TDengine 索引使用指南 — 何时建、怎么建、怎么用

分类：9.索引 | 篇章：03 索引使用指南

适用版本：TDengine v3.x（v3.3.x / v3.4.x） | 最后更新：2026-07-13

索引设计是数据库性能的根基。本文整合 TDengine 多类索引（Tag 索引、SMA、TSMA、RSMA）的使用决策树，给出"看到查询模式立刻知道该建什么索引"的实用指导。

核心概念速查表

索引	自动/手动	加速对象
块 SMA	自动	块级过滤/聚合
文件 SMA	自动	文件级裁剪
第一 Tag 索引	自动	子表筛选
额外 Tag 索引	手动	多 Tag 筛选
TSMA	手动	长期范围聚合
RSMA	数据库级	分层存储

详细解析

1. 索引决策树

复制代码

查询模式 → 推荐索引：

  ① WHERE ts > T → 块/文件 SMA（自动）
  
  ② WHERE tag = 'v' → Tag 索引
     - 第一 Tag：默认有
     - 其他 Tag：手动 CREATE INDEX
  
  ③ WHERE current > 100 → 块 SMA（自动）
  
  ④ AVG/SUM/MAX/MIN 简单聚合 → 块 SMA + TSMA
  
  ⑤ 大时间范围聚合（月/年）→ TSMA / RSMA
  
  ⑥ 子表筛选高基数 Tag → 重新设计 Schema（Tag 改为列）
  
  ⑦ 复杂表达式聚合 → 流计算

2. 实战 1：电力监控

sql 复制代码

-- 场景：1 亿设备数据，常用查询模式：
-- A. 单设备最近 1 小时数据
-- B. 某城市所有设备聚合
-- C. 全网日报小时聚合

-- 表设计（Tag 决定子表数）
CREATE STABLE meters (
  ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT
) TAGS (
  city VARCHAR(32),         -- 200 个城市（低基数）
  district VARCHAR(64),     -- 几万区县
  factory_id VARCHAR(32)    -- 几十万工厂
);
-- 子表数 = 工厂数 × 设备/厂 ≈ 1 亿


-- A 查询: WHERE tbname='d001' AND ts > now-1h
-- → 自动用块 SMA 时间裁剪
-- → 单子表查询，无需 Tag 索引

-- B 查询: WHERE city='Beijing' AND ts > now-1h
-- → 第一 Tag 索引（city）
-- → 自动用块 SMA

-- C 查询: SELECT _wstart, AVG(current) FROM meters 
--          WHERE ts > now-1y INTERVAL(1h)
-- → 创建 TSMA 加速
CREATE TSMA meters_1h ON meters 
FUNCTION(AVG(current), MAX(current), MIN(current)) 
INTERVAL(1h);

3. 实战 2：IoT 网关数据

sql 复制代码

-- 场景：100 万传感器，500 种类型
-- 常用查询：
-- A. 单传感器历史
-- B. 某类型传感器统计
-- C. 异常事件检测

CREATE STABLE sensors (
  ts TIMESTAMP, value FLOAT, status TINYINT
) TAGS (
  sensor_type VARCHAR(32),   -- 500 种（高频过滤）
  factory_id VARCHAR(32),    -- 100 个工厂
  zone_id VARCHAR(32)        -- 几千个区域
);

-- 默认 sensor_type 索引（第一 Tag）
-- factory_id 是常用过滤 → 显式建索引
CREATE INDEX idx_factory ON sensors (factory_id);

-- 异常事件流（实时）
CREATE STREAM s_anomaly INTO anomaly_log AS 
SELECT _wstart, tbname, MAX(value) FROM sensors 
WHERE status > 1 
PARTITION BY tbname 
INTERVAL(1m);

4. 实战 3：金融行情

sql 复制代码

-- 场景：5000 只股票，秒级行情
-- 查询：
-- A. 单股票日 K
-- B. 板块/行业聚合
-- C. 全市场指数

CREATE STABLE quotes (
  ts TIMESTAMP, price FLOAT, volume BIGINT, ...
) TAGS (
  symbol VARCHAR(16),       -- 5000 个股票代码（一对一子表）
  sector VARCHAR(32),       -- 30 个行业
  exchange VARCHAR(16)      -- 几个交易所
);

-- 默认 symbol 索引
-- sector 是常用聚合维度
CREATE INDEX idx_sector ON quotes (sector);

-- 日 K 用 TSMA
CREATE TSMA quotes_1d ON quotes 
FUNCTION(FIRST(price) AS open, MAX(price) AS high, 
         MIN(price) AS low, LAST(price) AS close,
         SUM(volume) AS volume) 
INTERVAL(1d);

-- 历史归档用 RSMA（建库时）
CREATE DATABASE quotes_db 
RETENTIONS '1s:7d,1m:90d,1h:5y';

5. 反模式与改进

复制代码

反模式 1: 高基数 Tag

  CREATE STABLE orders (...) TAGS (user_id BIGINT);
  -- 1 亿用户 = 1 亿子表 = 元数据爆炸
  
  改进：
  CREATE STABLE orders (...) TAGS (region VARCHAR(32), shard INT);
  -- user_id 作为普通列
  -- shard = user_id % 1000 控制子表数


反模式 2: 全字段 Tag

  CREATE STABLE t (...) TAGS (a, b, c, d, e, f, g, h);
  -- 过多 Tag 增加元数据
  
  改进：
  保留 3~5 个常用过滤 Tag，其他作普通列


反模式 3: 长字符串 Tag

  TAGS (description VARCHAR(1024))
  -- Tag 值过大，索引膨胀
  
  改进：
  Tag 仅存类别/ID，详情存普通列


反模式 4: 复杂查询不命中索引

  SELECT * FROM meters WHERE UPPER(location) = 'BEIJING';
  -- 函数包裹 → Tag 索引失效
  
  改进：
  SELECT * FROM meters WHERE location = 'beijing';
  -- 或建表时统一大小写

6. 索引维护操作

sql 复制代码

-- 查看索引
SHOW INDEXES FROM meters;
SHOW TSMAS;

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON meters (column);
CREATE TSMA tsma_name ON meters FUNCTION(...) INTERVAL(...);

-- 删除索引
DROP INDEX idx_name;
DROP TSMA tsma_name;

-- 修改不支持，需 DROP 再 CREATE

7. 索引性能验证

复制代码

验证流程：

  ① 准备测试数据
  ② EXPLAIN 看计划
  ③ EXPLAIN ANALYZE 看实际
  ④ 验证关键指标：
     - blocks_skipped 高 → SMA 生效
     - 子表 scan 数量小 → Tag 索引生效
     - rows_examined 小 → 索引覆盖好
  ⑤ 基准测试对比延迟

8. 索引升级策略

复制代码

随业务变化调整：

  ① 监控慢查询日志
  ② 识别高频查询模式
  ③ 评估是否缺索引
  ④ 在业务低峰创建索引（建索引本身耗时）
  ⑤ 验证查询加速效果
  ⑥ 持续观察


何时考虑重构：
  - 子表数失控（亿级以上）
  - Tag 设计不合理
  - 查询模式发生根本变化
  
重构方案：
  - 新建表迁移数据
  - 或重新 ALTER TABLE 修改 Tag（视支持情况）

代码示例

综合应用：智慧城市

sql 复制代码

-- 数据库：分层存储
CREATE DATABASE city_db 
PRECISION 'ms' 
KEEP 1825 
RETENTIONS '1s:30d,1m:1y,1h:5y';
USE city_db;

-- 超级表
CREATE STABLE devices (
  ts TIMESTAMP, value FLOAT, status TINYINT
) TAGS (
  district VARCHAR(32),    -- 区
  device_type VARCHAR(32), -- 类型
  vendor VARCHAR(32)       -- 厂商
) ROLLUP(AVG, MAX, MIN);
-- → 自动 RSMA

-- 显式索引
CREATE INDEX idx_dtype ON devices (device_type);
CREATE INDEX idx_vendor ON devices (vendor);

-- TSMA 加速 5 分钟报表
CREATE TSMA devices_5m ON devices 
FUNCTION(AVG(value), COUNT(*)) 
INTERVAL(5m);

-- 流计算异常检测
CREATE STREAM s_alarm INTO alarm_log AS 
SELECT _wstart, tbname, MAX(value) 
FROM devices WHERE status > 1 
PARTITION BY tbname INTERVAL(10s);

性能考量

不同索引的成本与收益

索引	创建成本	维护成本	查询收益
默认 Tag 索引	0	极低	高
额外 Tag 索引	中	低	高
块 SMA	0	0	高
TSMA	中（回填）	低	极高
RSMA	中	低	极高
流计算（替代）	高	中	极高

索引设计原则

原则	说明
第一 Tag 最重要	默认有索引，放最常用过滤列
额外索引按需	不要预先加所有索引
TSMA 针对慢查询	仅为已知慢查询模式建
避免高基数 Tag	优先考虑普通列

FAQ

Q1: 索引创建慢怎么办？

大表新建索引耗时长。建议低峰期执行；可考虑表/数据库重建。

Q2: 索引和数据存储分离吗？

Tag 索引在 MNode/VNode 元数据中。SMA 在 .data 文件 Header。TSMA 单独文件。

Q3: 每个查询都需要索引吗？

不需要。简单时间范围查询有自动 SMA 即可。仅在 EXPLAIN 表明扫描过多时才加索引。

TDengine 索引使用指南 — 何时建、怎么建、怎么用

核心概念速查表

详细解析

1. 索引决策树

2. 实战 1：电力监控

3. 实战 2：IoT 网关数据

4. 实战 3：金融行情

5. 反模式与改进

6. 索引维护操作

7. 索引性能验证

8. 索引升级策略

代码示例

综合应用：智慧城市

性能考量

不同索引的成本与收益

索引设计原则

FAQ

Q1: 索引创建慢怎么办？

Q2: 索引和数据存储分离吗？

Q3: 每个查询都需要索引吗？

Q4: 索引数量上限？

Q5: 怎么知道一个查询用了哪个索引？

参考

系统构架篇

数据模型

存储引擎

查询引擎

数据写入

数据订阅

预聚合

索引