TDengine 基础功能——数据写入

本章以智能电表的数据模型为例介绍如何在 TDengine 中使用 SQL 来写入、更新、删除时序数据。

写入

在 TDengine 中，用户可以使用 SQL 的 insert 语句写入时序数据。

一次写入一条

假设设备 ID 为 d1001 的智能电表在 2018 年 10 月 3 日 14:38:05 采集到数据：电流 10.3A，电压 219V，相位 0.31。在 power 数据库中创建了属于超级表 meters 的子表 d1001 后，可以通过下面的 insert 语句在子表 d1001 中写入时序数据。

可以通过下面的 INSERT 语句向子表 d1001 中写入时序数据。

sql 复制代码

insert into d1001 (ts, current, voltage, phase) values ( "2018-10-03 14:38:05", 10.3, 219, 0.31)

上面的 SQL 向子表 d1001 的 ts, current, voltage, phase 这 4 列分别写入 2018-10-03 14:38:05, 10.3, 219, 0.31。

当 INSERT 语句中的 VALUES 部分包含了表的所有列时，可以省略 VALUES 前的字段列表，如下面的 SQL 语句所示，其与前面指定列的 INSERT 语句，效果完全一样。

sql 复制代码

insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:05", 10.3, 219, 0.31)

对于表的时间戳列（第一列），也可以直接使用数据库精度的时间戳。

sql 复制代码

INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);

以上三种 SQL 的效果完全相同。

一次写入多条

假设设备 ID 为 d1001 的智能电表每 10s 采集一次数据，每 30s 上报一次数据，即每 30s 需要写入 3 条数据。用户可以在一条 insert 语句中写入多条记录。如下 SQL 一共写入了 3 条数据。

sql 复制代码

insert into d1001 values
 ( "2018-10-03 14:38:05", 10.2, 220, 0.23),
 ( "2018-10-03 14:38:15", 12.6, 218, 0.33),
 ( "2018-10-03 14:38:25", 12.3, 221, 0.31)

上面的 SQL 一共写入了三条数据。

一次写入多表

假设设备 ID 为 d1001、d1002、d1003 的 3 台智能电表，都是每 30 秒需要写入 3 条数据。对于这种情况，TDengine 支持一次向多个表写入多条数据。

sql 复制代码

INSERT INTO d1001 VALUES 
    ("2018-10-03 14:38:05", 10.2, 220, 0.23),
    ("2018-10-03 14:38:15", 12.6, 218, 0.33),
    ("2018-10-03 14:38:25", 12.3, 221, 0.31) 
d1002 VALUES 
    ("2018-10-03 14:38:04", 10.2, 220, 0.23),
    ("2018-10-03 14:38:14", 10.3, 218, 0.25),
    ("2018-10-03 14:38:24", 10.1, 220, 0.22)
d1003 VALUES
    ("2018-10-03 14:38:06", 11.5, 221, 0.35),
    ("2018-10-03 14:38:16", 10.4, 220, 0.36),
    ("2018-10-03 14:38:26", 10.3, 220, 0.33)
;

上面的 SQL 一共写入了九条数据。

指定列写入

可以通过指定列向表的部分列写入数据。SQL 中没有出现的列，数据库将自动填充为空值（NULL）。注意，时间戳列必须存在，且值不能为空。如下 SQL 向子表 d1004 写入了一条数据。这条数据只包含电压和相位，电流值为 NULL。

sql 复制代码

insert into d1004 (ts, voltage, phase) values("2018-10-04 14:38:06", 223, 0.29)

写入时自动建表

用户可以使用带有 using 关键字的自动建表语句进行写入。当子表不存在时，先触发自动建表，再写入数据；当子表已经存在时，则直接写入。使用自动建表的 insert 语句，也可以通过指定部分标签列进行写入，未被指定的标签列的值为空值（NULL）。如下 SQL 写入一条数据。当子表 d1005 不存在时，先自动建表，标签 group_id 的值为 NULL，再写入数据

sql 复制代码

insert into d1005
using meters (location)
tags ( "beijing.chaoyang")
values ( "2018-10-04 14:38:07", 10.15, 217, 0.33)

自动建表的 insert 语句也支持在一条语句中向多张表写入数据。如下 SQL 使用自动建表的 insert 语句共写入 9 条数据。

sql 复制代码

INSERT INTO d1001 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 2) VALUES 
    ("2018-10-03 14:38:05", 10.2, 220, 0.23),
    ("2018-10-03 14:38:15", 12.6, 218, 0.33),
    ("2018-10-03 14:38:25", 12.3, 221, 0.31) 
d1002 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 3) VALUES 
    ("2018-10-03 14:38:04", 10.2, 220, 0.23),
    ("2018-10-03 14:38:14", 10.3, 218, 0.25),
    ("2018-10-03 14:38:24", 10.1, 220, 0.22)
d1003 USING meters TAGS ("California.LosAngeles", 2) VALUES
    ("2018-10-03 14:38:06", 11.5, 221, 0.35),
    ("2018-10-03 14:38:16", 10.4, 220, 0.36),
    ("2018-10-03 14:38:26", 10.3, 220, 0.33)
;

通过超级表写入

TDengine 还支持直接向超级表写入数据。需要注意的是，超级表是一个模板，本身不存储数据，写入的数据是存储在对应的子表中。如下 SQL 通过指定 tbname 列向子表 d1001 写入一条数据。

sql 复制代码

insert into meters (tbname, ts, current, voltage, phase, location, group_id)
values("d1001", "2018-10-03 14:38:05", 10.2, 220, 0.23, "California.SanFrancisco", 2)

通过虚拟表写入

TDengine 不支持向虚拟表或虚拟超级表写入，因为虚拟表或虚拟超级表是动态生成的，本身不存储数据。

零代码写入

为了方便用户轻松写入数据，TDengine 已与众多知名第三方工具实现无缝集成，包括 Telegraf、Prometheus、EMQX、StatsD、collectd 和 HiveMQ 等。用户只须对这些工具进行简单的配置，便可轻松将数据导入 TDengine。此外，TDengine Enterprise 还提供了丰富的连接器，如 MQTT、OPC、AVEVA PI System、Wonderware、Kafka、MySQL、Oracle 等。通过在 TDengine 端配置相应的连接信息，用户无须编写任何代码，即可高效地将来自不同数据源的数据写入 TDengine。

更新

可以通过写入重复时间戳的一条数据来更新时序数据，新写入的数据会替换旧值。下面的 SQL，通过指定列的方式，向子表 d1001 中写入 1 行数据；当子表 d1001 中已经存在日期时间为 2018-10-03 14:38:05 的数据时，current（电流）的新值 22，会替换旧值。

sql 复制代码

INSERT INTO d1001 (ts, current) VALUES ("2018-10-03 14:38:05", 22);

删除

为方便用户清理由于设备故障等原因产生的异常数据，TDengine 支持根据时间戳删除时序数据。下面的 SQL，将超级表 meters 中所有时间戳早于 2021-10-01 10:40:00.100 的数据删除。数据删除后不可恢复，请慎重使用。为了确保删除的数据确实是自己要删除的，建议可以先使用 select 语句加 where 后的删除条件查看要删除的数据内容，确认无误后再执行 delete。

sql 复制代码

delete from meters where ts < '2021-10-01 10:40:00.100' ;

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