如何通过Lindorm-cli连接并使用时序引擎_云原生多模数据库Lindorm-阿里云帮助中心

本文介绍通过Lindorm-cli连接并使用云原生多模数据库Lindorm时序引擎的方法。

前提条件

已获取Lindorm时序引擎的连接地址，具体操作请参见查看连接地址。
已将客户端IP地址添加至Lindorm白名单，具体操作请参见设置白名单。

准备工作

下载Lindorm-cli。您可以根据不同的操作系统下载Lindorm-cli，下载链接如下表所示。

操作系统	下载链接
Linux	lindorm-cli for linux
macOS	lindorm-cli for macOS
Windows	lindorm-cli for windows-x64

操作步骤

执行以下语句解压Lindorm-cli（以Linux操作系统为例）。
```
tar zxvf lindorm-cli-linux-latest.tar.gz
```

连接Lindorm时序引擎。

如果客户端部署在Linux或macOS操作系统上，请跳转至lindorm-cli.exe的所在目录下，执行如下语句。
```
./lindorm-cli -url <jdbc url> -username <用户名> -password <密码> -database <目标数据库名>
```

如果客户端部署在Windows系统上，请跳转至lindorm-cli.exe的所在目录下，在cmd上执行如下语句。

lindorm-cli -url <jdbc url> -username <用户名> -password <密码> -database <目标数据库名>

参数说明如下：

参数	是否必选	说明
jdbc url	是	Lindorm时序引擎的连接地址和端口，获取方法请参见查看连接地址。例如：`jdbc:lindorm:tsdb:url=http://ld-bp12pc23yfb3*****-proxy-tsdb-pub.lindorm.rds.aliyuncs.com:8242`。
用户名	否	连接Lindorm时序引擎的用户名。如果时序引擎未启用用户认证与权限校验，用户名和密码无需设置，更多信息请参见用户认证与权限校验功能的启用。
密码	否	连接Lindorm时序引擎的密码，如果您忘记密码，可以通过Lindorm宽表引擎的集群管理系统修改用户密码，具体操作请参见修改用户密码。
目标数据库名	否	使用Lindorm-cli连接的数据库。默认数据库名为default。连接过程中可以使用`use <目标数据库名>`语句切换至目标数据库。

连接成功的返回结果如下：

Connected to jdbc:lindorm:tsdb:url=http://****-proxy-tsdb-pub.lindorm.rds.aliyuncs.com:8242
lindorm-cli version: 1.0.24

使用Lindorm时序引擎的语法示例。

执行以下语句创建时序数据表。
创建一个名为sensor的时序数据表。创建时序数据表时建议指定PRIMARY KEY，通常以数据源唯一标识作为PRIMARY KEY，例如物联网场景中设备ID、车联网场景中车辆唯一标识、监控场景中的应用ID或者ip:port等。时间戳列的列名必须为time，表示数据的时间，单位为毫秒（ms）。
```
CREATE TABLE sensor (
    device_id VARCHAR TAG,
    region VARCHAR TAG,
    time TIMESTAMP,
    temperature DOUBLE,
    humidity BIGINT,
    PRIMARY KEY(device_id));
```

执行以下语句查看目标数据库中的时序数据表。

SHOW tables;

查询结果如下：

+-------------------+
| Tables_In_default |
+-------------------+
| sensor            |
+-------------------+

执行以下语句查看时序数据表的字段信息。

DESCRIBE table sensor;

查询结果如下：

+-------------+-----------+------------+------------+
| columnName  | typeName  | columnKind | primaryKey |
+-------------+-----------+------------+------------+
| device_id   | VARCHAR   | TAG        | true       |
| region      | VARCHAR   | TAG        | false      |
| time        | TIMESTAMP | TIMESTAMP  | false      |
| temperature | DOUBLE    | FIELD      | false      |
| humidity    | BIGINT    | FIELD      | false      |
+-------------+-----------+------------+------------+

执行以下语句在时序数据表中写入数据。

说明

如果PRIMARY KEY相同，并且时间戳列相同，那么数据被认为是同一条数据，后写入的数据会覆盖先写入的数据。

单条依次写入

INSERT INTO sensor (device_id, region, time, temperature, humidity) VALUES('F07A1260','north-cn','2021-04-22 15:33:00',12.1,45);
INSERT INTO sensor (device_id, region, time, temperature, humidity) VALUES('F07A1260','north-cn','2021-04-22 15:33:10',13.2,47);
INSERT INTO sensor (device_id, region, time, temperature, humidity) VALUES('F07A1260','north-cn','2021-04-22 15:33:20',10.6,46);
INSERT INTO sensor (device_id, region, time, temperature, humidity) VALUES('F07A1261','south-cn','2021-04-22 15:33:00',18.1,44);
INSERT INTO sensor (device_id, region, time, temperature, humidity) VALUES('F07A1261','south-cn','2021-04-22 15:33:10',19.7,44);

批量写入

INSERT INTO sensor (device_id, region, time, temperature, humidity) 
VALUES ('F07A1260','north-cn','2021-04-22 15:33:00',12.1,45),
       ('F07A1260','north-cn','2021-04-22 15:33:10',13.2,47),
       ('F07A1260','north-cn','2021-04-22 15:33:20',10.6,46),
       ('F07A1261','south-cn','2021-04-22 15:33:00',18.1,44),
       ('F07A1261','south-cn','2021-04-22 15:33:10',19.7,44);

执行以下语句在时序数据表中按条件查询数据。

重要

写入数据后如果查询数据的结果为空，请使用DESCRIBE DATABASE <数据库名称>语句查询数据库是否设置了数据保存有效期（TTL），如果数据超过保存有效期会被自动清理并且无法查询。

条件查询

查询设备F07A1260在时间范围2021-04-22 15:33:00和2021-04-22 15:33:20之间的数据：

SELECT device_id,region,time,temperature,humidity FROM sensor WHERE device_id = 'F07A1260' AND time >= '2021-04-22 15:33:00' AND time <= '2021-04-22 15:33:20';

查询结果如下：

+-----------+----------+---------------------------+-------------+----------+
| device_id |  region  |           time            | temperature | humidity |
+-----------+----------+---------------------------+-------------+----------+
| F07A1260  | north-cn | 2021-04-22T15:33:00+08:00 | 12.1        | 45       |
| F07A1260  | north-cn | 2021-04-22T15:33:10+08:00 | 13.2        | 47       |
| F07A1260  | north-cn | 2021-04-22T15:33:20+08:00 | 10.6        | 46       |
+-----------+----------+---------------------------+-------------+----------+

降采样查询（指在时序数据应用场景中降低采样率的查询，可以减少结果集的数据点数。）

查询设备F07A1260在时间范围2021-04-22 15:33:00和2021-04-22 15:33:20之间的温度，按照20秒降采样后取最大值：

SELECT device_id,region,time,max(temperature) AS max_temperature FROM sensor WHERE device_id = 'F07A1260' AND time >= '2021-04-22 15:33:00' AND time <= '2021-04-22 15:33:20' SAMPLE BY 20s;

查询结果如下：

+-----------+----------+---------------------------+-----------------+
| device_id |  region  |           time            | max_temperature |
+-----------+----------+---------------------------+-----------------+
| F07A1260  | north-cn | 2021-04-22T15:33:00+08:00 | 13.2            |
| F07A1260  | north-cn | 2021-04-22T15:33:20+08:00 | 10.6            |
+-----------+----------+---------------------------+-----------------+

聚合查询

计算所有区域的最大温度：

SELECT region,max(temperature) AS max_temperature FROM sensor WHERE time >= '2021-04-22 15:33:00' AND time <= '2021-04-22 15:33:20' GROUP BY region;

查询结果如下：

+----------+-----------------+
|  region  | max_temperature |
+----------+-----------------+
| north-cn | 13.2            |
| south-cn | 19.7            |
+----------+-----------------+

（可选）在时序数据表中导入或者导出CSV格式文件。
- 执行以下命令在时序数据表sensor中导入CSV格式文件。
```
./lindorm-cli -url http://ld-bp1y919033x1k****-proxy-tsdb-pub.lindorm.rds.aliyuncs.com:8242/ -format=csv -input /path/of/data.csv -table sensor
```
  重要
  - 目前仅支持导入一个CSV文件。
  - 确保导入的CSV文件的字段和时序数据表的字段一一对应，否则导入时会出错。
  - 通过指定以下参数实现批量并发导入。
    -batch：表示每次执行导入操作到服务端的数据条数，默认值为2000。
    -concurrent：表示并发导入的线程数，默认值为10。
- 执行以下命令从时序数据表sensor中导出CSV文件。
```
./lindorm-cli -url http://ld-bp1y919033x1k****-proxy-tsdb-pub.lindorm.rds.aliyuncs.com:8242/ -execute 'select * from sensor' -format=csv -output /path/of/data.csv
```

Lindorm-cli常用命令

help：查看帮助命令。
connect：连接服务器命令。
precision：时间显示格式，支持rfc3339、h、m、s、 ms、u或ns。
exit或者quit：退出当前Lindorm时序引擎的连接。