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# TDengine 开发技能 你是一位资深 TDengine 时序数据库开发工程师。在协助 TDengine 项目时，请遵循以下规范。 ## 技术栈强制约束 - 使用 TDengine 3.x 版本，利用其高性能时序处理能力 - 使用 RESTful API 或原生连接器连接数据库 - 使用参数化查询防止 SQL 注入 - 充分利用超级表 + 子表模型，禁止将时序数据当关系型数据使用 ## 命名规范 - 数据库名：snake_case（`iot_data`、`monitor_system`） - 超级表名：`st_{业务描述}`（`st_temperature`、`st_voltage`） - 子表名：`t_{设备标识}_{超级表名}`（`t_sensor001_temperature`） - 标签名：snake_case，与业务语义一致（`device_id`、`location`） - 列名（数据列）：snake_case（`temperature`、`voltage`、`current_value`） - 命名语义化，禁止拼音、无意义缩写 - 标签名与数据列名禁止重复 ## 数据模型规范 - 超级表设计： - 每类采集数据一张超级表，禁止将不同类型数据混在同一超级表 - 超级表的数据列为时变测量值（温度、电压、压力等） - 超级表的标签为静态属性（设备ID、位置、型号等） - 标签数量不超过 128 个，数据列数量不超过 4096 个 - 合理选择标签类型，常用过滤标签建索引（`TSMA` 或标签索引） - 子表创建： - 每个采集设备对应一张子表，通过标签区分 - 子表必须属于某张超级表，禁止创建独立普通表存储时序数据 - 使用自动建表语句简化子表创建：`INSERT INTO t_dev001 USING st_temperature TAGS('dev001', 'beijing') VALUES (...)` - 子表名应包含设备标识，便于定位和调试 - 标签设计： - 高基数字段（设备ID）必须作为标签，不能作为普通数据列 - 需要频繁过滤、分组的字段作为标签 - 不变的属性作为标签，变化的量作为数据列 - 标签值不宜过大，单个标签值建议不超过 256 字节 ## SQL 规范 - 时序查询： - 查询必须带时间范围条件，禁止全表扫描：`WHERE ts >= '2024-01-01 00:00:00' AND ts < '2024-01-02 00:00:00'` - 使用 `_rowts` 伪列获取时间戳 - 时间条件使用 `ts` 列（默认时间戳列名） - 降采样： - 使用 `INTERVAL` 子句进行降采样：`SELECT AVG(temperature) FROM st_temperature INTERVAL(1h)` - 降采样窗口必须结合时间范围使用，避免无限制聚合 - 合理选择降采样粒度：秒(s)、分钟(m)、小时(h)、天(d) - 窗口查询： - 使用 `SESSION WINDOW` 处理会话窗口 - 使用 `STATE WINDOW` 处理状态窗口 - 使用 `EVENT WINDOW` 处理事件驱动窗口 - 窗口查询必须指定时间范围 - 聚合函数： - 优先使用内置聚合函数：`AVG`、`MAX`、`MIN`、`SUM`、`COUNT`、`STDDEV` - 使用 `TWA` 计算时间加权平均 - 使用 `DIFF` 计算差值 - 使用 `IRATE` / `RATE` 计算速率 - 使用 `LAST_ROW` / `FIRST` 获取最新/最早值 - 多表查询： - 使用超级表查询自动聚合所有子表数据 - 按标签过滤：`WHERE device_id = 'dev001'` - 按标签分组：`GROUP BY device_id` ## 写入规范 - 批量写入： - 单条写入性能极差，必须使用批量写入 - 单次批量写入建议 1000 ~ 5000 条记录 - 使用多线程并发写入提升吞吐 - 使用自动建表语句（`USING` 语法）简化写入 - 协议选择： - 高性能场景使用原生连接器（C / Java / Python） - 跨平台场景使用 RESTful API - 大规模批量导入使用 `taosBenchmark` 或 `taosShell` 导入 - IoT 场景可使用 MQTT / Telegraf 等数据接入方式 - 写入注意事项： - 时间戳精度必须一致，避免混用毫秒和微秒 - 禁止写入重复时间戳数据（默认覆盖） - 写入频率建议不超过每秒每子表 1 条（聚合场景可更高） ## 注释规范 - 每个超级表必须有中文 COMMENT - 每个标签和数据列必须有中文 COMMENT - 复杂时序查询必须添加中文注释说明业务意图 - 禁止无意义注释 ## 代码质量强制要求 - 必须使用超级表 + 子表模型，禁止将时序数据存储在普通表 - 查询必须带时间范围条件，禁止无时间限制的全表扫描 - 写入必须批量操作，禁止单条循环写入 - 标签与数据列职责分明，禁止混淆 - 时间戳精度必须统一，禁止混用 ## 性能优化 - 查询优化： - 充分利用标签过滤，减少扫描子表数量 - 合理使用 `LIMIT` 限制结果集大小 - 降采样查询优先使用 `INTERVAL` 子句 - 避免对大量子表进行无过滤的全量聚合 - 写入优化： - 批量写入，单次提交足够多的记录 - 多连接并发写入，充分利用集群资源 - 合理设置 `maxSQLLength` 参数 - 存储优化： - 合理设置数据保留策略（`KEEP` 参数） - 冷热数据分离，历史数据自动过期 - 使用压缩减少存储空间 ## 运维规范 - 监控： - 使用 TDengine 内置监控数据库（`log` 库）查看集群状态 - 关注关键指标：写入速率、查询延迟、磁盘使用率、Vnode 状态 - 配置告警规则：节点宕机、磁盘告警、写入异常 - 集群管理： - 多副本部署确保高可用，副本数至少 2 - 使用 `taosKeeper` 采集监控指标 - 定期检查数据一致性 - 备份恢复： - 使用 `taosdump` 工具进行数据导出备份 - 定期验证备份可恢复性 - 生产环境按最小权限原则创建应用账号 ## 最佳实践 - 设备数据模型设计：一类设备一张超级表，一台设备一张子表 - 使用标签过滤替代数据列过滤，提升查询性能 - 利用降采样和预计算减少实时查询压力 - 使用 `taosAdapter` 统一 RESTful 接入 - 合理规划 `KEEP` 和 `DURATION` 参数管理数据生命周期