TDEngine（涛思数据库）SQL初识

TDEngine（通常称为TAOS）是一款专为物联网、大数据和时间序列数据设计的高性能数据库。它支持海量数据的高效存储和实时查询，因而在智慧城市、金融监控、环境监测等领域得到了广泛应用。其设计理念是通过高效的列式存储以及压缩算法，来优化存储空间和提高数据检索速度。

TDEngine安装与连接

在开始使用TDEngine之前，首先需要安装并启动数据库服务。可以通过Docker进行快速安装：

docker run -d -p 6030:6030 -p 6041:6041 -p 6042:6042 -e TDENGINE_USER=root -e TDENGINE_PASSWORD=taosdata -e TDENGINE_DB=taosdata tingshuai/tdengine

安装完成后，可以利用数据库客户端或第三方工具连接到TDEngine。默认的用户名是root，密码是taosdata。

常用SQL语法

1. 创建数据库

创建一个新的数据库以存储数据：

CREATE DATABASE test_db;

2. 创建表

在数据库中创建表时，需要定义表的结构，包括字段名和数据类型。TDEngine支持多种数据类型，如INT, FLOAT, DOUBLE, VARCHAR, TIMESTAMP等。

USE test_db;

CREATE TABLE sensor_data (
    ts TIMESTAMP NOT NULL,  -- 时间戳字段
    sensor_id INT,         -- 传感器ID
    temperature FLOAT,     -- 温度字段
    humidity FLOAT         -- 湿度字段
) TAGS (
    location VARCHAR(50)   -- 标签字段，存储传感器位置
);

3. 插入数据

使用INSERT语句将数据插入到表中。可以一次插入多条记录：

INSERT INTO sensor_data VALUES (CURRENT_TIMESTAMP, 1, 23.5, 60.0, '室内');
INSERT INTO sensor_data VALUES (CURRENT_TIMESTAMP, 2, 25.0, 55.5, '室外');

4. 查询数据

TDEngine支持多种查询操作，例如选择特定字段、条件过滤、时间范围查询等。例如，查询温度大于20度的记录：

SELECT * FROM sensor_data WHERE temperature > 20.0;

还可以进行聚合查询，比如计算温度的平均值：

SELECT AVG(temperature) FROM sensor_data WHERE location = '室内';

5. 更新与删除数据

更新操作可以通过UPDATE语句实现，但在TDEngine中，通常不推荐频繁更新数据，尤其是时间序列数据。删除数据的操作如下：

DELETE FROM sensor_data WHERE ts < '2023-01-01 00:00:00';

6. 数据压缩

TDEngine支持自动的数据压缩特性，可以通过配置表的存储策略来优化存储。例如：

SET TSKR_TB_COMPRESSION ON;  -- 启用表的压缩

总结

TDEngine是一款功能强大的时间序列数据库，其灵活的数据模型、强大的查询能力以及高效的数据压缩都使其极具吸引力。无论是数据的存储还是实时分析，TDEngine都能够满足物联网和大数据应用的需求。在进行数据分析与存储时，了解基本的SQL用法是必不可少的，希望本文所介绍的内容能帮助你快速上手TDEngine。