TDengine 3.0.4.0 发布了一个重要特性： 支持用 Python 语言编写的自定义函数（UDF）。这个特性极大节省了 UDF 开发的时间成本。作为时序大数据处理平台，不支持 Python UDF 显然是不完整的。UDF 在实现自己业务中特有的逻辑时非常有用，比如量化交易场景计算自研的交易信号。本文内容由浅入深包括 4 个示例程序：
- 定义一个只接收一个整数的标量函数： 输入 n， 输出 ln(n^2 + 1)。
- 定义一个接收 n 个整数的标量函数， 输入 （x1, x2, ..., xn）, 输出每个值和它们的序号的乘积的和： x1 + 2 x2 + ... + n xn。
- 定义一个标量函数，输入一个时间戳，输出距离这个时间最近的下一个周日。完成这个函数要用到第三方库 moment。我们在这个示例中讲解使用第三方库的注意事项。
- 定义一个聚合函数，计算某一列最大值和最小值的差, 也就是实现 TDengien 内置的 spread 函数。
同时也包含大量实用的 debug 技巧。
本文假设你用的是 Linux 系统，且已安装好了 TDengine 3.0.4.0+ 和 Python 3.x。
示例一： 最简单的 UDF
编写一个只接收一个整数的 UDF 函数： 输入 n， 输出 ln(n^2 + 1)。
首先编写一个 Python 文件，存在系统某个目录，比如 /root/udf/myfun.py 内容如下：
from math import log
def init():
pass
def destroy():
pass
def process(block):
rows, _ = block.shape()
return [log(block.data(i, 0) ** 2 + 1) for i in range(rows)]这个文件包含 3 个函数， init 和 destroy 都是空函数，它们是 UDF 的生命周期函数，即使什么都不做也要定义。最关键的是 process 函数， 它接受一个数据块，这个数据块对象有两个方法：
- shape() 返回数据块的行数和列数
- data(i, j) 返回 i 行 j 列的数据
标量函数的 process 方法传入的数据块有多少行，就需要返回多少个数据。上述代码中我们忽略的列数，因为我们只想对每行的第一个数做计算。
接下来我们在时序数据库（Time Series Database） TDengine 中创建对应的 UDF 函数，执行下面语句：
create function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python' taos> create function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python';
Create OK, 0 row(s) affected (0.005202s)看起来很顺利，接下来 show 一下系统中所有的自定义函数，确认创建成功：
taos> show functions;
name |
=================================
myfun |
Query OK, 1 row(s) in set (0.005767s)接下来就来测试一下这个函数，测试之前先执行下面的 SQL 命令，制造些测试数据：
create database test;
create table t(ts timestamp, v1 int, v2 int, v3 int);
insert into t values('2023-05-01 12:13:14', 1, 2, 3);
insert into t values('2023-05-03 08:09:10', 2, 3, 4);
insert into t values('2023-05-10 07:06:05', 3, 4, 5);测试 myfun 函数：
taos> select myfun(v1, v2) from t;
DB error: udf function execution failure (0.011088s)不幸的是执行失败了，什么原因呢？
查看 udfd 进程的日志: /var/log/taos/udfd.log 发现以下错误信息：
05/24 22:46:28.733545 01665799 UDF ERROR can not load library libtaospyudf.so. error: operation not permitted
05/24 22:46:28.733561 01665799 UDF ERROR can not load python plugin. lib path libtaospyudf.so错误很明确：没有加载到 Python 插件 libtaospyudf.so， 看官方文档原来是要先安装 taospyudf 这个 Python 包。 于是：pip3 install taospyudf
安装过程会编译 C++ 源码，因此系统上要有 cmake 和 gcc。编译生成的 libtaospyudf.so 文件自动会被复制到 /usr/local/lib/ 目录，因此如果是非 root 用户，安装时需加 sudo。安装完可以检查这个目录是否有了这个文件:
root@slave11 ~/udf $ ls -l /usr/local/lib/libtaos*
-rw-r--r-- 1 root root 671344 May 24 22:54 /usr/local/lib/libtaospyudf.so这时再去执行 SQL 测试 UDF，会发现报同样的错误，原因是新安装的共享库还未生效，还需执行命令：ldconfig
此时再去测试 UDF，终于成功了：
taos> select myfun(v1) from t;
myfun(v1) |
============================
0.693147181 |
1.609437912 |
2.302585093 |至此，我们完成了第一个 UDF ，并学会了简单的 debug 方法。
示例一改进：异常处理
上面的 myfun 虽然测试测试通过了，但是有两个缺点：
- 这个标量函数只接受 1 列数据作为输入，如果用户传入了多列也不会抛异常。我们期望改成：如果用户输入多列，则提醒用户输入错误，这个函数只接收 1 个参数。
taos> select myfun(v1, v2) from t;
myfun(v1, v2) |
============================
0.693147181 |
1.609437912 |
2.302585093 |- 没有处理 null 值， 如果用户输入了 null 值则会抛异常终止执行。我们期望改成：如果输入是 null，则输出也是 null， 不影响后续执行。
因此 process 函数改进如下：
def process(block):
rows, cols = block.shape()
if cols > 1:
raise Exception(f"require 1 parameter but given {cols}")
return [ None if block.data(i, 0) is None else log(block.data(i, 0) ** 2 + 1) for i in range(rows)]然后执行下面的语句更新已有的 UDF：
create or replace function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python';再传入 myfun 两个参数，就会执行失败了，
taos> select myfun(v1, v2) from t;
DB error: udf function execution failure (0.014643s)但遗憾的是我们自定义的异常信息没有展示给用户，而是在插件的日志文件 /var/log/taos/taospyudf.log 中：
2023-05-24 23:21:06.790 ERROR [1666188] [doPyUdfScalarProc@507] call pyUdfScalar proc function. context 0x7faade26d180. error: Exception: require 1 parameter but given 2
At:
/var/lib/taos//.udf/myfun_3_1884e1281d9.py(12): process至此，我们学会了如何更新 UDF，并查看 UDF 输出的错误日志。
（注：如果 UDF 更新后未生效，可以重启 taosd 试试，TDengine 3.0.5.0 及以后的版本会确保不重启 UDF 更新就能生效）
示例二：接收 n 个参数的 UDF
编写一个 UDF：输入（x1, x2, ..., xn）, 输出每个值和它们的序号的乘积的和： 1 x1 + 2 x2 + ... + n * xn。如果 x1 至 xn 中包含 null，则结果为 null。
这个示例与示例一的区别是，可以接受任意多列作为输入，且要处理每一列的值。编写 UDF 文件 /root/udf/nsum.py：
def init():
pass
def destroy():
pass
def process(block):
rows, cols = block.shape()
result = []
for i in range(rows):
total = 0
for j in range(cols):
v = block.data(i, j)
if v is None:
total = None
break
total += (j + 1) * block.data(i, j)
result.append(total)
return result创建 UDF：
create function nsum as '/root/udf/nsum.py' outputtype double language 'Python';测试：
taos> insert into t values('2023-05-25 09:09:15', 6, null, 8);
Insert OK, 1 row(s) affected (0.003675s)
taos> select ts, v1, v2, v3, nsum(v1, v2, v3) from t;
ts | v1 | v2 | v3 | nsum(v1, v2, v3) |
================================================================================================
2023-05-01 12:13:14.000 | 1 | 2 | 3 | 14.000000000 |
2023-05-03 08:09:10.000 | 2 | 3 | 4 | 20.000000000 |
2023-05-10 07:06:05.000 | 3 | 4 | 5 | 26.000000000 |
2023-05-25 09:09:15.000 | 6 | NULL | 8 | NULL |
Query OK, 4 row(s) in set (0.010653s)示例三： 使用第三方库
编写一个 UDF，输入一个时间戳，输出距离这个时间最近的下一个周日。比如今天是 2023-05-25， 则下一个周日是 2023-05-28。
完成这个函数要用到第三方库 momen。先安装这个库：pip3 install moment
然后编写 UDF 文件 /root/udf/nextsunday.py
import moment
def init():
pass
def destroy():
pass
def process(block):
rows, cols = block.shape()
if cols > 1:
raise Exception("require only 1 parameter")
if not type(block.data(0, 0)) is int:
raise Exception("type error")
return [moment.unix(block.data(i, 0)).replace(weekday=7).format('YYYY-MM-DD')
for i in range(rows)]UDF 框架会将 TDengine 的 timestamp 类型映射为 Python 的 int 类型，所以这个函数只接受一个表示毫秒数的整数。process 方法先做参数检查，然后用 moment 包替换时间的星期为星期日，最后格式化输出。输出的字符串长度是固定的10个字符长，因此可以这样创建 UDF 函数：
create function nextsunday as '/root/udf/nextsunday.py' outputtype binary(10) language 'Python';此时测试函数，如果你是用 systemctl 启动的 taosd，肯定会遇到错误：
taos> select ts, nextsunday(ts) from t;
DB error: udf function execution failure (1.123615s) tail -20 taospyudf.log
2023-05-25 11:42:34.541 ERROR [1679419] [PyUdf::PyUdf@217] py udf load module failure. error ModuleNotFoundError: No module named 'moment'这是因为 “moment” 所在位置不在 python udf 插件默认的库搜索路径中。怎么确认这一点呢？通过以下命令搜索 taospyudf.log:
grep 'sys path' taospyudf.log | tail -12023-05-25 10:58:48.554 INFO [1679419] [doPyOpen@592] python sys path: ['', '/lib/python38.zip', '/lib/python3.8', '/lib/python3.8/lib-dynload', '/lib/python3/dist-packages', '/var/lib/taos//.udf']发现 python udf 插件默认搜索的第三方库安装路径是： /lib/python3/dist-packages，而 moment 默认安装到了 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages。下面我们修改 python udf 插件默认的库搜索路径，把当前 python 解释器默认使用的库路径全部加进去。
先打开 python3 命令行，查看当前的 sys.path
>>> import sys
>>> ":".join(sys.path)
'/usr/lib/python3.8:/usr/lib/python3.8/lib-dynload:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:/usr/lib/python3/dist-packages'
复制上面脚本的输出的字符串，然后编辑 /var/taos/taos.cfg 加入以下配置：
UdfdLdLibPath /usr/lib/python3.8:/usr/lib/python3.8/lib-dynload:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:/usr/lib/python3/dist-packages保存后执行 systemctl restart taosd, 再测试就不报错了：
taos> select ts, nextsunday(ts) from t;
ts | nextsunday(ts) |
===========================================
2023-05-01 12:13:14.000 | 2023-05-07 |
2023-05-03 08:09:10.000 | 2023-05-07 |
2023-05-10 07:06:05.000 | 2023-05-14 |
2023-05-25 09:09:15.000 | 2023-05-28 |
Query OK, 4 row(s) in set (1.011474s)示例四：定义聚合函数
编写一个聚合函数，计算某一列最大值和最小值的差。
聚合函数与标量函数的区别是：标量函数是多行输入对应多个输出，聚合函数是多行输入对应一个输出。聚合函数的执行过程有点像经典的 map-reduce 框架的执行过程，框架把数据分成若干块，每个 mapper 处理一个块，reducer 再把 mapper 的结果做聚合。不一样的地方在于，对于 TDengine Python UDF 中的 reduce 函数既有 map 的功能又有 reduce 的功能。reduce 函数接受两个参数：一个是自己要处理的数据，一个是别的任务执行 reduce 函数的处理结果。如下面的示例 /root/udf/myspread.py:
import io
import math
import pickle
LOG_FILE: io.TextIOBase = None
def init():
global LOG_FILE
LOG_FILE = open("/var/log/taos/spread.log", "wt")
log("init function myspead success")
def log(o):
LOG_FILE.write(str(o) + '\n')
def destroy():
log("close log file: spread.log")
LOG_FILE.close()
def start():
return pickle.dumps((-math.inf, math.inf))
def reduce(block, buf):
max_number, min_number = pickle.loads(buf)
log(f"initial max_number={max_number}, min_number={min_number}")
rows, _ = block.shape()
for i in range(rows):
v = block.data(i, 0)
if v > max_number:
log(f"max_number={v}")
max_number = v
if v < min_number:
log(f"min_number={v}")
min_number = v
return pickle.dumps((max_number, min_number))
def finish(buf):
max_number, min_number = pickle.loads(buf)
return max_number - min_number在这个示例中我们不光定义了一个聚合函数，还添加记录执行日志的功能，讲解如下：
- init 函数不再是空函数，而是打开了一个文件用于写执行日志
- log 函数是记录日志的工具，自动将传入的对象转成字符串，加换行符输出
- destroy 函数用来在执行结束关闭文件
- start 返回了初始的 buffer，用来存聚合函数的中间结果，我们把最大值初始化为负无穷大，最小值初始化为正无穷大
- reduce 处理每个数据块并聚合结果
- finish 函数将最终的 buffer 转换成最终的输出
执行下面的 SQL语句创建对应的 UDF：
create or replace aggregate function myspread as '/root/udf/myspread.py' outputtype double bufsize 128 language 'Python';这个 SQL 语句与创建标量函数的 SQL 语句有两个重要区别：
- 增加了 aggregate 关键字
- 增加了 bufsize 关键字，用来指定存储中间结果的内存大小，这个数值可以大于实际使用的数值。本例中间结果是两个浮点数组成的 tuple，序列化后实际占用大小只有 32 个字节，但指定的 bufsize 是128，可以用 python 命令行打印实际占用的字节数
>>> len(pickle.dumps((12345.6789, 23456789.9877)))
32测试这个函数，可以看到 myspread 的输出结果和内置的 spread 函数的输出结果是一致的。
taos> select myspread(v1) from t;
myspread(v1) |
============================
5.000000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.013486s)
taos> select spread(v1) from t;
spread(v1) |
============================
5.000000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.005501s)最后，查看我们自己打印的执行日志，从日志可以看出，reduce 函数被执行了 3 次。执行过程中 max 值被更新了 4 次， min 值只被更新 1 次。
root@slave11 /var/log/taos $ cat spread.log
init function myspead success
initial max_number=-inf, min_number=inf
max_number=1
min_number=1
initial max_number=1, min_number=1
max_number=2
max_number=3
initial max_number=3, min_number=1
max_number=6
close log file: spread.log通过这个示例，我们学会了如何定义聚合函数，并打印自定义的日志信息。
要点总结
- 创建标量函数的语法
CREATE FUNCTION function_name AS library_path OUTPUTTYPE output_type LANGUAGE 'Python';OUTPUTTYPE 对应的是 TDengine 的数据类型，如 TIMESTAMP， BIGINT， VARCHAR(64)， 类型映射关系见官方文档:https://docs.taosdata.com/develop/udf/。
- 创建聚合函数的语法
CREATE AGGREGATE FUNCTION function_name library_path OUTPUTTYPE output_type LANGUAGE 'Python';- 更新 UDF 的语法
更新标量函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION function_name AS OUTPUTTYPE int LANGUAGE 'Python';更新聚合函数
CREATE OR REPLACE AGGREGATE FUNCTION function_name AS OUTPUTTYPE BUFSIZE buf_size int LANGUAGE 'Python';注意：如果加了 “AGGREGATE” 关键字，更新之后函数将被当作聚合函数，无论之前是什么类型的函数。相反，如果没有加 “AGGREGATE” 关键字，更新之后的函数将被当作标量函数，无论之前是什么类型的函数。
- 同名的 UDF 每更新一次，版本号会增加 1。 用
select * from ins_functions \G;
可查看 UDF 的完整信息，包括 UDF 的源码。 - 查看和删除已有的 UDF
SHOW functions;
DROP FUNCTION function_name;- 安装 taospyudf 动态库
sudo pip3 install taospyudf
安装过程会从源码编译出共享库 libtaospyudf.so，因此系统上要有 cmake 和 gcc，编译后这个库会被安装到 /usr/local/lib。安装完别忘了执行命令 ldconfig 更新系统动态链接库。 调试 Python UDF 的两个重要日志文件
- /var/log/taos/udfdlog.* 这个文件是 UDF 框架的日志。框架负责加载各语言 UDF 的插件，执行 UDF 的生命周期函数
- /var/log/taos/taospyudf.log 这个文件是 libtaospyudf.so 输出的日志，每个文件最大 50M，最多保留 5 个。
- 定义标量函数最重要是要实现 process 函数，同时必须定义 init 和 destroy 函数即使什么都不做。
def init():
pass
def process(block: datablock) -> tuple[output_type]:
rows, cols = block.shape()
result = []
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cell_data = block.data(i, j)
# your logic here
return result
def destroy():
pass- 定义聚合函数最重要是要实现 start, reduce 和 finish，同样必须定义 init 和 destroy 函数。
def init():
def destroy():
def start() -> bytes:
def reduce(inputs: datablock, buf: bytes) -> bytes
def finish(buf: bytes) -> output_type:start 生成最初结果 buffer，然后输入数据会被分为多个行数据块，对每个数据块 inputs 和当前中间结果 buf 调用 reduce，得到新的中间结果，最后再调用 finish 从中间结果 buf 产生最终输出。
- 使用第三方 python 库。
使用第三方库需要检查这个库是否安装到了 Python UDF 插件默认的库搜索路径，如果没有需要修改 taos.cfg， 添加 UdfdLdLibPath 配置，库路径用冒号分隔。 - UDF 内无法通过 print 函数输出日志，需要自己写文件或用 python 内置的 logging 库写文件。