天工TSDB又添利器，SQL挖掘更多数据价值

经过二十多年的发展，伴随着AI、大数据、云计算等技术的突飞猛进，物联网的价值逐渐凸显，成为了互联网和传统公司争相布局之地。而作为物联网领域数据存储的首选，时序数据库也进入人们的视野。

百度智能云在时序数据库领域布局较早。早在2016年7月，百度智能云就在其天工物联网平台上发布了TSDB，这是国内首个多租户的分布式时序数据库产品，能够支持制造、交通、能源、智慧城市等多个产业领域。2018年5月，百度智能云天工平台在TSDB上加持了SQL引擎，成为首个支持SQL的云上时序数据库服务，至此用户可以更加熟悉方便地对数据进行操作，同时充分利用SQL函数的计算能力，挖掘数据价值。

本月，百度智能云天工TSDB的SQL引擎正式对外开放，所有套餐用户均可使用SQL查询功能。接下来，本文会从以下几个方面带你全方位的了解百度智能云天工TSDB上的SQL生态。

为什么TSDB需要SQL支持？

百度智能云天工TSDB一直有完整的API接口查询支持，在此基础上，现在又正式开放了SQL引擎，其中的原因有以下几个方面：

首先，SQL的学习成本较低，对于技术人员而言，更符合日常使用习惯；即使是非技术人员，学习起来也很容易上手，可以省去熟悉API的学习成本。

其次，从可支持查询的场景而言，因为API接口的格式相对固定，虽然可以支持绝大部分的查询场景，但是相对来说，不如SQL可表达的语义丰富，一个典型的场景是TSDB中多个metric的联合查询，使用SQL中的join即可很方便的实现。

再者，SQL生态可以更方便的对接BI系统，通过SQL查询功能，TSDB数据库可以和现有的BI平台实现无缝对接。

最后，无论是传统的数据存储服务或者计算框架，都有自己对应的SQL生态，例如HiveSql，SparkSql。百度智能云天工TSDB作为专注于时序数据的存储服务，也应该有对应的SQL生态。

TSDB SQL引擎能做什么？

TSDB支持标准ANSI SQL语义，查询数据的体验与传统的SQL体验一样简洁明了。用户使用TSDB的SQL引擎，可以像API接口一样访问TSDB的时序数据，同时还可以利用SQL强大的计算函数能力。

让我们先通过一个简单的示例，来了解下如何在TSDB上使用SQL：

假设有一个智能电表监控的物联网集成方案，采集了智能电表的各个监控点的数据。在TSDB中这样组织（如下图），metric为SmartMeter，表示TSDB存的是智能电表的数据，每个电表有power和current两个域（field），用两个tag，即meterID和city，来代表每个数据点来自哪个电表ID和城市。电表每5s上传一次功率值和电流值。

可以将上表看成一个二维表，针对二维表来写SQL语句。

做完这些基础工作后，我们来看具体场景下如何应用SQL语句来解决问题。

➤ 应用场景一：要过滤功率值大于400、电流值小于5，电表ID为2345HDYE的数据：

select timestamp, power, current,MeterID, City from SmartMeter where power > 400 and current<5 and MeterID= ' 2345HDYE'。

得到数据如下：

➤ 应用场景二：电表ID为2345HDYE的电表中，返回每10秒的功率平均值：

select time_bucket(timestamp, '10seconds') as TIME, avg(power) as AVG_POWER, current, City from SmartMeter groupby time_bucket(timestamp, '10 seconds') order by TIME;

得到数据如下：

从上面的示例可以看到，用户可以像访问RDS一样使用SQL访问TSDB，支持字段过滤，排序，分组，聚合等常用操作。同时因为时序数据的特性，还可以使用time_bucket来计算带时间窗口的聚合函数。

除了以上示例中所提到的，TSDB SQL的查询功能尽可能的和API查询接口对齐，这样用户就可以在两种查询方式上灵活切换，具体包括：

▷  所有类型的域的查询：TSDB现在支持整型、浮点型、字符串类型和Bytes类型。

▷  对于原始数据的扫描、支持filter、orderBy、limit等常用语义。

▷  对于函数计算场景，支持SUM、AVG、COUNT等常用聚合函数，并支持按照tag、时间窗口等分组；同时支持包括floor、abs等常用的计算函数。

除了以上和API接口保持一致的功能之外，TSDB SQL还支持：多metric的join操作，可用于不同metric之间的联合查询。

TSDB SQL引擎性能优化

数据查询引擎的架构一般分为存储层和计算层，前者负责对接数据源和原始数据的读取；后者负责生成查询计划并做优化，以便更高效地从存储层获取数据。在这一部分，我们将介绍TSDB SQL引擎在计算层进行的查询优化方面的工作。

计算层对查询计划的优化主要分为：基于成本的优化（Cost-Based Optimization）和基于规则的优化（Rule-Based Optimization）。使用CBO时，计算层会在多个查询计划间挑选一个成本最低的查询计划执行，在评估成本时可能需要用到存储层提供的一些数据相关信息。而使用RBO更多的是使用一些规则，在对原始查询计划做等价变换的基础上，不断优化出性能更优的查询计划，其中比较常见的规则有谓词下推，列裁剪等等，这里以谓词下推为例作下简要介绍。

谓词下推（Predicate Pushdown）的思路是通过将SQL语句中WHERE 子句中的谓词移到尽可能离数据源靠近的位置，从而能够提早进行数据过滤并有可能更好地利用索引。下面通过一个例子来说明：

继续利用上一章节中的场景，假设我们除了SmartMeter这个metric之外，还有另外一个metric来记录电表的温度：

现在需要join这两个metric来对特定的电表进行联合查询，SQL语句如下：

select * from martMeter joinSmartTemperature on SmartMeter.MeterID = SmartTemperature.MeterID where MeterID= ' 2345HDYE';

针对上述的SQL语句，会生成如下左图的原始查询计划：虚线以上可以认为是计算层生成的查询计划，虚线以下对应存储层的数据源。这个查询计划使用TableScan算子将两个metric的数据扫描出来，然后完成join操作，并在join之后的结果上做“MeterID= ' 2345HDYE”的条件过滤，最后输出结果。

而右图是经过"谓词下推"优化之后的查询计划，可以看到，filter算子也就是“MeterID = ' 2345HDYE”的过滤，被下推到了TableScan算子下面，这样的调整有什么好处呢？

首先，TableScan算子不再需要对原始数据进行全表扫描，只需要获取经过“MeterID = ' 2345HDYE”过滤之后的数据，从数据量来说得到了缩减。

其次，如果SmartMeter和SmartTempreture作为数据源，本身就对MeterID这个字段的过滤有优化的话，查询性能就能得到进一步的提升，这也就是上面提到的更好的利用数据源的索引。

最后，由于TableScan输出的数据量减少了，需要join的数据量也就减少了。

可以看到，谓词下推是通过尽可能移动过滤表达式至靠近数据源的位置，来减少算子之间需要传递的数据量，进而优化查询计划。TSDBSQL现已支持timestamp，field以及tag上绝大部分的谓词下推，并且实现了OrderBy，Limit下推等一系列优化规则；同时在一些聚合函数场景下，SQL支持通过分布式计算来优化查询计划的执行，这里暂不一一展开。

相信通过本文的介绍，大家已经对使用SQL引擎访问百度智能云天工TSDB有了一定的了解。目前，百度智能云团队仍在不断完善TSDB上的SQL生态，比如通过JDBC/ODBC来连接TSDB等。未来，SQL生态将延伸到天工的其他产品上，比如物管理服务等，从而实现天工产品的多数据源一站式SQL查询。

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