数据查询

TDengine提供了多种多样针对表和超级表的查询处理功能，除了常规的聚合查询之外，还提供针对时序数据的窗口查询、统计聚合等功能。TDengine的查询处理需要客户端、vnode, mnode节点协同完成。

单表查询

SQL语句的解析和校验工作在客户端完成。解析SQL语句并生成抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)，然后对其进行校验和检查。以及向管理节点(mnode)请求查询中指定表的元数据信息(table metadata)。

根据元数据信息中的End Point信息，将查询请求序列化后发送到该表所在的数据节点（dnode）。dnode接收到查询请求后，识别出该查询请求指向的虚拟节点（vnode），将消息转发到vnode的查询执行队列。vnode的查询执行线程建立基础的查询执行环境，并立即返回该查询请求，同时开始执行该查询。

客户端在获取查询结果的时候，dnode的查询执行队列中的工作线程会等待vnode执行线程执行完成，才能将查询结果返回到请求的客户端。

按时间轴聚合、降采样、插值

时序数据有别于普通数据的显著特征是每条记录均具有时间戳，因此针对具有时间戳数据在时间轴上进行聚合是不同于普通数据库的重要功能。从这点上来看，与流计算引擎的窗口查询有相似的地方。

在TDengine中引入关键词interval来进行时间轴上固定长度时间窗口的切分，并按照时间窗口对数据进行聚合，对窗口范围内的数据按需进行聚合。例如：

select count(*) from d1001 interval(1h);

针对d1001设备采集的数据，按照1小时的时间窗口返回每小时存储的记录数量。

在需要连续获得查询结果的应用场景下，如果给定的时间区间存在数据缺失，会导致该区间数据结果也丢失。TDengine提供策略针对时间轴聚合计算的结果进行插值，通过使用关键词Fill就能够对时间轴聚合结果进行插值。例如：

select count(*) from d1001 interval(1h) fill(prev);

针对d1001设备采集数据统计每小时记录数，如果某一个小时不存在数据，则返回之前一个小时的统计数据。TDengine提供前向插值(prev)、线性插值(linear)、NULL值填充(NULL)、特定值填充(value)。

多表聚合查询

TDengine对每个数据采集点单独建表，但在实际应用中经常需要对不同的采集点数据进行聚合。为高效的进行聚合操作，TDengine引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一特定类型的数据采集点，它是包含多张表的表集合，集合里每张表的模式（schema）完全一致，但每张表都带有自己的静态标签，标签可以多个，可以随时增加、删除和修改。 应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：

图 5 多表聚合查询原理图

1. 应用将一个查询条件发往系统；
2. taosc将超级表的名字发往 Meta Node（管理节点)；
3. 管理节点将超级表所拥有的 vnode 列表发回 taosc；
4. taosc将计算的请求连同标签过滤条件发往这些vnode对应的多个数据节点；
5. 每个vnode先在内存里查找出自己节点里符合标签过滤条件的表的集合，然后扫描存储的时序数据，完成相应的聚合计算，将结果返回给taosc；
6. taosc将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。

由于TDengine在vnode内将标签数据与时序数据分离存储，通过在内存里过滤标签数据，先找到需要参与聚合操作的表的集合，将需要扫描的数据集大幅减少，大幅提升聚合计算速度。同时，由于数据分布在多个vnode/dnode，聚合计算操作在多个vnode里并发进行，又进一步提升了聚合的速度。 对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表，语法完全一样，细节请看 TAOS SQL。

预计算

为有效提升查询处理的性能，针对物联网数据的不可更改的特点，在数据块头部记录该数据块中存储数据的统计信息：包括最大值、最小值、和。我们称之为预计算单元。如果查询处理涉及整个数据块的全部数据，直接使用预计算结果，完全不需要读取数据块的内容。由于预计算数据量远小于磁盘上存储的数据块数据的大小，对于磁盘IO为瓶颈的查询处理，使用预计算结果可以极大地减小读取IO压力，加速查询处理的流程。预计算机制与Postgre SQL的索引BRIN（block range index）有异曲同工之妙。