時序大數據平台TDengine核心原理與實戰

作者：TDengine團隊|責編:秦健
出版社：人民郵電
ISBN：9787115648587

出版日期：2024/07/01
裝幀：平裝
頁數：244

人民幣：RMB 69.8 元售價：元

內容大鋼

本書由淺入深地闡述了時序大數據平台TDengine的核心原理與實戰案例。首先，本書為讀者提供了時序數據的基礎知識和TDengine的核心特性概覽，包括數據模型、數據寫入、數據查詢、數據訂閱和流計算等；其次，詳細介紹了TDengine的日常運維管理，包括安裝部署、資源規劃、圖形化管理、數據安全等關鍵內容；然後，深入講解了如何利用TDengine進行應用開發，涵蓋多種編程語言的連接器使用、訂閱數據，以及自定義函數的開發等高級功能；接下來，為資料庫研發愛好者揭秘TDengine的內核設計，從分散式架構到存儲引擎、查詢引擎、數據訂閱，再到流計算引擎的詳細闡述；最後，通過分析典型應用場景案例，展示TDengine如何在實際業務中發揮作用。
本書架構清晰，內容豐富，理論與實踐相結合，適合作為需要使用TDengine進行大數據處理的開發者、架構師和產品經理的技術參考與培訓資料。

作者介紹

TDengine團隊|責編:秦健

第一部分  基礎知識
  第1章  時序數據
    1.1  什麼是時序數據
    1.2  時序數據的十大特徵
    1.3  時序數據的典型應用場景
    1.4  處理時序數據所需要的核心模塊
    1.5  專用時序數據處理工具的必要性
    1.6  選擇時序數據處理工具的標準
  第2章  TDengine入門
    2.1  TDengine產品
    2.2  TDengine主要功能與特性
    2.3  TDengine與典型時序資料庫的區別
    2.4  TDengine安裝和啟動
      2.4.1  在Linux操作系統中安裝和啟動
      2.4.2  Docker方式安裝和啟動
      2.4.3  故障排查
    2.5  TDengine雲服務
      2.5.1  新用戶註冊
      2.5.2  創建實例
    2.6  通過taosBenchmark體驗寫入速度
    2.7  通過TDengine CLI體驗查詢速度
  第3章  TDengine數據模型
    3.1  基本概念
      3.1.1  採集量
      3.1.2  標籤
      3.1.3  數據採集點
      3.1.4  表
      3.1.5  超級表
      3.1.6  子表
      3.1.7  庫
      3.1.8  時間戳
    3.2  數據建模
      3.2.1  創建資料庫
      3.2.2  創建超級表
      3.2.3  創建表
      3.2.4  自動建表
      3.2.5  創建普通表
      3.2.6  多列模型與單列模型
  第4章  TDengine數據寫入
    4.1  寫入
      4.1.1  一次寫入一條
      4.1.2  一次寫入多條
      4.1.3  一次寫入多表
      4.1.4  指定列寫入
      4.1.5  寫入記錄時自動建表
      4.1.6  通過超級表寫入
      4.1.7  零代碼方式寫入
    4.2  更新
    4.3  刪除
  第5章  TDengine數據查詢

    5.1  基本查詢
    5.2  聚合查詢
    5.3  數據切分查詢
    5.4  窗口切分查詢
      5.4.1  時間戳偽列
      5.4.2  時間窗口
      5.4.3  狀態窗口
      5.4.4  會話窗口
      5.4.5  事件窗口
      5.4.6  計數窗口
    5.5  時序數據特有函數
    5.6  嵌套查詢
    5.7  union子句
    5.8  關聯查詢
      5.8.1  Join概念
      5.8.2  語法說明
      5.8.3  Join功能
      5.8.4  約束和限制
  第6章  TDengine高級功能
    6.1  數據訂閱
      6.1.1  主題類型
      6.1.2  刪除主題
      6.1.3  查看主題
      6.1.4  創建消費者
      6.1.5  查看消費者
      6.1.6  刪除消費組
      6.1.7  查看訂閱信息
      6.1.8  訂閱數據
      6.1.9  回放功能
    6.2  數據緩存
      6.2.1  寫緩存
      6.2.2  讀緩存
      6.2.3  元數據緩存
      6.2.4  文件系統緩存
      6.2.5  實時數據查詢的緩存實踐
    6.3  流計算
      6.3.1  創建流計算
      6.3.2  流計算的分區
      6.3.3  流計算讀取歷史數據
      6.3.4  流計算的觸發模式
      6.3.5  流計算的窗口關閉
      6.3.6  流計算對於過期數據的處理策略
      6.3.7  流計算對於修改數據的處理策略
      6.3.8  流計算的其他策略
      6.3.9  流計算的相關操作
    6.4  邊雲協同
      6.4.1  為什麼需要邊雲協同
      6.4.2  TDengine的邊雲協同解決方案
      6.4.3  邊雲協同的優勢
    6.5  零代碼數據源接入

      6.5.1  支持的數據源
      6.5.2  數據提取、過濾和轉換
      6.5.3  任務的創建
      6.5.4  任務管理
第二部分  運維管理
  第7章  集群安裝部署
    7.1  組件介紹
      7.1.1  taosd
      7.1.2  taosc
      7.1.3  taosAdapter
      7.1.4  taosKeeper
      7.1.5  taosExplorer
      7.1.6  taosX
      7.1.7  taosX Agent
      7.1.8  應用程序或第三方工具
    7.2  資源規劃
      7.2.1  伺服器內存需求
      7.2.2  客戶端內存需求
      7.2.3  CPU需求
      7.2.4  存儲需求
      7.2.5  多級存儲
      7.2.6  網路帶寬需求
      7.2.7  物理機或虛擬機台數
      7.2.8  TDengine網路埠要求
    7.3  手動部署
      7.3.1  安裝與配置
      7.3.2  部署taosd
      7.3.3  部署taosAdapter
      7.3.4  部署taosKeeper
      7.3.5  部署taosX
      7.3.6  部署taosX Agent
      7.3.7  部署taosExplorer
    7.4  Docker部署
      7.4.1  啟動TDengine
      7.4.2  在host網路模式下啟動TDengine
      7.4.3  以指定的hostname和port啟動TDengine
    7.5  Kubernetes部署與Helm部署
  第8章  圖形化管理工具
    8.1  集群運行監控
      8.1.1  taosKeeper的安裝與配置
      8.1.2  基於TDinsight的監控
    8.2  可視化管理
      8.2.1  登錄
      8.2.2  運行監控面板
      8.2.3  數據寫入
      8.2.4  數據瀏覽器
      8.2.5  編程
      8.2.6  流計算
      8.2.7  數據訂閱
      8.2.8  工具

      8.2.9  數據管理
  第9章  數據安全
    9.1  用戶管理
      9.1.1  創建用戶
      9.1.2  查看用戶
      9.1.3  修改用戶信息
      9.1.4  刪除用戶
    9.2  許可權管理
      9.2.1  資源管理
      9.2.2  授權
      9.2.3  查看授權
      9.2.4  撤銷授權
    9.3  數據備份、恢復、容錯和災備
      9.3.1  基於taosdump進行數據備份恢復
      9.3.2  基於TDengine Enterprise進行數據備份恢復
      9.3.3  容錯
      9.3.4  數據災備
    9.4  更多的安全策略
      9.4.1  IP白名單
      9.4.2  審計日誌
      9.4.3  數據加密
第三部分  應用開發
  第10章  SQL執行
    10.1  連接器
      10.1.1  建立連接的方式
      10.1.2  Java連接器簡介
      10.1.3  Java連接器的JDBC和JRE兼容性
      10.1.4  安裝Java連接器
      10.1.5  TDengine數據類型和Java數據類型的轉換關係
    10.2  建立連接
      10.2.1  指定URL以獲取連接
      10.2.2  指定URL和Properties以獲取連接
      10.2.3  配置參數的優先順序
    10.3  執行SQL
      10.3.1  創建資料庫和表
      10.3.2  寫入數據
      10.3.3  查詢數據
      10.3.4  執行帶有reqId的SQL
      10.3.5  通過參數綁定方式高效寫入數據
  第11章  無模式寫入
    11.1  無模式寫入行協議
    11.2  時間解析度識別
    11.3  數據模式映射規則
    11.4  數據模式變更處理
    11.5  Java連接器無模式寫入樣例
    11.6  查詢寫入的數據
  第12章  訂閱數據
    12.1  創建主題
    12.2  創建消費者
    12.3  訂閱消費數據

    12.4  指定訂閱offset
    12.5  提交offset
    12.6  取消訂閱和關閉消費
  第13章  自定義函數
    13.1  自定義函數簡介
    13.2  用C語言開發UDF
      13.2.1  介面定義
      13.2.2  標量函數介面
      13.2.3  聚合函數介面
      13.2.4  初始化和銷毀介面
      13.2.5  標量函數模板
      13.2.6  聚合函數模板
      13.2.7  編譯
    13.3  用Python語言開發UDF
      13.3.1  準備環境
      13.3.2  介面定義
      13.3.3  標量函數介面
      13.3.4  聚合函數介面
      13.3.5  初始化和銷毀介面
      13.3.6  標量函數模板
      13.3.7  聚合函數模板
      13.3.8  數據類型映射
    13.4  管理UDF
      13.4.1  創建UDF
      13.4.2  刪除UDF
      13.4.3  查看UDF
  第14章  與第三方工具集成
    14.1  Grafana
      14.1.1  前置條件
      14.1.2  安裝TDengine Datasource插件
      14.1.3  創建Dashboard
    14.2  Looker Studio
      14.2.1  獲取
      14.2.2  使用
    14.3  Power BI
      14.3.1  前置條件
      14.3.2  安裝ODBC驅動
      14.3.3  配置ODBC數據源
      14.3.4  導入TDengine數據到Power BI
      14.3.5  智能電錶樣例
    14.4  永洪BI
      14.4.1  安裝永洪BI
      14.4.2  安裝JDBC驅動
      14.4.3  配置JDBC數據源
      14.4.4  創建TDengine數據集
      14.4.5  製作可視化報告
第四部分  技術內幕
  第15章  整體架構
    15.1  集群與基本邏輯單元
      15.1.1  主要邏輯單元

      15.1.2  節點之間的通信
      15.1.3  一個典型的消息流程
    15.2  存儲模型與數據分片、數據分區
      15.2.1  存儲模型
      15.2.2  數據分片
      15.2.3  數據分區
      15.2.4  負載均衡與擴容
    15.3  數據寫入與複製流程
      15.3.1  leader vnode寫入流程
      15.3.2  follower vnode寫入流程
      15.3.3  主從選擇
      15.3.4  同步複製
      15.3.5  成員變更
      15.3.6  重定向
    15.4  緩存與持久化
      15.4.1  時序數據緩存
      15.4.2  持久化存儲
      15.4.3  預計算
      15.4.4  多級存儲與對象存儲
  第16章  存儲引擎
    16.1  行列格式
      16.1.1  行格式
      16.1.2  列格式
    16.2  vnode存儲
      16.2.1  vnode存儲架構
      16.2.2  元數據的存儲
      16.2.3  時序數據的存儲
    16.3  數據壓縮
      16.3.1  存儲壓縮
      16.3.2  傳輸壓縮
      16.3.3  壓縮流程
  第17章  查詢引擎
    17.1  各模塊在查詢計算中的職責
      17.1.1  taosc
      17.1.2  mnode
      17.1.3  vnode
      17.1.4  執行器
      17.1.5  UDF Daemon
    17.2  查詢策略
    17.3  SQL說明
    17.4  查詢流程
    17.5  多表聚合查詢流程
    17.6  查詢緩存
      17.6.1  緩存的數據類型
      17.6.2  緩存方案
  第18章  數據訂閱
    18.1  基本概念
      18.1.1  主題
      18.1.2  生產者
      18.1.3  消費者

    18.2  數據訂閱架構
    18.3  再平衡過程
    18.4  消費者狀態處理
    18.5  消費數據
  第19章  流計算引擎
    19.1  相關概念
      19.1.1  有狀態的流計算
      19.1.2  預寫日誌
      19.1.3  事件驅動執行
      19.1.4  時間
      19.1.5  時間窗口聚合
      19.1.6  亂序處理
    19.2  流計算任務
      19.2.1  source task
      19.2.2  agg task
      19.2.3  sink task
    19.3  流計算節點
    19.4  狀態與容錯處理
      19.4.1  檢查點
      19.4.2  狀態存儲後端
    19.5  內存管理
    19.6  流量控制
    19.7  反壓機制
第五部分  實踐案例
  第20章  車聯網
    20.1  車聯網面臨的挑戰
    20.2  TDengine在車聯網中的核心價值
    20.3  TDengine在車聯網中的應用
      20.3.1  TSP車聯網
      20.3.2  物流車聯網
  第21章  新能源
    21.1  新能源面臨的挑戰
    21.2  TDengine在新能源中的核心價值
    21.3  TDengine在新能源中的應用
      21.3.1  營銷側分散式光伏電站運行數據接入
      21.3.2  數據即時分發至各地市
      21.3.3  分類聚合計算瞬時發電功率
      21.3.4  實時數據監測
      21.3.5  智慧運維繫統
  第22章  智慧油田
    22.1  智慧油田面臨的挑戰
    22.2  TDengine在智慧油田中的應用
  第23章  智能製造
    23.1  智能製造面臨的挑戰
    23.2  TDengine在智能製造中的核心價值
    23.3  TDengine在智能製造中的應用
  第24章  金融
    24.1  處理金融時序數據時面臨的挑戰
    24.2  TDengine在金融中的核心價值
    24.3  TDengine在金融中的應用

      24.3.1  量化交易
      24.3.2  行情中心

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

時序大數據平台TDengine核心原理與實戰