TDengine学习（1）：采集量（Metric），标签（label）,数据采集点，表，超级表，子表、库

因为TDengine是面向物联网诞生的一种数据库，所以在一些概念的命名上有一点相应的特色。

一、数据采集点

比如需要对一辆高铁上的各种信息进行采集，采集信息存入数据库中。我们可以对高铁车厢内的一些数据进行采集，比如：车厢内温度、车厢内湿度、车厢内噪音…；也可以对车厢外即车厢外壳的一些数据进行采集，比如：空气流速、车厢表面温度…；
上述中，“车厢内”，“车厢外壳”，这两个就是不同的“数据采集点”，这便是数据采集点的定义。

二、采集量

某一数据采集点采集的各种数据就是“采集量”，比如上面举例中，“车厢内”是“数据采集点”，“车厢内温度、车厢内湿度、车厢内噪音…”这些是采集量。——相当于sql中的字段。

三、标签

标签是指“数据采集点”的静态属性，不是随时间变化的。比如上述举例中中“车厢内”数据采集点，高铁上有很多节车厢，每一节车厢都有自己对应的编号：1、2、3…。车厢编号就是“车厢内”该数据采集点的标签。虽然是静态的，但 TDengine 容许用户修改、删除或增加标签值。

四、表（普通表）

一个数据采集点就可以对应一张表，比如车厢内的数据写到一张表中，车厢外的数据写到一张表中。值得注意的是，规定，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 Timestamp。

五、超级表

超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。
比如上述内高铁每一节“车厢内”该类数据采集点，1、2、3…节车厢内采集的数据都是一样的，都是采集的“车厢内温度、车厢内湿度、车厢内噪音…”这些参数，但每一节车厢的编号又是不同的（即标签不一样）。因此，可以建立超级表，包含1、2、3…“车厢内”这些数据采集点的每张表。

六、子表

根据 超级表的理解， 1、2、3…“车厢内”这些数据采集点的每张表 就是 子表。

子表就是表，因此所有正常表的 SQL 操作都可以在子表上执行。
子表在正常表的基础上有扩展，它是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改，而正常的表没有。
子表一定属于一张超级表，但普通表不属于任何超级表
普通表无法转为子表，子表也无法转为普通表。

七、库

即Database，一个库里，可以有一到多个超级表，但一个超级表只属于一个库。一个超级表所拥有的子表全部存在一个库里。

官方文档：点击此处，以内文档写到比较具体繁琐，所以拿高铁车厢进行理解，便于区分与sql的区别，主要是超级表和子表的概念。