TimescaleDB 介紹
面對大規模快速增長的物聯網傳感器採集、交易記錄等數據，時間序列數據累計速度非常快，時序數據庫通過提高效率來處理這種大規模數據，並帶來性能的提升，包括：更高的容納率（Ingest Rates）、更快的大規模查詢（儘管有一些比其他數據庫支持更多的查詢）以及更好的數據壓縮。
TimescaleDB 是一款針對快速獲取和複雜查詢而優化的開源時間序列數據庫。 它使用標準的 SQL 語句，並且像傳統的關係數據庫那樣容易使用，像 NoSQL 那樣可擴展。
TimescaleDB是在 PostgreSQL 數據庫的基礎上進行開發的，所以使用方法基本和傳統數據庫一致。它可以支持複雜的SQL查詢，並針對時間序列數據的快速插入和複雜查詢、持久存儲進行了優化，特別適合用於監控，IoT，金融，物流等大數據領域。
場景介紹
該場景需要將 EMQ X 指定主題下且滿足條件的消息存儲到 TimescaleDB。爲了便於後續分析檢索，消息內容需要進行拆分存儲。
該場景下客戶端上報數據如下：
-
Topic：data/sensor
-
Payload:
{ "location": "bedroom", "temperature": 25, "humidity": 46.4 }
準備工作
創建數據庫
創建 tutorial 數據庫，用戶名爲 postgres，密碼爲 password：
$ docker pull timescale/timescaledb
$ docker run -d --name timescaledb -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=password timescale/timescaledb:latest-pg11
$ docker exec -it timescaledb psql -U postgres
## 創建並連接 tutorial 數據庫
> CREATE database tutorial;
> \c tutorial
## 使用 TimescaleDB 擴展數據庫
> CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb CASCADE;
創建數據表
創建 sensor_data 表並轉換爲 hypertable：
> CREATE TABLE sensor_data (
time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
location TEXT NOT NULL,
temperature DOUBLE PRECISION NULL,
humidity DOUBLE PRECISION NULL
);
> SELECT create_hypertable('sensor_data', 'time');
配置說明
創建資源
打開 EMQ X Dashboard，進入左側菜單的 資源 頁面，點擊 新建 按鈕，選擇 TimescaleDB 資源類型並完成相關配置進行資源創建。
創建規則
進入左側菜單的 規則 頁面，點擊 新建 按鈕，進行規則創建。這裏選擇觸發事件 message.publish，即在 EMQ X 收到 PUBLISH 消息時觸發該規則進行數據處理。
選定觸發事件後，我們可在界面上看到可選字段及示例 SQL：
篩選所需字段
規則引擎使用 SQL 語句過濾和處理數據。例如前文提到的場景中我們需要將 payload 中的字段提取出來使用，則可以通過 payload.<fieldName> 實現。同時我們僅僅期望處理 data/sensor 主題，那麼可以在 WHERE 子句中使用主題通配符 =~ 對 topic 進行篩選：topic =~ 'data/sensor'， 最終我們得到 SQL 如下：
SELECT
payload.temperature as temperature,
payload.humidity as humidity,
payload.location as location
FROM
"message.publish"
WHERE
topic =~ 'data/sensor'
SQL 測試
藉助 SQL 測試功能，我們可以快速確認剛剛填寫的 SQL 語句能否達成我們的目的。首先填寫用於測試的 payload 等數據如下：
然後點擊 測試 按鈕，我們得到以下數據輸出：
{
"humidity": 46.4,
"location": "bedroom",
"temperature": 25
}
測試輸出與預期相符，我們可以進行後續步驟。
添加響應動作，存儲消息到 Timescale
SQL 條件輸入輸出無誤後，我們繼續添加響應動作，配置寫入 SQL 語句，將篩選結果存儲到 Timescale。
點擊響應動作中的 添加 按鈕，選擇 保存數據到 Timescale 動作，選取剛剛創建的 Timescale 資源並填寫 SQL 模板如下：
insert into sensor_data(time, location, temperature, humidity) values (NOW(), ${location}, ${temperature}, ${humidity})
最後點擊 新建 按鈕完成規則創建。
測試
預期結果
我們成功創建了一條規則，包含一個處理動作，動作期望效果如下：
- 客戶端向
data/sensor主題上報消息時，該消息將命中 SQL，規則列表中 已命中 數字增加 1； - Timescale
tutorial數據庫的sensor_data表中將增加一條數據，數據內容與消息內容一致。
使用 Dashboard 中的 Websocket 工具測試
切換到 工具 --> Websocket 頁面，使用任意信息客戶端連接到 EMQ X，連接成功後在 消息 卡片中發送如下消息：
-
Topic：data/sensor
-
Payload:
{ "location": "bedroom", "temperature": 25, "humidity": 46.4 }
點擊 發送 按鈕，發送成功後可以看到當前規則已命中次數已經變爲了 1。
然後檢查 TimescaleDB，新的 data point 是否添加成功：
tutorial=# SELECT * FROM sensor_data LIMIT 100;
time | location | temperature | humidity
-------------------------------+----------+-------------+----------
2019-07-25 05:47:27.124415+00 | bedroom | 25 | 46.4
(1 row)
至此，我們通過規則引擎實現了使用規則引擎存儲消息到 Timescale 數據庫的業務開發。