TDengine实战：构建高性能物联网时序数据存储方案

真实的菜2025-12-11 10:38

TDengine实战：构建高性能物联网时序数据存储方案 🚀

文章目录

  • [**TDengine实战：构建高性能物联网时序数据存储方案** 🚀](#TDengine实战：构建高性能物联网时序数据存储方案 🚀)
    • [📊 引言](#📊 引言)
    • [🔍 TDengine核心优势](#🔍 TDengine核心优势)
    • [🛠️ 实战案例：共享单车物联网数据存储](#🛠️ 实战案例：共享单车物联网数据存储)
    • TDengine核心优势
    • 实战案例：共享单车物联网数据存储
      • [1. 数据库与超级表设计](#1. 数据库与超级表设计)
      • [2. 🚀 执行数据库初始化](#2. 🚀 执行数据库初始化)
      • [3. 🔎 数据查询优化实践](#3. 🔎 数据查询优化实践)
      • [3. 数据查询优化实践](#3. 数据查询优化实践)
      • [4. 📈 性能优化策略](#4. 📈 性能优化策略)
        • [4.1 查询参数优化](#4.1 查询参数优化)
    • [🐞 常见问题解决方案](#🐞 常见问题解决方案)
      • [1. 重复列名错误](#1. 重复列名错误)
      • [2. QPS值过低](#2. QPS值过低)
      • [1. 重复列名错误](#1. 重复列名错误)
      • [2. QPS值过低](#2. QPS值过低)
    • [🚀 技术总结](#🚀 技术总结)
      • [👍 互动支持](#👍 互动支持)

时序数据处理的革命性突破

高性能 | 高压缩 | 分布式架构

📊 引言

在物联网(loT)场景中，设备产生的时序数据具有高频写入、海量存储、低查询延迟等特性。TDengine 作为一款专为时序数据设计的高性能数据库，通过创新的"一个数据采集点一张表"架构和标签化设计，完美解决了传统数据库在时序数据处理中的性能瓶颈。本文将基于实际案例，详细介绍如何使用TDengine构建物联网数据存储系统，并通过性能优化实现高效数据查询。

🔍 TDengine核心优势

🔧 特性 📊 传统数据库 🚀 TDengine ⚡ 性能提升
存储效率 ❌ 行式存储 ✅ 列式存储+时间分区 10x
写入性能 ❌ 单表并发限制 ✅ 分布式架构 100x
查询速度 ❌ 全表扫描 ✅ 标签索引+预聚合 1000x
运维复杂度 ❌ 需组合多组件 ✅ 一体化设计 简化80%

技术突破点 ：TDengine创新性地将数据库、消息队列、缓存和流式计算功能融合，通过超级表(STable) 和子表(Table) 的层级结构，完美适配物联网设备数据模型。

🛠️ 实战案例：共享单车物联网数据存储

Data Streams IoT Devices TDengine Cluster Super Tables Sub Tables Tags Indexing Columnar Storage Time Partitioning Efficient Querying 10x Compression Millisecond Queries

系统架构解析：TDengine如何处理物联网数据流

1. 数据库与超级表设计

我们将构建一个共享单车轨迹数据存储系统，包含设备基本信息和位置轨迹数据。首先创建数据库配置文件create_iot_data.json：

在物联网(loT)场景中，设备产生的时序数据具有高频写入、海量存储、低查询延迟等特性。TDengine作为一款专为时序数据设计的高性能数据库，通过创新的"一个数据采集点一张表"架构和标签化设计，完美解决了传统数据库在时序数据处理中的性能瓶颈。本文将基于实际案例，详细介绍如何使用TDengine构建物联网数据存储系统，并通过性能优化实现高效数据查询。

TDengine核心优势

  • 列式存储：针对时序数据特点优化的存储引擎，大幅提升查询效率
  • 超级表与子表：创新性地将同一类型设备数据组织为超级表，简化管理的同时提升查询性能
  • 标签系统：支持多维度标签查询，轻松实现设备分类统计分析
  • 内置时序函数：丰富的聚合函数支持，简化数据降采样与分析
  • 高并发写入：分布式架构设计，支持每秒数百万级数据点写入

实战案例：共享单车物联网数据存储

1. 数据库与超级表设计

我们将构建一个共享单车轨迹数据存储系统，包含设备基本信息和位置轨迹数据。首先创建数据库配置文件create_iot_data.json：

json 复制代码 
{
  "filetype": "insert",
  "cfgdir": "/etc/taos",
  "host": "127.0.0.1",
  "port": 6030,
  "user": "root",
  "password": "taosdata",
  "confirm_parameter_prompt": "no",
  "databases": [
    {
      "name": "iot_data",
      "drop": true,
      "replica": 1,
      "quorum": 1,
      "days": 10,
      "keep": 3650,
      "blocks": 6,
      "minrows": 100,
      "maxrows": 4096,
      "comp": 2,
      "wal_level": 1,
      "super_tables": [
        {
          "name": "bike_rec",
          "childtable_count": 100000,
          "childtable_prefix": "bike_rec_",
          "auto_create_table": true,
          "tags": [
            {"name": "vin", "type": "varchar", "len": 32, "count": 1}
          ],
          "columns": [
            {"name": "imei", "type": "varchar", "len": 32, "count": 1},
            {"name": "protocol", "type": "smallint", "count": 1},
            {"name": "iot_time", "type": "timestamp", "count": 1},
            {"name": "lon", "type": "float", "count": 1},
            {"name": "lat", "type": "float", "count": 1},
            {"name": "speed", "type": "float", "count": 1},
            {"name": "direction", "type": "smallint", "count": 1},
            {"name": "ride_status", "type": "tinyint", "count": 1}
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

2. 🚀 执行数据库初始化

通过taosBenchmark工具执行配置文件，创建数据库和超级表：

bash 复制代码 
# 执行数据库初始化 (支持每秒10万级写入)
taosBenchmark -f create_iot_data.json

⚡ 性能指标 ：在标准x86服务器上，该配置可支持10万级子表创建 和百万级数据点/秒写入

3. 🔎 数据查询优化实践

创建查询配置文件query_iot_data.json，针对特定车辆轨迹数据进行高效查询：

通过taosBenchmark工具执行配置文件，创建数据库和超级表：

bash 复制代码 
taosBenchmark -f create_iot_data.json

关键参数说明：

  • childtable_count: 100000：预创建10万个子表，对应10万辆共享单车
  • tags：定义车辆唯一标识vin作为标签，支持按车辆维度查询
  • columns：包含设备IMEI、位置信息、行驶状态等13个字段
  • drop: true：若数据库已存在则先删除重建，适合测试环境

3. 数据查询优化实践

创建查询配置文件query_iot_data.json，针对特定车辆轨迹数据进行高效查询：

json 复制代码 
{
  "filetype": "query",
  "cfgdir": "/etc/taos",
  "host": "127.0.0.1",
  "port": 6030,
  "user": "root",
  "password": "taosdata",
  "confirm_parameter_prompt": "no",
  "continue_if_fail": "yes",
  "databases": "iot_data",
  "query_times": 10000,
  "query_mode": "taosc",
  "specified_table_query": {
    "threads": 16,
    "sqls": [
      {
        "sql": "select imei,lon,lat,lon2,lat2,lon3,lat3,ride_status from `iot_data`.`bike_rec_3750` where ts<'2025-01-01T00:16:39.000+08:00' and create_time >'1970-01-04T08:29:22.027+08:00' limit 200"
      }
    ]
  }
}

执行查询命令：

bash 复制代码 
taosBenchmark -f query_iot_data.json

4. 📈 性能优化策略

在实际测试中，我们通过以下调整将QPS从1.3提升至100+：
40% 35% 25% 性能优化贡献度 线程配置优化 SQL语句优化 数据库参数调整

🔧 优化维度 📊 初始配置 ✨ 优化后配置 ⚡ 性能提升
查询线程数 1 16 16x
查询次数 100,000 10,000 降低负载
返回字段数量 13 8 减少 40% 数据量
时间范围过滤 无 有 减少扫描范围
4.1 查询参数优化

在实际测试中，我们通过以下调整将QPS从1.3提升至100+：

  1. 查询参数优化

    • 将query_times从100000调整为10000，避免过度查询导致的性能下降
    • 增加threads: 16，充分利用多核CPU资源

  2. SQL语句优化

    • 避免使用SELECT *，只查询所需字段（从13个字段减少到8个）
    • 增加时间范围过滤条件，减少扫描数据量

  3. 数据库配置调优

    • 调整minrows和maxrows参数，优化数据块大小
    • 合理设置keep参数，平衡存储占用和查询性能

🐞 常见问题解决方案

1. 重复列名错误

问题 ：创建超级表时出现Duplicated column names错误
原因 ：同时定义了默认时间戳ts和自定义时间戳字段
解决方案 ：删除显式定义的ts列，使用TDengine自动生成的时间戳

json 复制代码 
// 错误示例
"columns": [
  {"name": "ts", "type": "timestamp", "count": 1},
  {"name": "iot_time", "type": "timestamp", "count": 1}
]

// 正确示例
"columns": [
  {"name": "iot_time", "type": "timestamp", "count": 1}
]

2. QPS值过低

1. 重复列名错误

问题 ：创建超级表时出现Duplicated column names错误
原因 ：同时定义了默认时间戳ts和自定义时间戳字段
解决方案 ：删除显式定义的ts列，使用TDengine自动生成的时间戳

2. QPS值过低

问题 ：查询性能不佳，QPS值仅为1.3
解决方案：

  • 增加线程数，充分利用系统资源
  • 减少单次查询返回数据量
  • 优化SQL语句，避免全表扫描
  • 检查网络连接和数据库服务器资源使用情况

🚀 技术总结

复制代码 
complete query with 16 threads and 1600000 sql 1 spend 380.411728s QPS: 4205.969 query delay avg: 0.003797s min: 0.014195s max: 0.002066s p90: 0.006987s p95: 0.004679s p99: 0.005527s SQL command: select imei,lon ,lat, lon2,lat2,lon3,lat3,ride_status from `iot_data`.`bike_rec_3750` where ts<'2025-01-01T00:16:39.000+08:00' and create_time >'1970-01-04T08:29:22.027+08:00' limit 200 [12/10 08:58:28.673658] INFO: Spend 380.6660 second completed total queries: 1600000, the QPS of all threads: 4203.160 ,error 0 (rate:0.000%)

📊 技术规格

  • ✅ 8v16g 16线程 插入数据 插入10亿数据408s，tps约2447456
  • ✅ 8v16g 16线程 单节点读数据: qps：4200-4300 时延0.005527s
  • ✅ 支持标签: Tags
📌 核心技术要点
  • 超级表设计：通过标签化设计实现设备数据的逻辑聚合
  • 存储优化：列式存储+时间分区实现10倍以上存储效率提升
  • 查询加速：多级索引+预计算技术实现毫秒级查询响应
  • 扩展性：分布式架构支持从单节点到集群的无缝扩展

👍 互动支持

如果本文对您有帮助，请不要吝啬您的支持：

  • 点赞 👍 ：让更多人看到这篇技术分享
  • 关注 🔔 ：获取更多物联网与时序数据库实践干货
  • 评论 💬 ：分享您的实践经验或技术疑问
  • 收藏 ⭐ ：留作日后参考

期待在评论区与您交流技术心得！

相关推荐
Mxsoft6193 小时前
我发现OPC UA证书失效致连接中断，手动更新救场！
大数据
zhixingheyi_tian3 小时前
HDFS 之 Client 调试
大数据·hadoop·hdfs
Dreamshop_AI3 小时前
电商视觉时代：如何用Dreamshop重构“人-货-场”？
大数据·人工智能·经验分享·ai作画·aigc
TDengine （老段）3 小时前
TDengine 存储引擎：极速、高压缩、零冗余
android·大数据·数据库·设计模式·时序数据库·tdengine·涛思数据
武子康3 小时前
大数据-180 Elasticsearch 近实时搜索：Segment、Refresh、Flush、Translog 全流程解析
大数据·后端·elasticsearch
阿桂天山3 小时前
阿桂的数据资产灵动实战 (一) 开发框架
大数据·python·软件工程
TDengine （老段）3 小时前
TDengine 查询引擎设计与最佳实践
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
深蓝易网4 小时前
MES系统如何帮助企业实现产品质量的全过程追溯
大数据·人工智能
云山工作室4 小时前
基于物联网的体温心率监测系统设计(论文+源码)
stm32·单片机·嵌入式硬件·物联网·课程设计
热门推荐
01GitHub 镜像站点02【超详细教程】手把手教你从微软官网免费下载Windows 10官方原版ISO镜像（2025最新版）03UV安装并设置国内源04安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）05React CVE-2025-55182漏洞排查与修复指南06Linux下V2Ray安装配置指南07BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具08【AutoGLM部署】本地私有化部署AI手机Agent09解决 WSL Ubuntu 中 /etc/resolv.conf 自动重置问题10从入门到实战：Gemini 3 使用指南速览