引言

一、重新认识时序数据表结构

KWDB 的时序数据表采用时间戳+数值字段+标签的三维结构：

CREATE TABLE sensor (
    recordedTime timestamptz NOT NULL,  -- 时间戳
    current FLOAT,                      -- 电流值
    voltage INT                         -- 电压值
) TAGS (                                
    sensor_id INT NOT NULL,             -- 设备唯一标识(标签)
    location VARCHAR(10),               -- 安装位置(标签)
    group_id INT                        -- 设备分组(标签)
) PRIMARY TAGS (
  sensor_id                           -- 主标签
);
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其中时间戳记录数据产生时刻，字段列存储动态变化的监测数值，而标签列则承载设备的静态属性。

这种分离式设计带来的直接优势是：当采集 100 万条传感器数据时，设备位置等标签信息仅需存储一次，相比传统结构可减少 99.99% 的冗余数据写入。

二、标签分类与使用策略

2.1 主标签（Primary Tags）

• 1、定义规则：
• 每个表必须包含至少1个主标签，且创建后不可修改
• 
  
• 2、典型场景：
• 设备唯一标识（sensor_id）、用户 ID、资产编号等
• 
  
• 3、设计建议：
• √ 选择离散值高的字段（如自增 ID）
• √ 避免使用可能变更的字段（如手机号）
• √ 控制主标签数量（通常 1-4 个）
• 
  

-- 创建含复合主标签的表
CREATE TABLE smart_meter (
    ts timestamptz NOT NULL,
    power_usage FLOAT
) TAGS (
    region VARCHAR(6) NOT NULL,
    meter_no BIGINT NOT NULL
) PRIMARY TAGS (region, meter_no);    
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2.2 非主标签（Tags）

SQL
-- 动态维护标签示例
ALTER TABLE sensor 
ADD TAG firmware_version VARCHAR(20);  -- 新增固件版本标签

ALTER TABLE sensor 
ALTER TAG firmware_version TYPE VARCHAR(50);    -- 修改标签类型

ALTER TABLE sensor 
RENAME TAG group_id TO cluster_id;     -- 重命名标签

ALTER TABLE sensor 
DROP TAG location;                     -- 删除标签
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三、索引优化实战

3.1 主标签的 Hash 索引

KWDB 自动为主标签创建 Hash 索引，针对精确查询实现 O(1) 时间复杂度：

SQL
-- 高效查询示例
SELECT * FROM sensor 
WHERE sensor_id = 1005;

3.2 非主标签索引策略

对于高频查询的非主标签，建议手动创建索引：

SQL
-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_sensor_group 
ON sensor (group_id);

-- 带过滤条件的查询
SELECT * FROM sensor
WHERE group_id = 10;
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索引选择原则：

• • 对查询频率高的标签建索引
• • 优先为高筛选率的字段建索引
• • 组合索引字段不超过 4 个
• 
  

四、性能对比测试

我们模拟了 20000 台设备、时间跨度 6 个月、1000万数据量，对比不同方案的性能表现：

测试结果表明，索引优化后，在此场景下查询性能延迟降低 95%。

结语

通过合理运用 KWDB 的标签体系与索引策略，我们成功将某智能制造平台的查询延迟从秒级降至毫秒级。在实际应用中，建议结合业务特点进行标签体系设计，通过持续监控和调优，充分发挥时序数据库的性能优势。