1. インストール ファイルのバージョンを選択する
TDengine はサーバーとクライアントに分かれており、通常はサーバーをインストールできますが、サーバーとクライアントが同じホスト上にない場合は、クライアントを別々にインストールする必要があります。
2. ダウンロードした tar パッケージをサーバーにアップロードします。
サーバーにアップロードしたら、解凍します。
#ダウンロードしたインストールパッケージ版に差し替え
tar -zxvf TDengine-server--Linux-x64.tar.gz
圧縮ファイルと install.sh インストール実行ファイルの 2 つのフォルダがあり、対応するインストール ディレクトリ、つまり ./install.sh ファイルが配置されているディレクトリに入力し、次のコマンドを実行します。
#管理者権限が必要です。ログインするのに管理者アカウントでない場合は、sudo を追加して対応する権限を付与します
sudo ./install.sh
この時点で、インストールは完了です！
注:
1. 最初のノードをインストールするときに、Enter FQDN: プロンプトが表示されたら、何も入力する必要はありません。2 つ目以降のノードをインストールする場合にのみ、既存のクラスターで使用可能なノードの FQDN を入力して、クラスターに参加する新しいノードをサポートする必要があります。もちろん、入力することもできますが、新しいノードが起動する前に、新しいノードの構成ファイルで構成します。
2. TDengine は、IP アドレスの代わりに FQDN を使用してアクセスします。これは、本番環境では IP アドレスが変更される可能性があるためです。そのため、ホスト名を構成してホスト ファイルを変更します。コマンド: vim
/ etc /
hosts
1.106 はサーバー (仮想マシンの IP アドレス。コマンドifconfig -aを使用して表示できます)、localdomain.com は Linux のホスト名です (これは不用意に書かれていません。コマンドhostname -fを使用して表示できます)。
3. 開始
#インストール後、systemctlコマンドでTDengineのサービスプロセスを起動してください。
systemctl start taosd
# サービスが正常に動作しているか確認:
systemctl status taosd
TDengine サービスが正常に動作する場合、TDengine のコマンド ライン プログラム taos を介して TDengine にアクセスし、体験することができます。
systemctl コマンドの概要:
サービス プロセスの開始: systemctl start taosd
サービス プロセスの停止: systemctl stop taosd
サービス プロセスの再起動: systemctl restart taosd
サービス ステータスの確認: systemctl status taosd
注:
systemctl stop taosd コマンドは、実行直後に TDengine サービスを停止しませんが、システムで必要なディスクのロードが正常に完了するまで待機します。大量のデータの場合、これには時間がかかる場合があります。
システムが systemd をサポートしていない場合は、/usr/local/taos/bin/taosd を実行して TDengine サービスを手動で開始することもできます。
4. TDengine コマンド ラインのクイック エクスペリエンス
端末入力コマンド:
taos
これまでのところ、サービス接続は成功しています。
SQL コマンドを使用して、データベース、テーブルなどを作成/削除し、データベース (データベース) 挿入クエリ操作を実行できます。たとえば、
1
: データベースを作成します:
2: テーブルを作成します
3、レコードを挿入します
4、レコードをクエリします
5. 読み書きテスト
5.1 書き込み性能
InfluxDB は現在、業界で最も人気のある TSDB です. 優れた機能として、また業界のベンチマークとしてのパフォーマンスで有名です. TDengine は、InfluxDB の最適な環境条件下で、TDengine の書き込み速度がその 2 倍であることを公式に称賛しています! そしてデバイス数を1000に拡大すると、TDengineの書き込み速度はInfluxDBの5.2倍！
TDengine は、ユーザーが TDengine のライブラリ書き込みパフォーマンスをすばやく体験できるように、taosBenchmark コマンドを公式に構築しました.
TDengine サービスを開始した後、ターミナルに次のように入力します:
taosベンチマーク
このコマンドは、データベース テストの下にスーパー テーブル メーターを自動的に作成します。スーパー テーブルの下には 10,000 個のテーブルがあり、テーブル名は "d0" から "d9999" で、各テーブルには 10,000 レコードがあり、各レコードには ( ts、current、電圧、位相) 4 つのフィールド、「2017-07-14 10:40:00 000」から「2017-07-14 10:40:09 999」までのタイムスタンプ、各テーブルにはラベルの場所と groupId があり、groupId は1 ～ 10 の場合、場所は「California.SanFrancisco」または「California.LosAngeles」に設定されます。累計1億件！
著者の現在の仮想マシン構成: 2 コア 3G 20G ストレージ
実際のテストは次のとおりです:
**テーブルを作成し、1 億レコードを挿入するために 8 つのスレッドを開始するのに 84.6 秒かかり、1 秒あたり平均 1,180,000 レコードが書き込まれます! **以前、mybatisPlus のバッチ挿入パフォーマンスの最適化で mysql のバッチ挿入をテストしたとき、50,000 個のデータを書き込むのに約 4 秒かかったと記憶しています(もちろん、これは大まかな例えです。さまざまなビジネスに適用可能）。TDengine のパフォーマンスは本当に驚異的です。
5.2 読み取り性能
スーパーテーブルの下にあるレコードの総数を照会します: (0.35 秒かかります。驚くべきことです!)
1 億件のレコードの平均、最大、最小などをクエリする: (8.4 秒)
groupId=10の全レコードの平均値、最大値、最小値などを問い合わせる: (0.86秒かかる)
