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Shengliang Guan 2020-09-21 16:22:09 +08:00 committed by GitHub
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@ -25,6 +25,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
- 要提高写入效率需要批量写入。一批写入的记录条数越多插入效率就越高。但一条记录不能超过16K一条SQL语句总长度不能超过64K可通过参数maxSQLLength配置最大可配置为8M
- TDengine支持多线程同时写入要进一步提高写入速度一个客户端需要打开20个以上的线程同时写。但线程数达到一定数量后无法再提高甚至还会下降因为线程切频繁切换带来额外开销。
- 对同一张表,如果新插入记录的时间戳已经存在,新记录将被直接抛弃,也就是说,在一张表里,时间戳必须是唯一的。如果应用自动生成记录,很有可能生成的时间戳是一样的,这样,成功插入的记录条数会小于应用插入的记录条数。
- 写入的数据的时间戳必须大于当前时间减去配置参数keep的时间。如果keep配置为3650天那么无法写入比3650天还老的数据。写入数据的时间戳也不能大于当前时间加配置参数days。如果days配置为2那么无法写入比当前时间还晚2天的数据。
## Prometheus直接写入
[Prometheus](https://www.prometheus.io/)作为Cloud Native Computing Fundation毕业的项目在性能监控以及K8S性能监控领域有着非常广泛的应用。TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)只需在Prometheus做简单配置无需任何代码就可将Prometheus采集的数据直接写入TDengine并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例可以参考。