TDengine 技术架构的完整 GUI 管理工具。如果你想使用 Taos Explorer，也可以直接联系官方企业咨询服务：https://www.taosdata.com/support。
可视化
TDengine 官方已经适配了 Grafana，在 Grafana 官方插件库里可以找到，详情请参考 TDengine 官方文档：https://docs.taosdata.com/third-party/grafana/。
导入导出工具
MySQL 官方提供了 mysqldump 工具用来进行数据的导入和导出。同样的，TDengine 官方也提供了 taosdump 工具来进行相同的任务。详情请参考官方文档：https://docs.taosdata.com/operation/import/ 和https://docs.taosdata.com/operation/export/。
容量与查询性能对比
环境与数据准备
设备环境：MacBook Pro 14 M1 8-core 16GB
MySQL 版本：8.0.28
TDengine 版本：3.0.1.4
我们通过使用 taosBenchmark 工具（https://docs.taosdata.com/reference/taosbenchmark），来随机生成一亿条采集数据，分布在一张超级表 meters 下的一万张子表中，并把相同的数据按上述建模模型导入进 MySQL，确保最后的比对结果一致。
存储空间对比
针对上述数据，MySQL 实际存储空间为 4,931 MB，TDengine 存储空间为 493 MB。
查询性能对比
典型查询一（COUNT）
SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters`;
MySQL
TDengine
总结：TDengine 查询性能是 MySQL 的 50 倍
典型查询二（平均值，最大值、最小值）
SELECT AVG(voltage) FROM `test`.`meters`; SELECT MAX(voltage) FROM `test`.`meters`; SELECT MIN(voltage) FROM `test`.`meters`;
注：经过测试，MySQL 和 TDengine 对 AVG()、MAX()、MIN() 函数的查询时间均类似，所以不再额外展示。
MySQL
TDengine
典型查询三（条件查询）
MySQL
SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters` m INNER JOIN `test`.`devices` d ON m.device_id = d.device_id WHERE d.location = "California.MountainView";
TDengine
SELECT COUNT(*) FROM `test`.`meters` WHERE location = "California.MountainView";
典型查询四（分组查询）
MySQL
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;
TDengine
SELECT AVG(voltage), location FROM `test`.`meters` GROUP BY location;
典型查询五（时序业务）
MySQL
SELECT DATE_FORMAT(ts, '%Y%m%d-%H') AS date_format, AVG(voltage) FROM `test`.`meters` GROUP BY date_format;
TDengine
SELECT AVG(voltage) FROM `test`.`meters` INTERVAL(1h);
TDengine 的特色功能（时序数据处理）
TDengine 在支持标准 SQL 的基础之上，还提供了一系列满足时序业务场景需求的特色查询语法，这些语法能够为时序场景的应用的开发带来极大的便利。
时间窗口切分查询
TDengine 支持按时间窗口切分方式进行聚合结果查询，比如需查询每隔 1 秒钟的电流平均值。举例：
SELECT _wstart, AVG(current) FROM `test`.`d1001` INTERVAL(1s);
状态窗口切分查询
使用整数（布尔值）或字符串来标识产生记录时候设备的状态量。产生的记录如果具有相同的状态量数值则归属于同一个状态窗口，数值改变后该窗口关闭。举例：
SELECT COUNT(*), FIRST(ts), voltage FROM `test`.`meters` STATE_WINDOW(voltage) LIMIT 10;
数据保留策略
经过长时间累积大量数据以后，历史数据往往需要做归档或删除处理。MySQL 等关系型数据库只能通过执行计划任务调用 DELETE 语句根据时间条件删除数据。而 TDengine 天生就对数据保留策略提供了支持，一共有三种办法来灵活地处理：
- 创建数据库时，设定 KEEP 参数，比如
CREATE DATABASE test KEEP 100d;表示数据库中的数据在保存 100 天后会被自动删除； - 创建表时，设定 TTL 参数，单位为天，比如
CREATE TABLE meters ... TTL 50;表示 50 天之后，表会被系统自动删除； - 冷热数据分级存储。在 TDengine 企业版中，支持把数据按照时间维度分别存储于不同的文件句柄，可以对应到不同的存储介质，比如将热数据存储于 SSD 磁盘，将冷数据存储到 S3 存储中。
替代 MySQL 案例分享
事实证明，在时序数据场景下，无论是在存储空间、写入速度还是查询性能等各方面，TDengine 都存在数量级优势。最后，提供一些使用新一代时序数据库 TDengine 替代传统关系性数据库 MySQL 的典型案例供参考：
- 存储空间降为 MySQL 的十分之一，TDengine 在货拉拉数据库监控场景的应用
- MySQL 无法满足查询性能？北明天时选择 TDengine 实现热网监控和能源分析
- 接手被 MySQL 卡死的数据，TDengine 在能源管理系统的应用
- MySQL 宕机？大数据驱动下的新零售，如何寻求存储计算的最优解？
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标签：TDengine,关系数据库,meters,开发者,MySQL,test,id,location From： https://www.cnblogs.com/taosdata/p/16854435.html