小T導(dǎo)讀：藍(lán)深遠(yuǎn)望致力于服務(wù)政府及大型國有企事業(yè)單位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，結(jié)合大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡(luò)安全等核心技術(shù)，為政府運行、社會服務(wù)、城市管理、公共安全、基層治理等領(lǐng)域，提供智能場景應(yīng)用、安全管理、數(shù)據(jù)運營與產(chǎn)品服務(wù)，賦能數(shù)字政府創(chuàng)新建設(shè)，為各行業(yè)應(yīng)用場景提供支撐服務(wù)。

隨著科技的發(fā)展與人民生活水平的提高，電機在工業(yè)生產(chǎn)和人民生活中應(yīng)用越來越廣泛，如工業(yè)機器、空調(diào)、電梯等。電機的維護(hù)成為影響生產(chǎn)效率和生產(chǎn)安全的一項重要事宜。而且在一些環(huán)境惡劣的場所，用戶更偏向于遠(yuǎn)程維護(hù)。

為了滿足這些需求，我們研發(fā)了電機物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測預(yù)警與預(yù)測性維護(hù)平臺。該平臺通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)，采集各電機設(shè)備的運行數(shù)據(jù)以及頻譜波形數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)建模分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在隱患，實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。

一、現(xiàn)狀與痛點

電機物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)類型多、采集頻率高，在項目總體設(shè)計的初期，我們打算采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲。當(dāng)設(shè)備數(shù)量較少時（低于100臺），基于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的計算函數(shù)、多表關(guān)聯(lián)等處理方式，能夠滿足業(yè)務(wù)要求。但是考慮到未來接入的電機數(shù)量會越來越多（5000臺以上），設(shè)備的測點也會越來越多，平臺問題也就會越發(fā)嚴(yán)峻。具體可以歸納為如下兩個方面。

• 擴容實施難

采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，局限于傳統(tǒng)的庫表設(shè)計模式，每新增一個電機設(shè)備接入，必須針對這個電機設(shè)備建立一張新的數(shù)據(jù)表，這個大大增加了接入設(shè)備時的工作量；同時，隨著平臺接入的電機設(shè)備越來越多，數(shù)據(jù)庫表不斷增加，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的管理和備份成本不斷提高，無法做到水平擴容。

• 業(yè)務(wù)開發(fā)難

伴隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，大量的電機設(shè)備接入平臺，各種聚合分析統(tǒng)計需求持續(xù)增加，由于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的特點，導(dǎo)致各種跨庫跨表的查詢操作激增，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)耦合度增大，系統(tǒng)開發(fā)的難度也隨之提升，同時對平臺整個的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性也會造成很大隱患。

二、為什么選擇 TDengine

為了適應(yīng)未來業(yè)務(wù)發(fā)展需求，避免上述難點與困境，我們決定選擇一款時序數(shù)據(jù)庫（Time-Series Database）產(chǎn)品。在調(diào)研了多款產(chǎn)品之后，TDengine Database 引起了我們的注意，它的如下幾個特點非常適合我們的場景：

• 高性能：數(shù)據(jù)讀寫速度非常高；
• 集群化：可以集群化部署，支持多副本，支持水平擴展；
• 安裝便捷: 官網(wǎng)文檔齊全，按照文檔很容易就能完成安裝部署；
• 開源：開源，而且社區(qū)非?；钴S，很多問題都可以在社區(qū)找到答案；
• 使用簡單：支持使用類SQL查詢語言來插入或查詢數(shù)據(jù)。

于是我們馬上做了各種驗證，結(jié)果表明，TDengine 完全符合我們的業(yè)務(wù)需求。 引入 TDengine 之后，平臺整體的數(shù)據(jù)架構(gòu)如下圖所示。

三、TDengine 存儲模型設(shè)計

TDengine 里有一個特殊的概念：超級表，每種數(shù)據(jù)采集類型對應(yīng)一個超級表。超級表只負(fù)責(zé)存儲這種類型的數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)存儲采用橫表存儲。

我們將電機設(shè)備的測點幅值超級表設(shè)計成如下結(jié)構(gòu)：

CREATE STABLE IF NOT EXISTS general_view_escalator (ts TIMESTAMP, elect_machine_one FLOAT, reducer_machine_one FLOAT, bottom_bolt_one FLOAT, elect_machine_two FLOAT, reducer_machine_two FLOAT, bottom_bolt_two FLOAT, left_main_drive FLOAT, right_main_drive FLOAT, left_step_chain FLOAT, right_step_chain FLOAT, up_main_drive_noise FLOAT, down_step_chain_work_noise FLOAT, left_step_chain_extend FLOAT, right_step_chain_extend FLOAT, left_handrail_temperature FLOAT, right_handrail_temperature FLOAT, env_temperature FLOAT, elect_machine_temperature FLOAT, reduction_gearbox_one_oil FLOAT, reduction_gearbox_two_oil FLOAT, rmd FLOAT) TAGS (line_id BINARY(20), site_id BINARY(20), elevator_code BINARY(20));

波形超級表設(shè)計如下架構(gòu)：

CREATE STABLE IF NOT EXISTS waveform_view_escalator (ts TIMESTAMP, vals BINARY(16000), samplehz INT, len INT, ratio INT) TAGS (line_id BINARY(20), site_id BINARY(20), elevator_code BINARY(20), measuring_id BINARY(20));

TDengine 還有另外一個概念：子表。每臺電機設(shè)備的數(shù)據(jù)對應(yīng)一張子表，它可以在插入數(shù)據(jù)時動態(tài)創(chuàng)建。這種操作模式可以省去創(chuàng)建子表的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，大大降低了業(yè)務(wù)復(fù)雜度。

四、用到的 TDengine 特性

1. 數(shù)據(jù)訂閱(Publisher/Subscriber)

在我們的業(yè)務(wù)場景中有一類數(shù)據(jù)叫預(yù)警、報警事件告警數(shù)據(jù)，直接使用 TDengine 的數(shù)據(jù)訂閱功能，可以優(yōu)雅快速地實現(xiàn)這一功能。

2. 緩存（Cache）

在我們的業(yè)務(wù)場景中，需要顯示每臺電機設(shè)備的最新測量數(shù)據(jù)（如幅值、頻譜等），直接使用TDengine 提供的緩存（Cache）功能，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫時設(shè)置參數(shù) cachelast=1，將每張表的最后一條記錄緩存，應(yīng)用程序可以通過 last_row 函數(shù)快速獲取當(dāng)前的實時數(shù)據(jù)，進(jìn)行動態(tài)數(shù)據(jù)刷新顯示。

3. 其它有用功能

比如采樣查詢、多表聚合查詢、流式計算等，可以滿足我們多種業(yè)務(wù)場景的需求。

原來項目中有很多需要在程序中處理的計算工作，現(xiàn)在全部由TDengine承擔(dān)，在分擔(dān)程序的計算壓力的同時，還可以實現(xiàn)聚合結(jié)果的持久化存儲，支持歷史數(shù)據(jù)快速查詢。

五、總結(jié)

TDengine Database 作為一款新的產(chǎn)品，我們在使用過程中遇到了一些困難和挑戰(zhàn)。不過在同事們的支持下，在濤思數(shù)據(jù)工程師們的熱心支持下，我們還是相對順利地完成了項目的上線。

目前平臺的狀態(tài)是，當(dāng)前設(shè)備接入 300 臺，每臺設(shè)備 19 個測點，數(shù)據(jù)采集頻率達(dá)到 1 秒鐘，存儲的數(shù)據(jù)維度更精細(xì)了，能為平臺的智能診斷、智能分析服務(wù)提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，同時各業(yè)務(wù)場景下的計算查詢性能也非常優(yōu)秀，滿足了項目的實際需求。

作者簡介：

李凱，藍(lán)深遠(yuǎn)望大數(shù)據(jù)研發(fā)組負(fù)責(zé)人，2015 年起從事大數(shù)據(jù)研發(fā)，2020 起從事電機大數(shù)據(jù)平臺運維研發(fā)。