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f6710ee8
编写于
8月 15, 2021
作者:
E
Elias Soong
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差异文件
[TD-4181] <docs>: update Advanced-features related doc.
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a68e247c
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
9 addition
and
8 deletion
+9
-8
documentation20/cn/07.advanced-features/docs.md
documentation20/cn/07.advanced-features/docs.md
+9
-8
未找到文件。
documentation20/cn/07.advanced-features/docs.md
浏览文件 @
f6710ee8
...
...
@@ -138,7 +138,7 @@ select * from meters where ts > now - 1d and current > 10;
订阅的
`topic`
实际上是它的名字,因为订阅功能是在客户端API中实现的,所以没必要保证它全局唯一,但需要它在一台客户端机器上唯一。
如果名
`topic`
的订阅不存在,参数
`restart`
没有意义;但如果用户程序创建这个订阅后退出,当它再次启动并重新使用这个
`topic`
时,
`restart`
就会被用于决定是从头开始读取数据,还是接续上次的位置进行读取。本例中,如果
`restart`
是
**true**
(非零值),用户程序肯定会读到所有数据。但如果这个订阅之前就存在了,并且已经读取了一部分数据,且
`restart`
是
**false**
(
**0**
),用户程序就不会读到之前已经读取的数据了。
如果名
为
`topic`
的订阅不存在,参数
`restart`
没有意义;但如果用户程序创建这个订阅后退出,当它再次启动并重新使用这个
`topic`
时,
`restart`
就会被用于决定是从头开始读取数据,还是接续上次的位置进行读取。本例中,如果
`restart`
是
**true**
(非零值),用户程序肯定会读到所有数据。但如果这个订阅之前就存在了,并且已经读取了一部分数据,且
`restart`
是
**false**
(
**0**
),用户程序就不会读到之前已经读取的数据了。
`taos_subscribe`
的最后一个参数是以毫秒为单位的轮询周期。在同步模式下,如果前后两次调用
`taos_consume`
的时间间隔小于此时间,
`taos_consume`
会阻塞,直到间隔超过此时间。异步模式下,这个时间是两次调用回调函数的最小时间间隔。
...
...
@@ -179,7 +179,8 @@ void print_result(TAOS_RES* res, int blockFetch) {
}
else
{
while
((
row
=
taos_fetch_row
(
res
)))
{
char
temp
[
256
];
taos_print_row
(
temp
,
row
,
fields
,
num_fields
);
puts
(
temp
);
taos_print_row
(
temp
,
row
,
fields
,
num_fields
);
puts
(
temp
);
nRows
++
;
}
}
...
...
@@ -211,14 +212,14 @@ taos_unsubscribe(tsub, keep);
则可以在示例代码所在目录执行以下命令来编译并启动示例程序:
```
shell
```
bash
$
make
$
./subscribe
-sql
=
'select * from meters where current > 10;'
```
示例程序启动后,打开另一个终端窗口,启动 TDengine 的 shell 向
**D1001**
插入一条电流为 12A 的数据:
```
s
hel
l
```
s
q
l
$
taos
>
use
test
;
>
insert
into
D1001
values
(
now
,
12
,
220
,
1
);
...
...
@@ -313,7 +314,7 @@ public class SubscribeDemo {
运行示例程序,首先,它会消费符合查询条件的所有历史数据:
```
shell
```
bash
# java -jar subscribe.jar
ts: 1597464000000 current: 12.0 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid : 2
...
...
@@ -333,16 +334,16 @@ taos> insert into d1001 values("2020-08-15 12:40:00.000", 12.4, 220, 1);
因为这条数据的电流大于10A,示例程序会将其消费:
```
shell
```
ts: 1597466400000 current: 12.4 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid: 2
```
## <a class="anchor" id="cache"></a>缓存(Cache)
TDengine采用时间驱动缓存管理策略(First-In-First-Out,FIFO),又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式(Least-Recent-Use,LRU),直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候,将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说,对于物联网数据的使用,用户最为关心最近产生的数据,即当前状态。TDengine充分利用了这一特性,将最近到达的(当前状态)数据保存在缓存中。
TDengine采用时间驱动缓存管理策略(First-In-First-Out,FIFO),又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式(Least-Recent-Use
d
,LRU),直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候,将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说,对于物联网数据的使用,用户最为关心最近产生的数据,即当前状态。TDengine充分利用了这一特性,将最近到达的(当前状态)数据保存在缓存中。
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中,可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析,整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说,可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用,而不需要再部署额外的缓存系统,可有效地简化系统架构,降低运维的成本。需要注意的是,TDengine重启以后系统的缓存将被清空,之前缓存的数据均会被批量写入磁盘,缓存的数据将不会像专门的
K
ey-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中,可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析,整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说,可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用,而不需要再部署额外的缓存系统,可有效地简化系统架构,降低运维的成本。需要注意的是,TDengine重启以后系统的缓存将被清空,之前缓存的数据均会被批量写入磁盘,缓存的数据将不会像专门的
k
ey-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
TDengine分配固定大小的内存空间作为缓存空间,缓存空间可根据应用的需求和硬件资源配置。通过适当的设置缓存空间,TDengine可以提供极高性能的写入和查询的支持。TDengine中每个虚拟节点(virtual node)创建时分配独立的缓存池。每个虚拟节点管理自己的缓存池,不同虚拟节点间不共享缓存池。每个虚拟节点内部所属的全部表共享该虚拟节点的缓存池。
...
...
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