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数据建模
TDengine采用关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景，需要考虑库的设计，超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则，只介绍概念。
##创建库
不同类型的数据采集点往往具有不同的数据特征，包括数据采集频率的高低，数据保留时间的长短，副本的数目，数据块的大小等等。为让各种场景下TDengine都能最大效率的工作，TDengine建议将不同数据特征的表创建在不同的库里，因为每个库可以配置不同的存储策略。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、副本数、内存块个数、时间精度、文件块里最大最小记录条数、是否压缩、一个数据文件覆盖的天数等多种参数。比如：
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 REPLICA 3 BLOCKS 4;
上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，副本数为3, 内存块数为4。详细的语法及参数请见TAOS SQL。
注意：任何一张表或超级表是属于一个库的，在创建表之前，必须先创建库。
创建超级表
一个物联网系统，往往存在多种类型的设备，比如对于电网，存在智能电表、变压器、母线、开关等等。为便于多表之间的聚合，使用TDengine, 需要对每个类型的设备创建一超级表。以表一中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令创建超级表：
CREATE TABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupdId int);
与创建普通表一样，创建表时，需要提供表名（示例中为meters），表结构Schema，即数据列的定义，为采集的物理量（示例中为ts, current, voltage, phase)，数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外，还需要提供标签的schema (示例中为location, groupId)，标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组ID、管理员ID等等。标签的schema可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 TAOS SQL一节。
每一种类型的数据采集点需要建立一个超级表，因此一个物联网系统，往往会有多个超级表。一个系统可以有多个DB，一个DB里可以有一到多个超级表。
创建表
TDengine对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以表一中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
其中d1001是表名，meters是超级表的表名，后面紧跟标签Location的具体标签值”Beijing.Chaoyang"，标签groupId的具体标签值2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 TAOS SQL。
TDengine建议将数据采集点的全局唯一ID作为表名。但对于有的场景，并没有唯一的ID，可以将多个ID组合成一个唯一的ID。不建议将具有唯一性的ID作为标签值。
自动建表：在某些特殊场景中，用户在写数据时并不确定某个数据采集点的表是否存在，此时可在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表，若该表已存在则不会建立新表。比如：
INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
上述SQL语句将记录(now, 10.2, 219, 0.32) 插入进表d1001。如果表d1001还未创建，则使用超级表meters做模板自动创建，同时打上标签值“Beijing.Chaoyang", 2。
多列模型：TDengine支持多列模型，只要这些物理量是同时采集的，这些量就可以作为不同列放在同一张表里。有的数据采集点有多组采集量，每一组的数据采集时间是不一样的，这时需要对同一个采集点建多张表。但还有一种极限的设计，单列模型，无论是否同时采集，每个采集的物理量单独建表。TDengine建议，只要采集时间一致，就采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。