为时序引擎进行数据建模-云原生多模数据库 Lindorm-阿里云-云原生多模数据库 Lindorm(Lindorm)-阿里云帮助中心

本文介绍Lindorm时序引擎数据建模的过程。

创建时序数据库

Lindorm实例创建成功后，系统会默认创建default数据库，数据默认写入该数据库。您无法删除default数据库。

时序引擎支持创建多个数据库，不同的数据库在存储层进行物理隔离，支持设置不同的数据有效期（TTL）、时间分区和冷热存储分界线。创建数据库的具体操作，请参见CREATE DATABASE。

示例

创建一个名为DB1的数据库，设置数据为不过期。
```
CREATE DATABASE DB1;
```
创建一个名为DB2的数据库，设置数据有效期（TTL）为60天。
```
CREATE DATABASE DB2 WITH (ttl=60);
```
创建一个名为DB3的数据库，设置数据有效期（TTL）为60天，冷热存储分界线为30天。
```
CREATE DATABASE DB3 WITH (cold_boundary=30, ttl=60);
```
说明
- 数据有效期（TTL）和冷热存储分界线单位为天。
- 冷热存储分界线需要小于数据有效期（TTL）。

时间分区

时序引擎支持在数据库级别设置时间分区。时间分区会按照时间维度进行数据分区存储，存储底层会将不同时间分区内的数据进行分段存储。一个时间分区内的数据包含时间线索引和时序数据。

在创建周期性时间线导致时间线膨胀的场景下，建议开启时间分区，避免同一个分区出现大量非活跃的过期时间线导致的索引膨胀。时间分区不建议设置过小，默认时长为30天。推荐7天或30天。开启时间分区的方法，请参见CREATE DATABASE。

数据查询时，会根据查询的时间范围命中时间分区。

示例

创建一个名为DB4的数据库，设置时间分区为30天。
```
CREATE DATABASE DB4 WITH (partition_interval=30);
```
对于已经创建的数据库，通过修改数据库参数partition_interval来变更时间分区。
```
ALTER DATABASE DB4 WITH (partition_interval=60);
```
重要
变更时间分区不会立即生效。变更时间分区后，系统会将当前数据的最后一天作为当前分区的结束时间，并在第二天切换新的分区。修改的时间分区只对新的分区有效，对已经存在的分区无效。
例如，数据库DB4的原时间分区为30天，现变更时间分区为60天，变更时已有50天的数据，即已有分区1（存储1～30天的数据）和分区2（存储31～50天的数据）。那么，第51天及之后的数据将会存储在新的分区，且新的分区可存储60天的数据。变更时间分区的操作不会变更已有的分区1和分区2。

冷热存储分界线

Lindorm时序引擎支持数据的冷热分层存储。您可以在数据库级别设置冷热存储分界线（cold_boundary，单位为天），分界线之前的数据会异步转移到更低成本的存储介质。

使用冷热分层存储，需要先开通冷存储，具体操作，请参见开通容量型云存储。

重要

转移至冷存储的数据无法再转移至热存储。
数据转移会在后台异步执行，设置或修改冷热存储分界线后，需要等待片刻才会看到冷存储空间变化。

示例

创建一个名为DB5的数据库，设置冷热存储分界线为30天，即30天之前的数据会被转移到冷存储。
```
CREATE DATABASE DB5 WITH (cold_boundary=30);
```
对于已经创建的数据库，通过修改数据库参数cold_boundary来变更冷热存储分界线。
```
ALTER DATABASE DB5 WITH (cold_boundary=30);
```

创建时序数据表

创建时序数据表之前，需要先根据业务场景构建数据模型，确定创建时序数据表需要的标签（Tag）、时间戳（Timestamp）、量测值（Field）。一般来说，在数据查询时，标签用于快速匹配时间线，时序引擎会为每个标签创建倒排索引。

另外，您可以使用PRIMARY KEY来标识分片键。时序引擎会根据分片键将数据Hash路由到不同的后端节点进行存储，查询时如果查询条件命中分片键，可以直接查询指定节点，从而可以减少查询广播所有节点的情况。通常建议使用唯一ID作为PRIMARY KEY，例如物联网场景设备ID。

数据建模的详情，请参见数据模型和如何设计时序数据表。

示例

创建传感器表sensor。

CREATE TABLE sensor (
    device_id VARCHAR TAG,
    region VARCHAR TAG,
    time   TIMESTAMP,
    temperature DOUBLE,
    humidity DOUBLE);

创建传感器表，并指定device_id作为分片键。

CREATE TABLE sensor (
    device_id VARCHAR TAG,
    region VARCHAR TAG,
    time   TIMESTAMP,
    temperature DOUBLE,
    humidity DOUBLE,
    PRIMARY KEY(device_id));

自动建表

Lindorm时序引擎提供三种Schema约束策略，分别是强约束、弱约束、无约束。Java Native SDK写入、行协议写入和兼容TSDB接口的多值写入，支持指定Schema约束策略。在弱约束策略下，如果写入的数据表或者列不存在，时序引擎会自动创建表或列，并对已经存在的列进行数据类型校验。更多信息，请参见Schema约束。

单值模型与多值模型

使用OpenTSDB协议或时间序列数据库TSDB接口的单值模式写入的数据，默认为单值模型，不支持自动建表。Lindorm时序引擎底层数据存储实现了对多值模型数据的存储优化，数据读取更加高效，同时支持弱约束策略可以自动建表。建议您将单值模型更改为多值模型。