Hummer TimeSeries DB 针对时序数据存储和查询进行了特色优化，尤其适合时序数据高速写入、按时段（以及key）进行快速查询、数据量估算、数据快速删除 。 接下来来我们就查询优势场景进行简要介绍（我们已Demo 中tpass表为例说明——该表时间跨度1年、pkt 格式）。
给定时段查询
按时间范围查询会利用到时序引擎数序按时间排序优势 —— 数据按时间聚集，顺序连续扫描速度最优。
如：
select count(*) from tpass where
pass_time > unix_timestamp('2014-01-01 00:00:00') * 1000 and pass_time < unix_timestamp('2014-02-05 00:00:00') * 1000
给定时段聚合计算
按时间段聚合雨按时间段查询类似
select avg(speed) from tpass where
pass_time > unix_timestamp('2014-01-01 00:00:00') * 1000 and pass_time < unix_timestamp('2014-01-05 00:00:00') * 1000
给定时段时间正序查询
存储按照时间有序，所以获取时段内最老记录很高效
select * from tpass order by pass_time limit 10
给定时段时间倒序查询
存储按照时间有序，所以获取时段内最新记录很高效
select * from tpass order by pass_time desc limit 10
给定时段精确key确查询
PKT格式对于给定key精确检索效率很高 —— key 在时段内被有序聚集
select count(*) from tpass where car_card_num='京A27TFG' and pass_time > unix_timestamp('2014-01-01 00:00:00') * 1000 and pass_time < unix_timestamp('2014-02-01 00:00:00') * 1000
给定时段模糊key前缀查询
PKT格式对于前缀key模糊检索效率也很高 —— key 在时段内被有序聚集
select count(*) from tpass where car_card_num like '京A2%' and pass_time > unix_timestamp('2014-01-01 00:00:00') * 1000 and pass_time < unix_timestamp('2014-02-01 00:00:00') * 1000
给定时段精确key聚合计算
select max(speed) from tpass where car_card_num like '京A27TFG' and pass_time > unix_timestamp('2014-01-01 00:00:00') * 1000 and pass_time < unix_timestamp('2014-02-01 00:00:00') * 1000
给定时段模糊key前缀聚合计算
select max(speed) from tpass where car_card_num like '京A2%' and pass_time > unix_timestamp('2014-01-01 00:00:00') * 1000 and pass_time < unix_timestamp('2014-02-01 00:00:00') * 1000
给定时段数据记录快速统计/记录大小快速估计（所谓估计是近似估计——如果要准确估计需进行一次整理）
Hummer TimeSeries 支持快速按时间段计算数据量:选择时间起始和结束范围，执行统计操作(下图分别是全年和半年的数据统计结果）
按时段快速删除数据
Hummer TimeSeries 支持按时间段快速删除数据：选定时间起始和结束范围，执行清理操作（再执行整理和统计操作验证结果）
数据随机乱序写入
insert into tpass values('TESTCAR',1500000000000,'aaaa','bbbb',1,'黑','卡车',50,'宝马','轿车','黑','超速','1','京','1')
数据更新、删除——记录见 《Hummer TimeSeries DB 中关于RowId 的使用》 一文
动态建表
create table t_pass (
car_card_num string comment 'nullable=false',
pass_time bigint comment 'nullable=false',
toll_gate_red_id string comment 'length=8,nullable=false',
road_id string comment 'length=6,nullable=false',
car_card_type int comment 'nullable=false',
car_card_color string comment 'length=3,nullable=false',
car_type string comment 'length=6,nullable=false',
speed int comment 'nullable=false',
brand string comment 'length=6,nullable=false',
car_sharp string comment 'length=6,nullable=false',
car_color string comment 'length=3,nullable=false',
paccancy_type string comment 'length=6,nullable=false',
run_direct string comment 'length=1,nullable=false',
car_card_loc string comment 'length=3,nullable=false',
execute_state string comment 'length=1,nullable=false'
) with serdeproperties("hummer.db.columns.mapping" = "key=car_card_num,timestamp=pass_time")
stored as HUMMERFILE TBLPROPERTIES("zkAddress"="10.0.11.120:2181","tablename"="t_pass","keyType"="pkt");
Schema属性有定长，变长，可空等；
表属性有分片数"FragmentSize"=" ？"（默认为没个磁盘一分片）、副本数"ReplicSize"=" ？"（默认为三）
key 属性有唯一和非唯一两种 —— key=xxx代表唯一,index=xxx代表非唯一
动态删表
drop table t_pass；
Hummer TimeSeries DB Dock DEMO 介绍文章和下载见 http://blog.csdn.net/kanghua/article/details/44653149
