TDEngine索引问题

jun471537173 2023-10-10 19:23:01

咱就是说，按时间查询那么快，Tag能不能不止用于超级表，采集量有些列也能放到Tag里面，方便建索引啊，要不真是太慢了

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‌‌‌‌‌‌‌‌在TDengine中，二进制类型数据的最大长度不超过16K字节。对于需要存储较大二进制文件（如PDF、JPG或MP4视频格式文件等）的场景，TDengine可能不是最佳选择，因为其设计初衷是优化时序数据的存储和查询。具体来说，TDengine支持的数据类型定义基本与MySQL一致，但并未明确提及对BLOB类型的直接支持。

另外建表语句,第一个必须为timestamp类型，他是以这个进行排序的，默认全部都帮你排序好了，用起来很舒服。满足外卖或者行车的相关地图。在地图上，我们需要获取电动车的路径，所以要知道他行走的时间。因为目前在做gps相关的，电动车里面有个终端，会不停的上报数据到后端，包括经纬度。于是选择了TDengine（和sql差距不大，唯一差距大的就是字段不一样）注意的坑就是，varchar(20)类型对应他的nchar(20)nchar(20)会直接占用20个空间。每天1w辆车，每5秒上报一次，数据量都过亿。....

本文介绍了工控系统中时序数据存储的完整解决方案。针对MySQL存储工控时序数据的四大痛点（写入拥堵、查询超时、索引失效、磁盘占用高），提出采用TDengine作为专业时序数据库。文章详细讲解了SpringBoot集成TDengine的关键技术点，包括工业级配置、超级表设计规范、通用入库工具类实现、批量写入优化策略等，并给出了历史数据查询示例。通过结合前三篇的采集协议（Modbus/OPC-UA/MQTT），形成完整的工控系统四层架构。

TDengine作为一款高性能的时序数据库，在处理大量时序数据时表现出色。然而，在实际应用中，用户可能会遇到CPU占用过高的问题，这不仅影响系统性能，还可能导致数据处理延迟。本文将深入分析TDengine CPU占用过高的常见原因，并提供实用的解决方案，帮助用户快速定位和解决问题。 ## 问题现象与影响当TDengine出现CPU占用过高问题时，通常会表现为： - 数据库响应变慢，查询延迟增...

为了提升海量 Tag 的检索速度，TDengine 在管理节点（m-node）和虚拟数据节点（vnode）的内存中，构建了高效的多级索引结构，其中最核心的便是倒排索引（Inverted Index）。完成了设备标签的极速筛选后，多级索引的接力棒交给了我们在前文提到的“时间主键索引”与“数据块跳数索引（Skip Index）”。在 TDengine 的架构中，每个设备对应一张子表，而描述设备静态属性的元数据（如地理位置、设备型号）被称为标签（Tag），存储在超级表（Super Table）的元数据区。

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