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TDengine 快速上手：用 SQL 完成时序数据查询、聚合与多类时间窗口分析
2026/9/13 7:09:43 网站建设 项目流程

TDengine 快速上手：用 SQL 完成时序数据查询、聚合与多类时间窗口分析

【免费下载链接】TDengineHigh-performance, scalable time-series database designed for Industrial IoT (IIoT) scenarios项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tde/TDengine

导读

TDengine 从首个版本起就支持标准 SQL 查询，这大幅降低了时序数据查询与分析的学习成本。本文以智能电表数据模型为例，基于taosBenchmark -y生成的test数据库与meters超级表，在taosshell 中系统演示按条件过滤、排序与限行、按标签/子表聚合，以及时间窗口、滑动窗口、状态窗口、会话窗口、事件窗口、计数窗口和外部窗口等典型查询写法。读完本文，你将掌握一套可直接复制的时序 SQL 查询模板，并能理解这些查询背后的数据模型与实现原理，为后续深入使用 TDengine 的高级查询特性打好基础。

查询能力一览

TDengine 在标准 SQL 之上，针对时序与物联网场景扩展了标签过滤、按设备分片、多种时间窗口、插值与关联查询等能力，形成了一张相对完整的能力全景：

  • 基础检索：SELECT/WHERE/ORDER BY/LIMIT，时间范围过滤，正则与CASE等。详见基础查询。
  • 运算符与表达式：算术、比较、逻辑、位运算、JSON 与集合运算等。详见运算符。
  • 聚合与函数：COUNT/AVG/MAX等统计聚合，以及选择、数学、时间、时序专用等内置函数。详见内置函数。
  • 标签与分片：按标签过滤；GROUP BY/PARTITION BY/tbname/SLIMIT按设备或标签聚合与限流。详见基础查询。
  • 特色查询：INTERVAL/SLIDING时间窗口，以及状态、会话、事件、计数、外部窗口；FILL/INTERP补值与插值。详见特色查询与基础查询（FILL/INTERP）。
  • 关联查询：普通 Join，以及面向时序的 ASOF Join、Window Join。详见关联查询。
  • 窗口函数：OVER窗口函数。详见窗口函数。
  • 自定义函数与缓存：用户自定义函数（UDF）；最新行读缓存加速。详见自定义函数与读缓存。
  • 执行计划：EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE查看执行计划。详见执行计划。

相对通用数据库，查询时序数据时尤其常用：一次查询超级表覆盖多设备、用标签缩小设备范围、按时间或状态切窗口做降采样与聚合。下文从最常用的过滤、聚合与时间窗口开始上手。

前提条件

请先确认已经完成以下准备：

  1. TDengine 服务已经启动，可以通过taosshell 连接。
  2. 已经在"下载与安装"章节的快速体验中执行过taosBenchmark -y，生成了test数据库和meters超级表。若尚未生成，可先在终端执行taosBenchmark -y。

该命令默认写入约 1 亿条记录：10,000 张子表（d0–d9999），每张 10,000 条，时间戳范围为2017-07-14 10:40:00.000到2017-07-14 10:40:09.999（约 10 秒，采集间隔 1 ms）。下文窗口示例因此使用秒级窗口，而不是分钟级窗口。

数据模型与默认参数（源码佐证）

快速体验生成的数据模型并非随机拼凑，而是由taosBenchmark工具在代码中显式定义的，了解它能帮助你预判每条查询的返回形态：

  • 默认数据库名为test，超级表名为meters，子表前缀为d，子表数量 10,000、每表 10,000 行，相关默认值定义在 bench.h（DEFAULT_DATABASE、DEFAULT_TB_PREFIX、DEFAULT_CHILDTABLES、DEFAULT_INSERT_ROWS）。
  • 超级表结构在 benchCommandOpt.c 的initStable()中定义：三列普通列为current（FLOAT，按正弦函数生成）、voltage（INT，按方波函数生成）、phase（FLOAT，按锯齿函数生成），时间戳主键为ts，采集步长timestamp_step = 1（即 1 ms）。
  • 两个标签列为groupid（INT，取值 1–10）与location（BINARY，长度 24）。
  • location标签的实际取值来自 benchData.c 中的locations[]数组，共 10 个加州城市名，如California.SanFrancisco、California.LosAngles、California.SanDiego等——这也是本文"按标签过滤"示例中能够命中California.SanFrancisco的原因。

进入 shell 后，切换到test数据库：

USE test;

基本查询

执行下面的 SQL，从超级表meters中查询电压大于 250V 的数据，并按时间倒序返回前 5 行：

SELECT tbname, ts, current, voltage FROM meters WHERE voltage > 250 and tbname = 'd1' ORDER BY ts DESC LIMIT 5;

其中：

  • WHERE voltage > 250用于过滤电压大于 250V 的记录。
  • ORDER BY ts DESC按时间戳倒序返回结果。
  • LIMIT 5只返回前 5 行。

tbname是伪列，表示数据来自哪张子表。返回结果类似如下，具体子表名和数值可能因taosBenchmark版本或随机数据不同而略有差异：

tbname | ts | current | voltage | ======================================================== d1 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | d1 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | d1 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | d1 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | d1 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | Query OK, 5 row(s) in set

WHERE voltage > 250之所以能返回与 d1 相同行，是因为示例数据由正弦、方波等函数叠加随机数生成（见上文initStable()的funType配置），电压值会周期性地超过 250V。

按标签过滤

标签适合用来描述设备的静态属性，例如位置和分组。下面的 SQL 查询位于California.SanFrancisco的电表数据：

SELECT tbname, ts, current, voltage, phase FROM meters WHERE location = "California.SanFrancisco" ORDER BY ts DESC LIMIT 5;

也可以同时使用标签条件和普通列条件：

SELECT tbname, ts, current, voltage, phase FROM meters WHERE location = "California.SanFrancisco" AND voltage > 250 ORDER BY ts DESC LIMIT 5;

返回结果类似如下：

tbname | ts | current | voltage | phase | =============================================================== d3737 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | 147 | d8742 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | 147 | d8745 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | 147 | d6259 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | 147 | d6252 | 2017-07-14 10:40:09.998 | 11.7984 | 253 | 147 | Query OK, 5 row(s) in set

结合源码可知，location标签取自locations[]数组的 10 个城市名，因此"按标签过滤"在实际业务中对应的是"按设备地理位置/分组圈定设备集合"这类高频场景。TDengine 会在元数据层面根据标签条件快速定位目标子表，避免全表扫描，这也是超级表一次查询覆盖多设备、同时用标签缩小设备范围这一组合能力的底层支撑。

聚合查询

聚合函数可以帮助你快速计算统计值。下面的 SQL 统计所有电表的平均电压、最大电压和总记录数：

SELECT AVG(voltage), MAX(voltage), COUNT(*) FROM meters;

返回结果中只有一行，表示全量数据的汇总结果：

avg(voltage) | max(voltage) | count(*) | =========================================== 243.9314 | 258 | 100000000 | Query OK, 1 row(s) in set

如果需要按分组统计，可以使用GROUP BY。快速体验数据中的分组标签列为groupId：

SELECT groupId, AVG(voltage), COUNT(*) FROM meters GROUP BY groupId ORDER BY groupId;

返回结果会按groupId分组，每个分组一行：

groupId | avg(voltage) | count(*) | ==================================== 1 | 243.9314 | 9800000 | 2 | 243.9314 | 9940000 | 3 | 243.9314 | 9800000 | 4 | 243.9314 | 10040000 | 5 | 243.9314 | 10310000 | ... Query OK, 10 row(s) in set

GROUP BY的结果在未排序时不保证固定顺序。如需按统计值排序，可以继续使用ORDER BY：

SELECT groupId, AVG(voltage) AS avg_voltage FROM meters GROUP BY groupId ORDER BY avg_voltage DESC;

这里使用了AS为聚合列起别名avg_voltage，从而可以在ORDER BY中直接引用，属于聚合查询中非常实用的写法。

按子表聚合

如果需要分别统计每个电表，可以使用PARTITION BY tbname。下面的 SQL 按子表统计平均电压，并用SLIMIT只取前几个分片，避免一次返回 10,000 行：

SELECT tbname, AVG(voltage), COUNT(*) FROM meters PARTITION BY tbname SLIMIT 3;

返回结果会按子表切分。分片出现顺序可能因环境略有不同，示意如下：

tbname | avg(voltage) | count(*) | =================================== d0 | 243.9314 | 10000 | d1 | 243.9314 | 10000 | d2 | 243.9314 | 10000 | Query OK, 3 row(s) in set

PARTITION BY会先把超级表数据按指定维度切分，再在每个分片中执行计算。它常用于"每台设备分别统计"的场景。与之配套的SLIMIT用于限制返回的分片数量，和限制行数的LIMIT语义不同，在分片数庞大的场景下（例如本例 10,000 张子表）可以避免结果集过大。

窗口查询

窗口查询用于把时序数据按时间、状态、事件或行数切分，再在每个窗口内计算。快速上手阶段可以先理解下面几类窗口：

  • 时间窗口：按固定时间间隔切分，使用INTERVAL。
  • 滑动窗口：在时间窗口基础上设置滑动步长，使用SLIDING。
  • 状态窗口：按状态值变化切分，使用STATE_WINDOW。
  • 会话窗口：按相邻记录时间间隔切分，使用SESSION。
  • 事件窗口：按开始条件和结束条件切分，使用EVENT_WINDOW。
  • 计数窗口：按固定行数切分，使用COUNT_WINDOW。
  • 外部窗口：由子查询显式给出窗口范围，使用EXTERNAL_WINDOW。

窗口机制是 TDengine 区别于通用数据库的核心能力之一：它不是把窗口计算下推到应用层，而是在 SQL 引擎内部完成窗口切分与聚合（从解析器与执行器的模块划分可以看出，窗口相关语法与执行逻辑是查询引擎的一等公民），因此客户端拿到手的就是"按窗口聚合后的结果行"，非常利于直接对接监控面板与报表。

下面先体验最常用的几种窗口。示例时间范围覆盖test.meters的全部数据区间。

时间窗口

下面的 SQL 按 1 秒窗口计算每个电表的平均电压：

SELECT tbname, _wstart, _wend, AVG(voltage) FROM meters WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10" PARTITION BY tbname INTERVAL(1s) SLIMIT 2;

其中：

  • INTERVAL(1s)表示按 1 秒切分时间窗口。
  • _wstart和_wend是窗口开始时间和结束时间。
  • PARTITION BY tbname表示每个子表独立做窗口聚合。
  • SLIMIT 2只返回前 2 个分片，避免结果过长。

返回结果中每一行对应一个时间窗口，节选如下：

tbname | _wstart | _wend | avg(voltage) | ========================================================================== d0 | 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 244.003 | d0 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 2017-07-14 10:40:02.000 | 243.872 | d0 | 2017-07-14 10:40:02.000 | 2017-07-14 10:40:03.000 | 244.261 | d1 | 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 244.003 | d1 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 2017-07-14 10:40:02.000 | 243.872 | ...

由于快速体验数据的采集间隔为 1 ms、每表 10,000 条，恰好 10 秒，因此 1 秒窗口在每张子表上会切出 10 个窗口，每个窗口聚合 1,000 条记录——这正是"按时间切窗口做降采样"的标准姿势：把高密度的原始采样点压缩成固定粒度的统计值。

滑动窗口

如果希望窗口按更短步长滑动，可以加上SLIDING。下面的 SQL 使用 1 秒窗口，并每 500 毫秒滑动一次：

SELECT tbname, _wstart, AVG(voltage) FROM meters WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10" PARTITION BY tbname INTERVAL(1s) SLIDING(500a) SLIMIT 1;

返回结果中，_wstart每次前进 500 毫秒，说明 1 秒窗口正在按 500 毫秒步长滑动：

tbname | _wstart | avg(voltage) | ================================================== d0 | 2017-07-14 10:39:59.500 | 243.808 | d0 | 2017-07-14 10:40:00.000 | 244.003 | d0 | 2017-07-14 10:40:00.500 | 244.089 | d0 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 243.872 | d0 | 2017-07-14 10:40:01.500 | 244.019 | ...

注意此处时间单位写的是500a（a表示毫秒），与INTERVAL(1s)中的s是同一套时间单位体系，常见的还有m（分钟）、h（小时）、d（天）等。滑动窗口适合"需要更细粒度观察趋势，但窗口本身又要足够大以保证统计稳定"的场景，比如 1 小时窗口每 5 分钟滑动一次用于滚动监控。滑动步长必须小于等于窗口宽度。

填充缺失窗口

窗口中没有数据时，可以使用FILL指定填充方式。下面的 SQL 使用前一个非空值填充缺失窗口：

SELECT _wstart, _wend, AVG(voltage) FROM d0 WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10" INTERVAL(1s) FILL(prev);

本章示例数据较连续，下面结果主要展示FILL查询的输出结构。若某个窗口没有数据，FILL(prev)会使用前一个非空窗口的结果填充：

_wstart | _wend | avg(voltage) | ================================================================ 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 244.003 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 2017-07-14 10:40:02.000 | 243.872 | 2017-07-14 10:40:02.000 | 2017-07-14 10:40:03.000 | 244.261 | 2017-07-14 10:40:03.000 | 2017-07-14 10:40:04.000 | 243.479 | 2017-07-14 10:40:04.000 | 2017-07-14 10:40:05.000 | 243.972 | ...

FILL的取值除了prev（前一个非空值）外，还包括none（不填充）、null（填 NULL）、value（填充常量）、linear（线性插值）、next（后一个非空值）等，实际业务中常用于补全采样缺失导致的窗口空洞，保证下游趋势图连续。

状态窗口

状态窗口适合按状态变化切分数据。下面的 SQL 根据电压是否处于 240V 到 250V 的范围划分窗口：

SELECT _wstart, _wend, COUNT(*), CASE WHEN voltage >= 240 AND voltage <= 250 THEN 1 ELSE 0 END AS status FROM d0 WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:03" STATE_WINDOW( CASE WHEN voltage >= 240 AND voltage <= 250 THEN 1 ELSE 0 END ) LIMIT 4;

返回结果中，相邻窗口的status不同，表示状态发生了变化：

_wstart | _wend | count(*) | status | ===================================================================== 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:00.001 | 2 | 0 | 2017-07-14 10:40:00.002 | 2017-07-14 10:40:00.002 | 1 | 1 | 2017-07-14 10:40:00.003 | 2017-07-14 10:40:00.006 | 4 | 0 | 2017-07-14 10:40:00.007 | 2017-07-14 10:40:00.014 | 8 | 1 | Query OK, 4 row(s) in set

状态窗口的典型价值在于：你可以在一条 SQL 里同时输出"状态区间"和"该状态下持续了多久、有多少条记录"，直接用于计算设备处于正常/异常状态的时长占比，而无需在应用层自行做游标式扫描。

会话窗口

会话窗口适合按相邻记录的时间间隔切分数据。下面的 SQL 将间隔不超过 30 秒的数据归为同一个会话。由于d0中相邻点间隔为 1 ms，整段数据会落在同一个会话窗口中：

SELECT _wstart, _wend, COUNT(*) FROM d0 WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10" SESSION(ts, 30s);

返回结果如下：

_wstart | _wend | count(*) | ============================================================= 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:09.999 | 10000 | Query OK, 1 row(s) in set

会话窗口的语义是：只要相邻两条记录的时间间隔不超过阈值（此处 30s），就认为它们属于同一次"会话"；一旦出现超过阈值的间隔，则开启新的会话窗口。它非常适合分析用户在线会话、设备连续运行段等场景。如果想看到多个会话切分的效果，可以构造间隔较大的数据再验证。

事件窗口

事件窗口适合"满足开始条件后开窗，满足结束条件后关窗"的场景。例如电压升高到某个阈值后开始观察，降回另一个阈值后结束观察：

SELECT _wstart, _wend, COUNT(*) FROM d0 WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10" EVENT_WINDOW START WITH voltage >= 250 END WITH voltage < 245 LIMIT 4;

返回结果中，每一行表示一次从开窗条件到关窗条件之间的事件区间：

_wstart | _wend | count(*) | ============================================================= 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:00.001 | 2 | 2017-07-14 10:40:00.004 | 2017-07-14 10:40:00.005 | 2 | 2017-07-14 10:40:00.006 | 2017-07-14 10:40:00.011 | 6 | 2017-07-14 10:40:00.016 | 2017-07-14 10:40:00.017 | 2 | Query OK, 4 row(s) in set

事件窗口与状态窗口的区别在于：状态窗口切分的依据是"状态值的连续相同段"，而事件窗口的窗口边界由显式的开始/结束条件独立驱动——例如"电压冲高越过 250V 开始记录，跌破 245V 结束记录"，天然贴合故障波形分析、设备启停过程跟踪等场景。

计数窗口

计数窗口适合按固定行数分组。下面的 SQL 每 100 行切分一个窗口：

SELECT _wstart, _wend, COUNT(*) FROM d0 WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10" COUNT_WINDOW(100) LIMIT 5;

返回结果中，每个窗口最多包含 100 行数据：

_wstart | _wend | count(*) | ============================================================= 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:00.099 | 100 | 2017-07-14 10:40:00.100 | 2017-07-14 10:40:00.199 | 100 | 2017-07-14 10:40:00.200 | 2017-07-14 10:40:00.299 | 100 | 2017-07-14 10:40:00.300 | 2017-07-14 10:40:00.399 | 100 | 2017-07-14 10:40:00.400 | 2017-07-14 10:40:00.499 | 100 | Query OK, 5 row(s) in set

可以看到，当采集频率固定（1 ms/条）时，计数窗口的_wstart/_wend恰好按 100 ms 推进，_wend取的是窗口内最后一条记录的时间戳。计数窗口适合"不以时间为准、而以数据量为准"的批处理，例如每处理 1,000 条记录做一次汇总。

外部窗口

外部窗口更适合用已有事件表、排班表或维护计划定义窗口范围。下面的 SQL 先用子查询显式给出两个窗口边界，再在d0表中分别计算每个窗口内的平均电压：

SELECT _wstart, _wend, AVG(voltage) FROM d0 EXTERNAL_WINDOW ( (SELECT CAST("2017-07-14 10:40:00" AS TIMESTAMP) AS ws, CAST("2017-07-14 10:40:01" AS TIMESTAMP) AS we UNION ALL SELECT CAST("2017-07-14 10:40:01" AS TIMESTAMP), CAST("2017-07-14 10:40:02" AS TIMESTAMP) ORDER BY ws) w );

返回结果中，窗口边界来自子查询，而不是由INTERVAL自动切分：

_wstart | _wend | avg(voltage) | ================================================================= 2017-07-14 10:40:00.000 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 244.206793 | 2017-07-14 10:40:01.000 | 2017-07-14 10:40:02.000 | 244.367632 | Query OK, 2 row(s) in set

也可以用INTERVAL子查询生成有序窗口，效果类似：

SELECT _wstart, _wend, AVG(voltage) FROM d0 EXTERNAL_WINDOW ( (SELECT _wstart, _wend FROM d0 WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:02" INTERVAL(1s)) w );

外部窗口的价值在于窗口边界完全由业务定义：比如生产班次表（早班 08:00–16:00、中班 16:00–24:00）、设备维护窗口、电价时段等，都可以作为"外部窗口"的来源，让聚合统计与业务日历严格对齐。

常用查询模式

下面是几个快速上手阶段常用的查询模式。

查看某张子表的最新数据：

SELECT * FROM d0 ORDER BY ts DESC LIMIT 1;

查看某个位置的电表记录数：

SELECT location, COUNT(*) FROM meters GROUP BY location ORDER BY location;

查看每个电表的最大电压（用SLIMIT限制返回分片数）：

SELECT tbname, MAX(voltage) FROM meters PARTITION BY tbname SLIMIT 3;

查看某段时间内的电流平均值：

SELECT AVG(current) FROM meters WHERE ts >= "2017-07-14 10:40:00" AND ts < "2017-07-14 10:40:10";

这四个模式分别对应四类最常用的时序诉求：查最新状态、按维度统计分布、按设备独立聚合、按时间段聚合——几乎可以组合出日常监控场景 80% 以上的查询。如果希望深入理解这些查询在引擎内部如何执行，可以在 SQL 前加上EXPLAIN查看执行计划（如是否命中时间过滤、是否走了标签裁剪、窗口如何下推），相关说明见执行计划。

继续阅读

本章只覆盖快速上手阶段最常用的查询方式。更多高级查询能力，请继续阅读以下文档：

  • 基础查询：SELECT语句语法、常用子句与查询示例
  • 运算符：算术、位运算、比较、逻辑等运算符
  • 内置函数：内置函数分类、语法与使用说明
  • 特色查询：时序数据特有的查询功能（多种窗口等）
  • 关联查询：关联查询（JOIN）概念、类型、语法与限制
  • 窗口函数：OVER子句与 SQL 标准窗口函数说明
  • 自定义函数：创建、管理与调用用户自定义函数（UDF）
  • 读缓存：通过CACHEMODEL缓存子表最近数据，加速LAST/LAST_ROW查询
  • 执行计划：使用EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE查看查询执行计划与运行期指标

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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