使用TDengine快速搭建车联网平台

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车联网属于物联网的一个分支，通过车载终端采集数据，利用无线网络传输到云服务平台进行持久化存储，最终提供基于实时/历史数据的个性化服务。

目前初创型的车辆网企业，接入的车辆通常低于10万，数据采集频率远远大于1秒。这个级别的数据规模，如果采用HBase系的技术方案，需要至少6台8核32G配置的机器，而采用TDengine作为数据存储引擎，一台2核8G的机器就可以完成。

技术架构

TDengine作为时序处理引擎，可以完全不用Kafka、HDFS/HBase/Spark、Redis等软件，大幅简化大数据平台的设计，降低研发成本和运营成本。因为需要集成的开源组件少，因而系统可以更加健壮，也更容易保证数据的一致性。

• 基于HBase的解决方案，架构图如下
  
• 而基于TDengine的解决方案，架构图如下
  

数据模型

车载终端采集的数据字段非常多，很多企业按照国标ISO 22901建立数据模型，也有公司按照业务需要使用自定义的数据模型。但通常，采集数据都包含如下字段，本文也采用这种方法构造数据模型。

• 采集时间（时间戳）
• 车辆标志（字符串）
• 经度（双精度浮点）
• 维度（双精度浮点）
• 海拔（浮点）
• 方向（浮点）
• 速度（浮点）
• 车牌号（字符串）
• 车辆型号（字符串）
• 车辆vid（字符串）

不同于其他时序数据引擎，TDengine为每辆车单独创建一张数据表，数据字段为采集时间、车辆标志、经度、纬度、海拔、方向、速度等与时间序列相关的采集数据；标签字段为车牌号、车辆型号等车辆本身固定的描述信息。这里面有一个小技巧，浮点数据压缩比相对整型数据压缩比很差，经度纬度通常精确到小数点后7位，因此将经度纬度增大1E7倍转为长整型存储，将海拔、方向、速度增大1E2倍转为整型存储。

创建数据库的语句为

create database db cache 8192 ablocks 2 tblocks 1000 tables 10000;

创建超级表的SQL语句为

create table vehicle(ts timestamp, longitude bigint, latitude bigint, altitude int, direction int, velocity int) tags(card int, model binary(10));

以车辆vid作为表名（例如vid为1，车牌号为25746，类型为bmw），那么创建数据表的语句为

create table v1 using tags(25746, ‘bmw’);

数据写入

仍然以车辆v1为例，写入一条记录到表v1的SQL语句为

insert into v1 values(1562150939000,1,2,3,4,5);

测试数据的生成，可以采用批量数据写入方法，类似

insert into v1 values(1562150939000,1,1,1,1,1) (1562150969000,2,2,2,2,2) (1562150999000,3,3,3,3,3) (……)(……);

本文采用C语言编写了一个车辆模拟数据生成程序，该程序首先10万张数据表，然后每张数据表写入1个月的数据（数据间隔1分钟，计44000条数据）

#include  
#include 
#include  
#include  
#include "time.h"
#include "taos.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
   taos_init();

   TAOS *taos = taos_connect("127.0.0.1", "root", "taosdata", NULL, 0);
   if (taos == NULL) {
     printf("failed to connect to server, reason:%s\n", taos_errstr(taos));
     exit(1);
   }

   if (taos_query(taos, "create database db cache 8192 ablocks 2 tblocks 1000 tables 10000") != 0) {
     printf("failed to create database, reason:%s\n", taos_errstr(taos));
     exit(1);
   }

   taos_query(taos, "use db");

   char sql[65000] = "create table vehicles(ts timestamp, longitude bigint, latitude bigint, altitude int, direction int, velocity int) tags(card int, model binary(10))";
   if (taos_query(taos, sql) != 0) {
     printf("failed to create stable, reason:%s\n", taos_errstr(taos));
     exit(1);
   }

   int begin = time(NULL);
   for (int table = 0; table < 100000; ++table) {
     sprintf(sql, "create table v%d using vehicles tags(%d, 't%d')", table, table, table);
     if (taos_query(taos, sql) != 0) {
       printf("failed to create table t%d, reason:%s\n", table, taos_errstr(taos));
       exit(1);
     }

     for (int loop = 0; loop < 44; loop++) {   
       int len = sprintf(sql, "insert into v%d values", table);   
       for (int row = 0; row < 1000; row++) {     
         len += sprintf(sql + len, "(%ld,%d,%d,%d,%d,%d)", 1561910400000L + 60000L * (row + loop * 1000L), row, row, row, row, row);   
       }   
       if (taos_query(taos, sql) != 0) {     
         printf("failed to insert table t%d, reason:%s\n", table, taos_errstr(taos));   
       } 
     }
   }
   int end = time(NULL);
     printf("insert finished, time spend %d seconds", end - begin);
   }
}

将改C文件命名为test.c，在相同目录下创建makefile文件

ROOT = ./
TARGET = exe
LFLAGS = -Wl,-rpath,/usr/lib/ -ltaos -lpthread -lm -lrt 
CFLAGS = -O3 -g -Wall -Wno-deprecated -fPIC -Wno-unused-result -Wconversion -Wno-char-subscripts -D_REENTRANT -Wno-format -D_REENTRANT -DLINUX -msse4.2 -Wno-unused-function -D_M_X64 -std=gnu99 -I/usr/local/include/taos/

all: $(TARGET)

exe:
   gcc $(CFLAGS) ./test.c -o $(ROOT)/test $(LFLAGS)

clean:
   rm $(ROOT)test 

编译之后，将测试程序和数据库在同一台2核8G的台式机上运行，写入时间共计为3946秒，相当于4400000000条/3946秒=111.5万条/秒，折算成点数为111.5*5=557万点/秒。

insert finished, time spend 3946 seconds

该程序是单线程运行的，如将其修改成多线程，速度还会有更大提升，但是仅就目前的性能来看，对于车辆网的场景也已经足够。

数据查询

TDengine在数据查询方面做了很多针对时序数据的优化。基于上面生成的测试数据集进行查询，这是一些常见SQL语句的运行结果，性能还是有点吓人的。

查询总数

单辆车的明细数据

查询类型	查询时间
1车当前值查询	2.3ms
1车1小时明细查询	2.1ms
1车1日明细查询	6.3ms
1车10日明细查询	15.4ms
1车31日明细查询	31.6ms

单辆车的聚合查询

查询类型	查询时间
1车1小时聚合查询	1.9ms
1车1日聚合查询	1.7ms
1车10日聚合查询	2.3ms
1车31日聚合查询	2.2ms

多辆车的单日聚合查询

查询类型	查询时间
1车单日聚合查询	3.2ms
10车单日聚合查询	5.1ms
100车单日聚合查询	10.4ms
1000车单日聚合查询	51.4ms
10000车单日聚合查询	455.9ms
100000车单日聚合查询	2074.8ms

多辆车单月聚合查询

查询类型	查询时间
1车单月聚合查询	3.1ms
10车单月聚合查询	4.1ms
100车单月聚合查询	7.7ms
1000车单月聚合查询	33.7ms
10000车单月聚合查询	289.5ms
100000车单月聚合查询	1197.ms

多辆车单月曲线查询

查询类型	查询时间
1车单月曲线查询	6.9ms
10车单月曲线查询	13.2ms
100车单月曲线查询	75.6ms
1000车单月曲线查询	710.9ms
10000车单月曲线查询	7137.6ms
100000车单月曲线查询	32130.8ms

资源消耗

数据库服务进程只消耗了约2.7GB的内存，CPU占用可以忽略不计。

结果分析

TDengine提供的时序数据解决方案，单机情况下的平均写入速度在百万条/秒级别，单辆车的所有查询均能做到实时，多辆车的查询速度也非常快，是车联网乃至物联网的必备利器。