時序數據示例

時序數據建模至關重要，需要仔細分析數據來源的特性和查詢的場景，建立合理的數據表，以便達到最佳的存儲和查詢性能。以下圖的空氣檢測數據為例：

每個時間點對應的數據記錄可以詳細分為幾個部分：

• 表（Table）：代表一系列同類時序數據的集合。

• 標簽（Tags）：表明指標項監測針對的具體對象屬性。其中一個標簽（Tag）由一個標簽鍵（Key）和一個對應的標簽值（Value）組成。時序引擎默認會為每一個標簽的鍵-值對都建立標簽與時間序列之間的索引。在特定場合下，標簽也可能會有不同的叫法，例如可能被稱為Labels或者Dimensions。

• 時間戳（Timestamp）：表示該數據記錄對應的生成時間。

• 字段（Field）：一條數據記錄可以有多個字段值，表示指標的不同方面。時序引擎不會為字段建立索引。

表設計的最佳實踐

基于以上的數據模型，我們便可以將同一類時序數據的度量（如上圖中的AQM）設計為表名，并按照SQL的CREATE TABLE語法進行表設計。

以上文的空氣質量監測的時序模型為例，可以采用的表定義如下所示。

CREATE TABLE aqm (
    city        VARCHAR TAG,
    district    VARCHAR TAG,
    id          VARCHAR TAG,
    time        TIMESTAMP,
    pm2_5       DOUBLE,
    pm10        DOUBLE,
    so2         DOUBLE,
    no2         DOUBLE,
    PRIMARY KEY(id)  ////單機版實例不支持PRIMARY KEY，如果使用的是單機版實例，請刪除此行
);

在此定義基礎上，隨后向表中寫數據便可通過INSERT語句來進行：

INSERT INTO aqm (city, district, id, time, pm2_5, pm10, so2, no2) 
VALUES ('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:00:00', 31.0, 66.0, 10.0, 43.0);

INSERT INTO aqm (city, district, id, time, pm2_5, pm10, so2, no2) 
VALUES ('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:01:00', 31.2, 66.0, 10.5, 43.1);

也可以通過下述INSERT語句實現批量寫入數據。

INSERT INTO aqm (city, district, id, time, pm2_5, pm10, so2, no2) 
VALUES ('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:02:00', 31.3, 66.0, 10.0, 42.9),  
('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:03:00', 31.2, 66.4, 10.3, 43.0);

CREATE TABLE aqm (
    city        VARCHAR TAG,
    district    VARCHAR TAG,
    id          VARCHAR TAG,
    time        TIMESTAMP,
    pm2_5       DOUBLE,
    pm10        DOUBLE,
    so2         DOUBLE,
    no2         DOUBLE,
    PRIMARY KEY (id)   //單機版實例不支持PRIMARY KEY，如果使用的是單機版實例，請刪除此行
);