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91fdad75
编写于
7月 31, 2020
作者:
S
Shengliang Guan
提交者:
GitHub
7月 31, 2020
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Merge pull request #2823 from taosdata/liuyq-617-patch-4
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d4bae495
3ef44af8
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3 changed file
with
25 addition
and
17 deletion
+25
-17
documentation20/TAOS SQL-ch.md
documentation20/TAOS SQL-ch.md
+2
-2
documentation20/advanced features-ch.md
documentation20/advanced features-ch.md
+11
-3
documentation20/insert-ch.md
documentation20/insert-ch.md
+12
-12
未找到文件。
documentation20/TAOS SQL-ch.md
浏览文件 @
91fdad75
...
@@ -947,7 +947,7 @@ SELECT function_list FROM stb_name
...
@@ -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。
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。
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
```
mysql
CREATE TABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
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
...
@@ -963,7 +963,7 @@ SELECT AVG(current),MAX(current),LEASTSQUARES(current, start_val, step_val), PER
FILL(PREV);
FILL(PREV);
```
```
##TAOS SQL 边界限制
##
TAOS SQL 边界限制
- 数据库名最大长度为33
- 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
- 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
- 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
浏览文件 @
91fdad75
...
@@ -296,7 +296,8 @@ $ taos
...
@@ -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。
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。
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
...
@@ -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:
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
```
mysql
select last_row(
degree) from thermometer where location='beiji
ng';
select last_row(
voltage) from meters where location='Beijing.Chaoya
ng';
```
```
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
浏览文件 @
91fdad75
...
@@ -22,10 +22,10 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
...
@@ -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
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。
[
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:
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
-
Linux操作系统的服务器
-
安装好Golang, 1.10版本以上
-
安装好Golang, 1.10版本以上
...
@@ -39,7 +39,7 @@ go build
...
@@ -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。
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/
)
通过Prometheus的官网下载安装。
[
下载地址
](
https://prometheus.io/download/
)
### 配置Prometheus
### 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
...
@@ -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。
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
通过以下命令启动一个blm_prometheus的API服务
```
```
...
@@ -82,7 +82,7 @@ remote_write:
...
@@ -82,7 +82,7 @@ remote_write:
-
url
:
"
http://10.1.2.3:8088/receive"
-
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:
prometheus产生的数据格式如下:
```
```
Timestamp: 1576466279341,
Timestamp: 1576466279341,
...
@@ -104,10 +104,10 @@ use prometheus;
...
@@ -104,10 +104,10 @@ use prometheus;
select * from apiserver_request_latencies_bucket;
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。
[
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:
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
-
Linux操作系统的服务器
...
@@ -123,7 +123,7 @@ go build
...
@@ -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。
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
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
### 配置Telegraf
...
@@ -142,7 +142,7 @@ go build
...
@@ -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/
)
。
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。
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
```
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,
...
@@ -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。
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
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
./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。
...
@@ -177,7 +177,7 @@ blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf"
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:
telegraf产生的数据格式如下:
```
```
{
{
...
@@ -210,7 +210,7 @@ use telegraf;
...
@@ -210,7 +210,7 @@ use telegraf;
select * from cpu;
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。
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。
...
...
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