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数据增删

大约 8 分钟

数据增删

CLI写入数据

IoTDB 为用户提供多种插入实时数据的方式,例如在 Cli/Shell 工具 中直接输入插入数据的 INSERT 语句,或使用 Java API(标准 Java JDBC 接口)单条或批量执行插入数据的 INSERT 语句。

本节主要为您介绍实时数据接入的 INSERT 语句在场景中的实际使用示例,有关 INSERT SQL 语句的详细语法请参见本文 INSERT 语句 节。

注:写入重复时间戳的数据则原时间戳数据被覆盖,可视为更新数据。

使用 INSERT 语句

使用 INSERT 语句可以向指定的已经创建的一条或多条时间序列中插入数据。对于每一条数据,均由一个时间戳类型的时间戳和一个数值或布尔值、字符串类型的传感器采集值组成。

在本节的场景实例下,以其中的两个时间序列root.ln.wf02.wt02.statusroot.ln.wf02.wt02.hardware为例 ,它们的数据类型分别为 BOOLEAN 和 TEXT。

单列数据插入示例代码如下:

IoTDB > insert into root.ln.wf02.wt02(timestamp,status) values(1,true)
IoTDB > insert into root.ln.wf02.wt02(timestamp,hardware) values(1, 'v1')

以上示例代码将长整型的 timestamp 以及值为 true 的数据插入到时间序列root.ln.wf02.wt02.status中和将长整型的 timestamp 以及值为”v1”的数据插入到时间序列root.ln.wf02.wt02.hardware中。执行成功后会返回执行时间,代表数据插入已完成。

注意:在 IoTDB 中,TEXT 类型的数据单双引号都可以来表示,上面的插入语句是用的是双引号表示 TEXT 类型数据,下面的示例将使用单引号表示 TEXT 类型数据。

INSERT 语句还可以支持在同一个时间点下多列数据的插入,同时向 2 时间点插入上述两个时间序列的值,多列数据插入示例代码如下:

IoTDB > insert into root.ln.wf02.wt02(timestamp, status, hardware) values (2, false, 'v2')

此外,INSERT 语句支持一次性插入多行数据,同时向 2 个不同时间点插入上述时间序列的值,示例代码如下:

IoTDB > insert into root.ln.wf02.wt02(timestamp, status, hardware) VALUES (3, false, 'v3'),(4, true, 'v4')

插入数据后我们可以使用 SELECT 语句简单查询已插入的数据。

IoTDB > select * from root.ln.wf02.wt02 where time < 5

结果如图所示。由查询结果可以看出,单列、多列数据的插入操作正确执行。

+-----------------------------+--------------------------+------------------------+
|                         Time|root.ln.wf02.wt02.hardware|root.ln.wf02.wt02.status|
+-----------------------------+--------------------------+------------------------+
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|                        v1|                    true|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|                        v2|                   false|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|                        v3|                   false|
|1970-01-01T08:00:00.004+08:00|                        v4|                    true|
+-----------------------------+--------------------------+------------------------+
Total line number = 4
It costs 0.004s

此外,我们可以省略 timestamp 列,此时系统将使用当前的系统时间作为该数据点的时间戳,示例代码如下:

IoTDB > insert into root.ln.wf02.wt02(status, hardware) values (false, 'v2')

注意: 当一次插入多行数据时必须指定时间戳。

向对齐时间序列插入数据

向对齐时间序列插入数据只需在SQL中增加ALIGNED关键词,其他类似。

示例代码如下:

IoTDB > create aligned timeseries root.sg1.d1(s1 INT32, s2 DOUBLE)
IoTDB > insert into root.sg1.d1(time, s1, s2) aligned values(1, 1, 1)
IoTDB > insert into root.sg1.d1(time, s1, s2) aligned values(2, 2, 2), (3, 3, 3)
IoTDB > select * from root.sg1.d1

结果如图所示。由查询结果可以看出,数据的插入操作正确执行。

+-----------------------------+--------------+--------------+
|                         Time|root.sg1.d1.s1|root.sg1.d1.s2|
+-----------------------------+--------------+--------------+
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|             1|           1.0|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|             2|           2.0|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|             3|           3.0|
+-----------------------------+--------------+--------------+
Total line number = 3
It costs 0.004s

原生接口写入

原生接口 (Session) 是目前IoTDB使用最广泛的系列接口,包含多种写入接口,适配不同的数据采集场景,性能高效且支持多语言。

多语言接口写入

REST API写入

参考 insertTablet (v1) or insertTablet (v2)

示例如下:

{
      "timestamps": [
            1,
            2,
            3
      ],
      "measurements": [
            "temperature",
            "status"
      ],
      "data_types": [
            "FLOAT",
            "BOOLEAN"
      ],
      "values": [
            [
                  1.1,
                  2.2,
                  3.3
            ],
            [
                  false,
                  true,
                  true
            ]
      ],
      "is_aligned": false,
      "device": "root.ln.wf01.wt01"
}

MQTT写入

参考 内置 MQTT 服务

批量数据导入

针对于不同场景,IoTDB 为用户提供多种批量导入数据的操作方式,本章节向大家介绍最为常用的两种方式为 CSV文本形式的导入 和 TsFile文件形式的导入。

TsFile批量导入

TsFile 是在 IoTDB 中使用的时间序列的文件格式,您可以通过CLI等工具直接将存有时间序列的一个或多个 TsFile 文件导入到另外一个正在运行的IoTDB实例中。具体操作方式请参考导入导出工具

CSV批量导入

CSV 是以纯文本形式存储表格数据,您可以在CSV文件中写入多条格式化的数据,并批量的将这些数据导入到 IoTDB 中,在导入数据之前,建议在IoTDB中创建好对应的元数据信息。如果忘记创建元数据也不要担心,IoTDB 可以自动将CSV中数据推断为其对应的数据类型,前提是你每一列的数据类型必须唯一。除单个文件外,此工具还支持以文件夹的形式导入多个 CSV 文件,并且支持设置如时间精度等优化参数。具体操作方式请参考导入导出工具

删除数据

用户使用 DELETE 语句 可以删除指定的时间序列中符合时间删除条件的数据。在删除数据时,用户可以选择需要删除的一个或多个时间序列、时间序列的前缀、时间序列带、*路径对某一个时间区间内的数据进行删除。

在 JAVA 编程环境中,您可以使用 JDBC API 单条或批量执行 DELETE 语句。

单传感器时间序列值删除

以测控 ln 集团为例,存在这样的使用场景:

wf02 子站的 wt02 设备在 2017-11-01 16:26:00 之前的供电状态出现多段错误,且无法分析其正确数据,错误数据影响了与其他设备的关联分析。此时,需要将此时间段前的数据删除。进行此操作的 SQL 语句为:

delete from root.ln.wf02.wt02.status where time<=2017-11-01T16:26:00;

如果我们仅仅想要删除 2017 年内的在 2017-11-01 16:26:00 之前的数据,可以使用以下 SQL:

delete from root.ln.wf02.wt02.status where time>=2017-01-01T00:00:00 and time<=2017-11-01T16:26:00;

IoTDB 支持删除一个时间序列任何一个时间范围内的所有时序点,用户可以使用以下 SQL 语句指定需要删除的时间范围:

delete from root.ln.wf02.wt02.status where time < 10
delete from root.ln.wf02.wt02.status where time <= 10
delete from root.ln.wf02.wt02.status where time < 20 and time > 10
delete from root.ln.wf02.wt02.status where time <= 20 and time >= 10
delete from root.ln.wf02.wt02.status where time > 20
delete from root.ln.wf02.wt02.status where time >= 20
delete from root.ln.wf02.wt02.status where time = 20

需要注意,当前的删除语句不支持 where 子句后的时间范围为多个由 OR 连接成的时间区间。如下删除语句将会解析出错:

delete from root.ln.wf02.wt02.status where time > 4 or time < 0
Msg: 303: Check metadata error: For delete statement, where clause can only contain atomic
expressions like : time > XXX, time <= XXX, or two atomic expressions connected by 'AND'

如果 delete 语句中未指定 where 子句,则会删除时间序列中的所有数据。

delete from root.ln.wf02.wt02.status

多传感器时间序列值删除

当 ln 集团 wf02 子站的 wt02 设备在 2017-11-01 16:26:00 之前的供电状态和设备硬件版本都需要删除,此时可以使用含义更广的 路径模式(Path Pattern) 进行删除操作,进行此操作的 SQL 语句为:

delete from root.ln.wf02.wt02.* where time <= 2017-11-01T16:26:00;

需要注意的是,当删除的路径不存在时,IoTDB 不会提示路径不存在,而是显示执行成功,因为 SQL 是一种声明式的编程方式,除非是语法错误、权限不足等,否则都不认为是错误,如下所示。

IoTDB> delete from root.ln.wf03.wt02.status where time < now()
Msg: The statement is executed successfully.

删除时间分区 (实验性功能)

您可以通过如下语句来删除某一个 database 下的指定时间分区:

DELETE PARTITION root.ln 0,1,2

上例中的 0,1,2 为待删除时间分区的 id,您可以通过查看 IoTDB 的数据文件夹找到它,或者可以通过计算timestamp / partitionInterval(向下取整),
手动地将一个时间戳转换为对应的 id,其中的partitionInterval可以在 IoTDB 的配置文件中找到(如果您使用的版本支持时间分区)。

请注意该功能目前只是实验性的,如果您不是开发者,使用时请务必谨慎。

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