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将 MQTT 数据写入到 TDengine ​

TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。EMQX Platform 支持与 TDengine 集成，能够实现大量设备和数据采集器的海量数据传输、存储、分析和分发，对业务运行状态进行实时监测、预警，提供实时的商业洞察。

本页详细介绍了 EMQX Platform 与 TDengine 的数据集成并提供了实用的规则和动作创建指导。

工作原理 ​

TDengine 数据集成是 EMQX Platform 的开箱即用功能，通过内置的规则引擎组件和动作将设备数据转发到 TDengine。通过 TDengine 动作，MQTT 消息和客户端事件可以存储在 TDengine 中。此外，数据更新或在 TDengine 中的删除操作可以由事件触发，从而实现对设备在线状态和历史上下线事件的记录。该集成简化了从 EMQX Platform 到 TDengine 的数据摄取过程，无需复杂编码。

下图展示了 EMQX Platform 和 TDengine 数据集成在工业物联网中的典型架构:

EMQX Platform-TDengine 集成

以工业能耗管理场景为例，工作流程如下：

  1. 消息发布和接收：工业设备通过 MQTT 协议成功连接到 EMQX Platform，并定期使用 MQTT 协议发布能耗数据。这些数据包括生产线标识符和能耗值。当 EMQX Platform 接收到这些消息时，它将在其规则引擎中启动匹配过程。
  2. 规则引擎处理消息：内置的规则引擎根据主题匹配处理来自特定来源的消息。当消息到达时，它通过规则引擎进行匹配，规则引擎将处理消息数据。这可能包括转换数据格式、过滤特定信息或用上下文信息丰富消息。
  3. 数据写入到 TDengine：规则引擎中定义的规则触发动作将消息写入 TDengine。TDengine 数据桥提供 SQL 模板，允许灵活定义数据格式，将特定消息字段写入 TDengine 中相应的表和列。

将能耗数据写入 TDengine 后，您可以使用标准 SQL 和强大的时间序列扩展实时分析您的数据，无缝集成众多第三方批分析、实时分析、报表工具、AI/ML 工具、可视化工具。例如：

  • 连接到如 Grafana 等可视化工具以生成图表并显示能耗数据。
  • 连接到 ERP 或 Power BI 等应用系统进行生产分析和生产计划调整。
  • 连接到业务系统以进行实时能源使用分析，促进以数据驱动的能源管理。

特性与优势 ​

TDengine 数据集成为您的业务带来了以下功能和优势：

  • 高性能海量物联网数据：EMQX Platform 可以高效处理大量物联网设备连接和消息吞吐量，TDengine 充分利用了时序数据特点，在数据写入、存储、查询方面表现优异，满足物联网场景下的数据处理需求，不会对系统造成过大压力。
  • 消息转换：消息可以在 EMQX Platform 规则中进行丰富的处理和转换，然后写入 TDengine。
  • 集群和可扩展性：EMQX Platform 和 TDengine 支持集群能力并基于云原生构建，能充分利用云平台的存储、计算、网络资源的弹性能力，随着业务增长灵活地水平扩展以满足不断扩大的需求。
  • 高级查询能力：TDengine 为时戳数据的高效查询和分析提供了优化的功能、操作符和索引技术，使得能够从物联网时间序列数据中提取精确的洞察。

准备工作 ​

本节介绍了在 EMQX Platform 中创建 TDengine 数据集成之前需要做的准备工作，包括如何安装 TDengine 服务器并创建数据表。

前置准备 ​

网络设置 ​

开始之前，您需要在 EMQX Platform 上创建一个部署（EMQX 群集）并配置网络。

  • 对于专有版和旗舰版部署用户： 请先创建 VPC 对等连接，创建完对等连接之后，可以通过内部网络 IP 登录 Platform Console 访问目标连接器。或者开通 NAT 网关，通过公网 IP 访问目标连接器。
  • 对于 BYOC 部署用户： 请在部署 BYOC 的 VPC 和目标连接器所在的 VPC 之间建立对等连接，创建完对等连接之后，可以通过内部网络 IP 访问目标连接器。如果您需要通过公共 IP 地址访问资源，请在公共云控制台中为部署 BYOC 的 VPC 配置 NAT 网关。

安装 TDengine 并创建数据表 ​

通过 Docker 安装并启动 TDengine：

bash
# 启动一个 TDengine 容器
docker run --name TDengine -p 6041:6041 tdengine/tdengine

# 进入容器
docker exec -it TDengine bash

# 在容器中连接到 TDengine 服务器
taos

# 创建并选择数据库

CREATE DATABASE mqtt;

use mqtt;

我们将在 TDengine 中创建表：

数据表 t_mqtt_msg，用于存储每条消息的发布者客户端 ID、主题、Payload 以及发布时间：

sql
CREATE TABLE t_mqtt_msg (
  ts timestamp,
  msgid NCHAR(64),
  mqtt_topic NCHAR(255),
  qos TINYINT,
  payload BINARY(1024),
  arrived timestamp
);

创建连接器 ​

在创建 TDengine 动作之前，您需要创建一个 TDengine 连接器，以便 EMQX Platform 与 TDengine 服务建立连接。

  1. 在部署菜单中选择 数据集成，在数据持久化分类下选择 TDengine。如果您已经创建了其他的连接器，点击新建连接器，然后在数据持久化分类下选择 TDengine。

  2. 连接器名称：系统将自动生成一个连接器的名称。

  3. 填写连接相关配置：

    • 连接器名称：应为大写和小写字母及数字的组合，例如：my_opentsdb。
    • 主机列表：填写 127.0.0.1:6041。
    • 用户名：填写 root。
    • 密码：填写 taosdata。
    • 根据业务需求配置高级设置（可选）。

  4. 点击测试连接按钮，如果 TDengine 能够正常访问，则会返回连接器可用提示。

  5. 点击新建按钮完成连接器的创建。

接下来，您可以基于此连接器创建数据桥接规则。

创建规则 ​

本节演示了如何创建 TDengine 数据集成的规则来指定需要持久化至 TDengine 的数据并为规则添加触发的动作。

  1. 点击连接器列表操作列下的新建规则图标或在规则列表中点击新建规则进入新建规则步骤页。

  2. 在 SQL 编辑器中输入规则，客户端将温湿度消息发送到 temp_hum/emqx 主题时，就会触发引擎。这里需要对 SQL 进行一定的处理：

    sql
     SELECT
   *,
   now_timestamp('millisecond')  as ts
 FROM
   "temp_hum/emqx"

    TIP

    如果您初次使用 SQL，可以点击 SQL 示例和启用调试来学习和测试规则 SQL 的结果。

  3. 点击下一步开始创建动作。

  4. 从使用连接器下拉框中选择您之前创建的连接器。

  5. 数据库名字：填写 mqtt。

  6. 配置 SQL 模板，可使用如下 SQL 完成数据插入，并支持通过 CSV 文件批量设置，详细请参考批量设置。

    sql
    INSERT INTO t_mqtt_msg(ts, msgid, mqtt_topic, qos, payload, arrived)
    VALUES (${ts}, '${id}', '${topic}', ${qos}, '${payload}', ${timestamp})

    如果在模板中使用未定义的占位符变量，您可以切换未定义变量作为 NULL 开关（位于 SQL 模板 上方）来定义规则引擎的行为：

    • 关闭（默认）：规则引擎可以将字符串 undefined 插入数据库。

    • 启用：允许规则引擎在变量未定义时将 NULL 插入数据库。

    TIP

    如果可能，应始终启用此选项；关闭该选项仅用于确保向后兼容性。

  7. 高级配置（可选），根据情况配置同步/异步模式，队列与批量等参数。

  8. 点击确认按钮完成动作的配置。

  9. 在弹出的成功创建规则提示框中点击返回规则列表，从而完成了整个数据集成的配置链路。

批量设置 ​

在 TDengine 中，一条数据可能包含数百个数据点，这使得编写 SQL 语句变得具有挑战性。为了解决这个问题，EMQX Platform 提供了批量设置 SQL 的功能。

当编辑 SQL 模板时，您可以使用批量设置功能，从 CSV 文件中导入要进行插入操作的字段。

  1. 点击 SQL 模板下方的批量设置按钮，打开导入批量设置弹窗。

  2. 根据指引，先下载批量设置模板文件，然后在模板文件中填入 Fields 键值对，默认的模板文件内容如下：

    FieldValueChar ValueRemarks (Optional)
    tsnowFALSEExample Remark
    msgid${id}TRUE
    mqtt_topic${topic}TRUE
    qos${qos}FALSE
    temp${payload.temp}FALSE
    hum${payload.hum}FALSE
    status${payload.status}FALSE
    • Field: 字段键，支持常量或 ${var} 格式的占位符。
    • Value: 字段值，支持常量或 ${var} 格式的占位符。虽然 SQL 中要求字符类型需要通过引号包裹，但在模板文件中无需包裹引号，而是通过 Char Value 列来指定字段是否为字符类型。
    • Char Value: 用于指定字段是否为字符类型，以便在导入生成 SQL 时为字段添加引号。如果字段是字符类型，则填写 TRUE 或 1，否则填写 FALSE 或 0。
    • Remarks: 仅用于 CSV 文件内字段的备注，无法导入到 EMQX Platform 中。

    注意，批量设置 CSV 文件中数据不能超过 2048 行。

  3. 将填好的模板文件保存并上传到导入批量设置弹窗中，点击导入完成批量设置。

  4. 导入完成后，您可以在 SQL 模板 中对 SQL 进行进一步的调整，例如设置表名称，美化 SQL 等。

测试规则 ​

推荐使用 MQTTX 模拟温湿度数据上报，同时您也可以使用其他任意客户端完成。

  1. 使用 MQTTX 连接到 EMQX Platform 部署，并向以下 Topic 发送消息。

    • topic: temp_hum/emqx

    • client id: test_client

    • payload:

      json
      {
  "temp": "27.5",
  "hum": "41.8"
}

  2. 查看 TDengine 规则的动作统计，命中、动作成功次数均 +1。

  3. 前往 TDengine 查看数据是否已经写入表中。

    t_mqtt_msg 表：

    bash
    taos> select * from t_mqtt_msg;
           ts            |             msgid              |           mqtt_topic           | qos  |            payload             |         arrived         |
==============================================================================================================================================================
 2024-03-29 06:57:37.300 | 000614C727B230AE67180100069... | temp_hum/emqx                            |    1 | {
  "temp": "27.5",
  "hum"... | 2024-03-29 06:57:37.300 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.002968s)