高效查询数据

    • 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）
    • 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TAOS Shell中，从表d1001中查询出vlotage > 215的记录，按时间降序排列，仅仅输出2条。

    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。TDengine还支持连续查询。

    具体的查询语法请看 章节。

    示例1：在TAOS Shell，查找北京所有智能电表采集的电压平均值，并按照location分组

    1.        avg(voltage)        |            location            |
    2. =============================================================
    3.              222.000000000 | Beijing.Haidian                |
    4.              219.200000000 | Beijing.Chaoyang               |
    5. Query OK, 2 row(s) in set (0.002136s)

    示例2：在TAOS shell, 查找groupId为2的所有智能电表过去24小时的记录条数，电流的最大值

    TDengine仅容许对属于同一个超级表的表之间进行聚合查询，不同超级表之间的聚合查询不支持。在 TAOS SQL 的数据查询 一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。

    1. taos> SELECT sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s);
    3. ======================================================
    4.  2018-10-03 14:38:00.000 |              10.300000191 |
    5. Query OK, 2 row(s) in set (0.000883s)

    降采样操作也适用于超级表，比如：将北京所有智能电表采集的电流值每秒钟求和

    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

    1. taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s, 500a);
    2.            ts            |       sum(current)        |
    4.  2018-10-03 14:38:04.500 |              11.189999809 |
    5.  2018-10-03 14:38:05.500 |              31.900000572 |
    6.  2018-10-03 14:38:06.500 |              11.600000000 |
    7.  2018-10-03 14:38:15.500 |              12.300000381 |
    8.  2018-10-03 14:38:16.500 |              35.000000000 |

    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。