流式计算
在时序数据的处理中，经常要对原始数据进行清洗、预处理，再使用时序数据库进行长久的储存。在传统的时序数据解决方案中，常常需要部署 Kafka、Flink 等流处理系统。而流处理系统的复杂性，带来了高昂的开发与运维成本。
TDengine 3.0 的流式计算引擎提供了实时处理写入的数据流的能力，使用 SQL 定义实时流变换，当数据被写入流的源表后，数据会被以定义的方式自动处理，并根据定义的触发模式向目的表推送结果。它提供了替代复杂流处理系统的轻量级解决方案，并能够在高吞吐的数据写入的情况下，提供毫秒级的计算结果延迟。
流式计算可以包含数据过滤，标量函数计算（含UDF），以及窗口聚合（支持滑动窗口、会话窗口与状态窗口），可以以超级表、子表、普通表为源表，写入到目的超级表。在创建流时，目的超级表将被自动创建，随后新插入的数据会被流定义的方式处理并写入其中，通过 partition by 子句，可以以表名或标签划分 partition，不同的 partition 将写入到目的超级表的不同子表。
TDengine 的流式计算能够支持分布在多个 vnode 中的超级表聚合；还能够处理乱序数据的写入：它提供 了 watermark 机制以度量容忍数据乱序的程度，并提供了 ignore expired 配置项以决定乱序数据的处理策略——丢弃或者重新计算。
详见 流式计算
流式计算的创建
CREATE STREAM [IF NOT EXISTS] stream_name [stream_options] INTO stb_name AS subquery
stream_options: {
TRIGGER [AT_ONCE | WINDOW_CLOSE | MAX_DELAY time]
WATERMARK time
}
详细的语法规则参考 流式计算
示例一
企业电表的数据经常都是成百上千亿条的，那么想要将这些分散、凌乱的数据清洗或转换都需要比较长的时间，很难做到高效性和实时性，以下例子中，通过流计算可以将电表电压大于 220V 的数据清洗掉，然后以 5 秒为窗口整合并计算出每个窗口 中电流的最大值，最后将结果输出到指定的数据表中。
为原始数据创建 DB
在 TDengine Cloud 的数据浏览器里面创建数据库 power，然后如下创建四张超级表：
CREATE STABLE power.meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
CREATE TABLE power.d101 USING power.meters TAGS ("California.SanFrancisco", 2);
CREATE TABLE power.d102 USING power.meters TAGS ("California.SanFrancisco", 3);
CREATE TABLE power.d103 USING power.meters TAGS ("California.LosAngeles", 2);
CREATE TABLE power.d104 USING power.meters TAGS ("California.LosAngeles", 3);
创建流
create stream current_stream into power.current_stream_output_stb as select _wstart as wstart, _wend as wend, max(current) as max_current from power.meters where voltage <= 220 interval (5s);
写入数据
insert into power.d101 values("2018-10-03 14:38:05.000", 10.30000, 219, 0.31000);
insert into power.d101 values("2018-10-03 14:38:15.000", 12.60000, 218, 0.33000);
insert into power.d101 values("2018-10-03 14:38:16.800", 12.30000, 221, 0.31000);
insert into power.d102 values("2018-10-03 14:38:16.650", 10.30000, 218, 0.25000);
insert into power.d103 values("2018-10-03 14:38:05.500", 11.80000, 221, 0.28000);
insert into power.d103 values("2018-10-03 14:38:16.600", 13.40000, 223, 0.29000);
insert into power.d104 values("2018-10-03 14:38:05.000", 10.80000, 223, 0.29000);
insert into power.d104 values("2018-10-03 14:38:06.500", 11.50000, 221, 0.35000);
查询以观察结果
select start, end, max_current from power.current_stream_output_stb;
wstart | wend | max_current |
===========================================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 2018-10-03 14:38:10.000 | 10.30000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 2018-10-03 14:38:20.000 | 12.60000 |
Query OK, 2 rows in database (0.018762s)
示例二
依然以示例一中的数据为基础，我们已经采集到了每个智能电表的电流和电压数据，现在需要求出有功功率和无功功率，并将地域和电表名以符号 "." 拼接，然后以电表名称分组输出到新的数据表中。
创建 DB 和原始数据表
使用上一个示例的方式来创建数据库。
创建流
create stream power_stream into power.power_stream_output_stb as select ts, concat_ws(".", location, tbname) as meter_location, current*voltage*cos(phase) as active_power, current*voltage*sin(phase) as reactive_power from power.meters partition by tbname;
写入数据
参考示例一的方式来写入数据。
查询以观察结果
select ts, meter_location, active_power, reactive_power from power.power_stream_output_stb;
ts | meter_location | active_power | reactive_power |
===================================================================================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | California.LosAngeles.d104 | 2307.834596289 | 688.687331847 |
2018-10-03 14:38:06.500 | California.LosAngeles.d104 | 2387.415754896 | 871.474763418 |
2018-10-03 14:38:05.500 | California.LosAngeles.d103 | 2506.240411679 | 720.680274962 |
2018-10-03 14:38:16.600 | California.LosAngeles.d103 | 2863.424274422 | 854.482390839 |
2018-10-03 14:38:05.000 | California.SanFrancisco.d101 | 2148.178871730 | 688.120784090 |
2018-10-03 14:38:15.000 | California.SanFrancisco.d101 | 2598.589176205 | 890.081451418 |
2018-10-03 14:38:16.800 | California.SanFrancisco.d101 | 2588.728381186 | 829.240910475 |
2018-10-03 14:38:16.650 | California.SanFrancisco.d102 | 2175.595991997 | 555.520860397 |
Query OK, 8 rows in database (0.014753s)
