TDengine 如何进行高效数据建模

1.背景

数据建模对于数据库建立后整体高效运行非常关键，不同建模方式，可能会产生相差几倍的性能差别

2. 建库

建模在建库阶段应考虑几下几点：

建多少库

根据业务情况确定建库个数，TDengine 不支持跨库查询，如果业务数据之间会发生相互查询，那就需要把这些数据设计在一个库中，根据业务的独立性创建相应数据库，数据库个数多少不会对性能产生大的影响。

建库语法

sql 复制代码

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [database_options]

database_option: {
    VGROUPS value
  | DURATION value
  | KEEP value
  | WAL_RETENTION_PERIOD value
  | WAL_RETENTION_SIZE value
  ...
}

参数说明

这里说下几个重点参数

VGROUPS

VGROUPS 是数据分区参数，一个 VGROUP 相当于一个分区，多分区可进行并发写入及查询，此参数是数据库最重要并发性能参数。

一个 VGROUP 承载的子表数最好规划在 100 万内最佳
VGROUPS 建立后不能再减小，只能增加，增加的方式只能通过分裂方式，把一个 VGROUP 一分为二，子表数平均到分裂后的两个 VGROUP 中（分裂功能仅企业版提供）

DURATION

Duration 决定了生成文件组的数量，经验表明，在磁盘资源固定，同时打开写入文件的数量越少写入性能越高，调整此参数，让引擎生成的 data 文件不要太碎，提升读写性能。原则上数据写入越密集，就应调小此参数值，写入数据越稀疏，越应调大此值。

KEEP

表示数据文件保存天数，这个参数根据业务情况给定，今后也可以通过 alter database 动态调整，这个参数只会影响占用磁盘空间大小，对性能无影响

WAL_RETENTION_PERIOD

WAL 保留周期，这个参数主要用于订阅消费，如果有订阅业务，可以根据业务期望保留周期设定。设定周期过长时 WAL 会占用大量磁盘空间，需要注意。

WAL_RETENTION_SIZE

WAL 保留大小，如果磁盘空间有限，使用 WAL_RETENTION_PERIOD 参数又无法估算 WAL 会占用多大，那可以考虑使用此参数保留 WAL 文件占用磁盘大小

3. 建表

sql 复制代码

CREATE STABLE [IF NOT EXISTS] stb_name 
      (create_definition [, create_definition] ...) 
      TAGS (create_definition [, create_definition] ...) [table_options]

TDengine 中有三种表，超级表，子表和普通表，常用的是超级表及子表，普通表很少使用。超级表规划时，注意以下几点：

一个数据库中包括的超级表个数是没有限制的，常见的是规划几十、几百个，规划过多对性能没有太大影响，但查询时会带来一些不方便
超级表之间查询只有少量 SQL 语句支持，一般查询都发生在超级表内进行的，规划时要注意
建表列数最大 4096 列，最佳性能普通列在 1000 列内，超过 1000 列性能会有较大影响，TAG 列个数对性能影响不大

4. 写入

规划数据写入时注意以下几点：

切忌不要乱序写入，乱序写入性能会很差而且会占用超大磁盘空间。
乱序是针对同一个子表时间主列而言，不同子表之间不存在乱序。如无法避免乱序，最好集中写一段时间范围内数据，不要做交叉写，如可以先把前天数据集中写完，再写昨天数据，不要写一条昨天的，又写一条前天的，再来一条昨天的，这样写的性能会非常差。
规划好写入方式
写入方式性能最好的是 native 方式，但 native 方式依赖客户端版本，如果服务器升级了，客户端也需要跟着一起升级。官方推荐使用 WebSocket 方式写入， WebSocket 写入对客户端依赖小，服务器升级影响，同时性能也能达到 native 方式的 70% ~ 90% 左右

5. 查询

统计查询是最终目的，所以查询需求一定程序上决定了构架及建模

规划数据查询时注意以下几点：

查询占用资源多，耗用内存大，规划时尽量错峰查询，避免集中在一点导致内存不足
常用聚合类查询可规划预计算模式
计算一次后结果保留，再次查询无需再计算。TDengine 提供了两种预计算技术，一种是流计算 , 另一种是 TSMA（仅企业版支持），可根据自己业务查询频率规划一定的预计算查询。