TDengine 时序数据特色查询语法详解，助力时序场景下的应用开发

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小 T 导读：TDengine 是专为时序数据而研发的大数据平台，存储和计算都针对时序数据的特点量身定制，在支持标准 SQL 的基础之上，还提供了一系列贴合时序业务场景的特色查询语法，极大地方便了时序场景的应用开发。TDengine 提供的特色查询包括数据切分查询和窗口切分查询，本文将从语法层面深入解读这两种特色查询。

数据切分查询

根据业务需要，有时我们需要按一定的维度对数据进行切分，当在切分出的数据空间内进行一系列的计算时，就需要使用数据切分子句，语法如下：

PARTITION BY part_list

在上述语法中，part_list 可以是任意的标量表达式，包括列、常量、标量函数和它们的组合。时序数据库（Time Series Database）TDengine 按如下方式处理数据切分子句：

数据切分子句位于 WHERE 子句之后；
数据切分子句将表数据按指定的维度进行切分，每个切分的分片进行指定的计算。计算由之后的子句定义（窗口子句、GROUP BY 子句或 SELECT 子句）；
数据切分子句可以和窗口切分子句（或 GROUP BY 子句）一起使用，此时后面的子句作用在每个切分的分片上。例如，将数据按标签 location 进行分组，并对每个组按 10 分钟进行降采样，取其最大值。

select max(current) from meters partition by location interval(10m)

数据切分子句最常见的用法就是在超级表查询中，按标签将子表数据进行切分，然后分别进行计算。特别是 PARTITION BY TBNAME 用法，它将每个子表的数据独立出来，形成一条条独立的时间序列，极大地方便了各种时序场景的统计分析。

窗口切分查询

TDengine 支持按时间段窗口切分方式进行聚合结果查询，比如温度传感器每秒采集一次数据，但需查询每隔 10 分钟的温度平均值，这种场景下可以使用窗口子句来获得需要的查询结果。想要让查询的数据集合按照窗口切分成查询子集并进行聚合，就需要用到窗口子句，窗口包含时间窗口（time window）、状态窗口（status window）、会话窗口（session window）三种窗口。其中时间窗口又可划分为滑动时间窗口和翻转时间窗口。窗口切分查询语法如下：

SELECT select_list FROM tb_name
  [WHERE where_condition]
  [SESSION(ts_col, tol_val)]
  [STATE_WINDOW(col)]
  [INTERVAL(interval [, offset]) [SLIDING sliding]]
  [FILL({NONE | VALUE | PREV | NULL | LINEAR | NEXT})]

窗口子句的规则

窗口子句位于数据切分子句之后，GROUP BY 子句之前，且不可以和 GROUP BY 子句一起使用；
窗口子句将数据按窗口进行切分，对每个窗口进行 SELECT 列表中表达式的计算，SELECT 列表中的表达式只能包含：
- 常量
- _wstart 伪列、_wend 伪列和_wduration 伪列
- 聚集函数（包括选择函数和可以由参数确定输出行数的时序特有函数）
- 包含上面表达式的表达式
- 且至少包含一个聚集函数
窗口子句不可以和 GROUP BY 子句一起使用；
WHERE 语句可以指定查询的起止时间和其他过滤条件。

FILL 子句

FILL 语句指定的是某一窗口区间数据缺失情况下的填充模式。填充模式包括以下几种：

不进行填充：NONE（默认填充模式）；
VALUE 填充：固定值填充，此时需要指定填充的数值。例如：FILL(VALUE, 1.23)。这里需要注意，最终填充的值受由相应列的类型决定，如 FILL(VALUE, 1.23)，相应列为 INT 类型，则填充值为 1；
PREV 填充：使用前一个非 NULL 值填充数据，例如：FILL(PREV)；
NULL 填充：使用 NULL 填充数据，例如：FILL(NULL)；
LINEAR 填充：根据前后距离最近的非 NULL 值做线性插值填充，例如：FILL(LINEAR)；
NEXT 填充：使用下一个非 NULL 值填充数据，例如：FILL(NEXT)。

在使用 FILL 子句时，需要注意：

使用时可能生成大量的填充输出，因此务必指定查询的时间区间。针对每次查询，系统可返回不超过 1 千万条具有插值的结果。
在进行时间维度聚合时，返回的结果中时间序列严格单调递增。
如果查询对象是超级表，则聚合函数会作用于该超级表下满足值过滤条件的所有表的数据。如果查询中没有使用 PARTITION BY 语句，则返回的结果按照时间序列严格单调递增；如果查询中使用了 PARTITION BY 语句分组，则返回结果中每个 PARTITION 内不会按照时间序列严格单调递增。

时间窗口

时间窗口又可分为滑动时间窗口和翻转时间窗口。INTERVAL 子句用于产生相等时间周期的窗口，SLIDING 用以指定窗口向前滑动的时间，在执行时间窗口查询时，其会随着时间流动向前滑动。在定义连续查询时我们需要指定时间窗口（time window ）大小和每次前向增量时间（forward sliding times）。 ::: hljs-center

:::

如上图，[t0s, t0e] 、[t1s , t1e]、[t2s, t2e] 分别是执行三次连续查询的时间窗口范围，窗口的前向滑动的时间范围以 sliding time 标识。查询过滤、聚合等操作按照每个时间窗口为独立的单位执行。当 SLIDING 与 INTERVAL 相等的时候，滑动窗口即为翻转窗口。

INTERVAL 和 SLIDING 子句需要配合聚合和选择函数来使用。以下 SQL 语句非法：

SELECT * FROM temp_tb_1 INTERVAL(1m);

SLIDING 的向前滑动的时间不能超过一个窗口的时间范围。以下语句非法：

SELECT COUNT(*) FROM temp_tb_1 INTERVAL(1m) SLIDING(2m);

使用时间窗口需要注意：

聚合时间段的窗口宽度由关键词 INTERVAL 指定，最短时间间隔 10 毫秒（10a）；并且支持偏移 offset（偏移必须小于间隔），也即时间窗口划分与“UTC 时刻 0”相比的偏移量。SLIDING 语句用于指定聚合时间段的前向增量，也即每次窗口向前滑动的时长。
使用 INTERVAL 语句时，除非极特殊的情况，都要求把客户端和服务端的 taos.cfg 配置文件中的 timezone 参数配置为相同的取值，以避免时间处理函数频繁进行跨时区转换而导致的严重性能影响。
返回的结果中时间序列严格单调递增。

状态窗口

::: hljs-center

::: TDengine 使用整数（布尔值）或字符串来标识产生记录时设备的状态量。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。如上图所示，根据状态量我们能够确定的状态窗口分别是 [2019-04-28 14:22:07，2019-04-28 14:22:10] 和 [2019-04-28 14:22:11，2019-04-28 14:22:12] 两个。

我们可以使用 STATE_WINDOW 来确定状态窗口划分的列。例如：

SELECT COUNT(*), FIRST(ts), status FROM temp_tb_1 STATE_WINDOW(status);

会话窗口

::: hljs-center

::: 会话窗口会根据所记录时间戳主键的值来确定是否属于同一个会话。如上图所示，如果设置时间戳的连续间隔小于等于 12 秒，则以上 6 条记录会构成 2 个会话窗口，分别是 [2019-04-28 14:22:10，2019-04-28 14:22:30] 和 [2019-04-28 14:23:10，2019-04-28 14:23:30]。因为 2019-04-28 14:22:30 与 2019-04-28 14:23:10 之间的时间间隔是 40 秒，超过了连续时间间隔（12 秒）。

一般来说，我们会认为在 tol_value 时间间隔范围内的结果都归属于同一个窗口，如果连续两条记录的时间超过 tol_val，则自动开启下一个窗口。

SELECT COUNT(*), FIRST(ts) FROM temp_tb_1 SESSION(ts, tol_val);

示例

以智能电表为例，其建表语句如下：

CREATE TABLE meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT);

针对智能电表采集的数据，以 10 分钟为一个阶段，计算过去 24 小时的电流数据的平均值、最大值、电流的中位数。如果没有计算值，则用前一个非 NULL 值填充。使用的查询语句如下：

SELECT AVG(current), MAX(current), APERCENTILE(current, 50) FROM meters
  WHERE ts>=NOW-1d and ts<=now
  INTERVAL(10m)
  FILL(PREV);

写在最后

除了数据量大、结构相对简单的特点外，时序数据在查询场景中还大量涉及时间戳的处理，在很多业务场景的采集数据时，都需要按时间戳进行分组与计算，如果按照常规模式将原始数据读入内存，再由应用层程序去处理时间窗口划分的逻辑，就会因读取海量原始时序数据导致磁盘 IO、CPU 及内存开销的严重浪费，还会提升业务层代码复杂度。

但如果我们能够掌握并灵活运用 TDengine 所提供的上述时序数据特色查询功能，结合业务场景选择相应的函数就能将相关计算负荷下沉到数据库层，在提升系统响应性能的同时也减少了系统资源的浪费。

想了解更多 TDengine Database的具体细节，欢迎大家在GitHub上查看相关源代码。

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