Optimization modeling design scheme document

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 ## 2 IoTDB 的两种时序模型
 
-> 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。
+> IoTDB 提供了两种数据建模方式——树模型和表模型，其特点分别如下：
 
-### 2.1 树模型
+**树模型**：以测点为对象进行管理，每个测点对应一条时间序列，测点名按`.`分割可形成一个树形目录结构，与物理世界一一对应，对测点的读写操作简单直观。
 
-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。
+**表模型**：推荐为每类设备创建一张表，同类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），数据分析灵活丰富。
 
-示例：下图是一个风电场的建模管理，通过多个层级【集团】-【风电场】-【风机】-【物理量】可以唯一确定一个实体测点。
+### 2.1 模型特点
 
-<div style="text-align: center;">
-      <img src="/img/data-modeling01.png" alt="" style="width: 70%;"/>
-</div>
+两种模型有各自的适用场景。
 
-### 2.2 表模型
+以下表格从适用场景、典型操作等多个维度对树模型和表模型进行了对比。用户可以根据具体的使用需求，选择适合的模型，从而实现数据的高效存储和管理。
 
-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）。
+<table style="text-align: center;">
+        <tr>
+            <td>对比维度</td>
+            <td>树模型</td>
+            <td>表模型</td>
+        </tr>
+        <tr>
+            <td>适用场景</td>
+            <td>测点管理，监控场景</td>
+            <td>设备管理，分析场景</td>
+        </tr>
+        <tr>
+            <td>典型操作</td>
+            <td>指定点位路径进行读写</td>
+            <td>通过标签进行数据筛选分析</td>
+        </tr>
+        <tr>
+            <td>结构特点</td>
+            <td>和文件系统一样灵活增删</td>
+            <td>模板化管理，便于数据治理</td>
+        </tr>
+        <tr>
+            <td>语法特点</td>
+            <td>简洁</td>
+            <td>标准</td>
+        </tr>
+        <tr>
+            <td>性能对比</td>
+            <td colspan="2">相同</td>
+        </tr>
+</table>
 
-<div style="text-align: center;">
-      <img src="/img/data-modeling02.png" alt="" style="width: 70%;"/>
-</div>
+**注意：**
+- 同一个集群实例中可以存在两种模型空间，不同模型的语法、数据库命名方式不同，默认不互相可见。
 
-### 2.3 模型选择
+- 在通过客户端工具 Cli 或 SDK 建立数据库连接时，需要通过 sql_dialect 参数指定使用的模型语法（默认使用树语法进行操作）。
 
-两种模型有各自的适用场景。
 
-树模型采用层级式结构，适合实时监控场景，能够直观映射物理设备的层级关系；表模型以设备为管理单位，适合大规模设备的数据管理和多属性关联分析，能够高效支持复杂的批量查询需求。
+## 应用场景
 
-以下表格从适用场景、典型操作等多个维度对树模型和表模型进行了对比。用户可以根据具体的使用需求，选择适合的模型，从而实现数据的高效存储和管理。
+应用场景主要包括三类：
 
-| 对比维度 | 树模型                 | 表模型                   |
-| -------- | ---------------------- | ------------------------ |
-| 适用场景 | 点位监控场景           | 多维分析场景             |
-| 典型操作 | 指定点位路径进行读写   | 通过标签进行数据筛选分析 |
-| 结构特点 | 和文件系统一样灵活增删 | 模板化管理，便于数据治理 |
-| 语法特点 | 简洁                   | 标准                     |
+- 场景一：使用树模型进行数据的读写
 
-**注意：**
-- 同一个集群实例中可以存在两种模型空间，不同模型的语法、数据库命名方式不同，默认不互相可见。
-- 在通过客户端工具 Cli 或 SDK 建立数据库连接时，需要通过 sql_dialect 参数指定使用的模型语法（默认使用树语法进行操作）。
+- 场景二：使用表模型进行数据的读写
+
+- 场景三：共用一份数据，使用树模型进行数据读写、使用表模型进行数据分析
 
-## 3 树模型
+![](/img/%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E6%96%B9%E6%A1%88%E8%AE%BE%E8%AE%A101.png)
 
-### 3.1 特点
+
+### 3 场景一：树模型
+
+#### 3.1 特点
 
 - 简单直观，和物理世界的监测点位一一对应
+
 - 类似文件系统一样灵活，可以设计任意分支结构
+
 - 适用 DCS、SCADA 等工业监控场景
 
-### 3.2 基础概念
+#### 3.2 基础概念
 
 | **概念**             | **定义**                                                     |
 | -------------------- | ------------------------------------------------------------ |
 | **数据库**           | 定义：一个以 root. 为前缀的路径<br>命名推荐：仅包含 root 的下一级节点，如 root.db<br>数量推荐：上限和内存相关，一个数据库也可以充分利用机器资源，无需为性能原因创建多个数据库<br>创建方式：推荐手动创建，也可创建时间序列时自动创建（默认为 root 的下一级节点） |
 | **时间序列（测点）** | 定义：<br>1. 一个以数据库路径为前缀的、由 . 分割的路径，可包含任意多个层级，如 root.db.turbine.device1.metric1 <br>2. 每个时间序列可以有不同的数据类型。<br>命名推荐:<br>1. 仅将唯一定位时间序列的标签（类似联合主键）放入路径中，一般不超过10层<br>2. 通常将基数（不同的取值数量）少的标签放在前面，便于系统将公共前缀进行压缩<br>数量推荐:<br>1. 集群可管理的时间序列总量和总内存相关，可参考资源推荐章节<br>2. 任一层级的子节点数量没有限制<br>创建方式：可手动创建或在数据写入时自动创建。 |
 | **设备**                 | 定义：倒数第二级为设备，如 root.db.turbine.**device1**.metric1中的“device1”这一层级即为设备<br>创建方式：无法仅创建设备，随时间序列创建而存在 |
 
-### 3.3 建模示例
+#### 3.3 建模示例
 
-#### 3.3.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
+##### 3.3.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
 
 - 如场景中不同类型的设备具备不同的层级路径和测点集合，可以在数据库节点下按设备类型创建分支。每种设备下可以有不同的测点结构。
 
 <div style="text-align: center;">
-      <img src="/img/data-modeling03.png" alt="" style="width: 70%;"/>
+      <img src="/img/Modeling-scheme04.png" alt="" style="width: 70%;"/>
 </div>
 
-#### 3.3.2 如果场景中没有设备，只有测点，如何建模？
+##### 3.3.2 如果场景中没有设备，只有测点，如何建模？
 
 - 如场站的监控系统中，每个测点都有唯一编号，但无法对应到某些设备。
 
 <div style="text-align: center;">
       <img src="/img/data-modeling04.png" alt="" style="width: 70%;"/>
 </div>
 
-#### 3.3.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
+##### 3.3.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
 
-- 如在储能场景中，每一层结构都要监控其电压和电流，可以采用如下建模方式
+- 如在储能场景中，每一层结构都要监控其电压和电流，可以采用如下建模方式。
 
 <div style="text-align: center;">
-      <img src="/img/data-modeling05.png" alt="" style="width: 70%;"/>
+      <img src="/img/Modeling-scheme05.png" alt="" style="width: 70%;"/>
 </div>
 
 
-## 4 表模型
+### 4 场景二：表模型
+
+#### 4.1 特点
 
-### 4.1 特点
+- 以时序表建模管理设备时序数据，便于使用标准 SQL 进行分析
 
-- 以标准关系建模管理设备时序数据，便于使用标准 SQL 进行分析
-- 适用物联网数据分析场景，或从其他时序数据库迁移至 IoTDB 的场景
+- 适用于设备数据分析或从其他数据库迁移至 IoTDB 的场景
 
-### 4.2 基础概念
+#### 4.2 基础概念
 
 - 数据库：可管理多类设备
+
 - 时序表：对应一类设备
 
 | **列类别**                  | **定义**                                                     |
 | --------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| **时间列（TIME）**          | 每个时序表必须有一个时间列，数据类型为 TIMESTAMP，名称可以自定义 |
+| **时间列（TIME）**          | 每个时序表必须有一个时间列，且列名必须为 time，数据类型为 TIMESTAMP  |
 | **标签列（TAG）**           | 设备的唯一标识（联合主键），可以为 0 至多个<br>标签信息不可修改和删除，但允许增加<br>推荐按粒度由大到小进行排列 |
 | **测点列（FIELD）** | 一个设备采集的测点可以有1个至多个，值随时间变化<br>表的测点列没有数量限制，可以达到数十万以上 |
 | **属性列（ATTRIBUTE）** | 对设备的补充描述，**不随时间变化**<br>设备属性信息可以有0个或多个，可以更新或新增<br>少量希望修改的静态属性可以存至此列 |
 
 
 数据筛选效率：时间列=标签列>属性列>测点列
 
-### 4.3 建模示例
+#### 4.3 建模示例
 
-#### 4.3.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
+##### 4.3.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
 
-- 推荐为每一类型的设备建立一张表，每个表可以具有不同的标签和测点集合
+- 推荐为每一类型的设备建立一张表，每个表可以具有不同的标签和测点集合。
+- 即使设备之间有联系，或有层级关系，也推荐为每一类设备建一张表。
 
 <div style="text-align: center;">
       <img src="/img/data-modeling06.png" alt="" style="width: 70%;"/>
 </div>
 
-#### 4.3.2 如果没有设备标识列和属性列，如何建模？
+##### 4.3.2 如果没有设备标识列和属性列，如何建模？
 
 - 列数没有数量限制，可以达到数十万以上。
 
 <div style="text-align: center;">
       <img src="/img/data-modeling07.png" alt="" style="width: 70%;"/>
 </div>
 
-#### 4.3.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
+##### 4.3.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
 
-- 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。
+- 每个设备有多个子设备及测点信息，推荐为每类设备建一个表进行管理。
 
 <div style="text-align: center;">
-      <img src="/img/data-modeling09.png" alt="" style="width: 70%;"/>
-</div>
+      <img src="/img/Modeling-scheme06.png" alt="" style="width: 70%;"/>
+</div>
+
+### 5 场景三：双模型结合（企业版功能）
+
+#### 5.1 特点
+
+- 巧妙融合了树模型与表模型的优点，共用一份数据，写入灵活，查询丰富。
+
+- 数据写入阶段，采用树模型语法，支持数据灵活接入和扩展。
+
+- 数据分析阶段，采用表模型语法，允许用户通过标准 SQL 查询语言，执行复杂的数据分析。
+
+#### 5.2 建模示例
+
+##### 5.2.1 有多种类型的设备需要管理，如何建模？
+
+- 场景中不同类型的设备具备不同的层级路径和测点集合。
+
+- 树模型：在数据库节点下按设备类型创建分支，每种设备下可以有不同的测点结构。
+
+- 表视图：为每种类型的设备建立一张表视图，每个表视图具有不同的标签和测点集合。
+
+<div style="text-align: center;">
+      <img src="/img/Modeling-scheme01.png" alt="" style="width: 70%;"/>
+</div>
+
+##### 5.2.2 如果没有设备标识列和属性列，如何建模？
+
+- 树模型：每个测点都有唯一编号，但无法对应到某些设备。
+
+- 表视图：将所有测点放入一张表中，测点列数没有数量限制，可以达到数十万以上。若测点具有相同的数据类型，可将测点作为同一类设备。
+
+<div style="text-align: center;">
+      <img src="/img/Modeling-scheme02.png" alt="" style="width: 70%;"/>
+</div>
+
+##### 5.2.3 如果在一个设备下，既有子设备，也有测点，如何建模？
+
+- 树模型：按照物理世界的监测点，对每一层结构进行建模。
+
+- 表视图：按照设备分类，建立多个表对每一层结构信息进行管理。
+
+<div style="text-align: center;">
+      <img src="/img/Modeling-scheme03.png" alt="" style="width: 70%;"/>
+</div>