流式计算

在时序数据的处理中，经常要对原始数据进行清洗、预处理，再使用时序数据库进行长久的储存。在传统的时序数据解决方案中，常常需要部署 Kafka、Flink 等流处理系统。而流处理系统的复杂性，带来了高昂的开发与运维成本。

TDengine 3.0 的流式计算引擎提供了实时处理写入的数据流的能力，使用 SQL 定义实时流变换，当数据被写入流的源表后，数据会被以定义的方式自动处理，并根据定义的触发模式向目的表推送结果。它提供了替代复杂流处理系统的轻量级解决方案，并能够在高吞吐的数据写入的情况下，提供毫秒级的计算结果延迟。

流式计算可以包含数据过滤，标量函数计算（含UDF），以及窗口聚合（支持滑动窗口、会话窗口与状态窗口），可以以超级表、子表、普通表为源表，写入到目的超级表。在创建流时，目的超级表将被自动创建，随后新插入的数据会被流定义的方式处理并写入其中，通过 partition by 子句，可以以表名或标签划分 partition，不同的 partition 将写入到目的超级表的不同子表。

TDengine 的流式计算能够支持分布在多个 vnode 中的超级表聚合；还能够处理乱序数据的写入：它提供了 watermark 机制以度量容忍数据乱序的程度，并提供了 ignore expired 配置项以决定乱序数据的处理策略——丢弃或者重新计算。

详见 流式计算

流式计算的创建

  1. CREATE STREAM [IF NOT EXISTS] stream_name [stream_options] INTO stb_name AS subquery
  2. stream_options: {
  3.  TRIGGER    [AT_ONCE | WINDOW_CLOSE | MAX_DELAY time]
  4.  WATERMARK   time
  5.  IGNORE EXPIRED [0 | 1]
  6. }

详细的语法规则参考 流式计算

示例一

企业电表的数据经常都是成百上千亿条的，那么想要将这些分散、凌乱的数据清洗或转换都需要比较长的时间，很难做到高效性和实时性，以下例子中，通过流计算可以将电表电压大于 220V 的数据清洗掉，然后以 5 秒为窗口整合并计算出每个窗口中电流的最大值，最后将结果输出到指定的数据表中。

创建 DB 和原始数据表

首先准备数据，完成建库、建一张超级表和多张子表操作

  1. DROP DATABASE IF EXISTS power;
  2. CREATE DATABASE power;
  3. USE power;
  5. CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
  7. CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 2);
  8. CREATE TABLE d1002 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 3);
  9. CREATE TABLE d1003 USING meters TAGS ("California.LosAngeles", 2);
  10. CREATE TABLE d1004 USING meters TAGS ("California.LosAngeles", 3);

创建流

  1. create stream current_stream into current_stream_output_stb as select _wstart as start, _wend as wend, max(current) as max_current from meters where voltage <= 220 interval (5s);

写入数据

  1. insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:05.000", 10.30000, 219, 0.31000);
  2. insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:15.000", 12.60000, 218, 0.33000);
  3. insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:16.800", 12.30000, 221, 0.31000);
  4. insert into d1002 values("2018-10-03 14:38:16.650", 10.30000, 218, 0.25000);
  5. insert into d1003 values("2018-10-03 14:38:05.500", 11.80000, 221, 0.28000);
  6. insert into d1003 values("2018-10-03 14:38:16.600", 13.40000, 223, 0.29000);
  7. insert into d1004 values("2018-10-03 14:38:05.000", 10.80000, 223, 0.29000);
  8. insert into d1004 values("2018-10-03 14:38:06.500", 11.50000, 221, 0.35000);

查询以观察结果

  1. taos> select start, wend, max_current from current_stream_output_stb;
  2.           start          |          wend           |     max_current      |
  3. ===========================================================================
  4.  2018-10-03 14:38:05.000 | 2018-10-03 14:38:10.000 |             10.30000 |
  5.  2018-10-03 14:38:15.000 | 2018-10-03 14:38:20.000 |             12.60000 |
  6. Query OK, 2 rows in database (0.018762s)

示例二

依然以示例一中的数据为基础，我们已经采集到了每个智能电表的电流和电压数据，现在需要求出有功功率和无功功率，并将地域和电表名以符号 “.” 拼接，然后以电表名称分组输出到新的数据表中。

创建 DB 和原始数据表

参考示例一 创建 DB 和原始数据表

创建流

  1. create stream power_stream into power_stream_output_stb as select ts, concat_ws(".", location, tbname) as meter_location, current*voltage*cos(phase) as active_power, current*voltage*sin(phase) as reactive_power from meters partition by tbname;

写入数据

参考示例一 写入数据

查询以观察结果

  1. taos> select ts, meter_location, active_power, reactive_power from power_stream_output_stb;
  2.            ts            |         meter_location         |       active_power        |      reactive_power       |
  3. ===================================================================================================================
  4.  2018-10-03 14:38:05.000 | California.LosAngeles.d1004    |            2307.834596289 |             688.687331847 |
  5.  2018-10-03 14:38:06.500 | California.LosAngeles.d1004    |            2387.415754896 |             871.474763418 |
  6.  2018-10-03 14:38:05.500 | California.LosAngeles.d1003    |            2506.240411679 |             720.680274962 |
  7.  2018-10-03 14:38:16.600 | California.LosAngeles.d1003    |            2863.424274422 |             854.482390839 |
  8.  2018-10-03 14:38:05.000 | California.SanFrancisco.d1001  |            2148.178871730 |             688.120784090 |
  9.  2018-10-03 14:38:15.000 | California.SanFrancisco.d1001  |            2598.589176205 |             890.081451418 |
  10.  2018-10-03 14:38:16.800 | California.SanFrancisco.d1001  |            2588.728381186 |             829.240910475 |
  11.  2018-10-03 14:38:16.650 | California.SanFrancisco.d1002  |            2175.595991997 |             555.520860397 |
  12. Query OK, 8 rows in database (0.014753s)