[fly-iot Feifan IoT] (15): Das IOT-Projekt verwendet die TDengine-Datenbank zur Durchführung technischer Forschung. Es wird erfolgreich lokal mit Docker gestartet, und Python kann zum Einfügen von Verbindungsdaten verwendet werden.

Vorwort


Der ursprüngliche Link dieses Artikels lautet:
https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/108971807
Fly-iot-Spalte:
https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12219758.html

1. Video-Demonstrationsadresse


2. Über TDengine


Produkteinführung
TDengine ist eine Big-Data-Plattform, die für Szenarien wie das Internet der Dinge und das industrielle Internet entwickelt und optimiert wurde. Sie kann bis zu TB- oder sogar PB-Level-Daten, die täglich von einem großen Unternehmen generiert werden, sicher und effizient aggregieren, speichern und speichern Anzahl der Geräte und Datensammler. Analyse und Verteilung, Echtzeitüberwachung und Frühwarnung des Geschäftsbetriebsstatus sowie Bereitstellung von Geschäftseinblicken in Echtzeit. Sein Kernmodul ist die leistungsstarke, geclusterte Open-Source-, Cloud-native, minimalistische Zeitreihendatenbank TDengine OSS.

In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Produkte und Funktionen, Wettbewerbsvorteile, anwendbare Szenarien, Vergleichstests mit anderen Datenbanken usw. von TDengine OSS vorgestellt, damit jeder ein umfassendes Verständnis von TDengine OSS erlangen kann.

https://docs.taosdata.com/intro/

2. Starten Sie den Datenbankdienst tdengine

Fügen Sie es in das iot-Projekt ein und starten Sie es mit Docker-Compose:

....

############### tdengine 时间序列数据库 ###############
  tdengine:
    restart: always
    image: tdengine/tdengine:latest
    container_name: tdengine
    ports:
        - "6030:6030"
        - "6041:6041"
    volumes:
        - "./data/tdengine/data:/var/lib/taos"

Unter Bezugnahme auf das offizielle Beispiel entspricht es fast der Syntax von MySQL, bei der es sich um eine Standard-SQL-Syntax handelt:

taos> CREATE DATABASE demo;
Create OK, 0 row(s) affected (0.221636s)

taos> USE demo;
Database changed.

taos> CREATE TABLE t (ts TIMESTAMP, speed INT);
Create OK, 0 row(s) affected (0.001332s)

taos> INSERT INTO t VALUES('2019-07-15 00:00:00', 10);
Insert OK, 1 row(s) affected (0.000975s)

taos> INSERT INTO t VALUES('2019-07-15 01:00:00', 20);
Insert OK, 1 row(s) affected (0.000979s)

taos> SELECT * FROM t;
           ts            |    speed    |
========================================
 2019-07-15 00:00:00.000 |          10 |
 2019-07-15 01:00:00.000 |          20 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001955s)

Gleichzeitig gibt es Python-Bibliotheken, die direkt verwendet werden können:

https://docs.taosdata.com/connector/python/

3. Docker Compose erstellt einen TDengine-Cluster

https://blog.csdn.net/firewater23/article/details/125793627

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Origin blog.csdn.net/freewebsys/article/details/135374833
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