diff --git a/documentation/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md b/documentation/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md
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@@ -1,349 +1,236 @@
-#系统管理
+# TDengine的运营与维护
 
-## 文件目录结构
-
-安装TDengine的过程中，安装程序将在操作系统中创建以下目录或文件：
-
-| 目录/文件               | 说明                                              |
-| ---------------------- | :------------------------------------------------|
-| /etc/taos/taos.cfg     | 默认[配置文件]                            |
-| /usr/local/taos/driver | 动态链接库目录                            |
-| /var/lib/taos          | 默认数据文件目录,可通过[配置文件]修改位置.    |
-| /var/log/taos          | 默认日志文件目录,可通过[配置文件]修改位置     |
-| /usr/local/taos/bin    | 可执行文件目录                            |
-
-### 可执行文件
-
-TDengine的所有可执行文件默认存放在 _/usr/local/taos/bin_ 目录下。其中包括：
+## 容量规划
 
-- _taosd_：TDengine服务端可执行文件。
-- _taos_： TDengine Shell可执行文件。
-- _taosdump_：数据导出工具。
-- *rmtaos*： 卸载TDengine的脚本, 该脚本会删除全部的程序和数据文件。请务必谨慎执行，如非必须不建议使用。
+使用TDengine来搭建一个物联网大数据平台，计算资源、存储资源需要根据业务场景进行规划。下面分别讨论系统运行所需要的内存、CPU以及硬盘空间。
 
-您可以通过修改系统配置文件taos.cfg来配置不同的数据目录和日志目录
+### 内存需求
 
-## 服务端配置
+每个DB可以创建固定数目的vnode，默认与CPU核数相同，可通过maxVgroupsPerDb配置；每个vnode会占用固定大小的内存（大小与数据库的配置参数blocks和cache有关)；每个Table会占用与标签总长度有关的内存；此外，系统会有一些固定的内存开销。因此，每个DB需要的系统内存可通过如下公式计算：
 
-TDengine系统后台服务程序是`taosd`，其启动时候读取的配置文件缺省目录是`/etc/taos`。可以通过命令行执行参数-c指定配置文件目录，比如
 ```
-taosd -c /home/user
+Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10Mb) + numOfTables * (tagSizePerTable + 0.5Kb)
 ```
-指定`taosd`启动的时候读取`/home/user`目录下的配置文件taos.cfg。
-
-下面仅仅列出一些重要的配置参数，更多的参数请看配置文件里的说明。各个参数的详细介绍及作用请看前述章节。**注意：配置修改后，需要重启*taosd*服务才能生效。**
-
-**privateIp**
-- 默认值：物理节点IP地址列表中的第一个IP地址
-
-对外提供服务的IP地址。
-
-**publicIp**
-- 默认值：与privateIp相同
-
-对于阿里等云平台，此为公网IP地址，publicIp在内部映射为对应的privateIP地址，仅对企业版有效。
 
-**masterIp**
-- 默认值：与privateIp相同
+示例：假设是4核机器，cache是缺省大小16M, blocks是缺省值6，假设有10万张表，标签总长度是256字节，则总的内存需求为：4\*(16\*6+10) + 100000*(0.25+0.5)/1000 = 499M。 
 
-集群内第一个物理节点的privateIp地址，仅对企业版有效。
+实际运行的系统往往会根据数据特点的不同，将数据存放在不同的DB里。因此做规划时，也需要考虑。
 
-**secondIp**
-- 默认值：与privateIp相同
+如果内存充裕，可以加大Blocks的配置，这样更多数据将保存在内存里，提高查询速度。
 
-集群内第二个物理节点的privateIp地址，仅对企业版有效。
+### CPU需求
 
-**mgmtShellPort**
-- 默认值： _6030_
+CPU的需求取决于如下两方面：
 
-数据库服务中管理节点与客户端通信使用的TCP/UDP端口号。
-> 端口范围 _6030_ - _6034_ 均用于UDP通讯。此外，还使用端口 _6030_ 用于TCP通讯。
+* __数据插入__ TDengine单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录，一次插入一条记录与插入10条记录，消耗的计算资源差别很小。因此每次插入，条数越大，插入效率越高。如果一个插入请求带200条以上记录，单核就能达到每秒插入100万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高，因为需要缓存记录，然后一批插入。
+* __查询需求__ TDengine提供高效的查询，但是每个场景的查询差异很大，查询频次变化也很大，难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景，写一些查询语句，才能确定。
 
-**vnodeShellPort**
-- 默认值： _6035_
+因此仅对数据插入而言，CPU是可以估算出来的，但查询所耗的计算资源无法估算。在实际运营过程中，不建议CPU使用率超过50%，超过后，需要增加新的节点，以获得更多计算资源。
 
-数据节点与客户端通信使用的TCP/UDP端口号。
-> 端口范围 _6035_ - _6039_ 的5个端口用于UDP通信。此外，还使用端口 _6035_ 用于TCP通讯。
+### 存储需求
 
-**mgmtVnodePort**
-- 默认值： _6040_
+TDengine相对于通用数据库，有超高的压缩比，在绝大多数场景下，TDengine的压缩比不会低于5倍，有的场合，压缩比可达到10倍以上，取决于实际场景的数据特征。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算：
 
-管理节点与数据节点通信使用的TCP/UDP端口号，仅对企业版有效。
-> 端口范围 _6040_ - _6044_ 的5个端口用于UDP通信。此外，还使用端口 _6040_ 用于TCP通讯。
-
-**vnodeVnodePort**
-- 默认值： _6045_
-
-数据节点与数据节点通信使用的TCP/UDP端口号，仅对企业版有效。
-> 端口范围 _6045_ - _6049_ 的5个端口用于UDP通信。此外，还使用端口 _6045_ 用于TCP通讯。
+```
+Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable
+```
 
-**mgmtMgmtPort**
-- 默认值： _6050_
+示例：1000万台智能电表，每台电表每15分钟采集一次数据，每次采集的数据128字节，那么一年的原始数据量是：10000000\*128\*24\*60/15*365 = 44851T。TDengine大概需要消耗44851/5=8970T, 8.9P空间。 
 
-管理节点与管理节点通信使用的UDP端口号，仅对企业版有效。
+用户可以通过参数keep，设置数据在磁盘中的最大保存时长。为进一步减少存储成本，TDengine还提供多级存储，最冷的数据可以存放在最廉价的存储介质上，应用的访问不用做任何调整，只是读取速度降低了。
 
-**mgmtSyncPort**
-- 默认值： _6050_
+为提高速度，可以配置多快硬盘，这样可以并发写入或读取数据。需要提醒的是，TDengine采取多副本的方式提供数据的高可靠，因此不再需要采用昂贵的磁盘阵列。
 
-管理节点与管理节点同步使用的TCP端口号，仅对企业版有效。
+### 物理机或虚拟机台数
 
-**httpPort**
-- 默认值： _6020_
+根据上面的内存、CPU、存储的预估，就可以知道整个系统需要多少核、多少内存、多少存储空间。如果数据副本数不为1，总需求量需要再乘以副本数。
 
-RESTful服务使用的端口号，所有的HTTP请求（TCP）都需要向该接口发起查询/写入请求。
+因为TDengine具有很好的水平扩展能力，根据总量，再根据单个物理机或虚拟机的资源，就可以轻松决定需要购置多少台物理机或虚拟机了。
 
-**dataDir**
-- 默认值：/var/lib/taos
+## 容错和灾备
 
-数据文件目录，所有的数据文件都将写入该目录。
+### 容错
 
-**logDir**
-- 默认值：/var/log/taos
+TDengine支持**WAL**（Write Ahead Log）机制，实现数据的容错能力，保证数据的高可用。
 
-日志文件目录，客户端和服务器的运行日志将写入该目录。
+TDengine接收到应用的请求数据包时，先将请求的原始数据包写入数据库日志文件，等数据成功写入数据库数据文件后，再删除相应的WAL。这样保证了TDengine能够在断电等因素导致的服务重启时从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失。
 
-**shellActivityTimer**
-- 默认值：3
+涉及的系统配置参数有两个：
 
-系统在服务端保持结果集的最长时间，单位：秒，范围[1-120]。
+- walLevel：WAL级别，0：不写wal; 1：写wal, 但不执行fsync; 2：写wal, 而且执行fsync。
+- fsync：当walLevel设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。
 
-**maxUsers**
-- 默认值：10,000
+如果要100%的保证数据不丢失，需要将walLevel设置为2，fsync设置为0。这时写入速度将会下降。但如果应用侧启动的写数据的线程数达到一定的数量(超过50)，那么写入数据的性能也会很不错，只会比fsync设置为3000毫秒下降30%左右。
 
-系统允许创建用户数量的上限
+### 灾备
 
-**maxDbs**
-- 默认值：1,000
+TDengine的集群通过多个副本的机制，来提供系统的高可用性，实现灾备能力。
 
-系统允许的创建数据库的上限
+TDengine集群是由mnode负责管理的，为保证mnode的高可靠，可以配置多个mnode副本，副本数由系统配置参数numOfMnodes决定，为了支持高可靠，需要设置大于1。为保证元数据的强一致性，mnode副本之间通过同步方式进行数据复制，保证了元数据的强一致性。
 
-**maxTables**
-- 默认值：650,000
+TDengine集群中的时序数据的副本数是与数据库关联的，一个集群里可以有多个数据库，每个数据库可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数replica 指定副本数。为了支持高可靠，需要设置副本数大于1。
 
-系统允许创建数据表的上限。
->系统能够创建的表受到多种因素的限制，单纯地增大该参数并不能直接增加系统能够创建的表数量。例如，由于每个表创建均需要消耗一定量的缓存空间，系统可用内存一定的情况下，创建表的总数的上限是一个固定的值。
+TDengine集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将报错。
 
-**monitor**
-- 默认值：1（激活状态）
+当TDengine集群中的节点部署在不同的物理机上，并设置多个副本数时，就实现了系统的高可靠性，无需再使用其他软件或工具。TDengine企业版还可以将副本部署在不同机房，从而实现异地容灾。
 
-服务器内部的系统监控开关。监控主要负责收集物理节点的负载状况，包括CPU、内存、硬盘、网络带宽、HTTP请求量的监控记录，记录信息存储在`LOG`库中。0表示关闭监控服务，1表示激活监控服务。
+## 服务端配置
 
-**numOfLogLines**
-- 默认值：10,000,000
+TDengine系统后台服务由taosd提供，可以在配置文件taos.cfg里修改配置参数，以满足不同场景的需求。配置文件的缺省位置在/etc/taos目录，可以通过taosd命令行执行参数-c指定配置文件目录。比如taosd -c /home/user来指定配置文件位于/home/user这个目录。
 
-单个日志文件允许的最大行数（10,000,000行）。
+下面仅仅列出一些重要的配置参数，更多的参数请看配置文件里的说明。各个参数的详细介绍及作用请看前述章节，而且这些参数的缺省配置都是工作的，一般无需设置。**注意：配置修改后，需要重启*taosd*服务才能生效。**
 
-**debugFlag**
-- 默认值：131（仅输出错误和警告信息）
+- firstEp: taosd启动时，主动连接的集群中第一个dnode的end point, 缺省值为 localhost:6030。
+- secondEp: taosd启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个dnode的end point, 缺省值为空。
+- fqdn：数据节点的FQDN。如果为空，将自动获取操作系统配置的第一个, 缺省值为空。
+- serverPort：taosd启动后，对外服务的端口号，默认值为6030。
+- httpPort: RESTful服务使用的端口号，所有的HTTP请求（TCP）都需要向该接口发起查询/写入请求。
+- dataDir: 数据文件目录，所有的数据文件都将写入该目录。默认值：/var/lib/taos。
+- logDir：日志文件目录，客户端和服务器的运行日志文件将写入该目录。默认值：/var/log/taos。
+- arbitrator：系统中裁决器的end point, 缺省值为空。
+- role：dnode的可选角色。0-any; 既可作为mnode，也可分配vnode；1-mgmt;只能作为mnode，不能分配vnode；2-dnode;不能作为mnode，只能分配vnode
+- debugFlag：运行日志开关。131（输出错误和警告日志），135（ 输出错误、警告和调试日志），143（ 输出错误、警告、调试和跟踪日志）。默认值：131或135（不同模块有不同的默认值）。
+- numOfLogLines：单个日志文件允许的最大行数。默认值：10,000,000行。
+- maxSQLLength：单条SQL语句允许最长限制。默认值：65380字节。
+- maxBinaryDisplayWidth：Shell中binary 和 nchar字段的显示宽度上限，超过此限制的部分将被隐藏。默认值：30。可在 shell 中通过命令 set max_binary_display_width nn动态修改此选项。
 
-系统（服务端和客户端）运行日志开关：
-- 131 仅输出错误和警告信息
-- 135 输出错误（ERROR）、警告（WARN）、信息（Info）
+**注意：**对于端口，TDengine会使用从serverPort起11个连续的TCP和UDP端口号，请务必在防火墙打开。因此如果是缺省配置，需要打开从6030都6040共11个端口，而且必须TCP和UDP都打开。
 
 不同应用场景的数据往往具有不同的数据特征，比如保留天数、副本数、采集频次、记录大小、采集点的数量、压缩等都可完全不同。为获得在存储上的最高效率，TDengine提供如下存储相关的系统配置参数：
 
-- days：数据文件存储数据的时间跨度，单位为天
-- keep：数据保留的天数
-- rows: 文件块中记录条数
-- comp: 文件压缩标志位，0：关闭，1:一阶段压缩，2:两阶段压缩
-- ctime：数据从写入内存到写入硬盘的最长时间间隔，单位为秒
-- clog：数据提交日志(WAL)的标志位，0为关闭，1为打开
-- tables：每个vnode允许创建表的最大数目
-- cache: 内存块的大小（字节数）
-- tblocks: 每张表最大的内存块数
-- ablocks: 每张表平均的内存块数
-- precision：时间戳为微秒的标志位，ms表示毫秒，us表示微秒
+- days：一个数据文件存储数据的时间跨度，单位为天，默认值：10。
+- keep：数据库中数据保留的天数，单位为天，默认值：3650。
+- minRows: 文件块中记录的最小条数，单位为条，默认值：100。
+- maxRows: 文件块中记录的最大条数，单位为条，默认值：4096。
+- comp: 文件压缩标志位，0：关闭，1:一阶段压缩，2:两阶段压缩。默认值：2。
+- walLevel：WAL级别。1：写wal, 但不执行fsync; 2：写wal, 而且执行fsync。默认值：1。
+- fsync：当wal设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。单位为毫秒，默认值：3000。
+- cache: 内存块的大小，单位为兆字节（MB），默认值：16。
+- blocks: 每个VNODE（TSDB）中有多少cache大小的内存块。因此一个VNODE的用的内存大小粗略为（cache * blocks）。单位为块，默认值：4。
+- replica：副本个数，取值范围：1-3。单位为个，默认值：1
+- precision：时间戳精度标识，ms表示毫秒，us表示微秒。默认值：ms
 
-对于一个应用场景，可能有多种数据特征的数据并存，最佳的设计是将具有相同数据特征的表放在一个库里，这样一个应用有多个库，而每个库可以配置不同的存储参数，从而保证系统有最优的性能。TDengine容许应用在创建库时指定上述存储参数，如果指定，该参数就将覆盖对应的系统配置参数。举例，有下述SQL： 
+对于一个应用场景，可能有多种数据特征的数据并存，最佳的设计是将具有相同数据特征的表放在一个库里，这样一个应用有多个库，而每个库可以配置不同的存储参数，从而保证系统有最优的性能。TDengine允许应用在创建库时指定上述存储参数，如果指定，该参数就将覆盖对应的系统配置参数。举例，有下述SQL： 
 
 ```
- create database demo days 10 cache 16000 ablocks 4
+ create database demo days 10 cache 32 blocks 8 replica 3;
 ```
 
-该SQL创建了一个库demo, 每个数据文件保留10天数据，内存块为16000字节，每个表平均占用4个内存块，而其他参数与系统配置完全一致。
-
-## 客户端配置 
-
-TDengine系统的前台交互客户端应用程序为taos（Windows平台上为taos.exe）。与服务端程序一样，也可以通过设置taos.cfg来配置`taos`启动和运行的配置项。启动的时候如果不指定taos加载配置文件路径，默认读取`/etc/taos/`路径下的`taos.cfg`文件。指定配置文件来启动`taos`的命令如下：
-
-```
-taos -c /home/cfg/
-```
-**注意：启动设置的是配置文件所在目录，而不是配置文件本身**
+该SQL创建了一个库demo, 每个数据文件存储10天数据，内存块为32兆字节，每个VNODE占用8个内存块，副本数为3，而其他参数与系统配置完全一致。
 
-如果`/home/cfg/`目录下没有配置文件，程序会继续启动并打印如下告警信息：
-```plaintext
-Welcome to the TDengine shell from linux, client version:1.6.4.0
-option file:/home/cfg/taos.cfg not found, all options are set to system default
-```
-更多taos的使用方法请见[Shell命令行程序](#_TDengine_Shell命令行程序)。本节主要讲解taos客户端应用在配置文件taos.cfg文件中使用到的参数。
+TDengine集群中加入一个新的dnode时，涉及集群相关的一些参数必须与已有集群的配置相同，否则不能成功加入到集群中。会进行校验的参数如下：
 
-客户端配置参数说明
+- numOfMnodes：系统中管理节点个数。默认值：3。
+- balance：是否启动负载均衡。0：否，1：是。默认值：1。
+- mnodeEqualVnodeNum: 一个mnode等同于vnode消耗的个数。默认值：4。
+- offlineThreshold: dnode离线阈值，超过该时间将导致该dnode从集群中删除。单位为秒，默认值：86400*10（即10天）。
+- statusInterval: dnode向mnode报告状态时长。单位为秒，默认值：1。
+- maxTablesPerVnode: 每个vnode中能够创建的最大表个数。默认值：1000000。
+- maxVgroupsPerDb: 每个数据库中能够使用的最大vnode个数。
+- arbitrator: 系统中裁决器的end point，缺省为空
+- timezone：时区。从系统中动态获取当前的时区设置。
+- locale：系统区位信息及编码格式。系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置。
+- charset：字符集编码。系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置。
 
-**masterIP**
-- 默认值：127.0.0.1
-
-客户端连接的TDengine服务器IP地址，如果不设置默认连接127.0.0.1的节点。以下两个命令等效：
-```
-taos
-taos -h 127.0.0.1
-```
-其中的IP地址是从配置文件中读取的masterIP的值。
+## 客户端配置 
 
-**locale**
-- 默认值：系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置
+TDengine系统的前台交互客户端应用程序为taos，它与taosd共享同一个配置文件taos.cfg。运行taos时，使用参数-c指定配置文件目录，如taos -c /home/cfg，表示使用/home/cfg/目录下的taos.cfg配置文件中的参数，缺省目录是/etc/taos。更多taos的使用方法请见[Shell命令行程序](#_TDengine_Shell命令行程序)。本节主要讲解taos客户端应用在配置文件taos.cfg文件中使用到的参数。
 
-TDengine为存储中文、日文、韩文等非ASCII编码的宽字符，提供一种专门的字段类型`nchar`。写入`nchar`字段的数据将统一采用`UCS4-LE`格式进行编码并发送到服务器。需要注意的是，**编码正确性**是客户端来保证。因此，如果用户想要正常使用`nchar`字段来存储诸如中文、日文、韩文等非ASCII字符，需要正确设置客户端的编码格式。
+客户端配置参数列表及解释
 
-客户端的输入的字符均采用操作系统当前默认的编码格式，在Linux系统上多为`UTF-8`，部分中文系统编码则可能是`GB18030`或`GBK`等。在docker环境中默认的编码是`POSIX`。在中文版Windows系统中，编码则是`CP936`。客户端需要确保正确设置自己所使用的字符集，即客户端运行的操作系统当前编码字符集，才能保证`nchar`中的数据正确转换为`UCS4-LE`编码格式。
+- firstEp: taos启动时，主动连接的集群中第一个taosd实例的end point, 缺省值为 localhost:6030。
+- secondEp: taos启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个taosd实例的end point, 缺省值为空。
+- charset：字符集编码。系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置。
+- locale：系统区位信息及编码格式。系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置。
 
-在 Linux 中 locale 的命名规则为：
-`<语言>_<地区>.<字符集编码>`
-如：`zh_CN.UTF-8`，zh代表中文，CN代表大陆地区，UTF-8表示字符集。字符集编码为客户端正确解析本地字符串提供编码转换的说明。Linux系统与Mac OSX系统可以通过设置locale来确定系统的字符编码，由于Windows使用的locale中不是POSIX标准的locale格式，因此在Windows下需要采用另一个配置参数`charset`来指定字符编码。在Linux系统中也可以使用charset来指定字符编码。
+日志的配置参数，与server的配置参数完全一样。
 
-**charset**
-- 默认值：系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置
+启动taos时，也可以从命令行指定一个taosd实例的end point，否则就从taos.cfg读取。
 
-如果配置文件中不设置`charset`，在Linux系统中，taos在启动时候，自动读取系统当前的locale信息，并从locale信息中解析提取charset编码格式。如果自动读取locale信息失败，则尝试读取charset配置，如果读取charset配置也失败，**则中断启动过程**。
+## 用户管理
 
-在Linux系统中，locale信息包含了字符编码信息，因此正确设置了Linux系统locale以后可以不用再单独设置charset。例如：
-```
-locale zh_CN.UTF-8
-```
-在Windows系统中，无法从locale获取系统当前编码。如果无法从配置文件中读取字符串编码信息，`taos`默认设置为字符编码为`CP936`。其等效在配置文件中添加如下配置：
-```
-charset CP936
-```
-如果需要调整字符编码，请查阅当前操作系统使用的编码，并在配置文件中正确设置。
+系统管理员可以在CLI界面里添加、删除用户，也可以修改密码。CLI里SQL语法如下：
 
-在Linux系统中，如果用户同时设置了locale和字符集编码charset，并且locale和charset的不一致，后设置的值将覆盖前面设置的值。
-```
-locale zh_CN.UTF-8
-charset GBK
-```
-则`charset`的有效值是`GBK`。
 ```
-charset GBK
-locale zh_CN.UTF-8
+CREATE USER <user_name> PASS <‘password’>;
 ```
-`charset`的有效值是`UTF-8`。
 
-**sockettype**
-- 默认值：UDP
+创建用户，并指定用户名和密码，密码需要用单引号引起来
 
-客户端连接服务端的套接字的方式，可以使用`UDP`和`TCP`两种配置。
-在客户端和服务端之间的通讯需要经过恶劣的网络环境下（如公共网络、互联网）、客户端与数据库服务端连接不稳定（由于MTU的问题导致UDP丢包）的情况下，可以将连接的套接字类型调整为`TCP`
-
->注意：客户端套接字的类型需要和服务端的套接字类型相同，否则无法连接数据库。
-
-**compressMsgSize**
-- 默认值：-1（不压缩）
-
-客户端与服务器之间进行消息通讯过程中，对通讯的消息进行压缩的阈值，默认值为-1（不压缩）。如果要压缩消息，建议设置为64330字节，即大于64330字节的消息体才进行压缩。在配置文件中增加如下配置项即可：
 ```
-compressMsgSize 64330
+DROP USER <user_name>;
 ```
-如果配置项设置为0，`compressMsgSize 0`表示对所有的消息均进行压缩。
 
-**timezone**
-- 默认值：从系统中动态获取当前的时区设置
-
-客户端运行系统所在的时区。为应对多时区的数据写入和查询问题，TDengine采用Unix时间戳([Unix Timestamp](https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time))来记录和存储时间戳。Unix时间戳的特点决定了任一时刻不论在任何时区，产生的时间戳均一致。需要注意的是，Unix时间戳是在客户端完成转换和记录。为了确保客户端其他形式的时间转换为正确的Unix时间戳，需要设置正确的时区。
+删除用户，限root用户使用
 
-在Linux系统中，客户端会自动读取系统设置的时区信息。用户也可以采用多种方式在配置文件设置时区。例如：
 ```
-timezone UTC-8
-timezone GMT-8
-timezone Asia/Shanghai
+ALTER USER <user_name> PASS <‘password’>;
 ```
-均是合法的设置东八区时区的格式。
 
+修改用户密码, 为避免被转换为小写，密码需要用单引号引用
 
-时区的设置对于查询和写入SQL语句中非Unix时间戳的内容（时间戳字符串、关键词`now`的解析）产生影响。例如：
 ```
-SELECT count(*) FROM table_name WHERE TS<'2019-04-11 12:01:08';
+SHOW USERS;
 ```
-在东八区，SQL语句等效于
-```
-SELECT count(*) FROM table_name WHERE TS<1554955268000;
-```
-在UTC时区，SQL语句等效于
-```
-SELECT count(*) FROM table_name WHERE TS<1554984068000;
-```
-为了避免使用字符串时间格式带来的不确定性，也可以直接使用Unix时间戳。此外，还可以在SQL语句中使用带有时区的时间戳字符串，例如：RFC3339格式的时间戳字符串，`2013-04-12T15:52:01.123+08:00`或者ISO-8601格式时间戳字符串`2013-04-12T15:52:01.123+0800`。上述两个字符串转化为Unix时间戳不受系统所在时区的影响。
-
-**defaultUser**
-- 默认值：root
 
-登录用户名，客户端登录的时候，如果不指定用户名，则自动使用该用户名登录。默认情况下，以下的两个命令等效
-```
-taos
-taos -u root
-```
-用户名为从配置中读取的`defaultUser`配置项。如果更改`defaultUser abc`，则以下两个命令等效：
-```
-taos
-taos -u abc
-```
+显示所有用户
 
-**defaultPass**
-- 默认值：taosdata
+**注意：**SQL 语法中，< >表示需要用户输入的部分，但请不要输入< >本身
 
-登录用户名，客户端登录的时候，如果不指定密码，则自动使用该密码登录。默认情况下，以下的两个命令等效
-```
-taos
-taos -ptaosdata
-```
+## 数据导入
 
-TCP/UDP端口，以及日志的配置参数，与server的配置参数完全一样。使用命令`taos -?` 可查看`taos`允许的可选项。
+TDengine提供多种方便的数据导入功能，一种按脚本文件导入，一种按数据文件导入，一种是taosdump工具导入本身导出的文件。
 
-## 用户管理
+**按脚本文件导入**
 
-系统管理员可以在CLI界面里添加、删除用户，也可以修改密码。CLI里SQL语法如下：
+TDengine的shell支持source filename命令，用于批量运行文件中的SQL语句。用户可将建库、建表、写数据等SQL命令写在同一个文件中，每条命令单独一行，在shell中运行source命令，即可按顺序批量运行文件中的SQL语句。以‘#’开头的SQL语句被认为是注释，shell将自动忽略。
 
-```
-CREATE USER user_name PASS ‘password’
-```
+**按数据文件导入**
 
-创建用户，并制定用户名和密码，密码需要用单引号引起来
+TDengine也支持在shell对已存在的表从CSV文件中进行数据导入。CSV文件只属于一张表且CSV文件中的数据格式需与要导入表的结构相同, 在导入的时候，其语法如下
 
+```mysql
+INSERT INTO <tb_name> FILE <'path/data.csv'>;
 ```
-DROP USER user_name
-```
+注意：如果CSV文件首行存在描述信息，请手动删除后再导入
 
-删除用户，限root用户使用
+例如，现在存在一个子表d1001, 其表结构如下：
 
+```mysql
+taos> DESCRIBE d1001
+             Field              |        Type        |   Length    |    Note    |
+=================================================================================
+ ts                             | TIMESTAMP          |           8 |            |
+ current                        | FLOAT              |           4 |            |
+ voltage                        | INT                |           4 |            |
+ phase                          | FLOAT              |           4 |            |
+ location                       | BINARY             |          64 | TAG        |
+ groupid                        | INT                |           4 | TAG        |
 ```
-ALTER USER user_name PASS ‘password’  
-```
+要导入的data.csv的格式如下：
 
-修改用户密码, 为避免被转换为小写，密码需要用单引号引用
+```csv
+'2018-10-04 06:38:05.000',10.30000,219,0.31000
+'2018-10-05 06:38:15.000',12.60000,218,0.33000
+'2018-10-06 06:38:16.800',13.30000,221,0.32000
+'2018-10-07 06:38:05.000',13.30000,219,0.33000
+'2018-10-08 06:38:05.000',14.30000,219,0.34000
+'2018-10-09 06:38:05.000',15.30000,219,0.35000
+'2018-10-10 06:38:05.000',16.30000,219,0.31000
+'2018-10-11 06:38:05.000',17.30000,219,0.32000
+'2018-10-12 06:38:05.000',18.30000,219,0.31000
+```
+那么可以用如下命令导入数据
 
 ```
-SHOW USERS
+taos> insert into d1001 file '~/data.csv';
+Query OK, 9 row(s) affected (0.004763s)
 ```
 
-显示所有用户
 
-## 数据导入
+**taosdump工具导入**
 
-TDengine提供两种方便的数据导入功能，一种按脚本文件导入，一种按数据文件导入。
-
-**按脚本文件导入**
-
-TDengine的shell支持source filename命令，用于批量运行文件中的SQL语句。用户可将建库、建表、写数据等SQL命令写在同一个文件中，每条命令单独一行，在shell中运行source命令，即可按顺序批量运行文件中的SQL语句。以‘#’开头的SQL语句被认为是注释，shell将自动忽略。
-
-**按数据文件导入**
-
-TDengine也支持在shell对已存在的表从CSV文件中进行数据导入。每个CSV文件只属于一张表且CSV文件中的数据格式需与要导入表的结构相同。其语法如下
-
-```mysql
-insert into tb1 file a.csv b.csv tb2 c.csv …
-import into tb1 file a.csv b.csv tb2 c.csv …
-```
-> 注意：导入的CSV文件不能够带表头, 且表的列与CSV文件的列需要严格对应。
-> 同样还可以使用[样例数据导入工具][1]对数据进行横向和纵向扩展导入。
+TDengine提供了方便的数据库导入导出工具taosdump。用户可以将taosdump从一个系统导出的数据，导入到其他系统中。具体使用方法，请参见博客：<a href='https://www.taosdata.com/blog/2020/03/09/1334.html'>TDengine DUMP工具使用指南</a>
 
 ## 数据导出
 
@@ -354,66 +241,88 @@ import into tb1 file a.csv b.csv tb2 c.csv …
 如果用户需要导出一个表或一个STable中的数据，可在shell中运行
 
 ```
-select * from <tb_name> >> a.csv
+SELECT * FROM <tb_name> >> <data.csv>;
 ```
 
-这样，表tb中的数据就会按照CSV格式导出到文件a.csv中。
+这样，表tb_name中的数据就会按照CSV格式导出到文件data.csv中。
 
 **用taosdump导出数据**
 
-TDengine提供了方便的数据库导出工具taosdump。用户可以根据需要选择导出所有数据库、一个数据库或者数据库中的一张表,所有数据或一时间段的数据，甚至仅仅表的定义。其用法如下：
-
-- 导出数据库中的一张或多张表：taosdump [OPTION…] dbname tbname …
-- 导出一个或多个数据库：      taosdump [OPTION…] --databases dbname…
-- 导出所有数据库（不含监控数据库）：taosdump [OPTION…] --all-databases
-
-用户可通过运行taosdump --help获得更详细的用法说明
+TDengine提供了方便的数据库导出工具taosdump。用户可以根据需要选择导出所有数据库、一个数据库或者数据库中的一张表,所有数据或一时间段的数据，甚至仅仅表的定义。具体使用方法，请参见博客：<a href='https://www.taosdata.com/blog/2020/03/09/1334.html'>TDengine DUMP工具使用指南</a>
 
 ## 系统连接、任务查询管理
 
 系统管理员可以从CLI查询系统的连接、正在进行的查询、流式计算，并且可以关闭连接、停止正在进行的查询和流式计算。CLI里SQL语法如下：
 
 ```
-SHOW CONNECTIONS
+SHOW CONNECTIONS;
 ```
 
 显示数据库的连接，其中一列显示ip:port, 为连接的IP地址和端口号。
 
 ```
-KILL CONNECTION <connection-id>
+KILL CONNECTION <connection-id>;
 ```
 
-强制关闭数据库连接，其中的connection-id是SHOW CONNECTIONS中显示的 ip:port字串，如“192.168.0.1:42198”，拷贝粘贴即可。
+强制关闭数据库连接，其中的connection-id是SHOW CONNECTIONS中显示的第一列的数字。
 
 ```
-SHOW QUERIES
+SHOW QUERIES;
 ```
 
-显示数据查询，其中一列显示ip:port:id, 为发起该query应用的IP地址，端口号，以及系统分配的ID。
+显示数据查询，其中第一列显示的以冒号隔开的两个数字为query-id，为发起该query应用连接的connection-id和查询次数。
 
 ```
-KILL QUERY <query-id>
+KILL QUERY <query-id>;
 ```
 
-强制关闭数据查询，其中query-id是SHOW QUERIES中显示的ip:port:id字串，如“192.168.0.1:42198:11”，拷贝粘贴即可。
+强制关闭数据查询，其中query-id是SHOW QUERIES中显示的 connection-id:query-no字串，如“105:2”，拷贝粘贴即可。
 
 ```
-SHOW STREAMS
+SHOW STREAMS;
 ```
 
-显示流式计算，其中一列显示ip:port:id, 为启动该stream的IP地址、端口和系统分配的ID。
+显示流式计算，其中第一列显示的以冒号隔开的两个数字为stream-id, 为启动该stream应用连接的connection-id和发起stream的次数。
 
 ```
-KILL STREAM <stream-id>
+KILL STREAM <stream-id>;
 ```
 
-强制关闭流式计算，其中的中stream-id是SHOW STREAMS中显示的ip:port:id字串，如“192.168.0.1:42198:18”，拷贝粘贴即可。
+强制关闭流式计算，其中的中stream-id是SHOW STREAMS中显示的connection-id:stream-no字串，如103:2，拷贝粘贴即可。
+
+注意：SQL语法中，< >表示需要用户输入的部分，但请不要输入< >本身
 
 ## 系统监控
 
-TDengine启动后，会自动创建一个监测数据库`LOG`，并自动将服务器的CPU、内存、硬盘空间、带宽、请求数、磁盘读写速度、慢查询等信息定时写入该数据库。TDengine还将重要的系统操作（比如登录、创建、删除数据库等）日志以及各种错误报警信息记录下来存放在`LOG`库里。系统管理员可以通过客户端程序查看记录库中的运行负载信息，（在企业版中）还可以通过浏览器查看数据的图标可视化结果。
+TDengine启动后，会自动创建一个监测数据库SYS，并自动将服务器的CPU、内存、硬盘空间、带宽、请求数、磁盘读写速度、慢查询等信息定时写入该数据库。TDengine还将重要的系统操作（比如登录、创建、删除数据库等）日志以及各种错误报警信息记录下来存放在SYS库里。系统管理员可以从CLI直接查看这个数据库，也可以在WEB通过图形化界面查看这些监测信息。
+
+这些监测信息的采集缺省是打开的，但可以修改配置文件里的选项enableMonitor将其关闭或打开。
+
+## 文件目录结构
+
+安装TDengine后，默认会在操作系统中生成下列目录或文件：
+
+| 目录/文件                 | 说明                                                         |
+| ------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
+| /usr/local/taos/bin       | TDengine可执行文件目录。其中的执行文件都会软链接到/usr/bin目录下。 |
+| /usr/local/taos/connector | TDengine各种连接器目录。                                     |
+| /usr/local/taos/driver    | TDengine动态链接库目录。会软链接到/usr/lib目录下。           |
+| /usr/local/taos/examples  | TDengine各种语言应用示例目录。                               |
+| /usr/local/taos/include   | TDengine对外提供的C语言接口的头文件。                        |
+| /etc/taos/taos.cfg        | TDengine默认[配置文件]                                       |
+| /var/lib/taos             | TDengine默认数据文件目录,可通过[配置文件]修改位置.           |
+| /var/log/taos             | TDengine默认日志文件目录,可通过[配置文件]修改位置            |
+
+**可执行文件**
+
+TDengine的所有可执行文件默认存放在 _/usr/local/taos/bin_ 目录下。其中包括：
+
+- _taosd_：TDengine服务端可执行文件
+- _taos_： TDengine Shell可执行文件
+- _taosdump_：数据导入导出工具
+- remove.sh：卸载TDengine的脚本, 请谨慎执行，链接到/usr/bin目录下的rmtaos命令。会删除TDengine的安装目录/usr/local/taos，但会保留/etc/taos、/var/lib/taos、/var/log/taos。
+
+您可以通过修改系统配置文件taos.cfg来配置不同的数据目录和日志目录。
 
-这些监测信息的采集缺省是打开的，但可以修改配置文件里的选项`monitor`将其关闭或打开。
 
 
-[1]: https://github.com/taosdata/TDengine/tree/develop/importSampleData
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Evaluation-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Evaluation-ch.md
index 5b501b7f9ff6b4375fe58c1914bf5ff4bfd730fe..b0ba5dda19657352a07b7fca56cb8712e43bb947 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Evaluation-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Evaluation-ch.md
@@ -6,10 +6,10 @@ TDengine是涛思数据面对高速增长的物联网大数据市场和技术挑
 
 TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的复杂度、系统维护的难度，TDengine还提供缓存、消息队列、订阅、流式计算等功能，为物联网、工业互联网大数据的处理提供全栈的技术方案，是一个高效易用的物联网大数据平台。与Hadoop等典型的大数据平台相比，它具有如下鲜明的特点：
 
-* __10倍以上的性能提升__：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。
-* __硬件或云服务成本降至1/5__：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10
-* __全栈时序数据处理引擎__：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。 
-* __强大的分析功能__：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。
+* __10倍以上的性能提升__：定义了创新的数据存储结构，单核每秒能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快十倍以上。
+* __硬件或云服务成本降至1/5__：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。
+* __全栈时序数据处理引擎__：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融为一体，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。 
+* __强大的分析功能__：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。
 * __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, EMQ, Prometheus, Matlab, R等集成。后续将支持OPC, Hadoop, Spark等, BI工具也将无缝连接。
 * __零运维成本、零学习成本__：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。标准SQL，支持JDBC, RESTful, 支持Python/Java/C/C++/Go, 与MySQL相似，零学习成本。
 
@@ -21,7 +21,7 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
 
 
 ### 数据源特点和需求
-从数据源角度，设计人员可以从已经角度分析TDengine在目标应用系统里面的适用性。
+从数据源角度，设计人员可以从下面几个角度分析TDengine在目标应用系统里面的适用性。
 
 |数据源特点和需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
 |---|---|---|---|---|
@@ -33,14 +33,14 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
 |系统架构要求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
 |---|---|---|---|---|
 |要求简单可靠的系统架构|  |  | √ |TDengine的系统架构非常简单可靠，自带消息队列，缓存，流式计算，监控等功能，无需集成额外的第三方产品。|
-|要求容错和高可靠|  |  | √ |TDengine的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能|
-|标准化规范|  |  | √ |TDengine使用标准的SQL语言提供主要功能，遵守标准化规范|
+|要求容错和高可靠|  |  | √ |TDengine的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能。|
+|标准化规范|  |  | √ |TDengine使用标准的SQL语言提供主要功能，遵守标准化规范。|
 
 ### 系统功能需求
 |系统功能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
 |---|---|---|---|---|
 |要求完整的内置数据处理算法|  | √ |  |TDengine的实现了通用的数据处理算法，但是还没有做到妥善处理各行各业的所有要求，因此特殊类型的处理还需要应用层面处理。|
-|需要大量的交叉查询处理|  | √ |  |这种类型的处理更多应该用关系型数据系统处理，或者应该考虑TDengine和关系型数据系统配合实现系统功能|
+|需要大量的交叉查询处理|  | √ |  |这种类型的处理更多应该用关系型数据系统处理，或者应该考虑TDengine和关系型数据系统配合实现系统功能。|
 
 ### 系统性能需求
 |系统性能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
@@ -53,8 +53,8 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
 |系统维护需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
 |---|---|---|---|---|
 |要求系统可靠运行|  |  | √ |TDengine的系统架构非常稳定可靠，日常维护也简单便捷，对维护人员的要求简洁明了，最大程度上杜绝人为错误和事故。|
-|要求运维学习成本可控|  |  | √ |同上|
-|要求市场有大量人才储备| √ |  |  |TDengine作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务|
+|要求运维学习成本可控|  |  | √ |同上。|
+|要求市场有大量人才储备| √ |  |  |TDengine作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务。|
 
 ## TDengine 性能指标介绍和验证方法
 
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Getting Started-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Getting Started-ch.md
index 041ad72ac5ff2ed07fb28a418a6db0ec098e03a4..7704a6a4e7acf3d9aff0b67db4fd7a744d88329e 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Getting Started-ch.md	
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Getting Started-ch.md	
@@ -59,7 +59,7 @@ systemctl status taosd
 
 ## TDengine命令行程序
 
-执行TDengine命令行程序，您只要在Linux终端执行`taos`即可
+执行TDengine命令行程序，您只要在Linux终端执行`taos`即可。
 
 ```cmd
 taos
@@ -74,9 +74,9 @@ taos>
 在TDengine终端中，用户可以通过SQL命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。在终端中运行的SQL语句需要以分号结束来运行。示例：
 
 ```mysql
-create database db;
-use db;
-create table t (ts timestamp, cdata int);
+create database demo;
+use demo;
+create table t (ts timestamp, speed int);
 insert into t values ('2019-07-15 00:00:00', 10);
 insert into t values ('2019-07-15 01:00:00', 20);
 select * from t;
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Model-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Model-ch.md
index 8a8d4191ed5d1a87f3c540d85cecb8370f5e5355..8d21345a924b6f0e09b779a97deb2c87f5b7a570 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Model-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Model-ch.md
@@ -11,9 +11,12 @@ TDengine采用关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一个
 ```cmd
 CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 REPLICA 3 BLOCKS 4;
 ```
-上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，副本数为3, 内存块数为4。详细的语法及参数请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>
+上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，副本数为3, 内存块数为4。详细的语法及参数请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL</a>
 
-注意：任何一张表或超级表是属于一个库的，在创建表之前，必须先创建库。
+**注意：**
+
+- 任何一张表或超级表是属于一个库的，在创建表之前，必须先创建库。
+- 处于两个不同库的表是不能进行JOIN操作的。
 
 ## 创建超级表
 一个物联网系统，往往存在多种类型的设备，比如对于电网，存在智能电表、变压器、母线、开关等等。为便于多表之间的聚合，使用TDengine, 需要对每个类型的设备创建一超级表。以表一中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令创建超级表：
@@ -31,14 +34,14 @@ CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
 ```
 其中d1001是表名，meters是超级表的表名，后面紧跟标签Location的具体标签值”Beijing.Chaoyang"，标签groupId的具体标签值2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 TAOS SQL。
 
-TDengine建议将数据采集点的全局唯一ID作为表名(比如设备序列号）。但对于有的场景，并没有唯一的ID，可以将多个ID组合成一个唯一的ID。不建议将具有唯一性的ID作为标签值。
-
+TDengine建议将数据采集点的全局唯一ID作为表名(比如设备序列号）。但对于有的场景，并没有唯一的ID，可以将多个ID组合成一个唯一的ID。不建议将具有唯一性的ID作为标签值。  
+  
 **自动建表**：在某些特殊场景中，用户在写数据时并不确定某个数据采集点的表是否存在，此时可在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表，若该表已存在则不会建立新表。比如：
 
 ```cmd
 INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
 ```
-上述SQL语句将记录(now, 10.2, 219, 0.32) 插入进表d1001。如果表d1001还未创建，则使用超级表meters做模板自动创建，同时打上标签值“Beijing.Chaoyang", 2。
-
-**多列模型**：TDengine支持多列模型，只要这些物理量是同时采集的，这些量就可以作为不同列放在同一张表里。有的数据采集点有多组采集量，每一组的数据采集时间是不一样的，这时需要对同一个采集点建多张表。但还有一种极限的设计，单列模型，无论是否同时采集，每个采集的物理量单独建表。TDengine建议，只要采集时间一致，就采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。
+上述SQL语句将记录(now, 10.2, 219, 0.32) 插入进表d1001。如果表d1001还未创建，则使用超级表meters做模板自动创建，同时打上标签值“Beijing.Chaoyang", 2。  
+  
+**多列模型**：TDengine支持多列模型，只要这些物理量是同时采集的，这些量就可以作为不同列放在同一张表里。有的数据采集点有多组采集量，每一组的数据采集时间是不一样的，这时需要对同一个采集点建多张表。但还有一种极限的设计，单列模型，无论是否同时采集，每个采集的物理量单独建表。TDengine建议，只要采集时间一致，就采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。TDengine支持最大的列数为1024列。
 
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
index 5cc0779551e943444abc2043ae750c6908129c54..b424baef864dde97d7e13414d25a8e15bf9ef4a0 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
@@ -59,7 +59,7 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.002136s)
 
 物联网场景里，经常需要通过降采样（down sampling）将采集的数据按时间段进行聚合。TDengine 提供了一个简便的关键词 interval 让按照时间窗口的查询操作变得极为简单。比如，将智能电表 d1001 采集的电流值每10秒钟求和
 ```mysql
-taos> SELECT sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s) ;
+taos> SELECT sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s);
            ts            |       sum(current)        |
 ======================================================
  2018-10-03 14:38:00.000 |              10.300000191 |
@@ -68,7 +68,7 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.000883s)
 ```
 降采样操作也适用于超级表，比如：将所有智能电表采集的电流值每秒钟求和
 ```mysql
-taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s) ;
+taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s);
            ts            |       sum(current)        |
 ======================================================
  2018-10-03 14:38:04.000 |              10.199999809 |
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md
index c8e6219fb058d7a005c11d77315ddb41993dffcd..952fd8f3409054396544895d04102aa34191dc99 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md	
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md	
@@ -59,7 +59,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 
 - **创建数据库**  
     ```mysql
-    CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [KEEP keep]
+    CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [KEEP keep];
     ```
     说明：
     
@@ -71,21 +71,21 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 
 - **使用数据库**
     ```mysql
-    USE db_name
+    USE db_name;
     ```
     使用/切换数据库
 
 
 - **删除数据库**
     ```mysql
-    DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name
+    DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name;
     ```
     删除数据库。所包含的全部数据表将被删除，谨慎使用
 
 
 - **显示系统所有数据库**
     ```mysql
-    SHOW DATABASES
+    SHOW DATABASES;
     ```
 
 
@@ -93,7 +93,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 - **创建数据表**
   
     ```mysql
-    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...])
+    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...]);
     ```
     说明：
     1) 表的第一个字段必须是TIMESTAMP，并且系统自动将其设为主键；
@@ -104,13 +104,13 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 - **删除数据表**
 
     ```mysql
-    DROP TABLE [IF EXISTS] tb_name
+    DROP TABLE [IF EXISTS] tb_name;
     ```
 
 - **显示当前数据库下的所有数据表信息**
 
     ```mysql
-    SHOW TABLES [LIKE tb_name_wildcar]
+    SHOW TABLES [LIKE tb_name_wildcar];
     ```
 
     显示当前数据库下的所有数据表信息。说明：可在like中使用通配符进行名称的匹配。 通配符匹配：1）’%’ (百分号)匹配0到任意个字符；2）’_’下划线匹配一个字符。
@@ -119,13 +119,13 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 - **获取表的结构信息**
 
     ```mysql
-    DESCRIBE tb_name
+    DESCRIBE tb_name;
     ```
 
 - **表增加列**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE tb_name ADD COLUMN field_name data_type
+    ALTER TABLE tb_name ADD COLUMN field_name data_type;
     ```
     说明：
     1) 列的最大个数为1024，最小个数为2；
@@ -134,7 +134,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 - **表删除列**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE tb_name DROP COLUMN field_name 
+    ALTER TABLE tb_name DROP COLUMN field_name; 
     ```
     如果表是通过[超级表](../super-table/)创建，更改表结构的操作只能对超级表进行。同时针对超级表的结构更改对所有通过该结构创建的表生效。对于不是通过超级表创建的表，可以直接修改表结构
 
@@ -142,7 +142,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 - **创建超级表**
   
     ```mysql
-    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] stb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...]) TAGS (tag1_name tag_type1, tag2_name tag_type2 [, tag3_name tag_type3])
+    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] stb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...]) TAGS (tag1_name tag_type1, tag2_name tag_type2 [, tag3_name tag_type3]);
     ```
     创建STable, 与创建表的SQL语法相似，但需指定TAGS字段的名称和类型
     
@@ -155,61 +155,61 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 - **删除超级表**
 
     ```mysql
-    DROP TABLE [IF EXISTS] stb_name
+    DROP TABLE [IF EXISTS] stb_name;
     ```
     删除STable会自动删除通过STable创建的字表。
 
 - **显示当前数据库下的所有超级表信息**
 
     ```mysql
-    SHOW STABLES [LIKE tb_name_wildcar]
+    SHOW STABLES [LIKE tb_name_wildcar];
     ```
     查看数据库内全部STable，及其相关信息，包括STable的名称、创建时间、列数量、标签（TAG）数量、通过该STable建表的数量。
 
 - **获取超级表的结构信息**
 
     ```mysql
-    DESCRIBE stb_name
+    DESCRIBE stb_name;
     ```
     
 - **超级表增加列**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE stb_name ADD COLUMN field_name data_type
+    ALTER TABLE stb_name ADD COLUMN field_name data_type;
     ```
 
 - **超级表删除列**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE stb_name DROP COLUMN field_name 
+    ALTER TABLE stb_name DROP COLUMN field_name; 
     ```
 
 ## 超级表 STable 中 TAG 管理
 - **添加标签**
   
     ```mysql
-    ALTER TABLE stb_name ADD TAG new_tag_name tag_type
+    ALTER TABLE stb_name ADD TAG new_tag_name tag_type;
     ```
     为STable增加一个新的标签，并指定新标签的类型。标签总数不能超过128个，总长度不超过16k个字符.
 
 - **删除标签**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE stb_name DROP TAG tag_name
+    ALTER TABLE stb_name DROP TAG tag_name;
     ```
     删除超级表的一个标签，从超级表删除某个标签后，该超级表下的所有子表也会自动删除该标签。
 
 - **修改标签名**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE stb_name CHANGE TAG old_tag_name new_tag_name
+    ALTER TABLE stb_name CHANGE TAG old_tag_name new_tag_name;
     ```
     修改超级表的标签名，从超级表修改某个标签名后，该超级表下的所有子表也会自动更新该标签名。
 
 - **修改字表标签值**
 
     ```mysql
-    ALTER TABLE tb_name SET TAG tag_name=new_tag_value
+    ALTER TABLE tb_name SET TAG tag_name=new_tag_value;
     ```
     说明：除了更新标签的值的操作是针对子表进行，其他所有的标签操作（添加标签、删除标签等）均只能作用于STable，不能对单个子表操作。对STable添加标签以后，依托于该STable建立的所有表将自动增加了一个标签，所有新增标签的默认值都是NULL。
 
@@ -253,8 +253,8 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMic
 
 - **同时向多个表按列插入多条记录**
     ```mysql
-    INSERT INTO tb1_name (tb1_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value1, ...)
-                tb2_name (tb2_field1_name, ...) VALUES(field1_value1, ...) (field1_value2, ...)
+    INSERT INTO tb1_name (tb1_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...)
+                tb2_name (tb2_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...);
     ```
     同时向表tb1_name和tb2_name中按列分别插入多条记录 
 
@@ -435,11 +435,11 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.000081s)
 #### 小技巧
 获取一个超级表所有的子表名及相关的标签信息：
 ```
-SELECT TBNAME, location FROM meters
+SELECT TBNAME, location FROM meters;
 ```
 统计超级表下辖子表数量：
 ```
-SELECT COUNT(TBNAME) FROM meters
+SELECT COUNT(TBNAME) FROM meters;
 ```
 以上两个查询均只支持在Where条件子句中添加针对标签（TAGS）的过滤条件。例如：
 ```
@@ -486,31 +486,31 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)
 - 对于下面的例子，表tb1用以下语句创建
 
     ```mysql
-    CREATE TABLE tb1 (ts timestamp, col1 int, col2 float, col3 binary(50))
+    CREATE TABLE tb1 (ts timestamp, col1 int, col2 float, col3 binary(50));
     ```
 
 - 查询tb1刚过去的一个小时的所有记录
 
     ```mysql
-    SELECT * FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 1h
+    SELECT * FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 1h;
     ```
 
 - 查询表tb1从2018-06-01 08:00:00.000 到2018-06-02 08:00:00.000时间范围，并且col3的字符串是'nny'结尾的记录，结果按照时间戳降序
 
     ```mysql
-    SELECT * FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' AND ts <= '2018-06-02 08:00:00.000' AND col3 LIKE '%nny' ORDER BY ts DESC
+    SELECT * FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' AND ts <= '2018-06-02 08:00:00.000' AND col3 LIKE '%nny' ORDER BY ts DESC;
     ```
 
 - 查询col1与col2的和，并取名complex, 时间大于2018-06-01 08:00:00.000, col2大于1.2，结果输出仅仅10条记录，从第5条开始
 
     ```mysql
-    SELECT (col1 + col2) AS 'complex' FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' and col2 > 1.2 LIMIT 10 OFFSET 5
+    SELECT (col1 + col2) AS 'complex' FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' and col2 > 1.2 LIMIT 10 OFFSET 5;
     ```
 
 - 查询过去10分钟的记录，col2的值大于3.14，并且将结果输出到文件 `/home/testoutpu.csv`.
 
     ```mysql
-    SELECT COUNT(*) FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 10m AND col2 > 3.14 >> /home/testoutpu.csv
+    SELECT COUNT(*) FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 10m AND col2 > 3.14 >> /home/testoutpu.csv;
     ```
 
 ## SQL函数
@@ -521,7 +521,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **COUNT**
     ```mysql
-    SELECT COUNT([*|field_name]) FROM tb_name [WHERE clause]
+    SELECT COUNT([*|field_name]) FROM tb_name [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中记录行数或某列的非空值个数。  
     返回结果数据类型：长整型INT64。  
@@ -547,7 +547,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **AVG**
     ```mysql
-    SELECT AVG(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
+    SELECT AVG(field_name) FROM tb_name [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的平均值。  
     返回结果数据类型：双精度浮点数Double。  
@@ -571,7 +571,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **TWA**
     ```mysql
-    SELECT TWA(field_name) FROM tb_name WHERE clause
+    SELECT TWA(field_name) FROM tb_name WHERE clause;
     ```
     功能说明：时间加权平均函数。统计表/超级表中某列在一段时间内的时间加权平均。  
     返回结果数据类型：双精度浮点数Double。  
@@ -581,7 +581,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **SUM**
     ```mysql
-    SELECT SUM(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
+    SELECT SUM(field_name) FROM tb_name [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的和。  
     返回结果数据类型：双精度浮点数Double和长整型INT64。  
@@ -605,7 +605,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **STDDEV**
     ```mysql
-    SELECT STDDEV(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
+    SELECT STDDEV(field_name) FROM tb_name [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表中某列的均方差。  
     返回结果数据类型：双精度浮点数Double。  
@@ -623,7 +623,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **LEASTSQUARES**
     ```mysql
-    SELECT LEASTSQUARES(field_name, start_val, step_val) FROM tb_name [WHERE clause]
+    SELECT LEASTSQUARES(field_name, start_val, step_val) FROM tb_name [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表中某列的值是主键（时间戳）的拟合直线方程。start_val是自变量初始值，step_val是自变量的步长值。  
     返回结果数据类型：字符串表达式（斜率, 截距）。  
@@ -644,7 +644,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **MIN**
     ```mysql
-    SELECT MIN(field_name) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause]
+    SELECT MIN(field_name) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的值最小值。  
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -667,7 +667,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **MAX**
     ```mysql
-    SELECT MAX(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT MAX(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的值最大值。  
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -691,7 +691,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **FIRST**
     ```mysql
-    SELECT FIRST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT FIRST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的值最先写入的非NULL值。  
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -715,7 +715,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **LAST**
     ```mysql
-    SELECT LAST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT LAST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的值最后写入的非NULL值。  
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -739,7 +739,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **TOP**
     ```mysql
-    SELECT TOP(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT TOP(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明： 统计表/超级表中某列的值最大*k*个非NULL值。若多于k个列值并列最大，则返回时间戳小的。     
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -766,7 +766,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **BOTTOM**
     ```mysql
-    SELECT BOTTOM(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT BOTTOM(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的值最小*k*个非NULL值。若多于k个列值并列最小，则返回时间戳小的。  
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -792,7 +792,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **PERCENTILE**
     ```mysql
-    SELECT PERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT PERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表中某列的值百分比分位数。  
     返回结果数据类型： 双精度浮点数Double。  
@@ -810,7 +810,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **APERCENTILE**
     ```mysql
-    SELECT APERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT APERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表中某列的值百分比分位数，与PERCENTILE函数相似，但是返回近似结果。  
     返回结果数据类型： 双精度浮点数Double。  
@@ -826,7 +826,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
     
 - **LAST_ROW**
     ```mysql
-    SELECT LAST_ROW(field_name) FROM { tb_name | stb_name }
+    SELECT LAST_ROW(field_name) FROM { tb_name | stb_name };
     ```
     功能说明：返回表（超级表）的最后一条记录。  
     返回结果数据类型：同应用的字段。  
@@ -851,7 +851,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 ### 计算函数
 - **DIFF**
     ```mysql
-    SELECT DIFF(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
+    SELECT DIFF(field_name) FROM tb_name [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表中某列的值与前一行对应值的差。  
     返回结果数据类型： 同应用字段。  
@@ -871,7 +871,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
 - **SPREAD**
     ```mysql
-    SELECT SPREAD(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
+    SELECT SPREAD(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列的最大值和最小值之差。  
     返回结果数据类型： 双精度浮点数。  
@@ -897,7 +897,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 - **四则运算**
 
     ```mysql
-    SELECT field_name [+|-|*|/|%][Value|field_name] FROM { tb_name | stb_name }  [WHERE clause]
+    SELECT field_name [+|-|*|/|%][Value|field_name] FROM { tb_name | stb_name }  [WHERE clause];
     ```
     功能说明：统计表/超级表中某列或多列间的值加、减、乘、除、取余计算结果。  
     返回结果数据类型：双精度浮点数。  
@@ -968,5 +968,5 @@ SELECT AVG(current),MAX(current),LEASTSQUARES(current, start_val, step_val), PER
 - 表名最大长度为193，每行数据最大长度16k个字符
 - 列名最大长度为65，最多允许1024列，最少需要2列，第一列必须是时间戳
 - 标签最多允许128个，可以0个，标签总长度不超过16k个字符
-- SQL语句最大长度65480个字符，但可通过系统配置参数maxSQLLength修改
+- SQL语句最大长度65480个字符，但可通过系统配置参数maxSQLLength修改，最长可配置为8M
 - 库的数目，超级表的数目、表的数目，系统不做限制，仅受系统资源限制
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md
index 6535647981b96704b0e1c562d3fabc18202648f7..cf3dcef7163cbfe0d16f36f859ca5af3691f3d14 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md
@@ -78,7 +78,7 @@ TDengine集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将报
 
 TDengine系统后台服务由taosd提供，可以在配置文件taos.cfg里修改配置参数，以满足不同场景的需求。配置文件的缺省位置在/etc/taos目录，可以通过taosd命令行执行参数-c指定配置文件目录。比如taosd -c /home/user来指定配置文件位于/home/user这个目录。
 
-下面仅仅列出一些重要的配置参数，更多的参数请看配置文件里的说明。各个参数的详细介绍及作用请看前述章节。**注意：配置修改后，需要重启*taosd*服务才能生效。**
+下面仅仅列出一些重要的配置参数，更多的参数请看配置文件里的说明。各个参数的详细介绍及作用请看前述章节，而且这些参数的缺省配置都是工作的，一般无需设置。**注意：配置修改后，需要重启*taosd*服务才能生效。**
 
 - firstEp: taosd启动时，主动连接的集群中第一个dnode的end point, 缺省值为 localhost:6030。
 - secondEp: taosd启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个dnode的end point, 缺省值为空。
@@ -94,6 +94,8 @@ TDengine系统后台服务由taosd提供，可以在配置文件taos.cfg里修
 - maxSQLLength：单条SQL语句允许最长限制。默认值：65380字节。
 - maxBinaryDisplayWidth：Shell中binary 和 nchar字段的显示宽度上限，超过此限制的部分将被隐藏。默认值：30。可在 shell 中通过命令 set max_binary_display_width nn动态修改此选项。
 
+**注意：**对于端口，TDengine会使用从serverPort起11个连续的TCP和UDP端口号，请务必在防火墙打开。因此如果是缺省配置，需要打开从6030都6040共11个端口，而且必须TCP和UDP都打开。
+
 不同应用场景的数据往往具有不同的数据特征，比如保留天数、副本数、采集频次、记录大小、采集点的数量、压缩等都可完全不同。为获得在存储上的最高效率，TDengine提供如下存储相关的系统配置参数：
 
 - days：一个数据文件存储数据的时间跨度，单位为天，默认值：10。
@@ -111,7 +113,7 @@ TDengine系统后台服务由taosd提供，可以在配置文件taos.cfg里修
 对于一个应用场景，可能有多种数据特征的数据并存，最佳的设计是将具有相同数据特征的表放在一个库里，这样一个应用有多个库，而每个库可以配置不同的存储参数，从而保证系统有最优的性能。TDengine允许应用在创建库时指定上述存储参数，如果指定，该参数就将覆盖对应的系统配置参数。举例，有下述SQL： 
 
 ```
- create database demo days 10 cache 32 blocks 8 replica 3
+ create database demo days 10 cache 32 blocks 8 replica 3;
 ```
 
 该SQL创建了一个库demo, 每个数据文件存储10天数据，内存块为32兆字节，每个VNODE占用8个内存块，副本数为3，而其他参数与系统配置完全一致。
@@ -150,25 +152,25 @@ TDengine系统的前台交互客户端应用程序为taos，它与taosd共享同
 系统管理员可以在CLI界面里添加、删除用户，也可以修改密码。CLI里SQL语法如下：
 
 ```
-CREATE USER user_name PASS ‘password’
+CREATE USER user_name PASS ‘password’;
 ```
 
 创建用户，并指定用户名和密码，密码需要用单引号引起来
 
 ```
-DROP USER user_name
+DROP USER user_name;
 ```
 
 删除用户，限root用户使用
 
 ```
-ALTER USER user_name PASS ‘password’  
+ALTER USER user_name PASS ‘password’;
 ```
 
 修改用户密码, 为避免被转换为小写，密码需要用单引号引用
 
 ```
-SHOW USERS
+SHOW USERS;
 ```
 
 显示所有用户
@@ -186,7 +188,7 @@ TDengine的shell支持source filename命令，用于批量运行文件中的SQL
 TDengine也支持在shell对已存在的表从CSV文件中进行数据导入。CSV文件只属于一张表且CSV文件中的数据格式需与要导入表的结构相同, 在导入的时候，其语法如下
 
 ```mysql
-insert into tb1 file 'path/data.csv'
+insert into tb1 file 'path/data.csv';
 ```
 注意：如果CSV文件首行存在描述信息，请手动删除后再导入
 
@@ -237,7 +239,7 @@ TDengine提供了方便的数据库导入导出工具taosdump。用户可以将t
 如果用户需要导出一个表或一个STable中的数据，可在shell中运行
 
 ```
-select * from <tb_name> >> data.csv
+select * from <tb_name> >> data.csv;
 ```
 
 这样，表tb_name中的数据就会按照CSV格式导出到文件data.csv中。
@@ -251,37 +253,37 @@ TDengine提供了方便的数据库导出工具taosdump。用户可以根据需
 系统管理员可以从CLI查询系统的连接、正在进行的查询、流式计算，并且可以关闭连接、停止正在进行的查询和流式计算。CLI里SQL语法如下：
 
 ```
-SHOW CONNECTIONS
+SHOW CONNECTIONS;
 ```
 
 显示数据库的连接，其中一列显示ip:port, 为连接的IP地址和端口号。
 
 ```
-KILL CONNECTION <connection-id>
+KILL CONNECTION <connection-id>;
 ```
 
 强制关闭数据库连接，其中的connection-id是SHOW CONNECTIONS中显示的第一列的数字。
 
 ```
-SHOW QUERIES
+SHOW QUERIES;
 ```
 
 显示数据查询，其中第一列显示的以冒号隔开的两个数字为query-id，为发起该query应用连接的connection-id和查询次数。
 
 ```
-KILL QUERY <query-id>
+KILL QUERY <query-id>;
 ```
 
 强制关闭数据查询，其中query-id是SHOW QUERIES中显示的 connection-id:query-no字串，如“105:2”，拷贝粘贴即可。
 
 ```
-SHOW STREAMS
+SHOW STREAMS;
 ```
 
 显示流式计算，其中第一列显示的以冒号隔开的两个数字为stream-id, 为启动该stream应用连接的connection-id和发起stream的次数。
 
 ```
-KILL STREAM <stream-id>
+KILL STREAM <stream-id>;
 ```
 
 强制关闭流式计算，其中的中stream-id是SHOW STREAMS中显示的connection-id:stream-no字串，如103:2，拷贝粘贴即可。
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/advanced features-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/advanced features-ch.md
index 60bd6ddfdb0bb9e69ffc64ff5b2b684d4fc9529c..688d867affdce7b60d09b0a484107588d3c2fff2 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/advanced features-ch.md	
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/advanced features-ch.md	
@@ -39,7 +39,7 @@ create table D1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
 我们已经知道，可以通过下面这条SQL语句以一分钟为时间窗口、30秒为前向增量统计这些电表的平均电压。
 
 ```sql
-select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)
+select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)；
 ```
 
 每次执行这条语句，都会重新计算所有数据。 
@@ -47,14 +47,14 @@ select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)
 可以把上面的语句改进成下面的样子，每次使用不同的 `startTime` 并定期执行：
 
 ```sql
-select avg(voltage) from meters where ts > {startTime} interval(1m) sliding(30s)
+select avg(voltage) from meters where ts > {startTime} interval(1m) sliding(30s)；
 ```
 
 这样做没有问题，但TDengine提供了更简单的方法，
 只要在最初的查询语句前面加上 `create table {tableName} as ` 就可以了, 例如：
 
 ```sql
-create table avg_vol as select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)
+create table avg_vol as select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)；
 ```
 
 会自动创建一个名为 `avg_vol` 的新表，然后每隔30秒，TDengine会增量执行 `as` 后面的 SQL 语句，
@@ -80,7 +80,7 @@ taos> select * from avg_vol;
 比如使用下面的SQL创建的连续查询将运行一小时，之后会自动停止。
 
 ```sql
-create table avg_vol as select avg(voltage) from meters where ts > now and ts <= now + 1h interval(1m) sliding(30s)
+create table avg_vol as select avg(voltage) from meters where ts > now and ts <= now + 1h interval(1m) sliding(30s)；
 ```
 
 需要说明的是，上面例子中的 `now` 是指创建连续查询的时间，而不是查询执行的时间，否则，查询就无法自动停止了。 
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/architecture-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/architecture-ch.md
index 5401c64685c21b89a630c72090c019797905615c..bfe3b55bd22fa9ec44e9305ed0924ef110ff7b15 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/architecture-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/architecture-ch.md
@@ -20,41 +20,41 @@
 每一条记录都有设备ID，时间戳，采集的物理量(如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表一中的位置Location和分组groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
 
 ### 数据特征 
-除时序特征外，仔细研究发现，物联网、车联网、运维监测类数据还具有很多其他明显的特征。
+除时序特征外，仔细研究发现，物联网、车联网、运维监测类数据还具有很多其他明显的特征：
 
 1. 数据高度结构化；
 2. 数据极少有更新或删除操作；
 3. 无需传统数据库的事务处理；
 4. 相对互联网应用，写多读少；
 5. 流量平稳，根据设备数量和采集频次，可以预测出来；
-6. 用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；
+6. 用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特定时间点的值；
 7. 数据有保留期限；
-8. 数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域；
-9. 除存储查询外，还需要各种统计和实时计算操作；
-10. 数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。
+8. 数据的查询分析一定是基于时间段和空间区域；
+9. 除存储、查询操作外，还需要各种统计和实时计算操作；
+10. 数据量巨大，一天可能采集的数据就可以超过100亿条。
 
-充分利用上述特征，TDengine 采取了特殊的优化的存储和计算设计来处理时序数据，能将系统处理能力显著提高。
+充分利用上述特征，TDengine 采取了经特殊优化的存储和计算设计来处理时序数据，它将系统处理能力显著提高，同时大幅降低了系统运维的复杂度。
 
 ### 关系型数据库模型
-因为采集的数据一般是结构化数据，而且为降低学习门槛，TDengine采用传统的关系型数据库模型管理数据。因此用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。TDengine采用的是结构化存储，而不是NoSQL的key-value存储。
+因为采集的数据一般是结构化数据，同时为降低学习门槛，TDengine采用传统的关系型数据库模型管理数据。因此用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。TDengine采用的是结构化存储，而不是NoSQL的key-value存储。
 
 ### 一个数据采集点一张表 
 为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine要求**对每个数据采集点单独建表**（比如有一千万个智能电表，就需创建一千万张表，上述表格中的d1001, d1002, d1003, d1004都需单独建表），用来存储这个采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：
 
-1. 能保证一个采集点的数据在存储介质上是一块一块连续的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
+1. 能保证一个采集点的数据在存储介质上是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
 2. 由于不同采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
 3. 对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
 
 如果采用传统的方式，将多个设备的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同设备的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个设备的数据是难以保证连续存储在一起的。**采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的。**
 
-TDengine 建议用数据采集点的名字(如上表中的D1001)来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个物理量(如上表中的curent, voltage, phase)，每个物理量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集的数据，TDengine将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据是用列式存储方式保存。
+TDengine 建议用数据采集点的名字(如上表中的D1001)来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个物理量(如上表中的curent, voltage, phase)，每个物理量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集的数据，TDengine将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据用列式存储方式保存。
 
 ### 超级表：同一类型数据采集点的集合
-由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨大，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine引入超级表(Super Table，简称为STable)的概念。
+由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨增，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine引入超级表(Super Table，简称为STable)的概念。
 
-超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（一特定类型的数据采集点），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。 如果整个系统有N个不同类型的数据采集点，就需要建立N个超级表。
+超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（某一特定类型的数据采集点的结合），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。 如果整个系统有N个不同类型的数据采集点，就需要建立N个超级表。
 
-在TDengine的设计里，**表用来代表一个具体的数据采集点，超级表用来代表一组相同类型的数据采集点**。当为某个具体数据采集点创建表时，用户使用超级表的定义做模板，同时指定该具体采集点（表）的标签值。与传统的关系型数据库相比，表（一个数据采集点）是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改。**一张超级表包含有多张表，这些表具有相同的时序数据schema，但带有不同的标签值**。
+在TDengine的设计里，**表用来代表一个具体的数据采集点，超级表用来代表一组相同类型的数据采集点集合**。当为某个具体数据采集点创建表时，用户使用超级表的定义做模板，同时指定该具体采集点（表）的标签值。与传统的关系型数据库相比，表（一个数据采集点）是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改。**一张超级表包含有多张表，这些表具有相同的时序数据schema，但带有不同的标签值**。
 
 当对多个具有相同数据类型的数据采集点进行聚合操作时，TDengine将先把满足标签过滤条件的表从超级表的中查找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样能将需要扫描的数据集大幅减少，从而大幅提高聚合计算的性能。
 
@@ -69,18 +69,18 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
 
 **物理节点(pnode):** pnode是一独立运行、拥有自己的计算、存储和网络能力的计算机，可以是安装有OS的物理机、虚拟机或容器。物理节点由其配置的 FQDN(Fully Qualified Domain Name)来标识。
 
-**数据节点(dnode):** dnode 是 TDengine 服务器侧执行代码 taosd 在物理节点上的一个运行实例，一个工作的系统必须有至少一个数据节点。dnode包含零到多个逻辑的虚拟节点(VNODE)，零或者至多一个逻辑的管理节点(mnode). dnode在系统中的唯一标识由实例的End Point(EP)决定。EP是dnode所在物理节点的FQDN(Fully Qualified Domain Name)和系统所配置的网络端口号(Port)的组合。通过配置不同的端口，一个物理节点(一台物理机、虚拟机或容器）可以运行多个实例，或有多个数据节点。
+**数据节点(dnode):** dnode 是 TDengine 服务器侧执行代码 taosd 在物理节点上的一个运行实例，一个工作的系统必须有至少一个数据节点。dnode包含零到多个逻辑的虚拟节点(VNODE)，零或者至多一个逻辑的管理节点(mnode)。dnode在系统中的唯一标识由实例的End Point (EP )决定。EP是dnode所在物理节点的FQDN (Fully Qualified Domain Name)和系统所配置的网络端口号(Port)的组合。通过配置不同的端口，一个物理节点(一台物理机、虚拟机或容器）可以运行多个实例，或有多个数据节点。
 
-**虚拟节点(vnode)**: 为更好的支持数据分片、负载均衡，防止数据过热或倾斜，数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode，图中V2, V3, V4等)。每个 vnode 都是一个相对独立的工作单元，是时序数据存储的基本单元，具有独立的运行线程、内存空间与持久化存储的路径。一个 vnode 包含一定数量的表（数据采集点）。当创建一张新表时，系统会检查是否需要创建新的 vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节点所在物理节点的硬件资源。一个 vnode 只属于一个DB，但一个DB可以有多个 vnode。一个 vnode 除存储的时序数据外，也保存有所包含的表的SCHEMA、标签值等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP，以及所属的Vgroup ID在系统内唯一标识，是由管理节点创建并管理的。
+**虚拟节点(vnode)**: 为更好的支持数据分片、负载均衡，防止数据过热或倾斜，数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode，图中V2, V3, V4等)。每个 vnode 都是一个相对独立的工作单元，是时序数据存储的基本单元，具有独立的运行线程、内存空间与持久化存储的路径。一个 vnode 包含一定数量的表（数据采集点）。当创建一张新表时，系统会检查是否需要创建新的 vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节点所在物理节点的硬件资源。一个 vnode 只属于一个DB，但一个DB可以有多个 vnode。一个 vnode 除存储的时序数据外，也保存有所包含的表的SCHEMA、标签值等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP，以及所属的VGroup ID在系统内唯一标识，由管理节点创建并管理。
 
 **管理节点(mnode):** 一个虚拟的逻辑单元，负责所有数据节点运行状态的监控和维护，以及节点之间的负载均衡(图中M)。同时，管理节点也负责元数据(包括用户、数据库、表、静态标签等)的存储和管理，因此也称为 Meta Node。TDengine 集群中可配置多个(最多不超过5个) mnode，它们自动构建成为一个虚拟管理节点组(图中M0, M1, M2)。mnode 间采用 master/slave 的机制进行管理，而且采取强一致方式进行数据同步, 任何数据更新操作只能在 Master 上进行。mnode 集群的创建由系统自动完成，无需人工干预。每个dnode上至多有一个mnode，由所属的数据节点的EP来唯一标识。每个dnode通过内部消息交互自动获取整个集群中所有 mnode 所在的 dnode 的EP。
 
-**虚拟节点组(VGroup):** 不同数据节点上的 vnode 可以组成一个虚拟节点组(vnode group)来保证系统的高可靠。虚拟节点组内采取master/slave的方式进行管理。写操作只能在 master vnode 上进行，系统采用异步复制的方式将数据同步到 slave vnode，这样确保了一份数据在多个物理节点上有拷贝。一个 vgroup 里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一个DB的副本数为N，系统必须有至少N个数据节点。副本数在创建DB时通过参数 replica 可以指定，缺省为1。使用 TDengine 的多副本特性，可以不再需要昂贵的磁盘阵列等存储设备，获得同样的数据高可靠性。虚拟节点组由管理节点创建、管理，并且由管理节点分配一系统唯一的ID，vnode group ID。如果两个虚拟节点的vnode group ID相同，说明他们属于同一个组，数据互为备份。虚拟节点组里虚拟节点的个数是可以动态改变的，容许只有一个，也就是没有数据复制。Vnode group ID是永远不变的，即使一个虚拟节点组被删除，它的ID也不会被收回重复利用。
+**虚拟节点组(VGroup):** 不同数据节点上的 vnode 可以组成一个虚拟节点组(vnode group)来保证系统的高可靠。虚拟节点组内采取master/slave的方式进行管理。写操作只能在 master vnode 上进行，系统采用异步复制的方式将数据同步到 slave vnode，这样确保了一份数据在多个物理节点上有拷贝。一个 vgroup 里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一个DB的副本数为N，系统必须有至少N个数据节点。副本数在创建DB时通过参数 replica 可以指定，缺省为1。使用 TDengine 的多副本特性，可以不再需要昂贵的磁盘阵列等存储设备，就可以获得同样的数据高可靠性。虚拟节点组由管理节点创建、管理，并且由管理节点分配一个系统唯一的ID，VGroup ID。如果两个虚拟节点的vnode group ID相同，说明他们属于同一个组，数据互为备份。虚拟节点组里虚拟节点的个数是可以动态改变的，容许只有一个，也就是没有数据复制。VGroup ID是永远不变的，即使一个虚拟节点组被删除，它的ID也不会被收回重复利用。
 
-**TAOSC:** taosc是TDengine给应用提供的驱动程序(driver)，负责处理应用与集群的接口交互，内嵌于JDBC、ODBC driver中，或者C、Python、Go语言连接库里。应用都是通过taosc，而不是直接连接集群中的数据节点与整个集群进行交互的。这个模块负责获取并缓存元数据；将插入、查询等请求转发到正确的数据节点；在把结果返回给应用时，还需要负责最后一级的聚合、排序、过滤等操作。对于JDBC, ODBC, C/C++接口而言，这个模块是在应用所处的物理节点上运行，但消耗的资源很小。同时，为支持全分布式的RESTful接口，taosc在TDengine集群的每个dnode上都有一运行实例。
+**TAOSC:** taosc是TDengine给应用提供的驱动程序(driver)，负责处理应用与集群的接口交互，内嵌于JDBC、ODBC driver中，或者C、Python、Go语言连接库里。应用都是通过taosc而不是直接连接集群中的数据节点与整个集群进行交互的。这个模块负责获取并缓存元数据；将插入、查询等请求转发到正确的数据节点；在把结果返回给应用时，还需要负责最后一级的聚合、排序、过滤等操作。对于JDBC, ODBC, C/C++接口而言，这个模块是在应用所处的物理节点上运行，但消耗的资源很小。同时，为支持全分布式的RESTful接口，taosc在TDengine集群的每个dnode上都有一运行实例。
 
 ### 节点之间的通讯
-**通讯方式：**TDengine系统的各个节点之间的通讯是通过TCP/UDP进行的。因为考虑到物联网场景，数据写入的包一般不大，因此TDengine 除采用TCP做传输之外，还采用UDP方式，因为UDP 更加高效，而且不受链接数的限制。TDengine实现了自己的超时、重传、确认等机制，以确保UDP的可靠传输。对于数据量不到15K的数据包，采取UDP的方式进行传输，超过15K的，或者是查询类的操作，自动采取TCP的方式进行传输。同时，TDengine根据配置和数据包，会自动对数据进行压缩/解压缩，数字签名/认证等处理。对于数据节点之间的数据复制，只采用TCP方式进行数据传输。
+**通讯方式：**TDengine系统的各个节点之间的通讯是通过TCP/UDP进行的。因为考虑到物联网场景，数据写入的包一般不大，因此TDengine 除采用TCP做传输之外，还采用UDP方式，因为UDP 更加高效，而且不受连接数的限制。TDengine实现了自己的超时、重传、确认等机制，以确保UDP的可靠传输。对于数据量不到15K的数据包，采取UDP的方式进行传输，超过15K的，或者是查询类的操作，自动采取TCP的方式进行传输。同时，TDengine根据配置和数据包，会自动对数据进行压缩/解压缩，数字签名/认证等处理。对于数据节点之间的数据复制，只采用TCP方式进行数据传输。
 
 **FQDN配置**：一个数据节点有一个或多个FQDN，可以在系统配置文件taos.cfg通过选项“fqdn"进行指定，如果没有指定，系统将自动获取FQDN。如果节点没有配置FQDN，可以直接使用IP地址作为FQDN，但不建议使用，因为IP地址可变，一旦变化，将让集群无法正常工作。一个数据节点的EP(End Point)由FQDN + Port组成。
 
@@ -96,12 +96,12 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
 
 **重定向**：无论是dnode还是taosc，最先都是要发起与mnode的链接，但mnode是系统自动创建并维护的，因此对于用户来说，并不知道哪个dnode在运行mnode。TDengine只要求向系统中任何一个工作的dnode发起链接即可。因为任何一个正在运行的dnode，都维护有目前运行的mnode EP List。当收到一个来自新启动的dnode或taosc的链接请求，如果自己不是mnode，则将mnode EP List回复给对方，taosc或新启动的dnode收到这个list, 就重新尝试建立链接。当mnode EP List发生改变，通过节点之间的消息交互，各个数据节点就很快获取最新列表，并通知taosc。
 
-### 一典型的操作流程
+### 一个典型的消息流程
 为解释vnode, mnode, taosc和应用之间的关系以及各自扮演的角色，下面对写入数据这个典型操作的流程进行剖析。
 <center> <img src="../assets/message.png"> </center>
 <center> 图 2 TDengine典型的操作流程 </center>
 1. 应用通过JDBC、ODBC或其他API接口发起插入数据的请求。
-2. taosc会检查缓存，看是有保存有该表的meta data。如果有，直接到第4步。如果没有，taosc将向mnode发出get meta-data请求。
+2. taosc会检查缓存，看是否保存有该表的meta data。如果有，直接到第4步。如果没有，taosc将向mnode发出get meta-data请求。
 3. mnode将该表的meta-data返回给taosc。Meta-data包含有该表的schema, 而且还有该表所属的vgroup信息（vnode ID以及所在的dnode的End Point，如果副本数为N，就有N组End Point)。如果taosc迟迟得不到mnode回应，而且存在多个mnode, taosc将向下一个mnode发出请求。
 4. taosc向master vnode发起插入请求。
 5. vnode插入数据后，给taosc一个应答，表示插入成功。如果taosc迟迟得不到vnode的回应，taosc会认为该节点已经离线。这种情况下，如果被插入的数据库有多个副本，taosc将向vgroup里下一个vnode发出插入请求。
@@ -109,7 +109,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
 
 对于第二和第三步，taosc启动时，并不知道mnode的End Point，因此会直接向配置的集群对外服务的End Point发起请求。如果接收到该请求的dnode并没有配置mnode，该dnode会在回复的消息中告知mnode EP列表，这样taosc会重新向新的mnode的EP发出获取meta-data的请求。
 
-对于第四和第五步，没有缓存的情况下，taosc无法知道虚拟节点组里谁是master，就假设第一个vnodeID就是master,向它发出请求。如果接收到请求的vnode并不是master,它会在回复中告知谁是master，这样taosc就向建议的master vnode发出请求。一旦得到插入成功的回复，taosc会缓存住master节点的信息。
+对于第四和第五步，没有缓存的情况下，taosc无法知道虚拟节点组里谁是master，就假设第一个vnodeID就是master,向它发出请求。如果接收到请求的vnode并不是master,它会在回复中告知谁是master，这样taosc就向建议的master vnode发出请求。一旦得到插入成功的回复，taosc会缓存master节点的信息。
 
 上述是插入数据的流程，查询、计算的流程也完全一致。taosc把这些复杂的流程全部封装屏蔽了，对于应用来说无感知也无需任何特别处理。
 
@@ -134,7 +134,7 @@ TDengine存储的数据包括采集的时序数据以及库、表相关的元数
 
 vnode(虚拟数据节点)负责为采集的时序数据提供写入、查询和计算功能。为便于负载均衡、数据恢复、支持异构环境，TDengine将一个数据节点根据其计算和存储资源切分为多个vnode。这些vnode的管理是TDengine自动完成的，对应用完全透明。
 
-对于单独一个数据采集点，无论其数据量多大，一个vnode（或vnode group, 如果副本数大于1）有足够的计算资源和存储资源来处理（如果每秒生成一条16字节的记录，一年产生的原始数据不到0.5G），因此TDengine将一张表（一个数据采集点）的所有数据都存放在一个vnode里，而不会让同一个采集点的数据分布到两个或多个dnode上。而且一个vnode可存储多个数据采集点(表）的数据，一个vnode可容纳的表的数目的上限为一百万。设计上，一个vnode里所有的表都属于同一个DB。一个数据节点上，一个DB拥有的vnode数目不会超过系统核的数目。
+对于单独一个数据采集点，无论其数据量多大，一个vnode（或vnode group, 如果副本数大于1）有足够的计算资源和存储资源来处理（如果每秒生成一条16字节的记录，一年产生的原始数据不到0.5G），因此TDengine将一张表（一个数据采集点）的所有数据都存放在一个vnode里，而不会让同一个采集点的数据分布到两个或多个dnode上。而且一个vnode可存储多个数据采集点(表）的数据，一个vnode可容纳的表的数目的上限为一百万。设计上，一个vnode里所有的表都属于同一个DB。一个数据节点上，除非特殊配置，一个DB拥有的vnode数目不会超过系统核的数目。
 
 创建DB时，系统并不会马上分配资源。但当创建一张表时，系统将看是否有已经分配的vnode, 且该vnode是否有空余的表空间，如果有，立即在该有空位的vnode创建表。如果没有，系统将从集群中，根据当前的负载情况，在一个dnode上创建一新的vnode, 然后创建表。如果DB有多个副本，系统不是只创建一个vnode，而是一个vgroup(虚拟数据节点组)。系统对vnode的数目没有任何限制，仅仅受限于物理节点本身的计算和存储资源。
 
@@ -163,7 +163,7 @@ Master Vnode遵循下面的写入流程：
 <center> 图 3 TDengine Master写入流程  </center>
 1. Master vnode收到应用的数据插入请求，验证OK，进入下一步；
 2. 如果系统配置参数walLevel打开（设置为2），vnode将把该请求的原始数据包写入数据库日志文件WAL，以保证TDengine能够在断电等因素导致的服务重启时从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失；
-3. 如果有多个副本，vnode将把数据包转发给同一虚拟节点组内slave vnodes, 该转发包带有数据的版本号(version)
+3. 如果有多个副本，vnode将把数据包转发给同一虚拟节点组内slave vnodes, 该转发包带有数据的版本号(version)；
 4. 写入内存，并加记录加入到skip list；
 5. Master vnode返回确认信息给应用，表示写入成功。
 6. 如果第2，3，4步中任何一步失败，将直接返回错误给应用。
@@ -180,7 +180,7 @@ Master Vnode遵循下面的写入流程：
 与Master vnode相比，slave vnode不存在转发环节，也不存在回复确认环节，少了两步。但写内存与WAL是完全一样的。
 
 ### 异地容灾、IDC迁移
-从上述Master和Slave流程可以看出，TDengine采用的是异步复制的方式进行数据同步。这种方式能够大幅提高写入性能，网络延时对写入速度不会有大的影响。通过配置每个物理节点的IDC和机架号，可以让一个虚拟节点组内，虚拟节点由来自不同IDC、不同机架的物理节点组成，从而实现异地容灾。因此TDengine原生支持异地容灾，无需再使用其他工具。
+从上述Master和Slave流程可以看出，TDengine采用的是异步复制的方式进行数据同步。这种方式能够大幅提高写入性能，网络延时对写入速度不会有大的影响。通过配置每个物理节点的IDC和机架号，可以保证对于一个虚拟节点组，虚拟节点由来自不同IDC、不同机架的物理节点组成，从而实现异地容灾。因此TDengine原生支持异地容灾，无需再使用其他工具。
 
 另外一方面，TDengine支持动态修改副本数，一旦副本数增加，新加入的虚拟节点将立即进入数据同步流程，同步结束后，新加入的虚拟节点即可提供服务。而在同步过程中，master以及其他已经同步的虚拟节点都可以对外提供服务。利用这一特性，TDengine可以实现无服务中断的IDC机房迁移。只需要将新IDC的物理节点加入现有集群，等数据同步完成后，再将老的IDC的物理节点从集群中剔除即可。
 
@@ -276,14 +276,14 @@ SQL语句的解析和校验工作在客户端完成。解析SQL语句并生成
 
 在TDengine中引入关键词interval来进行时间轴上固定长度时间窗口的切分，并按照时间窗口对数据进行聚合，对窗口范围内的数据按需进行聚合。例如：
 ```mysql
-select count(*) from d1001 interval(1h)
+select count(*) from d1001 interval(1h)；
 ```
 
 针对d1001设备采集的数据，按照1小时的时间窗口返回每小时存储的记录数量。
 
 在需要连续获得查询结果的应用场景下，如果给定的时间区间存在数据缺失，会导致该区间数据结果也丢失。TDengine提供策略针对时间轴聚合计算的结果进行插值，通过使用关键词Fill就能够对时间轴聚合结果进行插值。例如：
 ```mysql
-select count(*) from d1001 interval(1h) fill(prev)
+select count(*) from d1001 interval(1h) fill(prev)；
 ```
 
 针对d1001设备采集数据统计每小时记录数，如果某一个小时不存在数据，这返回之前一个小时的统计数据。TDengine提供前向插值(prev)、线性插值(linear)、NULL值填充(NULL)、特定值填充(value)。
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md
index 6102d5b020245a630626fb29adf3498c267c8e4f..2df6d2cb0eef9af7037076619efb2080568ff9ef 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md
@@ -97,8 +97,11 @@ SHOW DNODES;
 ```
 SHOW VGROUPS;
 ```
-##高可用性
-TDengine通过多副本的机制来提供系统的高可用性。副本数是与DB关联的，一个集群里可以有多个DB，根据运营的需求，每个DB可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数replica 指定副本数（缺省为1）。如果副本数为1，系统的可靠性无法保证，只要数据所在的节点宕机，就将无法提供服务。集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将返回错误“more dnodes are needed"。比如下面的命令将创建副本数为3的数据库demo：
+##vnode的高可用性
+TDengine通过多副本的机制来提供系统的高可用性，包括vnode和mnode的高可用性。
+
+vnode的副本数是与DB关联的，一个集群里可以有多个DB，根据运营的需求，每个DB可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数replica 指定副本数（缺省为1）。如果副本数为1，系统的可靠性无法保证，只要数据所在的节点宕机，就将无法提供服务。集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将返回错误“more dnodes are needed"。比如下面的命令将创建副本数为3的数据库demo：
+
 ```
 CREATE DATABASE demo replica 3;
 ```
@@ -108,7 +111,7 @@ CREATE DATABASE demo replica 3;
 
 因为vnode的引入，无法简单的给出结论：“集群中过半dnode工作，集群就应该工作”。但是对于简单的情形，很好下结论。比如副本数为3，只有三个dnode，那如果仅有一个节点不工作，整个集群还是可以正常工作的，但如果有两个节点不工作，那整个集群就无法正常工作了。
 
-##Mnode的高可用
+##Mnode的高可用性
 TDengine集群是由mnode (taosd的一个模块，逻辑节点) 负责管理的，为保证mnode的高可用，可以配置多个mnode副本，副本数由系统配置参数numOfMnodes决定，有效范围为1-3。为保证元数据的强一致性，mnode副本之间是通过同步的方式进行数据复制的。
 
 一个集群有多个dnode, 但一个dnode至多运行一个mnode实例。多个dnode情况下，哪个dnode可以作为mnode呢？这是完全由系统根据整个系统资源情况，自动指定的。用户可通过CLI程序taos，在TDengine的console里，执行如下命令：
@@ -120,6 +123,8 @@ SHOW MNODES;
 
 为保证mnode服务的高可用性，numOfMnodes必须设置为2或更大。因为mnode保存的元数据必须是强一致的，如果numOfMnodes大于2，复制参数quorum自动设为2，也就是说，至少要保证有两个副本写入数据成功，才通知客户端应用写入成功。
 
+**注意：**一个TDengine高可用系统，无论是vnode还是mnode, 都必须配置多个副本。
+
 ##负载均衡
 
 有三种情况，将触发负载均衡，而且都无需人工干预。
diff --git a/documentation20/webdocs/markdowndocs/insert-ch.md b/documentation20/webdocs/markdowndocs/insert-ch.md
index b6def1d7d08a66eae84c733218f0ff72b89d6866..c4eb6e39eb027ef6ec7b6c52c1c18f89098f28fa 100644
--- a/documentation20/webdocs/markdowndocs/insert-ch.md
+++ b/documentation20/webdocs/markdowndocs/insert-ch.md
@@ -22,7 +22,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
 
 **Tips:** 
 
-- 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过16K，一条SQL语句总长度不能超过64K（可通过参数maxSQLLength配置）。
+- 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过16K，一条SQL语句总长度不能超过64K（可通过参数maxSQLLength配置，最大可配置为8M）。
 - TDengine支持多线程同时写入，要进一步提高写入速度，一个客户端需要打开20个以上的线程同时写。但线程数达到一定数量后，无法再提高，甚至还会下降，因为线程切频繁切换，带来额外开销。
 
 ## Prometheus直接写入
@@ -49,7 +49,8 @@ go build
 参考Prometheus的[配置文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/),在Prometheus的配置文件中的<remote_write>部分，增加以下配置
 
 - url: bailongma API服务提供的URL, 参考下面的blm_prometheus启动示例章节
-  启动Prometheus后，可以通过taos客户端查询确认数据是否成功写入。
+
+启动Prometheus后，可以通过taos客户端查询确认数据是否成功写入。
 
 ### 启动blm_prometheus程序
 blm_prometheus程序有以下选项，在启动blm_prometheus程序时可以通过设定这些选项来设定blm_prometheus的配置。
@@ -127,7 +128,7 @@ go build
 一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_telegraf的可执行程序。
 
 ### 安装Telegraf
-目前TDengine支持Telegraf 1.7.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Telegraf官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://portal.influxdata.com/downloads
+目前TDengine支持Telegraf 1.7.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Telegraf官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：<a href='https://portal.influxdata.com/downloads'>https://portal.influxdata.com/downloads</a>
 
 ### 配置Telegraf
 修改Telegraf配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf中与TDengine有关的配置项。 
diff --git a/src/common/inc/tglobal.h b/src/common/inc/tglobal.h
index b8d7297ee0caf3157890061fed757fbe7431231a..a04b5f32b94b61a49ab3934be2b6e425c00df66a 100644
--- a/src/common/inc/tglobal.h
+++ b/src/common/inc/tglobal.h
@@ -32,6 +32,7 @@ extern uint16_t tsSyncPort;
 extern int32_t  tsStatusInterval;
 extern int32_t  tsNumOfMnodes;
 extern int32_t  tsEnableVnodeBak;
+extern int32_t  tsEnableTelemetryReporting;
 
 // common
 extern int      tsRpcTimer;
diff --git a/src/common/src/tglobal.c b/src/common/src/tglobal.c
index 0d071454a7e163996c077fc27e1ddcd85682e7d6..c3dc078428cfa66298444d29ff669fc05e7f65fc 100644
--- a/src/common/src/tglobal.c
+++ b/src/common/src/tglobal.c
@@ -40,6 +40,7 @@ uint16_t tsSyncPort = 6040;
 int32_t  tsStatusInterval = 1;  // second
 int32_t  tsNumOfMnodes = 3;
 int32_t  tsEnableVnodeBak = 1;
+int32_t  tsEnableTelemetryReporting = 1;
 
 // common
 int32_t tsRpcTimer = 1000;
@@ -430,6 +431,16 @@ static void doInitGlobalConfig() {
   cfg.unitType = TAOS_CFG_UTYPE_NONE;
   taosInitConfigOption(cfg);
 
+  cfg.option = "telemetryReporting";
+  cfg.ptr = &tsEnableTelemetryReporting;
+  cfg.valType = TAOS_CFG_VTYPE_INT32;
+  cfg.cfgType = TSDB_CFG_CTYPE_B_CONFIG | TSDB_CFG_CTYPE_B_SHOW;
+  cfg.minValue = 0;
+  cfg.maxValue = 1;
+  cfg.ptrLength = 1;
+  cfg.unitType = TAOS_CFG_UTYPE_NONE;
+  taosInitConfigOption(cfg);
+
   cfg.option = "balance";
   cfg.ptr = &tsEnableBalance;
   cfg.valType = TAOS_CFG_VTYPE_INT32;
diff --git a/src/dnode/inc/dnodeTelemetry.h b/src/dnode/inc/dnodeTelemetry.h
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6fb62556ae50ec3759c7dc2260d16f36d1daf025
--- /dev/null
+++ b/src/dnode/inc/dnodeTelemetry.h
@@ -0,0 +1,30 @@
+/*
+ * Copyright (c) 2020 TAOS Data, Inc. <jhtao@taosdata.com>
+ *
+ * This program is free software: you can use, redistribute, and/or modify
+ * it under the terms of the GNU Affero General Public License, version 3
+ * or later ("AGPL"), as published by the Free Software Foundation.
+ *
+ * This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT
+ * ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or
+ * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
+ *
+ * You should have received a copy of the GNU Affero General Public License
+ * along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+ */
+
+#ifndef TDENGINE_DNODE_TELEMETRY_H
+#define TDENGINE_DNODE_TELEMETRY_H
+
+#ifdef __cplusplus
+extern "C" {
+#endif
+
+int32_t dnodeInitTelemetry();
+void    dnodeCleanupTelemetry();
+
+#ifdef __cplusplus
+}
+#endif
+
+#endif
diff --git a/src/dnode/src/dnodeMain.c b/src/dnode/src/dnodeMain.c
index 6476bb78314f76ae02cbaae0dd04547bc7565313..f521fbe02bf611295fae22212080d97840c085a4 100644
--- a/src/dnode/src/dnodeMain.c
+++ b/src/dnode/src/dnodeMain.c
@@ -30,6 +30,7 @@
 #include "dnodeMWrite.h"
 #include "dnodeMPeer.h"
 #include "dnodeShell.h"
+#include "dnodeTelemetry.h"
 
 static int32_t dnodeInitStorage();
 static void dnodeCleanupStorage();
@@ -47,18 +48,19 @@ typedef struct {
 } SDnodeComponent;
 
 static const SDnodeComponent tsDnodeComponents[] = {
-  {"storage", dnodeInitStorage,    dnodeCleanupStorage},
-  {"vread",   dnodeInitVnodeRead,  dnodeCleanupVnodeRead},
-  {"vwrite",  dnodeInitVnodeWrite, dnodeCleanupVnodeWrite},
-  {"mread",   dnodeInitMnodeRead,  dnodeCleanupMnodeRead},
-  {"mwrite",  dnodeInitMnodeWrite, dnodeCleanupMnodeWrite},
-  {"mpeer",   dnodeInitMnodePeer,  dnodeCleanupMnodePeer},  
-  {"client",  dnodeInitClient,     dnodeCleanupClient},
-  {"server",  dnodeInitServer,     dnodeCleanupServer},
-  {"mgmt",    dnodeInitMgmt,       dnodeCleanupMgmt},
-  {"modules", dnodeInitModules,    dnodeCleanupModules},
-  {"mgmt-tmr",dnodeInitMgmtTimer,  dnodeCleanupMgmtTimer},
-  {"shell",   dnodeInitShell,      dnodeCleanupShell}
+  {"storage",   dnodeInitStorage,    dnodeCleanupStorage},
+  {"vread",     dnodeInitVnodeRead,  dnodeCleanupVnodeRead},
+  {"vwrite",    dnodeInitVnodeWrite, dnodeCleanupVnodeWrite},
+  {"mread",     dnodeInitMnodeRead,  dnodeCleanupMnodeRead},
+  {"mwrite",    dnodeInitMnodeWrite, dnodeCleanupMnodeWrite},
+  {"mpeer",     dnodeInitMnodePeer,  dnodeCleanupMnodePeer},  
+  {"client",    dnodeInitClient,     dnodeCleanupClient},
+  {"server",    dnodeInitServer,     dnodeCleanupServer},
+  {"mgmt",      dnodeInitMgmt,       dnodeCleanupMgmt},
+  {"modules",   dnodeInitModules,    dnodeCleanupModules},
+  {"mgmt-tmr",  dnodeInitMgmtTimer,  dnodeCleanupMgmtTimer},
+  {"shell",     dnodeInitShell,      dnodeCleanupShell},
+  {"telemetry", dnodeInitTelemetry,  dnodeCleanupTelemetry},
 };
 
 static int dnodeCreateDir(const char *dir) {
diff --git a/src/dnode/src/dnodeTelemetry.c b/src/dnode/src/dnodeTelemetry.c
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ce041d83036c83a1981b54621672d2bf91c39789
--- /dev/null
+++ b/src/dnode/src/dnodeTelemetry.c
@@ -0,0 +1,282 @@
+/*
+ * Copyright (c) 2020 TAOS Data, Inc. <jhtao@taosdata.com>
+ *
+ * This program is free software: you can use, redistribute, and/or modify
+ * it under the terms of the GNU Affero General Public License, version 3
+ * or later ("AGPL"), as published by the Free Software Foundation.
+ *
+ * This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT
+ * ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or
+ * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
+ *
+ * You should have received a copy of the GNU Affero General Public License
+ * along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+ */
+
+#define _DEFAULT_SOURCE
+#include "os.h"
+#include "taoserror.h"
+#include "tglobal.h"
+#include "tutil.h"
+#include "osTime.h"
+#include "tsocket.h"
+#include "tbuffer.h"
+#include "mnode.h"
+#include "mnodeCluster.h"
+#include "mnodeSdb.h"
+#include "dnode.h"
+#include "dnodeInt.h"
+#include "dnodeTelemetry.h"
+
+static sem_t tsExitSem;
+static pthread_t tsTelemetryThread;
+
+#define TELEMETRY_SERVER "telemetry.taosdata.com"
+#define TELEMETRY_PORT 80
+#define REPORT_INTERVAL 86400
+
+static void beginObject(SBufferWriter* bw) {
+  tbufWriteChar(bw, '{');
+}
+
+static void closeObject(SBufferWriter* bw) {
+  size_t len = tbufTell(bw);
+  if (tbufGetData(bw, false)[len - 1] == ',') {
+    tbufWriteCharAt(bw, len - 1, '}');
+  } else {
+    tbufWriteChar(bw, '}');
+  }
+  tbufWriteChar(bw, ',');
+}
+
+#if 0
+static void beginArray(SBufferWriter* bw) {
+  tbufWriteChar(bw, '[');
+}
+
+static void closeArray(SBufferWriter* bw) {
+  size_t len = tbufTell(bw);
+  if (tbufGetData(bw, false)[len - 1] == ',') {
+    tbufWriteCharAt(bw, len - 1, ']');
+  } else {
+    tbufWriteChar(bw, ']');
+  }
+  tbufWriteChar(bw, ',');
+}
+#endif
+
+static void writeString(SBufferWriter* bw, const char* str) {
+  tbufWriteChar(bw, '"');
+  tbufWrite(bw, str, strlen(str));
+  tbufWriteChar(bw, '"');
+}
+
+static void addIntField(SBufferWriter* bw, const char* k, int64_t v) {
+  writeString(bw, k);
+  tbufWriteChar(bw, ':');
+  char buf[32];
+  sprintf(buf, "%" PRId64, v);
+  tbufWrite(bw, buf, strlen(buf));
+  tbufWriteChar(bw, ',');
+}
+
+static void addStringField(SBufferWriter* bw, const char* k, const char* v) {
+  writeString(bw, k);
+  tbufWriteChar(bw, ':');
+  writeString(bw, v);
+  tbufWriteChar(bw, ',');
+}
+
+static void addCpuInfo(SBufferWriter* bw) {
+  char * line = NULL;
+  size_t size = 0;
+  int done = 0;
+
+  FILE* fp = fopen("/proc/cpuinfo", "r");
+  if (fp == NULL) {
+    return;
+  }
+
+  while (done != 3 && (size = getline(&line, &size, fp)) != -1) {
+    line[size - 1] = '\0';
+    if (((done&1) == 0) && strncmp(line, "model name", 10) == 0) {
+      const char* v = strchr(line, ':') + 2;
+      addStringField(bw, "cpuModel", v);
+      done |= 1;
+    } else if (((done&2)==0) && strncmp(line, "cpu cores", 9) == 0) {
+      const char* v = strchr(line, ':') + 2;
+      writeString(bw, "numOfCpu");
+      tbufWriteChar(bw, ':');
+      tbufWrite(bw, v, strlen(v));
+      tbufWriteChar(bw, ',');
+      done |= 2;
+    }
+  }
+
+  free(line);
+  fclose(fp);
+}
+
+static void addOsInfo(SBufferWriter* bw) {
+  char * line = NULL;
+  size_t size = 0;
+
+  FILE* fp = fopen("/etc/os-release", "r");
+  if (fp == NULL) {
+    return;
+  }
+
+  while ((size = getline(&line, &size, fp)) != -1) {
+    line[size - 1] = '\0';
+    if (strncmp(line, "PRETTY_NAME", 11) == 0) {
+      const char* p = strchr(line, '=') + 1;
+      if (*p == '"') {
+        p++;
+        line[size - 2] = 0;
+      }
+      addStringField(bw, "os", p);
+      break;
+    }
+  }
+
+  free(line);
+  fclose(fp);
+}
+
+static void addMemoryInfo(SBufferWriter* bw) {
+  char * line = NULL;
+  size_t size = 0;
+
+  FILE* fp = fopen("/proc/meminfo", "r");
+  if (fp == NULL) {
+    return;
+  }
+
+  while ((size = getline(&line, &size, fp)) != -1) {
+    line[size - 1] = '\0';
+    if (strncmp(line, "MemTotal", 8) == 0) {
+      const char* p = strchr(line, ':') + 1;
+      while (*p == ' ') p++;
+      addStringField(bw, "memory", p);
+      break;
+    }
+  }
+
+  free(line);
+  fclose(fp);
+}
+
+static void addVersionInfo(SBufferWriter* bw) {
+  addStringField(bw, "version", version);
+  addStringField(bw, "buildInfo", buildinfo);
+  addStringField(bw, "gitInfo", gitinfo);
+  //addStringField(&bw, "installAt", "2020-08-01T00:00:00Z");
+}
+
+static void addRuntimeInfo(SBufferWriter* bw) {
+  addIntField(bw, "clusterId", mnodeGetClusterId());
+  // addIntField(&bw, "numOfDnode", 1);
+  // addIntField(&bw, "numOfVnode", 1);
+  // addIntField(&bw, "numOfStable", 1);
+  // addIntField(&bw, "numOfTable", 1);
+  // addIntField(&bw, "numOfRows", 1);
+  // addStringField(&bw, "startAt", "2020-08-01T00:00:00Z");
+  // addStringField(&bw, "memoryUsage", "10240 kB");
+  // addStringField(&bw, "diskUsage", "10240 MB");
+}
+
+static void sendTelemetryReport() {
+  char buf[128];
+  uint32_t ip = taosGetIpFromFqdn(TELEMETRY_SERVER);
+  if (ip == 0xffffffff) {
+    dError("failed to get IP address of " TELEMETRY_SERVER ", reason:%s", strerror(errno));
+    return;
+  }
+  int fd = taosOpenTcpClientSocket(ip, TELEMETRY_PORT, 0);
+  if (fd < 0) {
+    dError("failed to create socket for telemetry, reason:%s", strerror(errno));
+    return;
+  }
+
+  SBufferWriter bw = tbufInitWriter(NULL, false);
+  beginObject(&bw);
+  addIntField(&bw, "reportVersion", 1);
+  addOsInfo(&bw);
+  addCpuInfo(&bw);
+  addMemoryInfo(&bw);
+  addVersionInfo(&bw);
+  addRuntimeInfo(&bw);
+  closeObject(&bw);
+
+  const char* header = "POST /report HTTP/1.1\n"
+    "Host: " TELEMETRY_SERVER "\n"
+    "Content-Type: application/json\n"
+    "Content-Length: ";
+
+  taosWriteSocket(fd, header, strlen(header));
+  int contLen = tbufTell(&bw) - 1;
+  sprintf(buf, "%d\n\n", contLen);
+  taosWriteSocket(fd, buf, strlen(buf));
+  taosWriteSocket(fd, tbufGetData(&bw, false), contLen);
+  tbufCloseWriter(&bw);
+
+  taosReadSocket(fd, buf, 10); // read something to avoid nginx error 499
+  taosCloseSocket(fd);
+}
+
+static void* telemetryThread(void* param) {
+  int timeToWait = 0;
+  while (1) {
+    if (timeToWait <= 0) {
+      if (sdbIsMaster()) {
+        sendTelemetryReport();
+      }
+      timeToWait = REPORT_INTERVAL;
+    }
+
+    int startAt = taosGetTimestampSec();
+    struct timespec timeout = {.tv_sec = timeToWait, .tv_nsec = 0};
+    if (sem_timedwait(&tsExitSem, &timeout) == 0) {
+      break;
+    }
+    timeToWait -= (taosGetTimestampSec() - startAt);
+  }
+
+  return NULL;
+}
+
+int32_t dnodeInitTelemetry() {
+  if (!tsEnableTelemetryReporting) {
+    return 0;
+  }
+
+  if (sem_init(&tsExitSem, 0, 0) == -1) {
+    // just log the error, it is ok for telemetry to fail
+    dError("failed to create semaphore for telemetry, reason:%s", strerror(errno));
+    return 0;
+  }
+
+  pthread_attr_t attr;
+  pthread_attr_init(&attr);
+  pthread_attr_setdetachstate(&attr, PTHREAD_CREATE_JOINABLE);
+
+  int32_t code = pthread_create(&tsTelemetryThread, &attr, telemetryThread, NULL);
+  pthread_attr_destroy(&attr);
+  if (code != 0) {
+    dError("failed to create telemetry thread, reason:%s", strerror(errno));
+  }
+
+  return 0;
+}
+
+void dnodeCleanupTelemetry() {
+  if (!tsEnableTelemetryReporting) {
+    return;
+  }
+
+  if (tsTelemetryThread) {
+    sem_post(&tsExitSem);
+    pthread_join(tsTelemetryThread, NULL);
+    sem_destroy(&tsExitSem);
+  }
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/src/mnode/src/mnodeDb.c b/src/mnode/src/mnodeDb.c
index c7e3085e69285570e7b6700507c4b41a62c926e4..48acc6787c0d601a1efceb182ea0da48da407a13 100644
--- a/src/mnode/src/mnodeDb.c
+++ b/src/mnode/src/mnodeDb.c
@@ -458,6 +458,7 @@ void mnodeRemoveVgroupFromDb(SVgObj *pVgroup) {
         pDb->vgList[v2] = pDb->vgList[v2 + 1];
       }
       pDb->numOfVgroups--;
+      pDb->vgList[pDb->numOfVgroups] = NULL;
       break;
     }
   }
diff --git a/src/mnode/src/mnodeSdb.c b/src/mnode/src/mnodeSdb.c
index a4c2c60aa34f513550e64c2a6c83d4589dbc512a..301dd41cbc5e08917b5adf27643822da574a5abe 100644
--- a/src/mnode/src/mnodeSdb.c
+++ b/src/mnode/src/mnodeSdb.c
@@ -487,7 +487,13 @@ static int32_t sdbInsertHash(SSdbTable *pTable, SSdbOper *pOper) {
   sdbDebug("table:%s, insert record:%s to hash, rowSize:%d numOfRows:%" PRId64 ", msg:%p", pTable->tableName,
            sdbGetKeyStrFromObj(pTable, pOper->pObj), pOper->rowSize, pTable->numOfRows, pOper->pMsg);
 
-  (*pTable->insertFp)(pOper);
+  int32_t code = (*pTable->insertFp)(pOper);
+  if (code != TSDB_CODE_SUCCESS) {
+    sdbError("table:%s, failed to insert record:%s to hash, remove it", pTable->tableName,
+             sdbGetKeyStrFromObj(pTable, pOper->pObj));
+    sdbDeleteHash(pTable, pOper);
+  }
+
   return TSDB_CODE_SUCCESS;
 }
 
diff --git a/src/mnode/src/mnodeTable.c b/src/mnode/src/mnodeTable.c
index 1d14ec030714f5f2c6ab9703fbdc67cc654155e8..5837aed25908751e7925276ed87ba6af9291af29 100644
--- a/src/mnode/src/mnodeTable.c
+++ b/src/mnode/src/mnodeTable.c
@@ -2351,14 +2351,16 @@ static void mnodeProcessCreateChildTableRsp(SRpcMsg *rpcMsg) {
 
     // if the vgroup is already dropped from hash, it can't be accquired by pTable->vgId
     // so the refCount of vgroup can not be decreased
-    SVgObj *pVgroup = mnodeGetVgroup(pTable->vgId);
-    if (pVgroup == NULL) {
-      mnodeRemoveTableFromVgroup(pVgroup, pTable);
-    }
-    mnodeDecVgroupRef(pVgroup);
+    // SVgObj *pVgroup = mnodeGetVgroup(pTable->vgId);
+    // if (pVgroup == NULL) {
+    //   mnodeRemoveTableFromVgroup(mnodeMsg->pVgroup, pTable);
+    // }
+    // mnodeDecVgroupRef(pVgroup);
 
     mnodeSendDropChildTableMsg(mnodeMsg, false);
     rpcMsg->code = TSDB_CODE_SUCCESS;
+    dnodeSendRpcMnodeWriteRsp(mnodeMsg, rpcMsg->code);
+    return;
   }
 
   if (rpcMsg->code == TSDB_CODE_SUCCESS || rpcMsg->code == TSDB_CODE_TDB_TABLE_ALREADY_EXIST) {
diff --git a/src/mnode/src/mnodeVgroup.c b/src/mnode/src/mnodeVgroup.c
index e46da1d8920c12a2a6b8ead97fa625df43180efe..942372024124791c1cd9a8242ce381cc03dedd09 100644
--- a/src/mnode/src/mnodeVgroup.c
+++ b/src/mnode/src/mnodeVgroup.c
@@ -83,11 +83,12 @@ static int32_t mnodeVgroupActionInsert(SSdbOper *pOper) {
   // refer to db
   SDbObj *pDb = mnodeGetDb(pVgroup->dbName);
   if (pDb == NULL) {
+    mError("vgId:%d, db:%s is not exist while insert into hash", pVgroup->vgId, pVgroup->dbName);
     return TSDB_CODE_MND_INVALID_DB;
   }
   
   if (pDb->status != TSDB_DB_STATUS_READY) {
-    mError("db:%s, status:%d, in dropping", pDb->name, pDb->status);
+    mError("vgId:%d, db:%s status:%d, in dropping", pVgroup->vgId, pDb->name, pDb->status);
     return TSDB_CODE_MND_DB_IN_DROPPING;
   }
 
@@ -116,10 +117,12 @@ static int32_t mnodeVgroupActionInsert(SSdbOper *pOper) {
 static int32_t mnodeVgroupActionDelete(SSdbOper *pOper) {
   SVgObj *pVgroup = pOper->pObj;
 
-  if (pVgroup->pDb != NULL) {
-    mnodeRemoveVgroupFromDb(pVgroup);
+  if (pVgroup->pDb == NULL) {
+    mError("vgId:%d, db:%s is not exist while insert into hash", pVgroup->vgId, pVgroup->dbName);
+    return TSDB_CODE_MND_VGROUP_NOT_EXIST;
   }
 
+  mnodeRemoveVgroupFromDb(pVgroup);
   mnodeDecDbRef(pVgroup->pDb);
 
   for (int32_t i = 0; i < pVgroup->numOfVnodes; ++i) {
@@ -446,6 +449,12 @@ int32_t mnodeGetAvailableVgroup(SMnodeMsg *pMsg, SVgObj **ppVgroup, int32_t *pSi
     }
   }
 
+  if (pDb->numOfVgroups < 1) {
+    mDebug("app:%p:%p, db:%s, failed create new vgroup since:%s, numOfVgroups:%d maxVgroupsPerDb:%d ",
+           pMsg->rpcMsg.ahandle, pMsg, pDb->name, tstrerror(code), pDb->numOfVgroups, maxVgroupsPerDb);
+    return code;
+  }
+
   SVgObj *pVgroup = pDb->vgList[0];
   if (pVgroup == NULL) {
     pthread_mutex_unlock(&pDb->mutex);
@@ -517,6 +526,19 @@ static int32_t mnodeCreateVgroupCb(SMnodeMsg *pMsg, int32_t code) {
 
     dnodeReprocessMnodeWriteMsg(pMsg);
     return TSDB_CODE_MND_ACTION_IN_PROGRESS;
+    // if (pVgroup->status == TAOS_VG_STATUS_CREATING || pVgroup->status == TAOS_VG_STATUS_READY) {
+    //   mInfo("app:%p:%p, vgId:%d, is created in sdb, db:%s replica:%d", pMsg->rpcMsg.ahandle, pMsg, pVgroup->vgId,
+    //         pDb->name, pVgroup->numOfVnodes);
+    //   pVgroup->status = TAOS_VG_STATUS_READY;
+    //   SSdbOper desc = {.type = SDB_OPER_GLOBAL, .pObj = pVgroup, .table = tsVgroupSdb};
+    //   (void)sdbUpdateRow(&desc);
+    //   dnodeReprocessMnodeWriteMsg(pMsg);
+    //   return TSDB_CODE_MND_ACTION_IN_PROGRESS;
+    // } else {
+    //   mError("app:%p:%p, vgId:%d, is created in sdb, db:%s replica:%d, but vgroup is dropping", pMsg->rpcMsg.ahandle,
+    //          pMsg, pVgroup->vgId, pDb->name, pVgroup->numOfVnodes);
+    //   return TSDB_CODE_MND_VGROUP_NOT_EXIST;
+    // }
   }
 }
 
@@ -955,7 +977,7 @@ void mnodeSendDropVnodeMsg(int32_t vgId, SRpcEpSet *epSet, void *ahandle) {
 
 static void mnodeSendDropVgroupMsg(SVgObj *pVgroup, void *ahandle) {
   pVgroup->status = TAOS_VG_STATUS_DROPPING; // deleting
-  mDebug("vgId:%d, send drop all vnodes msg, ahandle:%p", pVgroup->vgId, ahandle);
+  mDebug("vgId:%d, send drop all vnodes msg, ahandle:%p db:%s", pVgroup->vgId, ahandle, pVgroup->dbName);
   for (int32_t i = 0; i < pVgroup->numOfVnodes; ++i) {
     SRpcEpSet epSet = mnodeGetEpSetFromIp(pVgroup->vnodeGid[i].pDnode->dnodeEp);
     mDebug("vgId:%d, send drop vnode msg to dnode:%d, ahandle:%p", pVgroup->vgId, pVgroup->vnodeGid[i].dnodeId, ahandle);
@@ -1117,6 +1139,7 @@ void mnodeSendDropAllDbVgroupsMsg(SDbObj *pDropDb) {
     }
 
     mnodeDecVgroupRef(pVgroup);
+    numOfVgroups++;
   }
 
   sdbFreeIter(pIter);
diff --git a/src/util/src/tqueue.c b/src/util/src/tqueue.c
index d9abf0d7c358fec3c6efc8185b21ffc504507fdb..e2f061445571a41ad2e9ce9aa60070cf9a41fcee 100644
--- a/src/util/src/tqueue.c
+++ b/src/util/src/tqueue.c
@@ -61,6 +61,7 @@ taos_queue taosOpenQueue() {
 
   pthread_mutex_init(&queue->mutex, NULL);
 
+  uTrace("queue:%p is openned", queue);
   return queue;
 }
 
@@ -89,6 +90,8 @@ void taosCloseQueue(taos_queue param) {
   pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
   pthread_mutex_destroy(&queue->mutex);
   free(queue);
+
+  uTrace("queue:%p is closed", queue);
 }
 
 void *taosAllocateQitem(int size) {
@@ -161,7 +164,7 @@ int taosReadQitem(taos_queue param, int *type, void **pitem) {
 }
 
 void *taosAllocateQall() {
-  void *p = malloc(sizeof(STaosQall));
+  void *p = calloc(sizeof(STaosQall), 1);
   return p;
 }
 
@@ -230,15 +233,31 @@ taos_qset taosOpenQset() {
   pthread_mutex_init(&qset->mutex, NULL);
   tsem_init(&qset->sem, 0, 0);
 
+  uTrace("qset:%p is openned", qset);
   return qset;
 }
 
 void taosCloseQset(taos_qset param) {
   if (param == NULL) return;
   STaosQset *qset = (STaosQset *)param;
+
+#if 0
+  // remove all the queues from qset
+  pthread_mutex_lock(&qset->mutex);
+  while (qset->head) {
+    STaosQueue *queue = qset->head;
+    qset->head = qset->head->next;
+
+    queue->qset = NULL;
+    queue->next = NULL;
+  }
+  pthread_mutex_unlock(&qset->mutex);
+#endif  
+
   pthread_mutex_destroy(&qset->mutex);
   tsem_destroy(&qset->sem);
   free(qset);
+  uTrace("qset:%p is closed", qset);
 }
 
 // tsem_post 'qset->sem', so that reader threads waiting for it
@@ -269,6 +288,7 @@ int taosAddIntoQset(taos_qset p1, taos_queue p2, void *ahandle) {
 
   pthread_mutex_unlock(&qset->mutex);
 
+  uTrace("queue:%p is added into qset:%p", queue, qset);
   return 0;
 }
 
@@ -288,6 +308,7 @@ void taosRemoveFromQset(taos_qset p1, taos_queue p2) {
       STaosQueue *prev = qset->head;
       tqueue = qset->head->next;
       while (tqueue) {
+        assert(tqueue->qset);
         if (tqueue== queue) {
           prev->next = tqueue->next;
           break;
@@ -305,11 +326,14 @@ void taosRemoveFromQset(taos_qset p1, taos_queue p2) {
       pthread_mutex_lock(&queue->mutex);
       atomic_sub_fetch_32(&qset->numOfItems, queue->numOfItems);
       queue->qset = NULL;
+      queue->next = NULL;
       pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
     }
   } 
   
   pthread_mutex_unlock(&qset->mutex);
+
+  uTrace("queue:%p is removed from qset:%p", queue, qset);
 }
 
 int taosGetQueueNumber(taos_qset param) {
diff --git a/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/pom.xml b/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/pom.xml
index 52067343ef051799150c65f91643a6475ad68157..ae288ae294a8569d10c5c98b3e82e2833ef4ed68 100644
--- a/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/pom.xml
+++ b/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/pom.xml
@@ -206,16 +206,6 @@
       <artifactId>slf4j-api</artifactId>
       <version>1.7.25</version>
     </dependency>
-    <dependency>
-      <groupId>org.slf4j</groupId>
-      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
-      <version>1.7.21</version>
-    </dependency>
-    <dependency>
-      <groupId>org.slf4j</groupId>
-      <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
-      <version>1.7.7</version>
-    </dependency>
 
     <dependency> 
       <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
diff --git a/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/OpentsdbTest.java b/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/OpentsdbTest.java
index e1a20dfb4908182e3471cac834c57b477b124998..4d02922766d6a3424a21b127ebe888b4b582dbab 100644
--- a/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/OpentsdbTest.java
+++ b/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/OpentsdbTest.java
@@ -1,6 +1,5 @@
 import com.stumbleupon.async.Callback;
 import com.stumbleupon.async.Deferred;
-import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 
 import net.opentsdb.core.TSDB;
 import net.opentsdb.uid.NoSuchUniqueName;
@@ -40,13 +39,19 @@ import java.util.concurrent.*;
 import java.math.*;
 import java.lang.reflect.Method;
 
+import org.apache.log4j.Logger;
+import org.apache.log4j.LogManager;
+import org.apache.log4j.Level;
 
-public class OpentsdbTest{
 
+public class OpentsdbTest{
   //static { System.setProperty("logback.configurationFile", "/home/ubuntu/fang/opentsdb/opentsdbtest/logback.xml");}
   static { System.setProperty("logback.configurationFile", "/etc/opentsdb/logback.xml");}
 
   public static void main(String args[]) {  
+
+    Logger logger = LogManager.getLogger(OpentsdbTest.class);
+    logger.setLevel(Level.OFF);
     // begin to parse argument
     String datadir = "/home/ubuntu/testdata";
     String sqlchoice  = "q1";
@@ -156,7 +161,7 @@ public class OpentsdbTest{
           }
           switch (sqlchoice) {
             case "q1":
-              get_url = "http://192.168.1.114:4242/api/query?";
+              get_url = "http://127.0.0.1:4242/api/query?";
               /*
               get_url = get_url + "start=1563249700&m=none:temperature{devgroup=";
               get_url = get_url + String.valueOf(ig-10) +"}";
diff --git a/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/WriteThread.java b/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/WriteThread.java
index f6f9ef69055fd9eee591102b598adb31ea09410c..569925ccc61b304267ac68a4a33d1ba20302c6d7 100644
--- a/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/WriteThread.java
+++ b/tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/src/main/java/com/opentsdb/test/WriteThread.java
@@ -1,6 +1,5 @@
 import com.stumbleupon.async.Callback;
 import com.stumbleupon.async.Deferred;
-import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 
 import net.opentsdb.core.TSDB;
 import net.opentsdb.uid.NoSuchUniqueName;
@@ -64,7 +63,7 @@ public class WriteThread extends Thread {
   public void run() { 
     StringEntity stringEntity;
     String port = "4242";
-    String put_url = "http://192.168.1.114:"+port+"/api/put?summary";
+    String put_url = "http://127.0.0.1:"+port+"/api/put?summary";
     try (CloseableHttpClient httpclient = HttpClients.createDefault()) {
       /*
       httpclient.getHttpConnectionManager().getParams()
@@ -152,4 +151,4 @@ public class WriteThread extends Thread {
         System.out.println("failed to connect");
     }
   }//end run
-}//end class
\ No newline at end of file
+}//end class
diff --git a/tests/perftest-scripts/cassandraTestWriteLoop.sh b/tests/perftest-scripts/cassandraTestWriteLoop.sh
index a218f0d0a04d30870e50eb06542c76cbd508662b..d20b6204124696b994817c141f1cfc310a4f062d 100755
--- a/tests/perftest-scripts/cassandraTestWriteLoop.sh
+++ b/tests/perftest-scripts/cassandraTestWriteLoop.sh
@@ -17,7 +17,7 @@ function runTest {
 
   for r in ${!rowsPerRequest[@]}; do
     for c in `seq 1 $clients`; do
-      avgRPR[$r, $c]=0
+      avgRPR[$r,$c]=0
     done
   done
 
@@ -46,7 +46,6 @@ function runTest {
       avgRPR[$r,$c]=`echo "scale=4; $totalRPR / $NUM_LOOP" | bc`
       printTo "r:$r c:$c avgRPR:${avgRPR[$r,$c]}"
     done
-
   done
 
   printf "R/R, "
@@ -79,9 +78,14 @@ while : ; do
       verbose=true
       shift ;;
 
+    -n)
+      NUM_LOOP=$2
+      shift 2;;
+
     -c)
       clients=$2
       shift 2;;
+
     *)
       break ;;
   esac
diff --git a/tests/perftest-scripts/opentsdbTestWriteLoop.sh b/tests/perftest-scripts/opentsdbTestWriteLoop.sh
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..8bbd5aa9bd7a63294a04ff50714f3744ddb8b4c4
--- /dev/null
+++ b/tests/perftest-scripts/opentsdbTestWriteLoop.sh
@@ -0,0 +1,99 @@
+#!/bin/bash
+
+DATA_DIR=/mnt/root/testdata
+NUM_LOOP=1
+NUM_OF_FILES=100
+
+rowsPerRequest=(1 10 50 100 500 1000 2000)
+
+function printTo {
+  if $verbose ; then
+    echo $1
+  fi
+}
+
+function runTest {
+  declare -A avgRPR
+
+  for r in ${!rowsPerRequest[@]}; do
+    for c in `seq 1 $clients`; do
+      avgRPR[$r, $c]=0
+    done
+  done
+
+  for r in ${!rowsPerRequest[@]}; do
+    for c in `seq 1 $clients`; do
+      totalRPR=0
+      OUT_FILE=opentsdbWrite-rows${rowsPerRequest[$r]}-clients$c.out
+      for i in `seq 1 $NUM_LOOP`; do
+        printTo "loop i:$i java -jar \
+          $TSDBTEST_DIR/opentsdbtest/target/opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
+          -dataDir $DATA_DIR \
+          -numOfFiles $NUM_OF_FILES \
+          -writeClients $c \
+          -rowsPerRequest $r"
+        java -jar \
+          $TSDBTEST_DIR/opentsdbtest/target/opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
+          -dataDir $DATA_DIR \
+          -numOfFiles $NUM_OF_FILES \
+          -writeClients $c \
+          -rowsPerRequest ${rowsPerRequest[$r]} \
+          2>&1 | tee $OUT_FILE
+        RPR=`cat $OUT_FILE | grep speed | awk '{print $(NF-1)}'`
+        totalRPR=`echo "scale=4; $totalRPR + $RPR" | bc`
+        printTo "r:$r rows:${rowsPerRequest[$r]}, clients:$c, i:$i RPR:$RPR"
+      done
+      avgRPR[$r,$c]=`echo "scale=4; $totalRPR / $NUM_LOOP" | bc`
+      printTo "r:$r c:$c avgRPR:${avgRPR[$r, $c]}"
+    done
+  done
+
+  printf "R/R, "
+  for c in `seq 1 $clients`; do
+    if [ "$c" == "1" ]; then
+      printf "$c client, "
+    else
+      printf "$c clients, "
+    fi
+  done
+  printf "\n"
+
+  for r in ${!rowsPerRequest[@]}; do
+    printf "${rowsPerRequest[$r]}, "
+    for c in `seq 1 $clients`; do
+      printf "${avgRPR[$r,$c]}, "
+    done
+    printf "\n"
+  done
+}
+
+################ Main ################
+
+verbose=false
+clients=1
+
+while : ; do
+  case $1 in
+    -v)
+      verbose=true
+      shift ;;
+
+    -n)
+      NUM_LOOP=$2
+      shift 2;;
+
+    -c)
+      clients=$2
+      shift 2;;
+
+    *)
+      break ;;
+  esac
+done
+
+WORK_DIR=/mnt/root/TDengine
+TSDBTEST_DIR=$WORK_DIR/tests/comparisonTest/opentsdb
+
+runTest
+
+printTo "Test done!"
diff --git a/tests/perftest-scripts/tdengineTestWriteLoop.sh b/tests/perftest-scripts/tdengineTestWriteLoop.sh
index 4cbb7916780316f186417f49ef86499a52c25834..5cb2a7199aa4a66fd2306cbd0736049e71cb65e3 100755
--- a/tests/perftest-scripts/tdengineTestWriteLoop.sh
+++ b/tests/perftest-scripts/tdengineTestWriteLoop.sh
@@ -1,7 +1,7 @@
 #!/bin/bash
 
 DATA_DIR=/mnt/root/testdata
-NUM_LOOP=5
+NUM_LOOP=1
 NUM_OF_FILES=100
 
 rowsPerRequest=(1 100 500 1000 2000)
@@ -37,7 +37,7 @@ function runTest {
 	      -rowsPerRequest $r"
         RPR=`$TDTEST_DIR/tdengineTest \
           -dataDir $DATA_DIR \
-          -numOfFiles 1 \
+          -numOfFiles $NUM_OF_FILES \
           -w -clients $c \
           -rowsPerRequest $r \
           | grep speed | awk '{print $(NF-1)}'`
@@ -80,6 +80,10 @@ while : ; do
       verbose=true
       shift ;;
 
+    -n)
+      NUM_LOOP=$2
+      shift 2;;
+
     master)
       master=true
       develop=false
@@ -93,18 +97,19 @@ while : ; do
     -c)
       clients=$2
       shift 2;;
+
     *)
       break ;;
   esac
 done
 
 if $master ; then
-  echo "Test master branch.."
+  printTo "Test master branch.."
   cp /mnt/root/cfg/master/taos.cfg /etc/taos/taos.cfg
   WORK_DIR=/mnt/root/TDengine.master
 else
-  echo "Test develop branch.."
-  cp /mnt/root/cfg/10billion/taos.cfg /etc/taos/taos.cfg
+  printTo "Test develop branch.."
+  cp /mnt/root/cfg/perftest/taos.cfg /etc/taos/taos.cfg
   WORK_DIR=/mnt/root/TDengine
 fi
 
@@ -113,4 +118,4 @@ TDTEST_DIR=$WORK_DIR/tests/comparisonTest/tdengine
 
 runTest
 
-echo "Test done!"
+printTo "Test done!"
diff --git a/tests/pytest/crash_gen.py b/tests/pytest/crash_gen.py
index 98181180e200fade047cfcc8f1be68434220af13..7cdc2b27c39fa453a30361cf00f45c513ef7365a 100755
--- a/tests/pytest/crash_gen.py
+++ b/tests/pytest/crash_gen.py
@@ -238,7 +238,7 @@ class WorkerThread:
 
 
 class ThreadCoordinator:
-    WORKER_THREAD_TIMEOUT = 30
+    WORKER_THREAD_TIMEOUT = 60 # one minute
 
     def __init__(self, pool: ThreadPool, dbManager):
         self._curStep = -1  # first step is 0
@@ -388,7 +388,9 @@ class ThreadCoordinator:
             except taos.error.ProgrammingError as err:
                 transitionFailed = True
                 errno2 = err.errno if (err.errno > 0) else 0x80000000 + err.errno  # correct error scheme
-                logger.info("Transition failed: errno=0x{:X}, msg: {}".format(errno2, err))
+                errMsg = "Transition failed: errno=0x{:X}, msg: {}".format(errno2, err)
+                logger.info(errMsg)
+                self._execStats.registerFailure(errMsg)
 
             # Then we move on to the next step
             self._releaseAllWorkerThreads(transitionFailed)                    
@@ -812,7 +814,7 @@ class DbConnNative(DbConn):
                     buildPath = root[:len(root) - len("/build/bin")]
                     break
         if buildPath == None:
-            raise RuntimeError("Failed to determine buildPath, selfPath={}".format(self_path))
+            raise RuntimeError("Failed to determine buildPath, selfPath={}".format(selfPath))
         return buildPath
 
     
@@ -2292,6 +2294,12 @@ class ServiceManagerThread:
         self._thread.daemon = True  # thread dies with the program
         self._thread.start()
 
+        self._thread2 = threading.Thread(
+            target=self.svcErrorReader,
+            args=(self._tdeSubProcess.getStdErr(), self._ipcQueue))
+        self._thread2.daemon = True  # thread dies with the program
+        self._thread2.start()
+
         # wait for service to start
         for i in range(0, 10):
             time.sleep(1.0)
@@ -2320,12 +2328,12 @@ class ServiceManagerThread:
             raise RuntimeError("sub process object missing")
 
         self._status = MainExec.STATUS_STOPPING
-        self._tdeSubProcess.stop()
+        retCode = self._tdeSubProcess.stop()
+        print("Attempted to stop sub process, got return code: {}".format(retCode))
 
         if self._tdeSubProcess.isRunning():  # still running
-            print(
-                "FAILED to stop sub process, it is still running... pid = {}".format(
-                    self.subProcess.pid))
+            print("FAILED to stop sub process, it is still running... pid = {}".format(
+                    self._tdeSubProcess.getPid()))
         else:
             self._tdeSubProcess = None  # not running any more
             self.join()  # stop the thread, change the status, etc.
@@ -2341,6 +2349,9 @@ class ServiceManagerThread:
             self._thread.join()
             self._thread = None
             self._status = MainExec.STATUS_STOPPED
+            # STD ERR thread
+            self._thread2.join()
+            self._thread2 = None
         else:
             print("Joining empty thread, doing nothing")
 
@@ -2421,6 +2432,10 @@ class ServiceManagerThread:
         print("\nNo more output from IO thread managing TDengine service")
         out.close()
 
+    def svcErrorReader(self, err: IO, queue):
+        for line in iter(err.readline, b''):
+            print("\nTD Svc STDERR: {}".format(line))
+
 
 class TdeSubProcess:
     def __init__(self):
@@ -2429,9 +2444,15 @@ class TdeSubProcess:
     def getStdOut(self):
         return self.subProcess.stdout
 
+    def getStdErr(self):
+        return self.subProcess.stderr
+
     def isRunning(self):
         return self.subProcess is not None
 
+    def getPid(self):
+        return self.subProcess.pid
+
     def getBuildPath(self):
         selfPath = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
         if ("community" in selfPath):
@@ -2467,24 +2488,28 @@ class TdeSubProcess:
             os.rename(logPath, logPathSaved)
         # os.mkdir(logPath) # recreate, no need actually, TDengine will auto-create with proper perms
             
-
         svcCmd = [taosdPath, '-c', cfgPath]
+        # svcCmdSingle = "{} -c {}".format(taosdPath, cfgPath)
         # svcCmd = ['vmstat', '1']
         if self.subProcess:  # already there
             raise RuntimeError("Corrupt process state")
 
+        # print("Starting service: {}".format(svcCmd))
         self.subProcess = subprocess.Popen(
-            svcCmd,
+            svcCmd, shell=False,
+            # svcCmdSingle, shell=True, # capture core dump?
             stdout=subprocess.PIPE,
+            stderr=subprocess.PIPE,
             # bufsize=1, # not supported in binary mode
-            close_fds=ON_POSIX)  # had text=True, which interferred with reading EOF
+            close_fds=ON_POSIX
+            )  # had text=True, which interferred with reading EOF
 
     def stop(self):
         if not self.subProcess:
             print("Sub process already stopped")
-            return
+            return -1
 
-        retCode = self.subProcess.poll()
+        retCode = self.subProcess.poll() # contains real sub process return code
         if retCode:  # valid return code, process ended
             self.subProcess = None
         else:  # process still alive, let's interrupt it
@@ -2495,11 +2520,15 @@ class TdeSubProcess:
             self.subProcess.send_signal(signal.SIGINT)
             try:
                 self.subProcess.wait(10)
+                retCode = self.subProcess.returncode
             except subprocess.TimeoutExpired as err:
                 print("Time out waiting for TDengine service process to exit")
+                retCode = -3
             else:
                 print("TDengine service process terminated successfully from SIG_INT")
+                retCode = -4
                 self.subProcess = None
+        return retCode
 
 class ThreadStacks: # stack info for all threads
     def __init__(self):