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> IoTDB 提供了两种数据建模方式——树模型和表模型,以满足用户多样化的应用需求。

### 2.1 树模型(测点管理模型):一条路径管理一个测点
### 2.1 树模型

以测点为单元进行管理,每个测点对应一条时间序列,测点名按逗号分割可看作一个树形目录结构,与物理世界一一对应,简单直观。

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<img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/data-modeling01.png" alt="" style="width: 70%;"/>
</div>

### 2.2 表模型(设备管理模型):一张表管理一类设备
### 2.2 表模型

通常以设备为单位进行管理,最终形成一个二维表格。下图是一个工厂设备的建模管理,每个设备的物理量采集都具备一定共性(如都采集温度和湿度物理量、同一设备的物理量同频采集等)。
一张表管理一类设备。下图是一个工厂设备的建模管理,每个设备的物理量采集都具备一定共性(如都采集温度和湿度物理量、同一设备的物理量同频采集等)。

此时通过【地区】-【工厂】-【设备】(下图橙色列,又称设备标签)可以唯一确定一个实体设备,同时一个设备的描述信息【型号】【维护周期】(下图黄色列,又称设备属性/描述信息)也可在表格里进行记录。设备最终采集的指标为【温度】、【湿度】、【状态】、【到达时间】(下图蓝色列)。

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- 设备之间存在嵌套关系,每个设备可以有多个子设备及测点信息,推荐建立多个表进行管理。

<div style="text-align: center;">
<img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/data-modeling08.png" alt="" style="width: 70%;"/>
<img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/data-modeling09.png" alt="" style="width: 70%;"/>
</div>
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> IoTDB 提供了两种数据建模方式——树模型和表模型,以满足用户多样化的应用需求。

### 2.1 树模型(测点管理模型):一条路径管理一个测点
### 2.1 树模型

以测点为单元进行管理,每个测点对应一条时间序列,测点名按逗号分割可看作一个树形目录结构,与物理世界一一对应,简单直观。

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<img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/data-modeling01.png" alt="" style="width: 70%;"/>
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### 2.2 表模型(设备管理模型):一张表管理一类设备
### 2.2 表模型

通常以设备为单位进行管理,最终形成一个二维表格。下图是一个工厂设备的建模管理,每个设备的物理量采集都具备一定共性(如都采集温度和湿度物理量、同一设备的物理量同频采集等)。
一张表管理一类设备。下图是一个工厂设备的建模管理,每个设备的物理量采集都具备一定共性(如都采集温度和湿度物理量、同一设备的物理量同频采集等)。

此时通过【地区】-【工厂】-【设备】(下图橙色列,又称设备标签)可以唯一确定一个实体设备,同时一个设备的描述信息【型号】【维护周期】(下图黄色列,又称设备属性/描述信息)也可在表格里进行记录。设备最终采集的指标为【温度】、【湿度】、【状态】、【到达时间】(下图蓝色列)。

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- 设备之间存在嵌套关系,每个设备可以有多个子设备及测点信息,推荐建立多个表进行管理。

<div style="text-align: center;">
<img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/data-modeling08.png" alt="" style="width: 70%;"/>
<img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/data-modeling09.png" alt="" style="width: 70%;"/>
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