小 T 导读：在使用 TDengine 的时候，通过官网的技术文档可以学习到建库（database）、建表（table）的各种 SQL 语句，但是一旦要跟自己的具体业务场景结合，经验不足的朋友可能会不知道到底如何下手，本文将分享一些常见的建模方式，希望帮助大家更好地落地 TDengine。
不同于 OpenTSDB、Prometheus 等时序数据库（Time-Series Database），TDengine 允许一个表有多个列（即每条记录中，多个采集量共用一个时间戳的存储方式），这样在建表时可以有更大的灵活性。
智能电表是个典型的可以按照设备建表，多列存储时序数据的例子。但在实际使用过程中，情况可能会更复杂，一定要结合本身数据的情况来灵活设计表结构。
按照设备建表，在官网文档中已经有详细的例子和介绍，本文除了介绍一个设备一张表的建模方式外，还会对另外几种建模方式做一个补充。
1、按照设备建表的标准情形
上文中的智能电表例子就是一个设备一张表的标准情形。这种标准情形有以下特点：
(1) 相同类型的设备，采集指标完全相同。（比如上文例子中的智能电表，只采集电流、电压、相位三个指标）
(2) 就同一个设备而言，各采集指标同时采集，采集时间戳相同。
(3) 就同一个设备而言，各采集指标每次采集的数据最好是在同一个消息中上报到 TDengine，而非分别上报。
这种情况的处理最简单：
- 采用多列模式，即为每个类型的设备创建一张多列超级表。
- 为该类型的每个设备创建一张子表。
- 子表从第二列起，每一列均为一个采集指标。
以智能电表为例：
2、按照设备建表，但同类型设备的采集指标不完全相同
实际生产中，同类型的设备有时候采集指标也不完全相同，这种情况下有以下特点：
(1) 相同类型的设备，采集指标大体相同，但每个设备可能有少量个性化的指标。（前提：所有个性化指标总数加上共有指标总数不超过 1024 个，2.1.7.0 版本后总数为不超过 4096 个）
(2) 就同一个设备而言，各采集指标同时采集，采集时间戳相同。
(3) 就同一个设备而言，各采集指标每次采集的数据在同一个消息中上报到 TDengine，而非分别上报。
这种情况类似于 1，但区别是每个设备可能有个性化的采集指标。针对这种情形的处理思路常称为“大宽表”：
- 创建一个多列超级表，包含所有不同的采集指标列，为所有采集指标的全集。
- 为每个设备创建一张子表。
- 子表从第二列起，每一列均为一个采集指标。
- 数据写入时，对于该设备不具备的采集指标填入 null 值。
图示和图三接近，不同处在于建立超级表时，采集指标需要按照最多的设备去处理。
3、按照采集指标建表-1
更复杂的场景中，设备的固定表结构很难抽象出来，或者表结构经常改变，无法固定，此时需要有更灵活的处理思路。以下任一个特点满足时，需考虑按指标建表的思路：
(1) 相同类型的设备，采集指标无法固定，或者每个设备有大量个性化的指标。（前提：所有个性化指标总数加上共有指标总数超过 1024，2.1.7.0 版本后为指标总数超过 4096 个）
(2) 就同一个设备而言，各采集指标有各自的采集时间戳。（即同一个设备的不同采集指标的采集时间、采集周期等无法保证相同）
(3) 就同一个设备而言，各采集指标每次采集的数据分多个消息上报到 TDengine，且时间延迟无法确定。
这种情形要求更高的灵活性。一般处理思路如下：
- 创建单列的超级表，即时间戳+采集值，而在标签项中增加采集指标 ID 这一标签。
- 每个设备的每个采集指标单独创建一张表，在标签项中增加具体的采集指标 ID。
- 不同数据类型的采集指标要划归不同超级表，比如数值型、布尔型和字符串型的数据应该分别归入三类对应的超级表。
示例如下：
4、按照采集指标建表-2
此场景可能出现在工业物联网 PLC 数据采集中。
(1) 相同类型的设备，采集指标无法固定。
(2) 就同一设备而言，各采集指标有各自的采集频率，不过采集频率是确定的，比如 PLC1~PLC10 的采集频率是 10ms，PLC11~PLC20 的采集频率是 20ms。
(3) 就同一设备而言，后续可能会动态添加 PLC 通道。期望可以在不修改代码的情况下动态增加超级表的列。
(4) 希望通过一个超级表来统一管理。
建模思路：
- 创建多列的超级表，采集字段不同的数据类型各设置建立一个。即时间戳+采集值 int+采集值 double+ 采集值 nchar……，而在标签项中增加采集指标 ID 这一标签。
- 每个设备的采集指标单独创建一张表，在标签项中增加具体的采集指标 ID。
- 其中时间戳必填的列，剩余列则要根据测点类型填写，比如测点上报的是整形数据，就只需要设置time、采集值 int 这两列，其余列为 null。
示例如下：
以上为几种常见建模方式，覆盖了大部分的实际场景，当然实际业务中的情况是多种多样的，如果以上建模思路不能满足，也欢迎和加入 TDengine 的用户社区，我们一起交流。
