使用TDengine时序数据库的介绍以及系统整合

news2024/12/24 21:43:39

目录

一、 如何使用

  1. 安装目录介绍 

  2. 数据文件查看和备份 

  3. 客户端连接 

  4. sql使用

、 系统整合

  1. Java连接配置
  2. Demo示例

三、 对采集点、超级表、子表和设备等关系进行维护


一、 如何使用

  1. 安装目录介绍 

    目录/文件

    说明

    /usr/local/taos/bin

    TDengine 可执行文件目录。其中的执行文件都会软链接到/usr/bin 目录下。

    /usr/local/taos/driver

    TDengine 动态链接库目录。会软链接到/usr/lib 目录下。

    /usr/local/taos/examples

    TDengine 各种语言应用示例目录。

    /usr/local/taos/include

    TDengine 对外提供的 C 语言接口的头文件。

    /etc/taos/taos.cfg

    TDengine 默认[配置文件]

    /var/lib/taos

    TDengine 默认数据文件目录。可通过[配置文件]修改位置。

    /var/log/taos

    TDengine 默认日志文件目录。可通过[配置文件]修改位置。

  2. 数据文件查看和备份

    1. 使用sql语句SHOW demo.VGROUPS; 查看数据库所在vnode的分组 
    2. 连接到服务器查看数据库默认安装地址

    3. 数据备份使用taosdump工具
      • 安装taosdump工具。详细步骤参考官网
      • 备份所有数据库:指定 -A 或 --all-databases 参数;
      • 备份多个指定数据库:使用 -D db1,db2,... 参数;
      • 备份指定数据库中的某些超级表或普通表:使用 dbname stbname1 stbname2 tbname1 tbname2 ... 参数,注意这种输入序列第一个参数为数据库名称,且只支持一个数据库,第二个和之后的参数为该数据库中的超级表或普通表名称,中间以空格分隔;
      • 备份系统 log 库:TDengine 集群通常会包含一个系统数据库,名为 log,这个数据库内的数据为 TDengine 自我运行的数据,taosdump 默认不会对 log 库进行备份。如果有特定需求对 log 库进行备份,可以使用 -a 或 --allow-sys 命令行参数。
  3. 客户端连接 

    1. 使用原生连接,通过客户端驱动程序 taosc 直接与服务端程序 taosd 建立连接默认端口6030
    2. 使用原生连接,通过客户端驱动程序 taosc 直接与服务端程序 taosd 建立连接默认端口6030 。​​使用RestFul方式需要启动数据库服务的taosAdapter 服务,使用命令 systemctl start taosadapter
  4. sql使用

    1. 支持标准sql语句操作数据库
    2. 创建数据库。create database if not exists db vgroups 10 buffer 10
      1. 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。
      2. CACHEMODEL:表示是否在内存中缓存子表的最近数据。默认为 none
      3. VGROUPS:数据库中初始 vgroup 的数目。
    3. 创建超级表,我这里以创建电表业务为例。
      1. CREATE TABLE demo.vc_meter(ts timestamp, voltage float,ele_current float) tags(device_id nchar(64));
      2. 超级表中列的最大个数为 4096,需要注意,这里的 4096 是包含 TAG 列在内的,最小个数为 3,包含一个时间戳主键、一个 TAG 列和一个数据列。
      3. TAGS 中的 TIMESTAMP 列写入数据时需要提供给定值,而暂不支持四则运算,例如 NOW + 10s 这类表达式。
      4. TAGS 列名不能与其他列名相同。
      5. TAGS 列名不能为预留关键字。
      6. TAGS 最多允许 128 个,至少 1 个,总长度不超过 16 KB。
    4. 创建子表
      1. create table demo.vc_meter_10001 using demo.vc_meter tags ("10001")
      2. 表的第一个字段必须是 TIMESTAMP,并且系统自动将其设为主键;
      3. 表名最大长度为 192;
      4. 表的每行长度不能超过 48KB;(注意:每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个字节的存储位置)
    5. 插入数据
      1. INSERT INTO demo.vc_meter_10003 USING demo.vc_meter tags('10003') values(now, 220,50);
      2. USING 子句是自动建表语法。如果用户在写数据时并不确定某个表是否存在,此时可以在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表,若该表已存在则不会建立新表。
      3. VALUES 语法表示了要插入的一行或多行数据
    6. 查询数据
      1. 查询超级表:select * from demo.vc_meter ;
      2. 查询子表:select * from demo.vc_meter_10001;
    7. 显示接入集群的应用(客户端)信息。SHOW APPS;
    8. 显示当前集群的信息SHOW CLUSTER;
    9. 显示当前系统中存在的连接的信息。SHOW CONNECTIONS;
    10. 显示 db_name 指定的数据库的创建语句。SHOW CREATE DATABASE db_name;
    11. 显示tb_name 指定的超级表的创建语句SHOW CREATE STABLE [db_name.]stb_name;
    12. 显示用户定义的所有数据库。SHOW DATABASES;
    13. 显示当前系统中 DNODE 的信息。SHOW DNODES;

、 系统整合

  1. Java连接配置
    1. 使用springboot+mybatisPlus配置数据库连接池
    2. 我这里没有指定数据库,动态的通过设备id来指定往哪个子表中插入数据

  2. Demo示例
    1. 实体类 一个超级表对应一个实体



       
    2. 创建 DemoMapper 接口


       
    3. 创建DemoMapper.xml

    4. 接口类

    5.  数据演示

三、 对采集点、超级表、子表和设备等关系进行维护

对应关系

 

关系模型

​​​​​​​

 

详细参数配置可参考TDengine官网​​​​​​​文档

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/164283.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

css笔记2

目录 选择器进阶 1、复合选择器 1.1后代选择器:空格 1.2 子代选择器: > 2、并集选择器:, 3、交集选择器 4、hover伪类选择器 Emmet语法 背景相关属性 1.1背景颜色 2.1背景图片 3.1背景平铺 4.1背景位置 5.1背景相关属…

linux中断机制

目录 1.中断机制 1.1.中断流程图 1.2.代码结构图 2.中断代码 2.1.硬件中断 2.2.asm.s 2.3.trap.c 2.3.1.trap_init函数 2.3.2.die函数 2.4 .sys_call.s 2.4.1._system_call.s 3.总结 1.中断机制 何为中断,中断里面各种名词的区分,请看下面这几篇…

安装VSCode图文版(附安装所需插件)

安装VSCode安装地址下载安装安装成功安装所需插件安装go插件安装中文简体安装地址 VSCode 安装地址 https://code.visualstudio.com/ 下载 在下面两个地方都可以下载,左侧下载可以根据自己的需要进行版本或者系统的选择下载。 安装 同意协议 选择附加项 为什…

基于python知识图谱医疗领域问答系统实现(完整代码+数据可直接运行)

直接上结果展示: “让人类永远保持理智,确实是一种奢求” ,机器人莫斯,《流浪地球》 项目概况 本项目为一个使用深度学习方法解析问题,知识图谱存储、查询知识点,基于医疗垂直领域的对话系统的后台程序 运行效果:

【阶段四】Python深度学习04篇:深度学习项目实战:深度神经网络预测客户流失率(分类模型)

本篇的思维导图: 深度神经网络预测客户流失率(分类模型) 项目背景 应用Keras框架构建单隐层网络和深度神经网络进行金融客户流失率的预测,以及模型的优化。主要用来熟悉Keras全连接层网络的使用。 数据获取 本次建模数据来源于网络,数据项统计如下: 编号

uni-app Vue3实现一个酷炫的多功能音乐播放器支持微信小程序后台播放

前言 本文存在多张gif演示图,建议在wifi环境下阅读📖 最近在做网易云音乐微信小程序开源项目的时候,关于播放器功能参考了一些成熟的微信小程序,如网易云音乐小程序和QQ音乐小程序,但是发现这些小程序端的播放器相对于…

【寒假每日一题】洛谷 P7471 [NOI Online 2021 入门组] 切蛋糕

题目链接:P7471 [NOI Online 2021 入门组] 切蛋糕 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 题目描述 Alice、Bob 和 Cindy 三个好朋友得到了一个圆形蛋糕,他们打算分享这个蛋糕。 三个人的需求量分别为 a,b,c,现在请你帮他们切蛋糕…

Linux文件的默认权限、软硬链接和属性

✅作者简介:热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。 🍎个人主页:Java Fans的博客 🍊个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。 💞当前专栏:Java案例分…

Java-FileInputStream和FileOutputStream的使用,txt文件及图片文件的拷贝

Java-FileInputStream和FileOutputStream的使用什么是IO流?流是什么?IO流的类图流的分类字符与字节的区别FileInputStream的使用1.构造器2.常用方法3.使用FileInputStream来读取txt文件FileOutputStream的使用1.构造器2.常用方法3.使用FileOutputStream写…

(11)go-micro微服务雪花算法

文章目录一 雪花算法介绍二 雪花算法优缺点三 雪花算法实现四 最后一 雪花算法介绍 雪花算法是推特开源的分布式ID生成算法,用于在不同的机器上生成唯一的ID的算法。 该算法生成一个64bit的数字作为分布式ID,保证这个ID自增并且全局唯一。 1.第一位占用…

【嘉立创EDA】构建自己的元件库,绘制符号、封装的方法

器件问题 先选择需要的元器件,然后查看其数据手册,找到官方提供的元件封装进行绘制。 器件 选择一款卧贴式双排排针进行绘制。 器件模型 主要用到的就是 Recommended P.C.B Layout 前期资料准备完毕,下面开始绘制自己的元件库。 元件库制作…

微服务多模块feign更新数据问题

文章目录问题测试1.bill模块抛异常,data模块正常2.bill模块抛异常,data模块正常解决方案1.分布式事务2.复制data的dao mapper到bill中3.判断feign返回值,抛异常做回滚最近在做一个财务系统,用到了两个模块bill账单模块和data数据模…

C语言文件补充笔记1:EOF与feof

1 关于EOF 可以查看EOF的宏定义 函数fgetc如果读取失败就返回-1&#xff0c;对于文本文件而言&#xff0c;以为着读取结束&#xff0c;因此-1可以作为结束的标志。 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> int main() {FILE* fp fopen("a.txt"…

IvyPdf 1.64.1 .NET library Crack

IvyPdf 帮助您快速轻松地从非结构化 PDF 文档中提取有价值的信息。它可以提取无限的单个值和表格&#xff0c;并提供强大的后处理机制来进一步清理和格式化数据。 虽然 PDF 是图书馆的主要目标&#xff0c;但它们也可用于解析 Excel、文本、HTML 和其他文件格式&#xff0c;从…

基于python机器学习深度学习实现股市评论情感分析 (完整代码+数据集可直接运行)

结果展示: 情绪与股市 情绪与股市关系的研究由来已久,情绪是市场的一个重要影响因素已成为共识。 15年股灾时,亲历了一次交易灾难,眼见朋友的数千万在一周不到的时间内灰飞烟灭。那段时间市场的疯狂,让人深刻地明白:某些时候,股票市场这个抽象、复杂的系统,反映的不再是…

Vue 基础之过滤器

Vue 基础之过滤器描述过滤器capitalize 过滤器过滤器函数的参数私有过滤器与全局过滤器私有过滤器全局过滤器Vue.filter()capitalize 全局过滤器全局过滤器 VS 私有过滤器描述 项目描述IDEVScode操作系统Windows 10 专业版Vue.js2.6.12 过滤器 Vue.js 允许你自定义过滤器&…

程序员面试,能不能不考“八股文”?

学过初中历史的小伙伴们都知道&#xff0c;明清的科举考试形式&#xff0c;是一种名为“八股文”的文体形式。这种考试形式给考生们带来了极大的限制&#xff0c;考生只能在严格的规则内进行发挥。在新的时代&#xff0c;真正的八股文已经成为了历史&#xff0c;然而在程序员行…

【GPU】Nvidia CUDA 编程高级教程——NVSHMEM 内存模型

博主未授权任何人或组织机构转载博主任何原创文章&#xff0c;感谢各位对原创的支持&#xff01; 博主链接 本人就职于国际知名终端厂商&#xff0c;负责modem芯片研发。 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作&#xff0c;目前牵头6G算力网络技术标准研究。 博客…

【Python学习】字典和集合

前言 往期文章 【Python学习】列表和元组 字典和集合 字典是一系列无序元素的组合&#xff0c;其长度大小可变&#xff0c;元素可以任意地删减和改变。不过要注意&#xff0c;这里的元素&#xff0c;是一对键&#xff08;key&#xff09;和值&#xff08;value&#xff09;…

【nvidia CUDA 高级编程】NVSHMEM 直方图——分布式方法

博主未授权任何人或组织机构转载博主任何原创文章&#xff0c;感谢各位对原创的支持&#xff01; 博主链接 本人就职于国际知名终端厂商&#xff0c;负责modem芯片研发。 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作&#xff0c;目前牵头6G算力网络技术标准研究。 博客…