Tablestore:時系列データのクエリに SQL を使用する方法

TimeSeries モデルは、時系列の各時点で 1 つ以上の値が生成されるかどうかに基づいて、単一値モデルと複数値モデルに分類されます。次の表では、データをクエリするために SQL で時系列テーブルに作成できるマッピングテーブルの種類について説明します。

単一値モデルのマッピングテーブル

時系列テーブルを作成すると、システムは時系列テーブルの SQL で単一値モデルのマッピングテーブルを自動的に作成します。SQL でのマッピングテーブルの名前は、時系列テーブルの名前と同じです。単一値モデルのマッピングテーブルを使用して、時系列テーブルの時系列データをクエリできます。

次の表では、SQL でのマッピングテーブルのスキーマについて説明します。

複数値モデルのマッピングテーブル

複数値モデルのマッピングテーブルを使用して時系列データをクエリする場合、CREATE TABLE ステートメントを実行して、複数値モデルのマッピングテーブルを作成します。SQL でのマッピングテーブルの名前は、時系列テーブルの名前::接尾辞 形式です。時系列テーブルの SQL でマッピングテーブルを作成するときに、接尾辞 を指定します。時系列テーブルの SQL で複数値モデルのマッピングテーブルを複数作成できます。

時系列テーブルの複数値モデルのマッピングテーブルを作成するときは、マッピングテーブルの名前、およびマッピングテーブルのデータ列の名前と型を指定します。詳細については、このトピックの時系列テーブルの複数値モデルのマッピングテーブルを作成するセクションを参照してください。

次の表では、SQL でのマッピングテーブルのスキーマについて説明します。

時系列メタデータのマッピングテーブル

時系列テーブルを作成すると、システムは時系列メタデータのマッピングテーブルを自動的に作成します。SQL でのマッピングテーブルの名前は、時系列テーブルの名前::meta 形式です。マッピングテーブルを使用して、時系列メタデータをクエリできます。たとえば、時系列テーブルの名前が timeseries_table の場合、時系列メタデータのマッピングテーブルの名前は timeseries_table::meta です。

次の表では、SQL でのマッピングテーブルのスキーマについて説明します。

時系列テーブルの複数値モデルのマッピングテーブルを作成する

CREATE TABLE ステートメントを実行して、時系列テーブルの複数値モデルのマッピングテーブルを作成できます。

• SQL 構文

  CREATE TABLE `timeseries_table::user_mapping_name` (
    `_m_name` VARCHAR(1024), 
    `_data_source` VARCHAR(1024), 
    `_tags` VARCHAR(1024), 
    `_time` BIGINT(20),
    `user_column_name1` data_type, 
    ......
    `user_column_namen` data_type,
    PRIMARY KEY(`_m_name`,`_data_source`,`_tags`,`_time`)
  );

  SQL 構文のパラメータの詳細については、このトピックの複数値モデルのマッピングテーブルセクションのテーブルスキーマを参照してください。

• SQL の例

  次のサンプルコードは、時系列テーブルに timeseries_table::muti_model という名前の複数値モデルのマッピングテーブルを作成する方法の例を示しています。マッピングテーブルのメトリックは、cpu、memory、および disktop です。SQL サンプルコード:

  CREATE TABLE `timeseries_table::muti_model` (
    `_m_name` VARCHAR(1024), 
    `_data_source` VARCHAR(1024), 
    `_tags` VARCHAR(1024),
    `_time` BIGINT(20),
    `cpu` DOUBLE(10),
    `memory` DOUBLE(10),
    `disktop` DOUBLE(10),
    PRIMARY KEY(`_m_name`,`_data_source`,`_tags`,`_time`)
  );

データをクエリする

SELECT ステートメントを実行して、時系列データをクエリできます。詳細については、データのクエリを参照してください。

Tablestore は、時系列のタグ (_tags) 内のタグの値を抽出するための tag_value_at 拡張関数を提供します。この関数を使用して、時系列のプロパティ (_attributes) 内のプロパティの値を抽出することもできます。

SELECT tag_value_at(_tags, "host") as host FROM timeseries_table LIMIT 1;

時系列をクエリする

時系列テーブルを作成すると、システムは時系列メタデータのマッピングテーブルを自動的に作成します。マッピングテーブルを使用して、時系列をクエリできます。

この例では、timeseries_table という名前の時系列テーブルと、timeseries_table::meta という名前の時系列メタデータのマッピングテーブルが使用されます。マッピングテーブルのメトリックは basic_metric です。

• 時系列メタデータのマッピングテーブルで、メトリック名が basic_metric である時系列をクエリします。

  SELECT * FROM  `timeseries_table::meta` WHERE _m_name = "basic_metric" LIMIT 100;

• 時系列メタデータのマッピングテーブルで、複数のタグ条件 (host=host001 および region=hangzhou) を満たす時系列をクエリします。

  SELECT * FROM `timeseries_table::meta` WHERE _m_name = "basic_metric" AND tag_value_at(_tags, "host") = "host001"
   AND tag_value_at(_tags, "region") = "hangzhou" LIMIT 100;

• 時系列メタデータのマッピングテーブルで、複数のタグ条件 (host=host001 および region=hangzhou) と特定のプロパティ条件 (status=online) を満たし、特定の時点以降もアクティブである時系列をクエリします。

  SELECT * FROM `timeseries_table::meta` WHERE _m_name = "basic_metric" AND tag_value_at(_tags, "host") = "host001" AND tag_value_at(_tags, "region") = "hangzhou"
   AND tag_value_at(_attributes, "status") = "online" AND _meta_update_time > (UNIX_TIMESTAMP() - 900) * 1000000 LIMIT 100;

単一値モデルのマッピングテーブルを使用して時系列データをクエリする

時系列テーブルを作成すると、システムは時系列テーブルの単一値モデルのマッピングテーブルを自動的に作成します。マッピングテーブルを使用して、時系列データをクエリできます。

この例では、timeseries_table という名前の時系列テーブルと、timeseries_table という名前の単一値モデルのマッピングテーブルが使用されます。マッピングテーブルのメトリックは basic_metric です。

• 時系列データテーブルで、メトリックタイプが basic_metric であるデータをクエリします。

  SELECT * FROM timeseries_table WHERE _m_name = "basic_metric" LIMIT 10;

• 時系列データテーブルで、メトリックタイプが basic_metric で、データソースが device001 で、特定の時点以降のデータをクエリします。

  SELECT * FROM timeseries_table WHERE _m_name = "basic_metric" AND _data_source = "device001" AND _time > (UNIX_TIMESTAMP() - 900) * 1000000 LIMIT 10;

• 時系列データテーブルで、単一のタグ条件 (host=host001) を満たす時系列のデータをクエリします。

  SELECT * FROM timeseries_table WHERE _m_name = "basic_metric" AND tag_value_at(_tags, "host") = "host001"
   AND _time > (UNIX_TIMESTAMP() - 900) * 1000000 LIMIT 10;

• 時系列データテーブルで、複数のタグ条件 (host=host001 および region=hangzhou) を満たす時系列のデータをクエリします。

  SELECT * FROM timeseries_table WHERE _m_name = "basic_metric" AND tag_value_at(_tags, "host") = "host001" AND tag_value_at(_tags, "region") = "hangzhou"
   AND _time > (UNIX_TIMESTAMP() - 900) * 1000000 LIMIT 10;

• 時系列データテーブルで、特定のタグ条件 (host=host001) を満たす時系列の cpu_usr データを、600 秒の時間枠に基づいて集計 (avg および max) します。

  SELECT tag_value_at(_tags, "host") as host,_time DIV 600000000 * 600 as time_sec,avg(_double_value) as cpu_avg,max(_double_value) as cpu_max FROM
   timeseries_table WHERE _m_name = "basic_metric" AND _time > (UNIX_TIMESTAMP() - 21600) * 1000000 AND tag_value_at(_tags, "host") = "host001"
   AND _field_name = "cpu_summary_usr" GROUP BY host,time_sec ORDER BY time_sec LIMIT 100;

複数値モデルのマッピングテーブルを使用して時系列データをクエリする

時系列テーブルを作成した後、時系列テーブルの複数値モデルのマッピングテーブルを作成できます。マッピングテーブルを使用して、時系列データをクエリできます。詳細については、このトピックの時系列テーブルの複数値モデルのマッピングテーブルを作成するセクションを参照してください。

この例では、timeseries_table という名前の時系列テーブルと、timeseries_table::muti_model という名前の複数値モデルのマッピングテーブルが使用されます。マッピングテーブルのメトリックは、cpu、memory、および disktop です。

• 複数値モデルのマッピングテーブルを使用して、データソースが host_01 であるデータをクエリします。この例では、host_id は _data_source に格納されています。

  SELECT * FROM `timeseries_table::muti_model` WHERE _data_source = "host_01" LIMIT 10;

• 複数値モデルのマッピングテーブルを使用して、cpu 値が 20.0 より大きい時系列のメトリックに関する情報をクエリします。

  SELECT cpu,memory,disktop FROM `timeseries_table::muti_model` WHERE cpu > 20.0 LIMIT 10;

• 複数値モデルのマッピングテーブルを使用して、2022 年 1 月 1 日に特定のタグ条件 (region=hangzhou) を満たすホストの平均 cpu 値と最大 disktop 値を計算します。

  SELECT avg(cpu) as avg_cpu,max(disktop) as max_disktop FROM `timeseries_table::muti_mode` WHERE tag_value_at(_tags,"region") = "hangzhou"
   AND _time > 1640966400000000 AND _time < 1641052799000000 GROUP BY _data_source;

次のいずれかの方法を使用して、SQL を使用して時系列データをクエリできます。時系列データをクエリするときは、ビジネス要件に基づいてマッピングテーブルで操作を実行できます。

• Tablestore コンソールで SQL を使用して時系列データをクエリします。詳細については、Tablestore コンソールで SQL クエリ機能を使用するを参照してください。

• Tablestore SDK を使用して SQL を使用して時系列データをクエリします。詳細については、Tablestore SDK を使用して SQL クエリ機能を使用するを参照してください。

• Java Database Connectivity (JDBC) を使用して SQL を使用して時系列データをクエリします。

  • JDBC を使用して Tablestore にアクセスします。詳細については、JDBC を使用して Tablestore にアクセスするを参照してください。

  • Hibernate を使用して Tablestore 用の JDBC ドライバを使用します。詳細については、Hibernate を使用して SQL ステートメントを実行することでデータをクエリするを参照してください。

  • MyBatis を使用して Tablestore 用の JDBC ドライバを使用します。詳細については、MyBatis を使用して SQL ステートメントを実行することでデータをクエリするを参照してください。

• Go 用の Tablestore ドライバを使用して Tablestore にアクセスします。詳細については、Go 用の Tablestore ドライバを使用して SQL ステートメントを実行することでデータをクエリするを参照してください。

• Tablestore CLI で SQL を使用して時系列データをクエリします。詳細については、SQL クエリを参照してください。