动机和介绍 作为 Nevados 软件团队的一部分，我们正在为 Nevados All Terrain Tracker® 构建一个操作和监控平台。太阳能跟踪器是一种将太阳能电池板朝向太阳的装置。每个太阳能跟踪器都会不断向我们的平台发送状态信息和读数，例如当前角度、温度、电压等，我们需要存储这些信息以进行分析和可视化。如果跟踪器配置为每 5 秒发送一次数据，则每个跟踪器每天有 17,280 个数据点，每个跟踪器每月有 518,400 个数据点。这总结了很多信息。这种数据被称为“时间序列数据”，对于软件中的所有复杂问题，都有多种解决方案（时间序列数据库）。最著名的是 InfluxDB 和 TimescaleDB。对于我们的平台，我们决定使用  ，这是一种相对较新的产品，针对 IoT 应用程序进行了优化，并使用 SQL 查询语言。 TDEngine 对于这个决定有几个论据：  TDEngine 是开源的 针对物联网应用进行了优化 使用SQL，这是我们熟悉的语言 作为托管服务提供，我们可以专注于构建我们的应用程序 很容易通过 Docker 在本地运行 在本文中，我们将介绍 TDEngine 数据库和表的设置，以及如何创建 GraphQL 架构，使我们能够查询来自各种客户端和应用程序的数据。  TDEngine 入门 开始使用 TDEngine 的最简单方法是使用他们的云服务。转到 并创建一个帐户。他们有一些我们可以使用的公共数据库，这对于制作演示或查询实验来说非常有用。 TDEngine 如果你想在本地运行 TDEngine，你可以使用 Docker 镜像和 从各种来源检索数据并将其发送到数据库，例如系统信息、ping 统计信息等。 Telegraf   version: '3.9' services: tdengine: restart: always image: tdengine/tdengine:latest hostname: tdengine container_name: tdengine ports: - 6030:6030 - 6041:6041 - 6043-6049:6043-6049 - 6043-6049:6043-6049/udp volumes: - data:/var/lib/taos telegraf: image: telegraf:latest links: - tdengine env_file: .env volumes: - ./telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf 查看 和 。简而言之，连接到 MQTT 主题看起来像这样： Telegraf 配置的官方文档 Telegraf 上的 TDEngine 文档   [agent] interval = "5s" round_interval = true omit_hostname = true [[processors.printer]] [[outputs.http]] url = "http://127.0.0.1:6041/influxdb/v1/write?db=telegraf" method = "POST" timeout = "5s" username = "root" password = "taosdata" data_format = "influx" [[inputs.mqtt_consumer]] topics = [ "devices/+/trackers", ] 在本文中，我们将使用公共数据库，其中包含来自美国 5 个主要港口的船舶移动情况，而不是在本地设置所有内容并等待数据库填充信息。 将 TDEngine 与公共船舶运动数据结合使用 默认情况下，TDEngine 中的表具有隐式架构，这意味着该架构会适应写入数据库的数据。这对于引导非常有用，但最终，我们希望切换到显式模式以避免传入数据出现问题。需要一点时间来适应的一件事是他们的 （简称“STable”）的概念。 TDEngine 中有标签（键）和列（数据）。对于每个组合键，都会创建一个“表”。所有表都分组在 STable 中。  超级表 查看 数据库，他们有一个名为 的稳定表，其中包含很多表。通常，我们不想针对每个表进行查询，而是始终使用 STable 从所有表中获取累积的数据。 vessel ais_data  TDEngine 有一个函数  ，它允许我们检查表或 STable 的模式。  具有以下架构：  DESCRIBE ais_data  STable 有两个键和六个数据列。键是 和  。我们可以使用常规的SQL语句来查询数据： mmsi name   SELECT ts, name, latitude, longitude FROM vessel.ais_data LIMIT 100; ts name latitude longitude 2023-08-11T22:07:02.419Z GERONIMO 37.921673 -122.40928 2023-08-11T22:21:48.985Z GERONIMO 37.921688 -122.40926 2023-08-11T22:25:08.784Z GERONIMO 37.92169 -122.40926 ... 请记住，时间序列数据通常非常大，因此我们应该始终限制结果集。我们可以使用一些特定于时间序列的函数，例如  ，它按键对结果进行分组，对于获取最新更新的单个键很有用。例如： PARTITION BY     SELECT last_row(ts, name, latitude, longitude) FROM vessel.ais_data PARTITION BY name; ts name latitude longitude 2023-09-08T13:09:34.951Z SAN SABA 29.375961 -94.86894 2023-09-07T18:05:01.230Z SELENA 33.678585 -118.1954 2023-09-01T17:23:24.145Z SOME TUESDAY 33.676563 -118.230606 ... 我建议阅读他们的 以获取更多示例。在继续之前，请转到“编程”、“Node.js”并检索 和 变量。 SQL 文档 TDENGINE_CLOUD_URL TDENGINE_CLOUD_TOKEN  GraphQL 与 Nexus.js、Fastify 和 Mercurius  GraphQL 如今非常出名，并且有很多关于它的好文章。我们选择该技术是因为我们收集和处理来自不同来源的信息，而 GraphQL 允许我们透明地将它们组合到单个 API 中。 我们将使用令人惊叹的 框架（目前是 Node.js 应用程序的默认选择）和 适配器。 Mercurius 和 Fastify 团队共同努力提供无缝体验，这是注重性能的 GraphQL API 的绝佳选择。  是一个构建/生成模式和解析器的工具，因此我们不必手动编写所有内容。 Fastify Mercurius GraphQL Nexus 有一些设置代码等需要完成，我将在此处跳过。您可以在  。 GitHub 上找到完整的示例 - tdengine-graphql-example 我想在这篇文章中详细阐述两件相当具体的事情：  TDEngine 查询库 带有 Nexus 的 GraphQL 模式 TDEngine查询库 TDEngine 有一个 ，允许我们查询数据库。这使得连接和发送查询变得很容易，不幸的是，响应有点难以处理。所以我们写了一个小包装： Node.js 库   'use strict' import tdengine from '@tdengine/rest' import { tdEngineToken, tdEngineUrl } from '../config.js' import parseFields from 'graphql-parse-fields' const { options: tdOptions, connect: tdConnect } = tdengine tdOptions.query = { token: tdEngineToken } tdOptions.url = tdEngineUrl export default function TdEngine(log) { this.log = log const conn = tdConnect(tdOptions) this.cursor = conn.cursor() } TdEngine.prototype.fetchData = async function fetchData(sql) { this.log.debug('fetchData()') this.log.debug(sql) const result = await this.cursor.query(sql) const data = result.getData() const errorCode = result.getErrCode() const columns = result.getMeta() if (errorCode !== 0) { this.log.error(`fetchData() error: ${result.getErrStr()}`) throw new Error(result.getErrStr()) } return data.map((r) => { const res = {} r.forEach((c, idx) => { const columnName = columns[idx].columnName .replace(/`/g, '') .replace('last_row(', '') .replace(')', '') if (c !== null) { res[columnName] = c } }) return res }) } 这将返回一个可以传递到 GraphQL 上下文中的 TDEngine 对象。我们将主要使用 函数，在其中我们可以传入 SQL 查询并将结果作为对象数组返回。 TDEngine 分别返回元数据（列）、错误和数据。我们将使用元数据将列映射到常规对象列表中。这里的一个特殊情况是 函数。这些列以  、  等形式返回，我们希望删除 部分，以便属性将1:1 映射到GraphQL 模式。这是在 部分完成的。 fetchData last_row last_row(ts) last_row(name) last_row columnName.replace  GraphQL 架构 不幸的是，TDEngine 没有像 这样的模式生成器，我们不想编写和维护纯 GraphQL 模式，因此我们将使用 Nexus.js 来帮助我们实现这一点。我们将从两种基本类型开始：  和  （标量类型）。  和 是将日期显示为时间戳或日期字符串的两种不同类型。这对于客户端应用程序（以及开发过程中）很有用，因为它可以决定使用哪种格式。  允许我们将该类型用作 模式中的函数。我们可以在类型定义中解析 以使用原始 时间戳值。 Postgraphile VesselMovement Timestamp Timestamp TDDate asNexusMethod VesselMovement TDDate ts   import { scalarType, objectType } from 'nexus' export const Timestamp = scalarType({ name: 'Timestamp', asNexusMethod: 'ts', description: 'TDEngine Timestamp', serialize(value) { return new Date(value).getTime() } }) export const TDDate = scalarType({ name: 'TDDate', asNexusMethod: 'tdDate', description: 'TDEngine Timestamp as Date', serialize(value) { return new Date(value).toJSON() } }) export const VesselMovement = objectType({ name: 'VesselMovement', definition(t) { t.ts('ts') t.tdDate('date', { resolve: (root) => root.ts }) t.string('mmsi') t.string('name') t.float('latitude') t.float('longitude') t.float('speed') t.float('heading') t.int('nav_status') } }) 对于时间序列类型，我们使用 或 后缀在界面中明确区分关系类型和时间序列类型。 Movement Series 现在我们可以定义查询。我们将从一个简单的查询开始，以获取 TDEngine 的最新动态：     import { objectType } from 'nexus' export const GenericQueries = objectType({ name: 'Query', definition(t) { t.list.field('latestMovements', { type: 'VesselMovement', resolve: async (root, args, { tdEngine }, info) => { const fields = filterFields(info) return tdEngine.fetchData( `select last_row(${fields}) from vessel.ais_data partition by mmsi;` ) } }) } })   是测试 API 和探索模式的绝佳工具，您可以通过在 Mercurius 中传递 来启用它。通过查询，我们可以看到按 分组的船舶的最新动态。不过，让我们更进一步。 GraphQL 的最大优点之一是它对客户端或应用程序来说是透明的层。我们可以从多个来源获取数据并将它们组合到同一个模式中。 GraphiQL graphiql.enabled = true mmsi 不幸的是，我无法找到包含大量船舶信息的简单/免费 API。有  ，但他们只在 Vessel 响应中提供  、  和  （我们已经在 TDEngine 中提供了）。为了举例，我们假设我们的数据库中没有该  ，我们需要从 Sinay 检索它。通过 我们还可以查询船舶的二氧化碳排放量，或者可以使用另一个 API 来检索图像、旗帜或其他信息，所有这些都可以在 类型中组合。 Sinay name mmsi imo name imo Vessel   export const Vessel = objectType({ name: 'Vessel', definition(t) { t.string('mmsi') t.string('name') t.nullable.string('imo') t.list.field('movements', { type: 'VesselMovement' }) } }) 正如您在此处所看到的，我们可以将列表字段 与来自 TDEngine 的时间序列数据一起包含在内。我们将添加另一个查询来获取船舶信息，解析器允许我们合并来自 TDEngine 和 Sinay 的数据： movements     t.field('vessel', { type: 'Vessel', args: { mmsi: 'String' }, resolve: async (root, args, { tdEngine }, info) => { const waiting = [ getVesselInformation(args.mmsi), tdEngine.fetchData( `select * from vessel.ais_data where mmsi = '${args.mmsi}' order by ts desc limit 10;` ) ] const results = await Promise.all(waiting) return { ...results[0][0], movements: results[1] } } })  🎉 这里我们有一个有效的 GraphQL API，它从 TDEngine 返回我们请求的特定容器的行。  是一个从 Sinay 获取数据的简单包装器。我们将 TDEngine 结果添加到 属性中，GraphQL 将处理其余部分并将所有内容映射到模式。 getVesselInformation() movements 注意：SQL注入 与任何 SQL 数据库一样，我们需要小心用户输入。在上面的示例中，我们直接使用 输入，这使得该查询容易受到 SQL 注入攻击。为了举例，我们暂时忽略这一点，但在“现实世界”应用程序中，我们应该始终清理用户输入。有几个小型库可以清理字符串，在大多数情况下，我们只依赖数字（分页、限制等）和枚举（排序顺序），GraphQL 会为我们检查这些。 mmsi 感谢 Dmitry Zaets 指出了这一点！ 优化 有一些事情超出了本文的范围，但我想简单提一下：  Pothos 作为 Nexus.js 的精神继承者 当我们开始该项目时，Nexus.js 是生成 GraphQL 模式的最佳选择。虽然稳定并且 ，但它缺乏维护和更新。有一个名为 的基于插件的 GraphQL 模式构建器，它更加现代并且得到积极维护。如果您要开始一个新项目，我可能建议使用 Pothos 而不是 Nexus.js。 功能有些完整 Pothos 感谢莫萨特勒指出这一点！ 现场旋转变压器 正如您在上面的 解析器中看到的，两个数据源都会立即获取并处理。这意味着如果查询仅针对  ，我们仍然会获取响应的  。如果查询仅针对  ，我们仍然从 Sinay 获取名称并可能为请求付费。 Vessel name movements movements 这是 GraphQL 的反模式，我们可以通过使用字段信息仅获取请求的数据来提高性能。解析器将字段信息作为第四个参数，但它们很难使用。相反，我们可以使用 来获取请求字段的简单对象并调整解析器逻辑。 graphql-parse-fields  SQL查询优化 在我们的示例查询中，我们使用 从数据库中获取所有列，即使不需要它们。这显然很糟糕，我们可以使用相同的字段解析器来优化 sql 查询： select *   export function filterFields(info, context) { const invalidFields = ['__typename', 'date'] const parsedFields = parseFields(info) const fields = context ? parsedFields[context] : parsedFields const filteredFields = Object.keys(fields).filter( (f) => !invalidFields.includes(f) ) return filteredFields.join(',') } 该函数从 GraphQL 信息中返回一个以逗号分隔的字段列表。   const fields = filterFields(info) return tdEngine.fetchData( `select last_row(${fields}) from vessel.ais_data partition by mmsi;` ) 如果我们请求  、  和  ，查询将如下所示： ts latitude longitude   select last_row(ts, latitude, longitude) from vessel.ais_data partition by mmsi; 如果该表中只有几列，这可能并不重要，但如果有更多的表和复杂的查询，这可能会对应用程序性能产生巨大的影响。 时间序列函数 TDEngine 有一些特定于时间序列的扩展，可用于提高性能。例如，要检索最新条目，可以使用传统的 SQL 查询：   SELECT ts, name, latitude, longitude FROM vessel.ais_data order by ts desc limit 1; 执行需要 653 毫秒，而“TDEngine”查询只需要 145 毫秒：   SELECT last_row(ts, name, latitude, longitude) FROM vessel.ais_data; 每个表都有配置选项来优化last_row/first_row函数和其他缓存设置。我建议阅读 。 TDEngine 文档 结论 简单版本：在本文中，我们设置了 TDEngine 时间序列数据库并定义了 GraphQL 架构以允许客户端应用程序连接和查询数据。 还有很多事情要做。我们有一个样板项目，可以在透明的界面中将复杂的时间序列数据与关系数据结合起来。在 Nevados，我们使用 PostgreSQL 作为主数据库，并以与上面的 示例相同的方式检索时间序列数据。这是将多个来源的数据组合到单个 API 中的好方法。另一个好处是仅在请求时才获取数据，这为客户端应用程序增加了很多灵活性。最后但并非最不重要的一点是，GraphQL 架构充当文档和合约，因此我们可以轻松勾选“API 文档”框。 movement ，请 或 。 如果您有任何问题或意见 联系 BlueSky 加入 GitHub 上的讨论 也发布 。 在这里

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

使用 TDEngine 和 GraphQL 创建时间序列数据库

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