快速上手

依赖

如果需要在在本地编译，依赖如下所示：

• CMake >=3.11
• Maven >=3.9.6
• GCC >=4.8.5
• Make >=4.3
• cython >= 3.0.10
• numpy >= 1.26.4
• pandas >= 2.2.2
• setuptools >= 70.0.0

如果使用 Pip 在线安装 TsFile，依赖包如下：

numpy >= 1.26.4
pandas >= 2.2.2

安装

在本地进行编译

从git克隆源代码:

git clone https://github.com/apache/tsfile.git

在 TsFile 根目录下执行 maven 编译:

mvn clean install -P with-python -DskipTests

如果没有安装 maven, 你可以执行下面的指令完成编译:

在 Linux 或 Macos上：

mvnw clean install -P with-python -DskipTests

在 Windows 上:

mvnw.cmd clean install -P with-python -DskipTests

目录结构

• wheel: wheel文件位于 tsfile/python/dist, 你可以使用 pip install 命令来进行本地安装。

安装到本地

你可以执行 pip install命令来安装编译得到的 tsfile包（假设他的名字是 tsfile.wheel）

pip install tsfile.wheel

使用 PIP 进行在线安装

使用pip 指令来在线安装 TsFile 包

pip install tsfile

写入示例

table_data_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "table_data.tsfile")
if os.path.exists(table_data_dir):
    os.remove(table_data_dir)

column1 = ColumnSchema("id", TSDataType.STRING, ColumnCategory.TAG)
column2 = ColumnSchema("id2", TSDataType.STRING, ColumnCategory.TAG)
column3 = ColumnSchema("value", TSDataType.FLOAT, ColumnCategory.FIELD)
table_schema = TableSchema("test_table", columns=[column1, column2, column3])


### Free resource automatically
with TsFileTableWriter(table_data_dir, table_schema) as writer:
    tablet_row_num = 100
    tablet = Tablet(
                    ["id", "id2", "value"],
                    [TSDataType.STRING, TSDataType.STRING, TSDataType.FLOAT],
                    tablet_row_num)

    for i in range(tablet_row_num):
        tablet.add_timestamp(i, i * 10)
        tablet.add_value_by_name("id", i, "test1")
        tablet.add_value_by_name("id2", i, "test" + str(i))
        tablet.add_value_by_index(2, i, i * 100.2)

    writer.write_table(tablet)

读取示例

table_data_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "table_data.tsfile")
### Free resource automatically
with TsFileReader(table_data_dir) as reader:
    print(reader.get_all_table_schemas())
    with reader.query_table("test_table", ["id2", "value"], 0, 50) as result:
        print(result.get_metadata())
        while result.next():
            print(result.get_value_by_name("id2"))
            print(result.get_value_by_name("value"))
            print(result.read_data_frame())