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documentation20/TAOS SQL-ch.md

@@ -947,7 +947,7 @@ SELECT function_list FROM stb_name
   2. 在时间维度聚合中，返回的结果中时间序列严格单调递增。
   3. 如果查询对象是超级表，则聚合函数会作用于该超级表下满足值过滤条件的所有表的数据。如果查询中没有使用group by语句，则返回的结果按照时间序列严格单调递增；如果查询中使用了group by语句分组，则返回结果中每个group内不按照时间序列严格单调递增。
 
-**示例：**智能电表的建表语句如下：
+**示例:** 智能电表的建表语句如下：
 
 ```mysql
 CREATE TABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
@@ -963,7 +963,7 @@ SELECT AVG(current),MAX(current),LEASTSQUARES(current, start_val, step_val), PER
   FILL(PREV);
 ```
 
-##TAOS SQL 边界限制
+## TAOS SQL 边界限制
 - 数据库名最大长度为33
 - 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

documentation20/advanced features-ch.md

@@ -296,7 +296,8 @@ $ taos
 您可以继续插入一些数据观察示例程序的输出。
 
 
-## 缓存 (Cache)
+## 缓存(Cache)
+
 TDengine采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Use，LRU），直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候，将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说，对于物联网数据的使用，用户最为关心最近产生的数据，即当前状态。TDengine充分利用了这一特性，将最近到达的（当前状态）数据保存在缓存中。
 
 TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中，可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析，整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说，可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用，而不需要再部署额外的缓存系统，可有效地简化系统架构，降低运维的成本。需要注意的是，TDengine重启以后系统的缓存将被清空，之前缓存的数据均会被批量写入磁盘，缓存的数据将不会像专门的Key-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
@@ -308,7 +309,14 @@ TDengine将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里按照列式
 你可以通过函数last_row快速获取一张表或一张超级表的最后一条记录，这样很便于在大屏显示各设备的实时状态或采集值。例如：
 
 ```mysql
-select last_row(degree) from thermometer where location='beijing';
+select last_row(voltage) from meters where location='Beijing.Chaoyang';
 ```
 
-该SQL语句将获取所有位于北京的传感器最后记录的温度值。
+该SQL语句将获取所有位于北京朝阳区的电表最后记录的电压值。
+
+
+## 报警监测(Alert)
+
+在 TDengine 的应用场景中，报警监测是一个常见需求，从概念上说，它要求程序从最近一段时间的数据中筛选出符合一定条件的数据，并基于这些数据根据定义好的公式计算出一个结果，当这个结果符合某个条件且持续一定时间后，以某种形式通知用户。
+
+为了满足用户对报警监测的需求，TDengine 以独立模块的形式提供了这一功能，有关它的安装使用方法，请参考博客 [使用 TDengine 进行报警监测](https://www.taosdata.com/blog/2020/04/14/1438.html) 。

documentation20/insert-ch.md

@@ -22,10 +22,10 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
 
 详细的SQL INSERT语法规则请见TAOS SQL
 
-##Prometheus直接写入
+## Prometheus直接写入
 [Prometheus](https://www.prometheus.io/)作为Cloud Native Computing Fundation毕业的项目，在性能监控以及K8S性能监控领域有着非常广泛的应用。TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Prometheus做简单配置，无需任何代码，就可将Prometheus采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。
 
-###从源代码编译blm_prometheus
+### 从源代码编译blm_prometheus
 用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件：
 - Linux操作系统的服务器
 - 安装好Golang, 1.10版本以上
@@ -39,7 +39,7 @@ go build
 
 一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_prometheus的可执行程序。
 
-###安装Prometheus
+### 安装Prometheus
 通过Prometheus的官网下载安装。[下载地址](https://prometheus.io/download/)
 
 ### 配置Prometheus
@@ -70,7 +70,7 @@ blm_prometheus会将收到的prometheus的数据拼装成TDengine的写入请求
 blm_prometheus对prometheus提供服务的端口号。
 ```
 
-###启动示例
+### 启动示例
 
 通过以下命令启动一个blm_prometheus的API服务
 ```
@@ -82,7 +82,7 @@ remote_write:
   - url: "http://10.1.2.3:8088/receive"
 ```
 
-###查询prometheus写入数据
+### 查询prometheus写入数据
 prometheus产生的数据格式如下：
 ```
 Timestamp: 1576466279341,
@@ -104,10 +104,10 @@ use prometheus;
 select * from apiserver_request_latencies_bucket;
 ```
 
-##Telegraf直接写入
+## Telegraf直接写入
 [Telegraf](https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/)是一流行的IT运维数据采集开源工具，TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Telegraf做简单配置，无需任何代码，就可将Telegraf采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。
 
-###从源代码编译blm_telegraf
+### 从源代码编译blm_telegraf
 用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件：
 
 - Linux操作系统的服务器
@@ -123,7 +123,7 @@ 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
+### 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
 
 ### 配置Telegraf
@@ -142,7 +142,7 @@ go build
 
 关于如何使用Telegraf采集数据以及更多有关使用Telegraf的信息，请参考Telegraf官方的[文档](https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.11/)。
 
-###启动blm_telegraf程序
+### 启动blm_telegraf程序
 blm_telegraf程序有以下选项，在启动blm_telegraf程序时可以通过设定这些选项来设定blm_telegraf的配置。
 
 ```sh
@@ -165,7 +165,7 @@ blm_telegraf会将收到的telegraf的数据拼装成TDengine的写入请求，
 blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
 ```
 
-###启动示例
+### 启动示例
 通过以下命令启动一个blm_telegraf的API服务
 ```
 ./blm_telegraf -host 127.0.0.1 -port 8089
@@ -177,7 +177,7 @@ blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
 url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf"
 ```
 
-###查询telegraf写入数据
+### 查询telegraf写入数据
 telegraf产生的数据格式如下：
 ```
 {
@@ -210,7 +210,7 @@ use telegraf;
 select * from cpu;
 ```
 
-## EMQ X MQTT Broker直接写入
+## EMQ X Broker直接写入
 
 MQTT是一流行的物联网数据传输协议，[EMQ](https://github.com/emqx/emqx)是一开源的MQTT Broker软件，无需任何代码，只需要在EMQ里做简单配置，即可将MQTT的数据直接写入TDengine。