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主要查询功能​

TDengine 采用 SQL 作为查询语言。应用程序可以通过 REST API 或连接器发送 SQL 语句，用户还可以通过 TDengine 命令行工具 taos 手动执行 SQL 即席查询（Ad-Hoc Query）。TDengine 支持如下查询功能：

• 单列、多列数据查询
• 标签和数值的多种过滤条件：>, <, =, <>, like 等
• 聚合结果的分组（Group by）、排序（Order by）、约束输出（Limit/Offset）
• 时间窗口（Interval）、会话窗口（Session）和状态窗口（State_window）等窗口切分聚合查询
• 数值列及聚合结果的四则运算
• 时间戳对齐的连接查询（Join Query: 隐式连接）操作
• 多种聚合/计算函数: count, max, min, avg, sum, twa, stddev, leastsquares, top, bottom, first, last, percentile, apercentile, last_row, spread, diff 等

例如：在命令行工具 taos 中，从表 d1001 中查询出 voltage > 215 的记录，按时间降序排列，仅仅输出 2 条。

taos> select * from d1001 where voltage > 215 order by ts desc limit 2;
           ts            |       current        |   voltage   |        phase         |
======================================================================================
 2018-10-03 14:38:16.800 |             12.30000 |         221 |              0.31000 |
 2018-10-03 14:38:15.000 |             12.60000 |         218 |              0.33000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)

为满足物联网场景的需求，TDengine 支持几个特殊的函数，比如 twa(时间加权平均)，spread (最大值与最小值的差)，last_row(最后一条记录)等，更多与物联网场景相关的函数将添加进来。

具体的查询语法请看 TDengine SQL 的数据查询 章节。

多表聚合查询​

物联网场景中，往往同一个类型的数据采集点有多个。TDengine 采用超级表(STable)的概念来描述某一个类型的数据采集点，一张普通的表来描述一个具体的数据采集点。同时 TDengine 使用标签来描述数据采集点的静态属性，一个具体的数据采集点有具体的标签值。通过指定标签的过滤条件，TDengine 提供了一高效的方法将超级表(某一类型的数据采集点)所属的子表进行聚合查询。对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表，语法完全一样。

示例一​

在 TDengine CLI，查找加利福尼亚州所有智能电表采集的电压平均值，并按照 location 分组。

taos> SELECT AVG(voltage), location FROM meters GROUP BY location;
       avg(voltage)        |                             location                             |
===============================================================================================
             219.200000000 | California.SanFrancisco                                          |
             221.666666667 | California.LosAngeles                                            |
Query OK, 2 rows in database (0.005995s)

示例二​

在 TDengine CLI, 查找 groupId 为 2 的所有智能电表的记录条数，电流的最大值。

taos> SELECT count(*), max(current) FROM meters where groupId = 2;
     cunt(*)  |    max(current)  |
==================================
            5 |             13.4 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.002136s)

在 TDengine SQL 的数据查询 一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。

降采样查询、插值​

物联网场景里，经常需要通过降采样（down sampling）将采集的数据按时间段进行聚合。TDengine 提供了一个简便的关键词 interval 让按照时间窗口的查询操作变得极为简单。比如，将智能电表 d1001 采集的电流值每 10 秒钟求和

taos> SELECT _wstart, sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s);
         _wstart         |       sum(current)        |
======================================================
 2018-10-03 14:38:00.000 |              10.300000191 |
 2018-10-03 14:38:10.000 |              24.900000572 |
Query OK, 2 rows in database (0.003139s)

降采样操作也适用于超级表，比如：将加利福尼亚州所有智能电表采集的电流值每秒钟求和

taos> SELECT _wstart, SUM(current) FROM meters where location like "California%" INTERVAL(1s);
         _wstart         |       sum(current)        |
======================================================
 2018-10-03 14:38:04.000 |              10.199999809 |
 2018-10-03 14:38:05.000 |              23.699999809 |
 2018-10-03 14:38:06.000 |              11.500000000 |
 2018-10-03 14:38:15.000 |              12.600000381 |
 2018-10-03 14:38:16.000 |              34.400000572 |
Query OK, 5 rows in database (0.007413s)

降采样操作也支持时间偏移，比如：将所有智能电表采集的电流值每秒钟求和，但要求每个时间窗口从 500 毫秒开始

taos> SELECT _wstart, SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s, 500a);
         _wstart         |       sum(current)        |
======================================================
 2018-10-03 14:38:03.500 |              10.199999809 |
 2018-10-03 14:38:04.500 |              10.300000191 |
 2018-10-03 14:38:05.500 |              13.399999619 |
 2018-10-03 14:38:06.500 |              11.500000000 |
 2018-10-03 14:38:14.500 |              12.600000381 |
 2018-10-03 14:38:16.500 |              34.400000572 |
Query OK, 6 rows in database (0.005515s)

物联网场景里，每个数据采集点采集数据的时间是难同步的，但很多分析算法(比如 FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐，在很多系统里，需要应用自己写程序来处理，但使用 TDengine 的降采样操作就轻松解决。

如果一个时间间隔里，没有采集的数据，TDengine 还提供插值计算的功能。

语法规则细节请见 TDengine SQL 的按时间窗口切分聚合 章节。

示例代码​

查询数据​

在 SQL 写入 一章，我们创建了 power 数据库，并向 meters 表写入了一些数据，以下示例代码展示如何查询这个表的数据。

• Java
• Python
• Go
• Rust
• Node.js
• C#
• C
• PHP

<?php

use TDengine\Connection;
use TDengine\Exception\TDengineException;

try {
    // instantiate
    $host = 'localhost';
    $port = 6030;
    $username = 'root';
    $password = 'taosdata';
    $dbname = 'power';
    $connection = new Connection($host, $port, $username, $password, $dbname);

    // connect
    $connection->connect();

    $resource = $connection->query('SELECT ts, current FROM meters LIMIT 2');
    var_dump($resource->fetch());
} catch (TDengineException $e) {
    // throw exception
    throw $e;
}

NOTE

1. 无论是使用 REST 连接还是原生连接的连接器，以上示例代码都能正常工作。
2. 唯一需要注意的是：由于 REST 接口无状态， 不能使用 use db 语句来切换数据库。除了在 REST 参数中指定数据库以外也可以在 SQL 语句中使用 <db_name>.<table_name> 来指定数据库。

异步查询​

除同步查询 API 之外，TDengine 还提供性能更高的异步调用 API 处理数据插入、查询操作。在软硬件环境相同的情况下，异步 API 处理数据插入的速度比同步 API 快 2-4 倍。异步 API 采用非阻塞式的调用方式，在系统真正完成某个具体数据库操作前，立即返回。调用的线程可以去处理其他工作，从而可以提升整个应用的性能。异步 API 在网络延迟严重的情况下，优点尤为突出。

需要注意的是，只有使用原生连接的连接器，才能使用异步查询功能。

• Python
• C

import time
from ctypes import *

from taos import *


def fetch_callback(p_param, p_result, num_of_rows):
    print("fetched ", num_of_rows, "rows")
    p = cast(p_param, POINTER(Counter))
    result = TaosResult(p_result)

    if num_of_rows == 0:
        print("fetching completed")
        p.contents.done = True
        result.close()
        return
    if num_of_rows < 0:
        p.contents.done = True
        result.check_error(num_of_rows)
        result.close()
        return None

    for row in result.rows_iter(num_of_rows):
        print(row)
    p.contents.count += result.row_count
    result.fetch_rows_a(fetch_callback, p_param)


def query_callback(p_param, p_result, code):
    if p_result is None:
        return
    result = TaosResult(p_result)
    if code == 0:
        result.fetch_rows_a(fetch_callback, p_param)
    result.check_error(code)


class Counter(Structure):
    _fields_ = [("count", c_int), ("done", c_bool)]

    def __str__(self):
        return "{ count: %d, done: %s }" % (self.count, self.done)


def test_query(conn):
    counter = Counter(count=0)
    conn.query_a("select ts, current, voltage from power.meters", query_callback, byref(counter))

    while not counter.done:
        print(counter)
        time.sleep(1)
    print(counter)
    conn.close()


if __name__ == "__main__":
    test_query(connect())

# possible output:
# { count: 0, done: False }
# fetched  8 rows
# 1538548685000 10.300000 219
# 1538548695000 12.600000 218
# 1538548696800 12.300000 221
# 1538548696650 10.300000 218
# 1538548685500 11.800000 221
# 1538548696600 13.400000 223
# 1538548685500 10.800000 223
# 1538548686500 11.500000 221
# fetched  0 rows
# fetching completed
# { count: 8, done: True }

NOTE

这个示例程序，目前在 Windows 系统上还无法运行

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