数据模型

物联网典型场景

在典型的物联网、车联网、运维监测场景中，往往有多种不同类型的数据采集设备，采集一个到多个不同的物理量。而同一种采集设备类型，往往又有多个具体的采集设备分布在不同的地点。大数据处理系统就是要将各种采集的数据汇总，然后进行计算和分析。对于同一类设备，其采集的数据都是很规则的。以智能电表为例，假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量，其采集的数据类似如下的表格：

表1：智能电表数据示例

每一条记录都有设备ID，时间戳，采集的物理量(如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表一中的位置Location和分组groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。

数据特征

除时序特征外，仔细研究发现，物联网、车联网、运维监测类数据还具有很多其他明显的特征：

1. 数据高度结构化；
2. 数据极少有更新或删除操作；
3. 无需传统数据库的事务处理；
4. 相对互联网应用，写多读少；
5. 流量平稳，根据设备数量和采集频次，可以预测出来；
6. 用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特定时间点的值；
7. 数据有保留期限；
8. 数据的查询分析一定是基于时间段和空间区域；
9. 除存储、查询操作外，还需要各种统计和实时计算操作；
10. 数据量巨大，一天可能采集的数据就可以超过100亿条。

充分利用上述特征，TDengine 采取了经特殊优化的存储和计算设计来处理时序数据，它将系统处理能力显著提高，同时大幅降低了系统运维的复杂度。

关系型数据库模型

因为采集的数据一般是结构化数据，同时为降低学习门槛，TDengine采用传统的关系型数据库模型管理数据。因此用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。TDengine采用的是结构化存储，而不是NoSQL的key-value存储。

一个数据采集点一张表

为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine要求对每个数据采集点单独建表（比如有一千万个智能电表，就需创建一千万张表，上述表格中的d1001, d1002, d1003, d1004都需单独建表），用来存储这个采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：

1. 能保证一个采集点的数据在存储介质上是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
2. 由于不同采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
3. 对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。

如果采用传统的方式，将多个设备的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同设备的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个设备的数据是难以保证连续存储在一起的。采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的。

TDengine 建议用数据采集点的名字(如上表中的D1001)来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个物理量(如上表中的curent, voltage, phase)，每个物理量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集的数据，TDengine将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据用列式存储方式保存。

超级表：同一类型数据采集点的集合

由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨增，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine引入超级表(Super Table，简称为STable)的概念。

超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（某一特定类型的数据采集点的结合），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。 如果整个系统有N个不同类型的数据采集点，就需要建立N个超级表。

在TDengine的设计里，表用来代表一个具体的数据采集点，超级表用来代表一组相同类型的数据采集点集合。当为某个具体数据采集点创建表时，用户使用超级表的定义做模板，同时指定该具体采集点（表）的标签值。与传统的关系型数据库相比，表（一个数据采集点）是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改。一张超级表包含有多张表，这些表具有相同的时序数据schema，但带有不同的标签值。

当对多个具有相同数据类型的数据采集点进行聚合操作时，TDengine会先把满足标签过滤条件的表从超级表中找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样需要扫描的数据集会大幅减少，从而显著提高聚合计算的性能。