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Tablestore入门手册--数据管理

为了让表格存储 Tablestore用户更好的了解产品数据管理能力以及SDK使用,本文将结合代码讲述数据管理的功能与使用方式。本文仅讲述主表数据的管理使用,并非Tablestore全部的数据管理能力。涉及到二级索引、多元索引查询能力的内容,将会在以后的文章中单独介绍。样例代码链接地址见:Tablestore-Examples项目。 数据管理概览 Tablestore的数据以PrimaryKey作为唯一行标识,表数据的管理也是基于PrimaryKey做相应的增、删、改、查。对于Tablestore的主表数据管理,按照操作数量分为:单行操作、批量操作两类。按照操作类型又分为:写、读两类。单行数据的增、删、改操作都实现了RowChange接口,因此在批量操作中,可以一次请求同时对数据发起增、删、改的操作请求。 数据管理使用 单行操作 数据插入 数据行级别插入,需要提供完整的PrimaryKey标识行的唯一ID,然后配置行的属性值。注意事项: 主键必须完整,并且与表属性主键名、主键类型一致,否侧会有参数错误; 如果该行数据存在,默认覆盖原数据。如果不想覆盖,可通过设置condition做校验,...

TDengine+Grafana数据可视化

公司的主营业务是给企业客户提供短信服务,内部有一个强大的运营监控平台。每日短信业务量巨大,监控平台需要使用时序数据库来对发送的海量短信分地理区域、运营商、接收状态等类别进行统计和监控。以前一直在用InfluxDB,对于时间跨度稍大些的查询(比如一个月的数据)就显得非常慢了。从TDengine开源后,便知道了这个很牛的家伙,于是尝试着使用TDengine。 在搞懂了基本的功能后,便上线了TDengine版的监控系统,但是发现,在grafana中居然不能“group by”,只能通过写where多条语句将多个短信状态数据放到一个仪表盘里,如图: 如果where条件有更多,这样的方法就太笨,并且灵活性太差。 于是,开始仔细研究官方文档,搞懂了“超级表”、“连续查询“等,在这个过程中遇到过不少问题,在这里做一下记录(测试环境,数据是模拟产生的)。 一、安装和运行 测试环境: cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 安装很简单: rpm -ivh tdengine-1.6.3.1-3.x86_64.rp...

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