建模方案设计
2025年1月3日大约 7 分钟
建模方案设计
本章节主要介绍如何将时序数据应用场景转化为IoTDB时序建模。
1 时序数据模型
在构建IoTDB建模方案前，需要先了解时序数据和时序数据模型，详细内容见此页面：时序数据模型
2 IoTDB 的两种时序模型
IoTDB 提供了两种数据建模方式——树模型和表模型，以满足用户多样化的应用需求。
2.1 树模型
以测点为单元进行管理，每个测点对应一条时间序列，测点名按逗号分割可看作一个树形目录结构，与物理世界一一对应，简单直观。
示例：下图是一个风电场的建模管理，通过多个层级【集团】-【风电场】-【风机】-【物理量】可以唯一确定一个实体测点。
2.2 表模型
一张表管理一类设备。下图是一个工厂设备的建模管理，每个设备的物理量采集都具备一定共性（如都采集温度和湿度物理量、同一设备的物理量同频采集等）。
此时通过【地区】-【工厂】-【设备】（下图橙色列，又称设备标签）可以唯一确定一个实体设备，同时一个设备的描述信息【型号】【维护周期】（下图黄色列，又称设备属性/描述信息）也可在表格里进行记录。设备最终采集的指标为【温度】、【湿度】、【状态】、【到达时间】（下图蓝色列）。
2.3 模型选择
两种模型有各自的适用场景。
树模型采用层级式结构，适合实时监控场景，能够直观映射物理设备的层级关系；表模型以设备为管理单位，适合大规模设备的数据管理和多属性关联分析，能够高效支持复杂的批量查询需求。
以下表格从适用场景、典型操作等多个维度对树模型和表模型进行了对比。用户可以根据具体的使用需求，选择适合的模型，从而实现数据的高效存储和管理。
| 对比维度 | 树模型 | 表模型 |
|---|---|---|
| 适用场景 | 点位监控场景 | 多维分析场景 |
| 典型操作 | 指定点位路径进行读写 | 通过标签进行数据筛选分析 |
| 结构特点 | 和文件系统一样灵活增删 | 模板化管理，便于数据治理 |
| 语法特点 | 简洁 | 标准 |
注意：
- 同一个集群实例中可以存在两种模型空间，不同模型的语法、数据库命名方式不同，默认不互相可见。
- 在通过客户端工具 Cli 或 SDK 建立数据库连接时，需要通过 sql_dialect 参数指定使用的模型语法（默认使用树语法进行操作）。
3 树模型
3.1 特点
- 简单直观，和物理世界的监测点位一一对应
- 类似文件系统一样灵活，可以设计任意分支结构
- 适用 DCS、SCADA 等工业监控场景
3.2 基础概念
| 概念 | 定义 |
|---|---|
| 数据库 | 定义：一个以 root. 为前缀的路径 命名推荐：仅包含 root 的下一级节点，如 root.db 数量推荐：上限和内存相关，一个数据库也可以充分利用机器资源，无需为性能原因创建多个数据库 创建方式：推荐手动创建，也可创建时间序列时自动创建（默认为 root 的下一级节点） |
| 时间序列（测点） | 定义： 1. 一个以数据库路径为前缀的、由 . 分割的路径，可包含任意多个层级，如 root.db.turbine.device1.metric1 2. 每个时间序列可以有不同的数据类型。 命名推荐: 1. 仅将唯一定位时间序列的标签（类似联合主键）放入路径中，一般不超过10层 2. 通常将基数（不同的取值数量）少的标签放在前面，便于系统将公共前缀进行压缩 数量推荐: 1. 集群可管理的时间序列总量和总内存相关，可参考资源推荐章节 2. 任一层级的子节点数量没有限制 创建方式：可手动创建或在数据写入时自动创建。 |
| 设备 | 定义：倒数第二级为设备，如 root.db.turbine.device1.metric1中的“device1”这一层级即为设备 创建方式：无法仅创建设备，随时间序列创建而存在 |
3.3 建模示例
3.3.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
- 如场景中不同类型的设备具备不同的层级路径和测点集合，可以在数据库节点下按设备类型创建分支。每种设备下可以有不同的测点结构。
3.3.2 如果场景中没有设备，只有测点，如何建模？
- 如场站的监控系统中，每个测点都有唯一编号，但无法对应到某些设备。
3.3.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
- 如在储能场景中，每一层结构都要监控其电压和电流，可以采用如下建模方式
4 表模型
4.1 特点
- 以标准关系建模管理设备时序数据，便于使用标准 SQL 进行分析
- 适用物联网数据分析场景，或从其他时序数据库迁移至 IoTDB 的场景
4.2 基础概念
- 数据库：可管理多类设备
- 时序表：对应一类设备
| 列类别 | 定义 |
|---|---|
| 时间列（TIME） | 每个时序表必须有一个时间列，数据类型为 TIMESTAMP，名称可以自定义 |
| 标签列（TAG） | 设备的唯一标识（联合主键），可以为 0 至多个 标签信息不可修改和删除，但允许增加 推荐按粒度由大到小进行排列 |
| 测点列（FIELD） | 一个设备采集的测点可以有1个至多个，值随时间变化 表的测点列没有数量限制，可以达到数十万以上 |
| 属性列（ATTRIBUTE） | 对设备的补充描述，不随时间变化 设备属性信息可以有0个或多个，可以更新或新增 少量希望修改的静态属性可以存至此列 |
数据筛选效率：时间列=标签列>属性列>测点列
4.3 建模示例
4.3.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
- 推荐为每一类型的设备建立一张表，每个表可以具有不同的标签和测点集合
4.3.2 如果没有设备标识列和属性列，如何建模？
- 列数没有数量限制，可以达到数十万以上。
4.3.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
- 设备之间存在嵌套关系，每个设备可以有多个子设备及测点信息，推荐建立多个表进行管理。
