網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機全套源碼,IoTDB 源碼解析之文件索引塊的知識，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機全套源碼的問題，今天pos機之家(www.afbey.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、pos機全套源碼

pos機全套源碼

上一章聊到 TsFile 的文件組成，以及數(shù)據(jù)塊的詳細(xì)介紹。詳情請見：

時序數(shù)據(jù)庫 Apache-IoTDB 源碼解析之文件數(shù)據(jù)塊（四）

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這一章主要想聊聊：

TsFile索引塊的組成索引塊的查詢過程索引塊目前在做的改進(jìn)項索引塊

索引塊由兩大部分組成，其寫入的方式是從左到右寫入，也就是從文件頭向文件尾寫入。但讀出的方式是先讀出 TsFileMetaData 再讀出 TsDeviceMetaDataList 中的具體一部分。我們按照讀取數(shù)據(jù)的順序介紹：

TsFileMetaData

TsFileMetaData屬于文件的 1 級索引，用來索引 Device 是否存在、在哪里等信息，其中主要保存了：

DeviceMetaDataIndexMap：Map結(jié)構(gòu)，Key 是設(shè)備名，Value 是 TsDeviceMetaDataIndex ，保存了包含哪些 Device（邏輯概念上的一個集合一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)，例如前幾章我們講到的：張三、李四、王五）以及他們的開始時間及結(jié)束時間、在左側(cè) TsDeviceMetaDataList 文件塊中的偏移量等。MeasurementSchemaMap：Map結(jié)構(gòu)，Key 是測點的一個全路徑，Value 是 measurementSchema ，保存了包含的測點數(shù)據(jù)(邏輯概念上的某一類數(shù)據(jù)的集合,如體溫數(shù)據(jù))的原信息，如：壓縮方式，數(shù)據(jù)類型，編碼方式等。最后是一個布隆過濾器，快速檢測某一個 時間序列 是不是存在于文件內(nèi)(這里等聊到 server 模塊寫文件的策略時候再聊)。我們知道這個過濾器的特點就是：沒有的一定沒有，但有的不一定有。為了保證準(zhǔn)確性和過濾器序列化后的大小均衡，這里提供了一個 1% - 10% 錯誤率的可配置，當(dāng)為 1% 錯誤率時，保存 1 萬個測點信息，大概是 11.7 K。

我們再回想 SQL ：SELECT 體溫 FROM 王五 WHERE time = 1 。讀文件的過程就應(yīng)該是：

先用布隆過濾器判斷文件內(nèi)是否有王五的體溫列，如果沒有，查找下一個文件。從 DeviceMetaDataIndexMap 中找到王五的 TsDeviceMetaDataIndex ，從而得到了王五的 TsDeviceMetadata 的 offset，接下來就尋道至這個 offset 把王五的 TsDeviceMetadata 讀出來。MeasurementSchemaMap 不用關(guān)注，主要是給 Spark 使用的，ChunkHeader 中也保存了這些信息。TsDeviceMetaDataList

TsDeviceMetaDataList 屬于文件的 2 級索引，用來索引具體的測點數(shù)據(jù)是不是存在、在哪里等信息。其中主要保存了：

ChunkGroupMetaData：ChunkGroup 的索引信息，主要包含了每個 ChunkGroup 數(shù)據(jù)塊的起止位置以及包含的所有的測點元信息（ChunkMetaData）。ChunkMetaData ：Chunk 的索引信息，主要包含了每個設(shè)備的測點在文件中的起止位置、開始結(jié)束時間、數(shù)據(jù)類型和預(yù)聚合信息。

上面的例子中，從 TsFileMetadata 已經(jīng)拿到了王五的 TsDeviceMetadataIndex，這里就可以直接讀出王五的 TsDeviceMetadata，并且遍歷里邊的 ChunkGroupMetadata 中的 ChunkMetadata，找到體溫對應(yīng)的所有的 ChunkMetadata。通過預(yù)聚合信息對時間過濾，判斷能否使用當(dāng)前的 Chunk 或者能否直接使用預(yù)聚合信息直接返回數(shù)據(jù)(等介紹到 server 的查詢引擎時候細(xì)聊)。

如果不能直接返回，因為 ChunkMetaData 包含了這個 Chunk 對應(yīng)的文件的偏移量，只需要使用 seek(offSet) 就會跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)塊，使用上一章介紹的讀取方法進(jìn)行遍歷就完成了整個讀取。

預(yù)聚合信息（Statistics）

文中多次提到了預(yù)聚合在這里詳細(xì)介紹一下它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

// 所屬文件塊的開始時間private long startTime; // 所屬文件塊的結(jié)束時間private long endTime;// 所屬文件塊的數(shù)據(jù)類型private TSDataType tsDataType;// 所屬文件塊的最小值private int minValue; // 所屬文件塊的最大值private int maxValue; // 所屬文件塊的第一個值private int firstValue; // 所屬文件塊的最后一個值private int lastValue; // 所屬文件塊的所有值的和private double sumValue;

這個結(jié)構(gòu)主要保存在 ChunkMetaData 和 PageHeader 中，這樣做的好處就是，你不必從硬盤中讀取具體的Page 或者 Chunk 的文件內(nèi)容就可以獲得最終的結(jié)果，例如：SELECT SUM(體溫) FROM 王五 ，當(dāng)定位到 ChunkMetaData 時，判斷能否直接使用這個 Statistics 信息（具體怎么判斷，之后會在介紹 server 時具體介紹），如果能使用，那么直接返回 sumValue。這樣返回的速度，無論存了多少數(shù)據(jù)，它的聚合結(jié)果響應(yīng)時間簡直就是 1 毫秒以內(nèi)。

樣例數(shù)據(jù)

我們繼續(xù)使用上一章聊到的示例數(shù)據(jù)來展示, 用電腦端打開更漂亮易懂。

完整的文件信息如下：

POSITION|CONTENT -------- ------- 0|[magic head] TsFile 6|[version number] 000002 // 數(shù)據(jù)塊開始|||||||||||||||||||||[Chunk Group] of wangwu begins at pos 12, ends at pos 253, version:0, num of Chunks:2 12|[Chunk] of xinlv, numOfPoints:1, time range:[1580950800,1580950800], tsDataType:INT32, [minValue:100,maxValue:100,firstValue:100,lastValue:100,sumValue:100.0] |[marker] 1 |[ChunkHeader] |1 pages 121|[Chunk] of tiwen, numOfPoints:1, time range:[1580950800,1580950800], tsDataType:FLOAT, [minValue:36.7,maxValue:36.7,firstValue:36.7,lastValue:36.7,sumValue:36.70000076293945] |[marker] 1 |[ChunkHeader] |1 pages 230|[Chunk Group Footer] |[marker] 0 |[deviceID] wangwu |[dataSize] 218 |[num of chunks] 2|||||||||||||||||||||[Chunk Group] of wangwu ends // 索引塊開始 253|[marker] 2 254|[TsDeviceMetadata] of wangwu, startTime:1580950800, endTime:1580950800 |[startTime] 1580950800 |[endTime] 1580950800 |[ChunkGroupMetaData] of wangwu, startOffset12, endOffset253, version:0, numberOfChunks:2 |[ChunkMetaData] of xinlv, startTime:1580950800, endTime:1580950800, offsetOfChunkHeader:12, dataType:INT32, statistics:[minValue:100,maxValue:100,firstValue:100,lastValue:100,sumValue:100.0] |[ChunkMetaData] of tiwen, startTime:1580950800, endTime:1580950800, offsetOfChunkHeader:121, dataType:FLOAT, statistics:[minValue:36.7,maxValue:36.7,firstValue:36.7,lastValue:36.7,sumValue:36.70000076293945] 446|[TsFileMetaData] |[num of devices] 1 |[TsDeviceMetadataIndex] of wangwu, startTime:1580950800, endTime:1580950800, offSet:254, len:192 |[num of measurements] 2 |2 key&measurementSchema |[createBy isNotNull] false |[totalChunkNum] 2 |[invalidChunkNum] 0 //布隆過濾器 |[bloom filter bit vector byte array length] 30 |[bloom filter bit vector byte array] |[bloom filter number of bits] 256 |[bloom filter number of hash functions] 5 599|[TsFileMetaDataSize] 153 603|[magic tail] TsFile 609|END of TsFile

當(dāng)執(zhí)行： SELECT 體溫 FROM 王五 時：

從 599 開始讀，1 級索引長度為 153.599 - 153 = 446 就是 1 級索引讀開始位置，并讀出 TsDeviceMetadataIndex of 王五，其中記錄了，王五設(shè)備的 2 級索引的 offset 為 254.跳到 254 開始讀 2 級索引，找到 ChunkMetaData of 體溫， 其中記錄了體溫數(shù)據(jù)的 Chunk 的offset 為 121跳到 121 ，這里進(jìn)入了數(shù)據(jù)塊，從 121 讀取到 230 ，讀出的數(shù)據(jù)就全部是體溫數(shù)據(jù)。改進(jìn)項1. 只讀投影列

前面第 3 步中，讀取 2 級索引時候，會將這個設(shè)備下的所有測點數(shù)據(jù)全部讀出來，這依然不太符合只讀投影列的設(shè)計，所以在新的 TsFile 中，修改了 1級索引和 2 級索引的部分結(jié)構(gòu)，使得讀出的數(shù)據(jù)更少，更高效。有興趣的同學(xué)可以關(guān)注 PR： Refactor TsFile #736

2. 文件級 Statistics

在物聯(lián)網(wǎng)場景中經(jīng)常會涉及到查詢某個設(shè)備的最后狀態(tài)，比如：車聯(lián)網(wǎng)中，查詢車輛的末次位置( SELECT LAST(lat,lon) FROM VechicleID )，或者當(dāng)前的點火、熄火狀態(tài)等 SELECT LAST(accStatus) FROM VechicleID 。

或者當(dāng)某些分頁查詢等情況時候，經(jīng)常會使用到 COUNT(*) 等操作，這些都非常符合 Statistics 結(jié)構(gòu)，這些場景涉及到的索引設(shè)計也都會體現(xiàn)到新的 TsFile 索引改動中。

到此已經(jīng)介紹完了文件的整體結(jié)構(gòu)，了解了大體的寫入和讀取過程，但是 TsFile 的 API 是如何設(shè)計的，怎樣在代碼里做一些特殊的功課，來繞過 Java 裝箱、GC 等問題呢？歡迎持續(xù)關(guān)注。。。。

以上就是關(guān)于pos機全套源碼,IoTDB 源碼解析之文件索引塊的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機全套源碼的知識，希望能夠幫助到大家！