同步操作将从 黑羽丈/Ruoyi-Plus-TDengine 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
常见问题
使用 Statement 的 addBatch() 和 executeBatch() 来执行“批量写入/更新”,为什么没有带来性能上的提升?
原因:TDengine 的 JDBC 实现中,通过 addBatch 方法提交的 SQL 语句,会按照添加的顺序,依次执行,这种方式没有减少与服务端的交互次数,不会带来性能上的提升。
解决方法:1. 在一条 insert 语句中拼接多个 values 值;2. 使用多线程的方式并发插入;3. 使用参数绑定的写入方式
java.lang.UnsatisfiedLinkError: no taos in java.library.path
原因:程序没有找到依赖的本地函数库 taos。
解决方法:Windows 下可以将 C:\TDengine\driver\taos.dll 拷贝到 C:\Windows\System32\ 目录下,Linux 下将建立如下软链 ln -s /usr/local/taos/driver/libtaos.so.x.x.x.x /usr/lib/libtaos.so 即可,macOS 下需要建立软链 ln -s /usr/local/lib/libtaos.dylib。
java.lang.UnsatisfiedLinkError: taos.dll Can't load AMD 64 bit on a IA 32-bit platform
原因:目前 TDengine 只支持 64 位 JDK。
解决方法:重新安装 64 位 JDK。
java.lang.NoSuchMethodError: setByteArray
原因:taos-jdbcdriver 3.* 版本仅支持 TDengine 3.0 及以上版本。
解决方法: 使用 taos-jdbcdriver 2.* 版本连接 TDengine 2.* 版本。
java.lang.NoSuchMethodError: java.nio.ByteBuffer.position(I)Ljava/nio/ByteBuffer; ... taos-jdbcdriver-3.0.1.jar
原因:taos-jdbcdriver 3.0.1 版本需要在 JDK 11+ 环境使用。
解决方法: 更换 taos-jdbcdriver 3.0.2+ 版本。
使用 ruoyi-vue-plus 开发 https://gitee.com/dromara/RuoYi-Vue-Plus
TemperatureMapperTest 类是测试用例
1. docker 安装 tdengine 1. 拉取 TDengine 镜像
docker pull tdengine/tdengine:latest
2. 创建挂载目录, 注意给文件赋予读和写的权限。
sudo mkdir -p /whale/v-TDengine/taos/log
sudo mkdir -p /whale/v-TDengine/taos/data
3.使用 docker 安装 tdengine 需映射网络端口和文件夹,时间较长
sudo docker run -d --name tdengine -h tdengine -p 6041:6041 -p 6030-6035:6030-6035 -p 6030-6035:6030-6035/udp -v /etc/localtime:/etc/localtime -v /wahle/v-TDengine/taos/log:/var/log/taos -v /whale/v-TDengine/taos/data:/var/lib/taos tdengine/tdengine:lates
##解释
#--name tdengine ##指定容器名称便于访问
#-h tdengine ##指定容器主机名,用作TDengine的FQDN
#-p 6041:6041 ##映射RESTful端口
#-p 6030-6035:6030-6035
#-p 6030-6035:6030-6035/udp ##映射taos客户端使用端口,必须包含TCP和UDP
#-v /wahle/v-TDengine/taos/log:/var/log/taos ##映射日志目录
#-v /wahle/v-TDengine/taos/data:/var/lib/taos ##映射数据目录
#tdengine/tdengine:latest ## 最新的映像版本名称为tdengine
user:登录 TDengine 用户名,默认值 'root'。
password:用户登录密码,默认值 'taosdata'。
4. docker exec -it tdenggine bash
可以使用 TDengine 的自带工具 taosBenchmark 快速体验 TDengine 的写入速度。
5.启动 TDengine 的服务,在终端执行 taosBenchmark(曾命名为 taosdemo):
$ taosBenchmark
该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters,该超级表下有 1 万张表,表名为 d0 到 d9999,每张表有 1 万条记录,每条记录有 ts、current、voltage、phase 四个字段,时间戳从 2017-07-14 10:40:00 000 到 2017-07-14 10:40:09 999,每张表带有标签 location 和 groupId,groupId 被设置为 1 到 10,location 被设置为 California.Campbell、California.Cupertino、California.LosAngeles、California.MountainView、California.PaloAlto、California.SanDiego、California.SanFrancisco、California.SanJose、California.SantaClara 或者 California.Sunnyvale。
这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能,即使在一台普通的 PC 服务器往往也仅需十几秒。
taosBenchmark 命令本身带有很多选项,配置表的数目、记录条数等等,您可以设置不同参数进行体验,请执行 taosBenchmark --help 详细列出。taosBenchmark 详细使用方法请参照如何使用 taosBenchmark 对 TDengine 进行性能测试和 taosBenchmark 参考手册。
使用 TDengine CLI 体验查询速度 使用上述 taosBenchmark 插入数据后,可以在 TDengine CLI(taos)输入查询命令,体验查询速度。
查询超级表 meters 下的记录总条数:
SELECT COUNT(*) FROM test.meters;
查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值等:
SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters;
查询 location = "California.SanFrancisco" 的记录总条数:
SELECT COUNT(*) FROM test.meters WHERE location = "California.SanFrancisco";
查询 groupId = 10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等:
SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters WHERE groupId = 10;
对表 d10 按 10 每秒进行平均值、最大值和最小值聚合统计:
SELECT FIRST(ts), AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.d10 INTERVAL(10s);
在上面的查询中,你选择的是区间内的第一个时间戳(ts),另一种选择方式是 _wstart,它将给出时间窗口的开始。关于窗口查询的更多信息,参见特色查询。
添加 DataSource 数据驱动
添加连接
个人微信: 有问题可以咨询 19955514930
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