README.md · 刘斌32/Ruoyi-Plus-TDengine

**常见问题**
``` 
使用 Statement 的 addBatch() 和 executeBatch() 来执行“批量写入/更新”，为什么没有带来性能上的提升？
原因：TDengine 的 JDBC 实现中，通过 addBatch 方法提交的 SQL 语句，会按照添加的顺序，依次执行，这种方式没有减少与服务端的交互次数，不会带来性能上的提升。

解决方法：1. 在一条 insert 语句中拼接多个 values 值；2. 使用多线程的方式并发插入；3. 使用参数绑定的写入方式

java.lang.UnsatisfiedLinkError: no taos in java.library.path
原因：程序没有找到依赖的本地函数库 taos。

解决方法：Windows 下可以将 C:\TDengine\driver\taos.dll 拷贝到 C:\Windows\System32\ 目录下，Linux 下将建立如下软链 ln -s /usr/local/taos/driver/libtaos.so.x.x.x.x /usr/lib/libtaos.so 即可，macOS 下需要建立软链 ln -s /usr/local/lib/libtaos.dylib。

java.lang.UnsatisfiedLinkError: taos.dll Can't load AMD 64 bit on a IA 32-bit platform
原因：目前 TDengine 只支持 64 位 JDK。

解决方法：重新安装 64 位 JDK。

java.lang.NoSuchMethodError: setByteArray
原因：taos-jdbcdriver 3.* 版本仅支持 TDengine 3.0 及以上版本。

解决方法： 使用 taos-jdbcdriver 2.* 版本连接 TDengine 2.* 版本。

java.lang.NoSuchMethodError: java.nio.ByteBuffer.position(I)Ljava/nio/ByteBuffer; ... taos-jdbcdriver-3.0.1.jar
原因：taos-jdbcdriver 3.0.1 版本需要在 JDK 11+ 环境使用。

解决方法： 更换 taos-jdbcdriver 3.0.2+ 版本。
```

**使用 ruoyi-vue-plus 开发  https://gitee.com/dromara/RuoYi-Vue-Plus**

**TemperatureMapperTest 类是测试用例**

**1. docker 安装 tdengine**
**_1. 拉取 TDengine 镜像_**

```shell
docker pull tdengine/tdengine:latest
```

**_2. 创建挂载目录, 注意给文件赋予读和写的权限。_**

```shell
   sudo mkdir -p /whale/v-TDengine/taos/log
   sudo mkdir -p /whale/v-TDengine/taos/data
```

**_3.使用 docker 安装 tdengine 需映射网络端口和文件夹，时间较长_**

![img.png](img.png)

```shell
sudo docker run -d --name tdengine -h tdengine -p 6041:6041 -p 6030-6035:6030-6035 -p 6030-6035:6030-6035/udp  -v /etc/localtime:/etc/localtime  -v /wahle/v-TDengine/taos/log:/var/log/taos -v /whale/v-TDengine/taos/data:/var/lib/taos tdengine/tdengine:lates
```

##解释

```shell
 #--name tdengine ##指定容器名称便于访问
 #-h tdengine  ##指定容器主机名，用作TDengine的FQDN
 #-p 6041:6041 ##映射RESTful端口
 #-p 6030-6035:6030-6035
 #-p 6030-6035:6030-6035/udp ##映射taos客户端使用端口，必须包含TCP和UDP
 #-v /wahle/v-TDengine/taos/log:/var/log/taos  ##映射日志目录
 #-v /wahle/v-TDengine/taos/data:/var/lib/taos    ##映射数据目录
 #tdengine/tdengine:latest ## 最新的映像版本名称为tdengine

user：登录 TDengine 用户名，默认值 'root'。
 password：用户登录密码，默认值 'taosdata'。
```

**_4. docker exec -it tdenggine bash_**

可以使用 TDengine 的自带工具 taosBenchmark 快速体验 TDengine 的写入速度。

**_5.启动 TDengine 的服务，在终端执行 taosBenchmark（曾命名为 taosdemo）：_**

$ taosBenchmark

该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 d0 到 d9999，每张表有 1 万条记录，每条记录有 ts、current、voltage、phase 四个字段，时间戳从 2017-07-14 10:40:00 000 到 2017-07-14 10:40:09 999，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10，location 被设置为 California.Campbell、California.Cupertino、California.LosAngeles、California.MountainView、California.PaloAlto、California.SanDiego、California.SanFrancisco、California.SanJose、California.SantaClara 或者 California.Sunnyvale。

这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能，即使在一台普通的 PC 服务器往往也仅需十几秒。

taosBenchmark 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，您可以设置不同参数进行体验，请执行 taosBenchmark --help 详细列出。taosBenchmark 详细使用方法请参照如何使用 taosBenchmark 对 TDengine 进行性能测试和 taosBenchmark 参考手册。

使用 TDengine CLI 体验查询速度
使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI（taos）输入查询命令，体验查询速度。

查询超级表 meters 下的记录总条数：

```sql
SELECT COUNT(*) FROM test.meters;
```

查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值等：

```sql
SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters;
```

查询 location = "California.SanFrancisco" 的记录总条数：

```sql

SELECT COUNT(*) FROM test.meters WHERE location = "California.SanFrancisco";
```

查询 groupId = 10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：

```sql
SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters WHERE groupId = 10;
```

对表 d10 按 10 每秒进行平均值、最大值和最小值聚合统计：

```sql
SELECT FIRST(ts), AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.d10 INTERVAL(10s);
```

在上面的查询中，你选择的是区间内的第一个时间戳（ts），另一种选择方式是 \_wstart，它将给出时间窗口的开始。关于窗口查询的更多信息，参见特色查询。

**添加 DataSource 数据驱动**
![img_1.png](img_1.png)
![img_3.png](img_3.png)

**添加连接**
![img_2.png](img_2.png)

个人微信： 有问题可以咨询 19955514930

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