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使用 TDengine 如何進(jìn)行 SQL 寫入？官方最全教程來了！

小 T 導(dǎo)讀：為應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景下的寫入需求，TDengine 共提供了四種寫入?yún)f(xié)議，其中最常用的當(dāng)屬 SQL 寫入了，為了讓大家在實(shí)際寫入操作時(shí)更加方便，我們整理了一篇詳細(xì)解讀 SQL INSERT 語法規(guī)則的文章。建議提前收藏，有需要時(shí)可隨時(shí)參考。

在諸多時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（Time Series Database）中，如果能支持 SQL，則可以大大降低用戶的學(xué)習(xí)和接入成本，而 TDengine 正是這樣一款產(chǎn)品。

TDengine SQL 是供給用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)寫入和查詢的主要工具。為了便于用戶快速上手，它在一定程度上與標(biāo)準(zhǔn) SQL 風(fēng)格和模式類似。由于 TDengine 的早期版本沒有提供時(shí)序數(shù)據(jù)的刪除功能，因此其 SQL 語法也沒有提供數(shù)據(jù)刪除的相關(guān)功能。不過從 TDengine 企業(yè)版從 2.6 開始提供了 DELETE 語句。

為更好地說明 SQL 語法的規(guī)則及其特點(diǎn)，本文假設(shè)存在一個(gè)數(shù)據(jù)集。以智能電表（meters）為例，假設(shè)每個(gè)智能電表采集電流、電壓和相位三個(gè)量。其建模如下：

taos> DESCRIBE meters;
             Field              |        Type        |   Length    |    Note    |
=================================================================================
 ts                             | TIMESTAMP          |           8 |            |
 current                        | FLOAT              |           4 |            |
 voltage                        | INT                |           4 |            |
 phase                          | FLOAT              |           4 |            |
 location                       | BINARY             |          64 | TAG        |
 groupid                        | INT                |           4 | TAG        |

創(chuàng)建超級(jí)表和字表的語句可參考 TDengine 官網(wǎng)的官方文檔。

以上數(shù)據(jù)集包含 4 個(gè)智能電表的數(shù)據(jù)，按照 TDengine 的建模規(guī)則，對(duì)應(yīng) 4 個(gè)子表，其名稱分別是 d1001、d1002、d1003 以及 d1004。下面我們將以此模型為例，詳解 TDengine 中的 SQL INSERT 語法規(guī)則。寫入語法如下：

INSERT INTO
    tb_name
        [USING stb_name [(tag1_name, ...)] TAGS (tag1_value, ...)]
        [(field1_name, ...)]
        VALUES (field1_value, ...) [(field1_value2, ...) ...] | FILE csv_file_path
    [tb2_name
        [USING stb_name [(tag1_name, ...)] TAGS (tag1_value, ...)]
        [(field1_name, ...)]
        VALUES (field1_value, ...) [(field1_value2, ...) ...] | FILE csv_file_path
    ...];

插入一條或多條記錄

首先我們需要先指定一個(gè)已經(jīng)創(chuàng)建好的數(shù)據(jù)子表的表名，并通過 VALUES 關(guān)鍵字提供一行或多行數(shù)據(jù)，即可向數(shù)據(jù)庫(kù)寫入這些數(shù)據(jù)。例如，執(zhí)行如下語句可以寫入一行記錄：

INSERT INTO d1001 VALUES (NOW, 10.2, 219, 0.32);

或者，可以通過如下語句寫入兩行記錄：

INSERT INTO d1001 VALUES ('2021-07-13 14:06:32.272', 10.2, 219, 0.32) (1626164208000, 10.15, 217, 0.33);

在此過程中，需要注意以下三點(diǎn)：

  1. 在第二個(gè)代碼示例中，兩行記錄的首列時(shí)間戳使用了不同格式的寫法。其中字符串格式的時(shí)間戳寫法不受所在 Database 的時(shí)間精度設(shè)置影響；而長(zhǎng)整形格式的時(shí)間戳寫法會(huì)受到所在 Database 的時(shí)間精度設(shè)置影響——例子中的時(shí)間戳在毫秒精度下可以寫作 1626164208000，而如果是在微秒精度設(shè)置下就需要寫為 1626164208000000，納秒精度設(shè)置下需要寫為 1626164208000000000。
  1. 在使用“插入多條記錄”方式寫入數(shù)據(jù)時(shí)，不能把第一列的時(shí)間戳取值都設(shè)為 NOW，否則會(huì)導(dǎo)致語句中的多條記錄使用相同的時(shí)間戳，就可能出現(xiàn)相互覆蓋以致這些數(shù)據(jù)行無法全部被正確保存的風(fēng)險(xiǎn)。其原因在于，NOW 函數(shù)在執(zhí)行中會(huì)被解析為所在 SQL 語句的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間，出現(xiàn)在同一語句中的多個(gè) NOW 標(biāo)記也就會(huì)被替換為完全相同的時(shí)間戳取值。
  1. 允許插入的最老記錄的時(shí)間戳，認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)是用當(dāng)前服務(wù)器時(shí)間減去配置的 keep 值（數(shù)據(jù)保留的天數(shù)）；允許插入的最新記錄的時(shí)間戳，認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)是用當(dāng)前服務(wù)器時(shí)間加上配置的 days 值（數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度，單位為天）。keep 和 days 都是可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)指定的，缺省值分別是 3650 天和 10 天。

插入記錄，數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)到指定的列

當(dāng)我們向數(shù)據(jù)子表中插入記錄時(shí)，無論插入一行還是多行，都可以讓數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)到指定的列。對(duì)于 SQL 語句中沒有出現(xiàn)的列，數(shù)據(jù)庫(kù)將自動(dòng)填充為 NULL。但要注意主鍵（時(shí)間戳）不能為 NULL。例如：

INSERT INTO d1001 (ts, current, phase) VALUES ('2021-07-13 14:06:33.196', 10.27, 0.31);

如果不指定列，即使用全列模式，那么在 VALUES 部分提供的數(shù)據(jù)，必須為數(shù)據(jù)表的每個(gè)列都顯式地提供數(shù)據(jù)。全列模式寫入速度會(huì)遠(yuǎn)快于指定列，因此建議盡可能采用全列寫入方式，此時(shí)空列可以填入 NULL。

向多個(gè)表插入記錄

可以在一條語句中，分別向多個(gè)表插入一條或多條記錄，并且也可以在插入過程中指定列。例如：

INSERT INTO d1001 VALUES ('2021-07-13 14:06:34.630', 10.2, 219, 0.32) ('2021-07-13 14:06:35.779', 10.15, 217, 0.33)
            d1002 (ts, current, phase) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.255', 10.27, 0.31）;

插入記錄時(shí)自動(dòng)建表

如果你在寫數(shù)據(jù)時(shí)并不確定某個(gè)表是否存在，此時(shí)可以在寫入數(shù)據(jù)時(shí)使用自動(dòng)建表語法來創(chuàng)建不存在的表，若該表已存在則不會(huì)建立新表。在自動(dòng)建表時(shí)，我們要求必須以超級(jí)表為模板，并寫明數(shù)據(jù)表的 TAGS 取值。例如：

INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:32.272', 10.2, 219, 0.32);

也可以在自動(dòng)建表時(shí)，只是指定部分 TAGS 列的取值，未被指定的 TAGS 列將置為 NULL。例如：

INSERT INTO d21001 USING meters (groupId) TAGS (2) VALUES ('2021-07-13 14:06:33.196', 10.15, 217, 0.33);

自動(dòng)建表語法也支持在一條語句中向多個(gè)表插入記錄。例如：

INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.630', 10.2, 219, 0.32) ('2021-07-13 14:06:35.779', 10.15, 217, 0.33)
            d21002 USING meters (groupId) TAGS (2) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.255', 10.15, 217, 0.33)
            d21003 USING meters (groupId) TAGS (2) (ts, current, phase) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.255', 10.27, 0.31);

如果應(yīng)用的是 2.0.20.5 之前的版本，那在使用自動(dòng)建表語法并指定列時(shí)，子表的列名必須緊跟在子表名稱后面，而不能如例子里那樣放在 TAGS 和 VALUES 之間。從 2.0.20.5 版本開始，這兩種寫法都可以使用了，但也不能在一條 SQL 語句中混用，否則會(huì)報(bào)語法錯(cuò)誤。

插入來自文件的數(shù)據(jù)記錄

在進(jìn)行文件的數(shù)據(jù)記錄插入時(shí)，除了使用 VALUES 關(guān)鍵字插入一行或多行數(shù)據(jù)外，也可以把要寫入的數(shù)據(jù)放在 CSV 文件中（英文逗號(hào)分隔、英文單引號(hào)括住每個(gè)值）供 SQL 指令讀取，其中 CSV 文件無需表頭。例如，如果 /tmp/csvfile.csv 文件的內(nèi)容為：

'2021-07-13 14:07:34.630', '10.2', '219', '0.32'
'2021-07-13 14:07:35.779', '10.15', '217', '0.33'

那么通過如下指令可以把這個(gè)文件中的數(shù)據(jù)寫入子表中：

INSERT INTO d1001 FILE '/tmp/csvfile.csv';

如果想要執(zhí)行自動(dòng)建表，從 2.1.5.0 版本開始，就已經(jīng)支持在插入來自 CSV 文件的數(shù)據(jù)時(shí)，以超級(jí)表為模板來自動(dòng)創(chuàng)建不存在的數(shù)據(jù)表。例如：

INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) FILE '/tmp/csvfile.csv';

歷史記錄寫入

在進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)寫入時(shí)，我們可使用 IMPORT 或者 INSERT 命令。由于 IMPORT 的語法、功能與 INSERT 完全一樣，下面我們就以 INSERT 來說明。

針對(duì) INSERT 類型的 SQL 語句，我們采用的是流式解析策略，在發(fā)現(xiàn)后面的錯(cuò)誤之前，前面正確的部分 SQL 仍會(huì)執(zhí)行。下面的 SQL 中，INSERT 語句是無效的，但是 d1001 仍會(huì)被創(chuàng)建。

taos> CREATE TABLE meters(ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS(location BINARY(30), groupId INT);
Query OK, 0 row(s) affected (0.008245s)

taos> SHOW STABLES;
              name              |      created_time       | columns |  tags  |   tables    |
============================================================================================
 meters                         | 2020-08-06 17:50:27.831 |       4 |      2 |           0 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001029s)

taos> SHOW TABLES;
Query OK, 0 row(s) in set (0.000946s)

taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('California.SanFrancisco', 2) VALUES('a');

DB error: invalid SQL: 'a' (invalid timestamp) (0.039494s)

taos> SHOW TABLES;
           table_name           |      created_time       | columns |          stable_name           |
======================================================================================================
 d1001                          | 2020-08-06 17:52:02.097 |       4 | meters                         |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)

寫在最后

眾所周知，傳統(tǒng) database 是把整個(gè) SQL 語句發(fā)送到服務(wù)端，由服務(wù)端完成所有的處理邏輯。和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不同的是，TDengine 會(huì)在客戶端完成大部分處理邏輯。在語法解析階段，由于狀態(tài)機(jī)解析 SQL 效率不高， 因此針對(duì)插入，TDengine 特地設(shè)計(jì)了流式解析；此外，對(duì)于包含表 schema 信息和表所在 dnode 的 table meta，會(huì)在客戶端進(jìn)行緩存，之后只需要從本地 cache 中獲取即可，為了能在服務(wù)端實(shí)現(xiàn)高效處理，還會(huì)在客戶端對(duì)每個(gè) table 的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和去重……

這些在設(shè)計(jì)上的諸多細(xì)節(jié)，也讓 TDengine 實(shí)現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)寫入。值得一提的是，為了滿足部分客戶對(duì)性能的極端要求，TDengine 還開發(fā)了 stmt 接口，進(jìn)一步減輕語法解析帶來的性能問題，目前經(jīng)過多個(gè)用戶的線上實(shí)踐佐證，性能至少提高了 4～5 倍，歡迎大家試用。

如果你還有關(guān)于 SQL 寫入的更多問題，可以移步至 TDengine 官網(wǎng)上的技術(shù)文檔中查看更多代碼細(xì)節(jié)，也歡迎進(jìn)入官方社群，尋求社區(qū)技術(shù)人員的幫助。