使用 kwbase CLI 工具管理 KWDB

本节通过监控场景，演示如何使用 kwbase CLI 工具管理 KWDB 多模数据库，具体包括：

关系数据操作：管理相对静态的基础数据，如设备信息、用户档案等
时序数据操作：处理按时间序列变化的动态数据，如传感器读数、监控指标等
跨模查询：通过联合查询关系库和时序库数据，实现多模数据融合分析

关系数据操作

创建数据库和数据表。

创建和使用关系数据库。

-- 创建关系数据库
CREATE DATABASE device_info;
-- 切换到指定数据库
USE device_info;

创建设备表。

CREATE TABLE devices (
    device_id INT PRIMARY KEY,        -- 设备ID
    device_name VARCHAR NOT NULL,     -- 设备名称
    location VARCHAR,                 -- 位置
    status VARCHAR DEFAULT 'active'   -- 状态
);

批量插入基础数据。

-- 批量插入设备基础信息
INSERT INTO devices VALUES
    (101, '传感器A', '机房1', 'active'),
    (102, '传感器B', '机房2', 'active'),
    (103, '传感器C', '机房1', 'active');

数据查询验证。

-- 查询所有设备信息
SELECT * FROM devices;

查询结果示例：

device_id | device_name | location | status
----------+-------------+----------+--------
      101 | 传感器A     | 机房1    | active
      102 | 传感器B     | 机房2    | active
      103 | 传感器C     | 机房1    | active

时序数据操作

时序表具有特殊的结构要求：

时间戳列：必须作为表的第一列
标签列（TAGS）：用于标识设备静态属性
主标签（PRIMARY TAGS）：用于区分不同的实体对象

以下以传感器实时监控为例，演示时序数据的基本操作。

创建时序数据库和时序表。

使用 TS 关键字创建时序数据库。

-- 创建时序数据库
CREATE TS DATABASE monitoring;
-- 切换到时序数据库
USE monitoring;

创建监控数据表。

CREATE TABLE sensor_data (
    ts TIMESTAMP NOT NULL,            -- 时间戳（必须为第一列）
    temperature FLOAT,                -- 温度
    humidity FLOAT                    -- 湿度
) TAGS (
    device_id INT NOT NULL,           -- 设备ID（标签）
    sensor_type VARCHAR NOT NULL      -- 传感器类型（标签）
) PRIMARY TAGS(device_id);            -- 主标签

插入时序数据。

-- 插入当前时间的传感器监控数据
INSERT INTO sensor_data VALUES
    (NOW(), 25.5, 60.2, 101, 'temperature'),
    (NOW(), 26.1, 58.7, 102, 'temperature'),
    (NOW(), 24.8, 62.1, 103, 'temperature');

查询时序数据。

-- 查询最新的5条传感器数据，按时间倒序排列
SELECT * FROM sensor_data 
ORDER BY ts DESC 
LIMIT 5;

查询结果示例：

        ts                    | temperature | humidity | device_id | sensor_type
-------------------------------+-------------+----------+-----------+-------------
2025-08-01 10:30:15.123+00:00 |        24.8 |     62.1 |       103 | temperature
2025-08-01 10:30:15.123+00:00 |        26.1 |     58.7 |       102 | temperature
2025-08-01 10:30:15.123+00:00 |        25.5 |     60.2 |       101 | temperature

跨模查询

KWDB 的核心优势在于支持跨时序库和关系库的联合查询，实现多模数据的深度融合分析。

查询设备基础信息及其最新监控数据。

-- 联合查询设备基础信息和最新监控数据
-- 使用 DISTINCT ON 获取每个设备的最新数据记录
SELECT 
    d.device_name,           -- 设备名称
    d.location,              -- 设备位置
    s.temperature,           -- 最新温度
    s.humidity,              -- 最新湿度
    s.ts as last_update      -- 最后更新时间
FROM device_info.devices d
JOIN (
    -- 子查询：获取每个设备的最新监控数据
    SELECT DISTINCT ON (device_id) 
        device_id, temperature, humidity, ts
    FROM monitoring.sensor_data 
    ORDER BY device_id, ts DESC
) s ON d.device_id = s.device_id
WHERE d.status = 'active'    -- 只查询激活状态的设备
ORDER BY d.device_id;

查询结果示例：

device_name | location | temperature | humidity |        last_update
------------+----------+-------------+----------+---------------------------
传感器A     | 机房1    |        25.5 |     60.2 | 2025-08-01 10:30:15.123+00:00
传感器B     | 机房2    |        26.1 |     58.7 | 2025-08-01 10:30:15.123+00:00
传感器C     | 机房1    |        24.8 |     62.1 | 2025-08-01 10:30:15.123+00:0

按位置统计平均温湿度。

-- 按设备位置统计最近1小时内的平均温湿度
SELECT 
    d.location,                      -- 设备位置
    COUNT(*) as device_count,        -- 该位置的设备数量
    AVG(s.temperature) as avg_temp,  -- 平均温度
    AVG(s.humidity) as avg_humidity  -- 平均湿度
FROM device_info.devices d
JOIN monitoring.sensor_data s ON d.device_id = s.device_id
WHERE s.ts > NOW() - INTERVAL '1 hour'  -- 筛选最近1小时的数据
GROUP BY d.location                     -- 按位置分组
ORDER BY d.location;

查询结果示例：

location | device_count | avg_temp | avg_humidity
---------+--------------+----------+--------------
机房1    |            2 |     25.2 |         61.2
机房2    |            1 |     26.1 |         58.7

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