Lindorm:継続クエリ

継続クエリの管理

LindormTSDBでは、SQLを使用してデータベース内の継続クエリを管理できます。

• 継続クエリの作成

  指定されたデータベースに継続クエリを作成できます。 SQL構文の詳細については、「CREATE CONTINUOUS QUERY」をご参照ください。

  説明

  • 継続クエリは特定のデータベースに関連付けられています。データベースを削除すると、データベースに作成された継続クエリは自動的に削除されます。

  • 継続クエリの作成時にデータベースを指定しない場合、クエリはUSE DATABASE構文で指定された現在のデータベースに作成されます。

• 継続クエリの削除

  指定されたデータベースから既存の継続クエリを削除できます。 SQL構文の詳細については、「DROP CONTINUOUS QUERY」をご参照ください。

• 継続クエリの情報の表示

  継続クエリのメタデータをクエリできます。 SQL構文の詳細については、「SHOW CONTINUOUS QUERIES」をご参照ください。

データのダウンサンプリングと長期保存

大量のデータを含むシナリオでは、データのストレージコストが重要な問題になります。 LindormTSDBでは、データベースごとにデータの有効期限（TTL）を設定できます。継続クエリを使用してデータをダウンサンプリングし、結果をTTLの長いデータベースに書き込むことができます。次の例は、継続クエリとデータベースのTTLを使用してデータのダウンサンプリングと長期保存を実装する方法を示しています。

例

次の例では、元のデータは1秒間隔でサンプリングされます。この場合、大量のデータがサンプリングされて保存されます。最新月のデータのみが保存されます。間隔を分に設定すると、最新年のサンプリングデータが保存されます。

1. 元の時系列データを保存するためにdb_sensor_monthという名前のデータベースを作成し、データベースのTTLを30日に設定します。

   CREATE DATABASE db_sensor_month WITH (ttl=30);

2. db_sensor_monthデータベースにsensorという名前のテーブルを作成します。

   USE db_sensor_month;
   
   CREATE TABLE sensor (
       device_id VARCHAR TAG,
       region VARCHAR TAG,
       time TIMESTAMP,
       temperature DOUBLE,
       humidity BIGINT);

3. ダウンサンプリングされたデータを保存するためにdb_sensor_yearという名前の別のデータベースを作成し、データベースのTTLを365日に設定します。

   CREATE DATABASE db_sensor_year WITH (ttl=365);

4. ダウンサンプリングされたデータを保存するためにdb_sensor_year.sensorという名前のテーブルを作成します。

   USE db_sensor_year;
   
   CREATE TABLE sensor (
       device_id VARCHAR TAG,
       region VARCHAR TAG,
       time TIMESTAMP,
       temperature DOUBLE,
       humidity BIGINT);

5. ダウンサンプリングクエリを実行し、ダウンサンプリングされたデータをdb_sensor_year.sensorテーブルに書き込む継続クエリを作成します。

   CREATE CONTINUOUS QUERY db_sensor_year.my_cq WITH(`interval`='1m')
   AS
     INSERT into db_sensor_year.sensor(time, temperature, humidity, device_id,region)
     SELECT time, avg(temperature) as temperature, avg(humidity) humidity, device_id, region
     FROM db_sensor_month.sensor
     sample by 60s;

6. 元の時系列データテーブルdb_sensor_month.sensorにデータを書き込みます。

   insert into db_sensor_month.sensor(region,device_id,time,temperature,humidity) values ('hz', 'id123', current_timestamp, 37, 70);
   insert into db_sensor_month.sensor(region,device_id,time,temperature,humidity) values ('hz', 'id123', current_timestamp, 38, 67);

7. db_sensor_year.sensorテーブルでダウンサンプリングされたデータをクエリします。

   select * from db_sensor_year.sensor;

   次の結果が返されます。

   +-----------+--------+---------------------------+-------------+----------+
   | device_id | region |           time            | temperature | humidity |
   +-----------+--------+---------------------------+-------------+----------+
   | id123     | hz     | 2023-10-08T19:54:00+08:00 | 37.500000   | 68.5     |
   +-----------+--------+---------------------------+-------------+----------+

事前計算を実装してクエリのパフォーマンスを向上させる

長い時間ウィンドウ内のデータに対してダウンサンプリングクエリまたは集計クエリを実行する場合、クエリ結果が返されるまでに長い時間がかかる場合があります。この場合、継続クエリを使用して元のデータに対して事前計算を実装し、結果テーブルで計算されたデータを直接クエリできます。これにより、クエリのパフォーマンスとスループットが向上します。