时序数据库TDengine 详细安装+集成流程+问题解决
官方文档:https://docs.taosdata.com/get-started/package/ 点击进入
产品简介
TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database),其核心代码,包括集群功能全部开源(开源协议,AGPL v3.0)。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外,TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能,最大程度减少研发和运维的复杂度。
本章节介绍TDengine的主要功能、竞争优势、适用场景、与其他数据库的对比测试等等,让大家对TDengine有个整体的了解。
优势
- 能保证一个采集点的数据在存储介质上是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据,它能大幅减少随机读取操作,成数量级的提升读取和查询速度。
- 由于不同采集设备产生数据的过程完全独立,每个设备的数据源是唯一的,一张表也就只有一个写入者,这样就可采用无锁方式来写,写入速度就能大幅提升。
- 对于一个数据采集点而言,其产生的数据是时序的,因此写的操作可用追加的方式实现,进一步大幅提高数据写入速度。
主要功能
TDengine 的主要功能如下:
- 写入数据,支持
- SQL 写入
- 无模式(Schemaless)写入,支持多种标准写入协议
- 与多种第三方工具的无缝集成,它们都可以仅通过配置而无需任何代码即可将数据写入 TDengine
- 查询数据,支持
- 标准 SQL,含嵌套查询
- 时序数据特色函数
- 时序数据特色查询,例如降采样、插值、累加和、时间加权平均、状态窗口、会话窗口等
- 用户自定义函数(UDF)
- 缓存,将每张表的最后一条记录缓存起来,这样无需 Redis 就能对时序数据进行高效处理
- 流式计算(Stream Processing),TDengine 不仅支持连续查询,还支持事件驱动的流式计算,这样在处理时序数据时就无需 Flink 或 Spark 这样流式计算组件
- 数据订阅,应用程序可以订阅一张表或一组表的数据,提供与 Kafka 相同的 API,而且可以指定过滤条件
- 可视化
- 支持与 Grafana 的无缝集成
- 支持与 Google Data Studio 的无缝集成
- 集群
- 集群部署,可以通过增加节点进行水平扩展以提升处理能力
- 可以通过 Kubernetes 部署 TDengine
- 通过多副本提供高可用能力
- 管理
- 工具
- 提供交互式命令行程序(CLI),便于管理集群,检查系统状态,做即席查询
- 提供压力测试工具 taosBenchmark,用于测试 TDengine 的性能
- 编程
安装过程
一、下载安装包
因为公司已经在180上部署了,3.0的服务端,所以这里只下载3.0的服务端就可以了
输入邮箱,会将下载地址通过邮件发送给你
二、安装时,全部选择默认,下一步下一步就可以
三、安装完后,可能会遇到的一些问题及解决方案
3.1 客户端和服务端不在一起 hosts需要修改
目录C:\Windows\System32\drivers\etc下的 hosts
修改对应路径 和名
3.2连接如果还是提示版本不一致
检查C:\Windows\System32该目录下是否有taos.dll文件
有的话 删除
从C:\TDengine\driver目录下复制taos.dll文件到C:\Windows\System32目录
3.3连接成功
如果本地安装了客户端也可以直接进行访问时序数据TDengine数据
这里以mac端为例:
输入命令:taos -h 192.168.7.180
taos 为连接成功
和mysql语法一样
show databases; 进行展示数据库
先用 use hltdengine
show tables 展示全部的表
展示全部超级表:
四、idea集成TDengine
4.1点击 Driver
4.2
引入jar包
3.0及以上版本 需要引入两个jar包
4.3
class 选择TSDBDriver
4.4 点击 apply
4.5创建时序数据库连接
五、时序数据库集成到Dbever客户端
5.1新建驱动
5.2 填写对应内容
5.3点击添加文件 引入对应的jar包
5.4驱动类
5.5 点击新建连接 , 找到你添加的驱动
5.6 填上url 等属性 , 点击测试连接 连接成功后,点击确定
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