物联网（Internet of Things，简称 IoT）是指通过各种信息传感、通信和 IT 技术来实时连接、采集、监管海量的传感设备，从而实现对现实世界的精确感知和快速响应，继而实现自动化、智能化管理。在查询 IoT 设备状态的场景下，吞吐量和时延是两个重要的性能指标。

在工业物联网中，常见有以下几种设备时序数据的查询需求：

• 案例 1：查询某个设备最近的记录
• 案例 2：查询某个租户所有设备的最近一条记录
• 案例 3：查询某个设备最近 5 分钟的统计信息
• 案例 4：查询某个设备最近一天的秒级数据

本教程通过一个工业物联网的案例，来演示 DolphinDB 的序列查询性能，并对比测试了 DolphinDB TSDB 引擎、OLAP 引擎，以及 ClickHouse MergeTree 引擎在上述查询案例上的时延指标。总体来说，DolphinDB TSDB 引擎的性能（时延）对比 DolphinDB OLAP 引擎和 ClickHouse MergeTree 引擎有显著优势。

在 DolphinDB 中，可以使用 SQL 快速实现 4 个设备状态查询需求，并且代码十分简洁。

• 案例 1：查询某个设备最近的 100 条记录：

noise = loadTable(database("dfs://NoiseDB"),"noise")
select * from noise 
where date=2022.01.01 and tenantId=1055 and deviceId=10067
order by ts desc
limit 100

# timer(10) select ...
Time elapsed: 24.33 ms

脚本的 where 条件语句中指定了分区列 date 和 tenantId 进行过滤，便于 DolphinDB 系统通过分区剪枝快读定位到对应的分区。同时指定了数据库的 sort key (deviceId) 作为过滤字段，利用 TSDB 的索引机制，可以快速定位到数据块，并按时间顺序取回最新的 100 条记录。平均一次查询耗时 2ms，未命中缓存的首次查询耗时 14ms。

• 案例 2：查询某个租户所有设备最新状态

noise = loadTable(database("dfs://NoiseDB"),"noise")
select * from noise 
where date=2022.01.01 and tenantId=1055
context by deviceId
csort ts desc
limit 1

# timer(10) select ...
Time elapsed: 246.619 ms

该脚本在 where 条件语句中同样指定了分区列以快速定位到对应的数据分区。通过 context by 子句来根据设备 ID 将数据进行分组，每组数据通过 csort 子句按时间倒序排列（考虑到物联网存在消息乱序的情况，必须使用 csort 将数据按采集时间排序）。使用 limit 1 获取每个窗口内的最新的一条记录，从而获取该租户当日所有设备的最新状态。平均一次查询耗时 25ms，首次查询耗时 121ms。

• 案例 3：查询某个设备 5 分钟内的噪声统计值

noise = loadTable(database("dfs://NoiseDB"),"noise")
select
     min(ts) as startTs
    ,max(ts) as endTs
    ,max(soundPressureLevel)
    ,avg(soundPressureLevel)
    ,max(soundPowerLevel) 
    ,avg(soundPowerLevel) 
from noise
where date=2022.01.01 and tenantId=1055 and deviceId=10067 and ts between 2022.01.01T00:50:15.518:2022.01.01T00:55:15.518
group by tenantId, deviceId

# timer(10) select ...
Time elapsed: 22.168 ms

该脚本首先根据 where 指定的过滤条件定位并扫描数据块，取出对应时间段的数据，并按 tenantId, deviceId 进行聚合计算，以获取声音分贝、功率的统计值。平均一次查询耗时 2ms，首次查询耗时 13ms。

• 案例 4：查询某个设备最近一天的明细数据

noise = loadTable(database("dfs://NoiseDB"),"noise")
select *
from noise
where date=2022.01.01 and tenantId=1055 and deviceId=10067
order by ts

# timer(10) select ...
Time elapsed: 23.261 ms

该脚本首先根据 where 指定的过滤条件定位并扫描数据块，取出对应时间段的明细数据，并按采集时间排序。平均一次查询耗时 2ms，首次查询耗时 16ms。

注：首次查询指未命中数据库缓存及操作系统缓存的查询。

进一步测试 DolphinDB TSDB 引擎与 OLAP 引擎，以及 ClickHouse MergeTree 引擎在上述数据集的时序查询性能。测试过程中尽可能地保持环境变量相同，以保证科学有效。具体测试脚本详见附录。

DolphinDB TSDB 引擎在物联网场景有着卓越的点查性能，可以以毫秒级延时迅速响应设备的状态信息，其性能更优于 ClickHouse 的 MergeTree 引擎。