dbengine 时序 demo

很高兴为您展示一个使用时序数据库引擎的示例。

假设您正在构建一个智能家居系统，需要收集并存储来自各种传感器的数据。您可以使用时序数据库引擎来存储这些数据，并通过查询来分析和可视化它们。

以下是一个简单的时序数据库引擎示例：

1. 安装时序数据库引擎，例如InfluxDB或TimescaleDB。
2. 创建一个数据库和表来存储数据。例如，在InfluxDB中，您可以使用以下命令创建一个名为“sensors”的数据库和一个名为“temperature”的表：

CREATE DATABASE sensors
USE sensors
CREATE RETENTION POLICY "one_day_only" ON sensors DURATION 1d REPLICATION 1
CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_1h" BEGIN SELECT mean("value") AS "mean_value" INTO "temperature.1h" FROM "temperature" GROUP BY time(1h) END

3. 在您的智能家居系统中，使用传感器来收集温度数据，并将其存储在数据库中。例如，在Python中，您可以使用以下代码将温度数据写入InfluxDB：

from influxdb import InfluxDBClient

client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)
client.switch_database('sensors')

temperature = 25.6
json_body = [
    {
        "measurement": "temperature",
        "tags": {
            "sensor": "living_room"
        },
        "time": "2021-07-01T12:00:00Z",
        "fields": {
            "value": temperature
        }
    }
]

client.write_points(json_body)

4. 使用查询来分析和可视化数据。例如，在Grafana中，您可以使用以下查询将温度数据可视化为时间序列图：

SELECT mean("value") FROM "temperature" WHERE "sensor" = 'living_room' AND time >= now() - 1h GROUP BY time(10s) fill(null)

这是一个简单的示例，但它演示了使用时序数据库引擎来存储、查询和可视化时序数据的基本原理。