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）。
测试环境：
安装很简单：
配置都用默认的（未改配置文件）
启动TDengine：
在命令行输入“taos”
以下建库、建表操作都在此提示符下进行
1. 创建数据库
说明：
keep 365表示该库保存365天内的数据，365天之前的数据会被自动清除（因为是时序数据库，所以不能对库中的表进行delete操作）；
precision ‘us’表示数据库中的时间戳精度为“微秒”，（默认是毫秒，也可以显示写为precision ‘ms’）， 经测试，此处用单引号和双引号都是可以的，但是不能没有引号。
配置文件中已经不支持时间精度的配置，必须在建库的时候指定（测试了很多配置都不生效，Issues后得到的官方回复）
TDengine的设计初衷是用于物联网，设备的信息采集精度到“毫秒”已经足够用，但我司的短信平台会有突发大量数据产生，为了避免可能会导致的数据丢失，将精度设置为“微秒”，经测试，效果很好，测试的模拟数据插入时间戳都用“now”获取，下图左侧为“毫秒”精度，能看到有“0 row(s)”的情况出现，表示有数据未插入， 右侧为“微秒”精度，未见未插入数据。
2. 创建超级表
进入数据库“jk”
短信系统中有3种type，几百种subtype，所以将这些静态信息（或者简单地理解为需要将进行group by的字段设置为tag）
解释一下超级表：
对subtype进行分组聚合查询：
对type和subtype进行分组聚合查询：
INSERT INTO <tb_name> USING <stb_name> TAGS (<tag1_value>, ...)VALUES (field_value, ...) (field_value, ...) ...;
3. 启动Grafana
在最下方找到“TDengine”
配置图形显示
本文分享自微信公众号 - TDengine（taosdata_news）。
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