前几日我们在讨论一个物联网场景时候，负责该项目的博士提出了一个他的想法--将各个采集的数据关联用以发现问题。我觉得这个思路不错，至于能不能做呢？
我下来模拟了一下。我们这里使用的是Tdengine，我这里有d1表和d2表两个表。d1和d2是两个物联网的检测器对应的数据表。 那么我按照车牌号码去关联，数据库提示我不支持。
这个结果其实也在我意料之中，毕竟时序数据库不属于RDBMS的范畴，应该算在NoSQL的范畴。不能关联也不怪它。
那么这个要怎么解决？我想起官方介绍过一种叫做超级表。摸索尝试用用。
taos> create table t (ts TIMESTAMP,x int,y int) tags (id int,no nchar(100)); -创建超级表 注意这里的tags，我意思是采集设备的id和车牌号码。
taos> CREATE TABLE t1 USING t TAGS ('1', '沪A12345'); --创建子表1，这里using用到了超级表的tags
Query OK, 0 of 0 row(s) in database (0.006030s)
taos> CREATE TABLE t2 USING t TAGS ('2', '沪A54321'); --创建子表2，这里using用到了超级表的tags
Query OK, 0 of 0 row(s) in database (0.017275s)
看一下表，只看到t1和t2， 但是注意看t1和t2最后一列其实显示了他们的父表。
给两个子表分别写一条数据。
直接查父表（超级表）就可以了。其实相当于RDBMS中执行了union all。
最后再执行带where条件的SQL，其实就等于给两个表做了关联。
所以从上述可以看到，时序数据库不能直接做关联（不支持），需要通过设计完成（而这个要怎么设定tags，以及设定多少个tags，这在上线之初要定义好，想好规划好）。
这样就可以完成物联网大量数据的关联分析。
我第一次听到这个产品时候，我觉得他说出了心声。物联网的数据是海量的，如果用左边这十几种技术栈（成本先不说），累也要累死了。而时序数据库基本是用来解决这个问题的。所以有时候我听到说要把时序数据库的数据拿到hadoop去分析，简直是搞笑。但凡懂这些技术的人都不会做出这样的方案。
今天意外还发现一个问题，同一个时间戳的数据是写不进来的。
