一、前文
TDengine 入门教程——导读
二、库操作
2.1 创建库
CREATE DATABASE test;
BUFFER: 一个 VNODE 写入内存池大小，单位为 MB，默认为 96，最小为 3，最大为 16384。CACHEMODEL：表示是否在内存中缓存子表的最近数据。默认为 none。- none：表示不缓存。
- last_row：表示缓存子表最近一行数据。这将显著改善 LAST_ROW 函数的性能表现。
- last_value：表示缓存子表每一列的最近的非 NULL 值。这将显著改善无特殊影响（WHERE、ORDER BY、GROUP BY、INTERVAL）下的 LAST 函数的性能表现。
- both：表示同时打开缓存最近行和列功能。
CACHESIZE：表示每个 vnode 中用于缓存子表最近数据的内存大小。默认为 1 ，范围是[1, 65536]，单位是 MB。COMP：表示数据库文件压缩标志位，缺省值为 2，取值范围为 [0, 2]。- 0：表示不压缩。
- 1：表示一阶段压缩。
- 2：表示两阶段压缩。
DURATION：数据文件存储数据的时间跨度。可以使用加单位的表示形式，如 DURATION 100h、DURATION 10d 等，支持 m（分钟）、h（小时）和 d（天）三个单位。不加时间单位时默认单位为天，如 DURATION 50 表示 50 天。WAL_FSYNC_PERIOD：当 WAL 参数设置为 2 时，落盘的周期。默认为 3000，单位毫秒。最小为 0，表示每次写入立即落盘；最大为 180000，即三分钟。MAXROWS：文件块中记录的最大条数，默认为 4096 条。MINROWS：文件块中记录的最小条数，默认为 100 条。KEEP：表示数据文件保存的天数，缺省值为 3650，取值范围 [1, 365000]，且必须大于或等于 DURATION 参数值。数据库会自动删除保存时间超过 KEEP 值的数据。KEEP 可以使用加单位的表示形式，如 KEEP 100h、KEEP 10d 等，支持 m（分钟）、h（小时）和 d（天）三个单位。也可以不写单位，如 KEEP 50，此时默认单位为天。PAGES：一个 VNODE 中元数据存储引擎的缓存页个数，默认为 256，最小 64。一个 VNODE 元数据存储占用 PAGESIZE * PAGES，默认情况下为 1MB 内存。PAGESIZE：一个 VNODE 中元数据存储引擎的页大小，单位为 KB，默认为 4 KB。范围为 1 到 16384，即 1 KB 到 16 MB。PRECISION：数据库的时间戳精度。ms 表示毫秒，us 表示微秒，ns 表示纳秒，默认 ms 毫秒。REPLICA：表示数据库副本数，取值为 1 或 3，默认为 1。在集群中使用，副本数必须小于或等于 DNODE 的数目。RETENTIONS：表示数据的聚合周期和保存时长，如 RETENTIONS 15s:7d,1m:21d,15m:50d 表示数据原始采集周期为 15 秒，原始数据保存 7 天；按 1 分钟聚合的数据保存 21 天；按 15 分钟聚合的数据保存 50 天。目前支持且只支持三级存储周期。STRICT：表示数据同步的一致性要求，默认为 off。- on 表示强一致，即运行标准的 raft 协议，半数提交返回成功。
- off 表示弱一致，本地提交即返回成功。
WAL_LEVEL：WAL 级别，默认为 1。- 1：写 WAL，但不执行 fsync。
- 2：写 WAL，而且执行 fsync。
VGROUPS：数据库中初始 vgroup 的数目。SINGLE_STABLE：表示此数据库中是否只可以创建一个超级表，用于超级表列非常多的情况。- 0：表示可以创建多张超级表。
- 1：表示只可以创建一张超级表。
WAL_RETENTION_PERIOD：wal 文件的额外保留策略，用于数据订阅。wal 的保存时长，单位为 s。单副本默认为 0，即落盘后立即删除。-1 表示不删除。多副本默认为 4 天。WAL_RETENTION_SIZE：wal 文件的额外保留策略，用于数据订阅。wal 的保存的最大上限，单位为 KB。单副本默认为 0，即落盘后立即删除。多副本默认为-1，表示不删除。WAL_ROLL_PERIOD：wal 文件切换时长，单位为 s。当 wal 文件创建并写入后，经过该时间，会自动创建一个新的 wal 文件。单副本默认为 0，即仅在落盘时创建新文件。多副本默认为 1 天。WAL_SEGMENT_SIZE：wal 单个文件大小，单位为 KB。当前写入文件大小超过上限后会自动创建一个新的 wal 文件。默认为 0，即仅在落盘时创建新文件。
taos> CREATE DATABASE test;
Query OK, 0 of 0 rows affected (0.042633s)taos> CREATE DATABASE test1;DB error: Out of dnodes (0.000307s)
2.2 删除库
DROP DATABASE test;
taos> DROP DATABASE test;
Query OK, 0 of 0 rows affected (0.024260s)2.3 查询库
SHOW DATABASES;
taos> SHOW DATABASES;name |
=================================information_schema |performance_schema |test |
Query OK, 3 rows in database (0.003425s)三、表操作
3.1 创建表
CREATE TABLE test.weather(ts timestamp, temperature float) tags(location nchar(64));
taos> CREATE TABLE test.weather(ts timestamp, temperature float) tags(location nchar(64));
Query OK, 0 of 0 rows affected (0.001351s)3.2 删除表
DROP TABLE test.weather;
taos> DROP TABLE test.weather;
Query OK, 0 of 0 rows affected (0.001149s)3.3 查询所有表
SHOW TABLES;
taos> show tables from test;DB error: syntax error near "from test;" (0.000089s)
taos> show tables;DB error: db not specified (0.000047s)
taos> USE test;
Database changed.taos> SHOW TABLES;table_name |
=================================t1 |d1 |
Query OK, 2 rows in database (0.003124s)3.4 查询表结构
DESCRIBE test.weather;
taos> DESCRIBE test.weather;field | type | length | note |
=================================================================================ts | TIMESTAMP | 8 | |temperature | FLOAT | 4 | |location | NCHAR | 64 | TAG |
Query OK, 3 rows in database (0.000595s)四、数据写入
4.1 插入数据
INSERT INTO t1 USING test.weather tags(‘北京’) values(now, 18.2);
- 可以看出，t1的tags不会变，固定了
- t1和d1都是子表
taos> INSERT INTO t1 USING test.weather tags('北京') values(now, 18.2);
Query OK, 1 of 1 rows affected (0.000994s)taos> INSERT INTO t1 USING test.weather tags('北京') values(now, 17.2);
Query OK, 1 of 1 rows affected (0.006636s)taos> INSERT INTO t1 USING test.weather tags('上海') values(now, 16.2);
Query OK, 1 of 1 rows affected (0.000858s)taos> SELECT * from test.weather;ts | temperature | location |
==================================================================================2022-09-09 23:00:54.526 | 18.20000 | 北京 |2022-09-09 23:01:37.493 | 17.20000 | 北京 |2022-09-09 23:01:58.623 | 16.20000 | 北京 |
Query OK, 3 rows in database (0.003118s)4.2 修改标签值
ALTER TABLE t1 set tag location=‘上海’;
taos> USE test;
Database changed.taos> ALTER TABLE t1 SET TAG location='上海';
Query OK, 0 of 0 rows affected (0.000942s)taos> SELECT ts,temperature,location FROM t1;ts | temperature | location |
==================================================================================2022-09-09 23:00:54.526 | 18.20000 | 上海 |2022-09-09 23:01:37.493 | 17.20000 | 上海 |2022-09-09 23:01:58.623 | 16.20000 | 上海 |
Query OK, 3 rows in database (0.001336s)五、数据查询
5.1 查询总表
SELECT * from test.weather;
taos> SELECT * FROM test.weather ;ts | temperature | location |
==================================================================================2022-09-09 23:12:54.634 | 1.70000 | 厦门 |2022-09-09 23:00:54.526 | 18.20000 | 北京 |2022-09-09 23:01:37.493 | 17.20000 | 北京 |2022-09-09 23:01:58.623 | 16.20000 | 北京 |
Query OK, 4 rows in database (0.002965s)5.2 查询子表
taos> SELECT * from t1;ts | temperature |
=================================================2022-09-09 23:00:54.526 | 18.20000 |2022-09-09 23:01:37.493 | 17.20000 |2022-09-09 23:01:58.623 | 16.20000 |
Query OK, 3 rows in database (0.003236s)taos> SELECT ts,temperature,location from t1;ts | temperature | location |
==================================================================================2022-09-09 23:00:54.526 | 18.20000 | 北京 |2022-09-09 23:01:37.493 | 17.20000 | 北京 |2022-09-09 23:01:58.623 | 16.20000 | 北京 |
Query OK, 3 rows in database (0.006667s)taos> SELECT ts,temperature,location from d1;ts | temperature | location |
==================================================================================2022-09-09 23:12:54.634 | 1.70000 | 厦门 |
Query OK, 1 rows in database (0.003230s)六、参考
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查询数据 | TDengine 文档
