在现代物联网（IoT）应用中，时序数据的管理变得愈发重要。本文将详细介绍一段使用 Python 编写的时序数据库代码，解析其设计思想与实现方式。该代码使用了 sqlmodel 和 sqlalchemy 库，构建了一个简单而高效的时序数据库，用于存储设备信息、数据点及其对应的时序数据。

一、基础模型定义

代码首先定义了三个基本模型：Device、Point 和 TimeSeries。这些模型通过 SQLAlchemy 的 ORM 功能来实现数据库表的映射，使得数据的管理更加灵活和高效。

1. Device 类

Device 类代表一个设备，包含以下字段：

• id: 设备的唯一标识符，主键。
• name: 设备名称，索引字段。
• address: 设备地址，用于网络连接。
• property: 设备连接信息，以 JSON 格式存储，便于扩展。
• device_type: 设备类型，索引字段。
• description: 设备描述，非必填。
• created_at: 记录创建时间，默认使用 UTC 时间。
  

该类还与 Point 类建立了一对多的关系，表示一个设备可以有多个数据点。

2. Point 类

Point 类表示设备的某个监测点，包含：

• id: 主键。
• name: 点位名称，索引字段。
• unit: 数据单位，例如摄氏度（°C）。
• property: 点位的扩展属性，使用 JSON 格式。
• description: 点位的描述，非必填。
• device_id: 外键，关联到 Device 表。
  

Point 类与 TimeSeries 类也建立了一对多的关系，指明一个点位可以有多条时序数据。

3. TimeSeries 类

TimeSeries 类用于存储具体的时序数据，包括：

• id: 主键。
• value: 数据值，例如温度读数。
• timestamp: 数据记录的时间戳，默认使用 UTC 时间。
• point_id: 外键，关联到 Point 表。
  

二、数据库连接与表创建

数据库连接使用 SQLite，代码中通过 create_engine 方法创建数据库连接，并定义了一个 create_db_and_tables 函数用于初始化数据库及表结构。

DATABASE_URL = "sqlite:///iot.db"

engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True)



def create_db_and_tables():

    SQLModel.metadata.create_all(engine)

这里的 echo=True 参数在调试阶段非常有用，它会在控制台输出执行的 SQL 语句，便于开发者观察数据库操作的具体情况。

三、示例操作

下面介绍如何使用定义的模型进行数据库操作，包括创建设备、点位和时序数据。

1. 创建示例设备

首先创建一个设备实例 device_1，并为其添加连接信息和描述。

device_1 = Device(

    name="温度传感器01",

    address="192.168.1.100",

    property={"protocol": "MODBUS", "port": 502},

    device_type="温度传感器",

    description="车间温度监测设备"

)

2. 创建设备点位

接着，创建了一个数据点 point_1，并将其与设备关联。

point_1 = Point(

    name="temperature",

    unit="°C",

    property={"register_address": 40001, "data_type": "float"},

    description="环境温度监测点",

    device=device_1

)

3. 添加时序数据

然后，添加一些时序数据到 TimeSeries 表中，记录不同时间点的温度读数。

4. 查询示例

最后，展示如何查询设备及其点位和历史数据。通过 session.get() 方法可以轻松获取设备和点位的信息，并遍历其时序数据。

device = session.get(Device, 1)

point = session.get(Point, 1)

for ts in point.timeseries:

    print(f"{ts.timestamp} | {ts.value}{point.unit}")

四、注意事项

在使用该时序数据库时，有几项注意事项：

• 数据库文件将保存在当前目录下，以 iot.db 命名。
• JSON 字段可以直接使用 Python 字典进行操作，支持灵活的数据结构。
• 时间字段默认使用 UTC 时间，可以根据需求进行调整
• 关系查询采用延迟加载策略，优化性能
  

五、总结
本文展示了如何使用 SQLModel 和 SQLAlchemy 构建一个简单的时序数据库。通过清晰的模型设计和灵活的关系定义，可以有效地管理和查询设备及其时序数据，为物联网轻量级应用提供了强大的数据支持。这种设计不仅满足了当前的需求，还具有良好的扩展性，适应未来更多复杂的数据管理需求。
最后附上完整代码，感兴趣的可以自己运行试试。 mydb.zip (1.57 KB, 下载次数: 0)

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