TDengine database开发指南

开发一个应用，如果你准备采用TDengine作为时序数据处理的工具，那么有如下几个事情要做：

确定应用到TDengine的链接方式。无论你使用何种编程语言，你总可以使用REST接口, 但也可以使用每种编程语言独有的连接器方便的进行链接。

根据自己的应用场景，确定数据模型。根据数据特征，决定建立一个还是多个库；分清静态标签、采集量，建立正确的超级表，建立子表。

决定插入数据的方式。TDengine支持使用标准的SQL写入，但同时也支持schemaless模式写入，这样不用手工建表，可以将数据直接写入。

根据业务要求，看需要撰写哪些SQL查询语句。

如果你要基于时序数据做实时的统计分析，包括各种监测看板，那么建议你采用TDengine的连续查询功能，而不用上线Spark, Flink等复杂的流式计算系统。

如果你的应用有模块需要消费插入的数据，希望有新的数据插入时，就能获取通知，那么建议你采用TDengine提供的数据订阅功能，而无需专门部署Kafka或其他消息队列软件。

在很多场景下(如车辆管理)，应用需要获取每个数据采集点的最新状态，那么建议你采用TDengine的cache功能，而不用单独部署Redis等缓存软件。

如果你发现TDengine的函数无法满足你的要求，那么你可以使用用户自定义函数来解决问题。

本部分内容就是按照上述的顺序组织的。为便于理解，TDengine为每个功能为每个支持的编程语言都提供了示例代码。如果你希望深入了解SQL的使用，需要查看SQL手册。如果想更深入地了解各连接器的使用，请阅读连接器参考指南。如果还希望想将TDengine与第三方系统集成起来，比如Grafana, 请参考第三方工具。

如果在开发过程中遇到任何问题，请点击每个页面下方的"反馈问题", 在GitHub上直接递交issue。

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