Lindorm：如何設計時序資料表

時序資料樣本

時序資料建模至關重要，需要仔細分析資料來源的特性和查詢的情境，建立合理的資料表，以便達到最佳的儲存和查詢效能。以下圖的空氣檢測資料為例：

每個時間點對應的資料記錄可以詳細分為幾個部分：

• 表（Table）：代表一系列同類時序資料的集合。

• 標籤（Tags）：表明指標項監測針對的具體對象屬性。其中一個標籤（Tag）由一個標籤鍵（Key）和一個對應的標籤值（Value）組成。時序引擎預設會為每一個標籤的鍵-值對都建立標籤與時間序列之間的索引。在特定場合下，標籤也可能會有不同的叫法，例如可能被稱為Labels或者Dimensions。

• 時間戳記（Timestamp）：表示該資料記錄對應的產生時間。

• 欄位（Field）：一條資料記錄可以有多個欄位值，表示指標的不同方面。時序引擎不會為欄位建立索引。

表設計的最佳實務

基於以上的資料模型，我們便可以將同一類時序資料的度量（如上圖中的AQM）設計為表名，並按照SQL的CREATE TABLE文法進行表設計。

以上文的空氣品質監測的時序模型為例，可以採用的表定義如下所示。

CREATE TABLE aqm (
    city        VARCHAR TAG,
    district    VARCHAR TAG,
    id          VARCHAR TAG,
    time        TIMESTAMP,
    pm2_5       DOUBLE,
    pm10        DOUBLE,
    so2         DOUBLE,
    no2         DOUBLE,
    PRIMARY KEY(id)  ////單機版執行個體不支援PRIMARY KEY，如果使用的是單機版執行個體，請刪除此行
);

在此定義基礎上，隨後向表中寫資料便可通過INSERT語句來進行：

INSERT INTO aqm (city, district, id, time, pm2_5, pm10, so2, no2) 
VALUES ('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:00:00', 31.0, 66.0, 10.0, 43.0);

INSERT INTO aqm (city, district, id, time, pm2_5, pm10, so2, no2) 
VALUES ('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:01:00', 31.2, 66.0, 10.5, 43.1);

也可以通過下述INSERT語句實現批量寫入資料。

INSERT INTO aqm (city, district, id, time, pm2_5, pm10, so2, no2) 
VALUES ('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:02:00', 31.3, 66.0, 10.0, 42.9),  
('hangzhou', 'yuhang', 'HY00001', '2019-04-18 10:03:00', 31.2, 66.4, 10.3, 43.0);

CREATE TABLE aqm (
    city        VARCHAR TAG,
    district    VARCHAR TAG,
    id          VARCHAR TAG,
    time        TIMESTAMP,
    pm2_5       DOUBLE,
    pm10        DOUBLE,
    so2         DOUBLE,
    no2         DOUBLE,
    PRIMARY KEY (id)   //單機版執行個體不支援PRIMARY KEY，如果使用的是單機版執行個體，請刪除此行
);