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TDengine

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TDengine

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未验证 提交 ef1a97f4 编写于 作者: Z zhanglianlei 提交者： GitHub
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Merge branch 'develop' into develop

上级 570c8e5b 061fe86a
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内联 并排
Showing with 56835 addition and 10829 deletion
.drone.yml
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -15,7 +15,7 @@ steps:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -23,24 +23,101 @@ steps:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: test_arm64
name: test_arm64_bionic
platform:
os: linux
arch: arm64
steps:
- name: build
image: gcc
image: arm64v8/ubuntu:bionic
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y cmake build-essential
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
when:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: test_arm64_focal
platform:
os: linux
arch: arm64
steps:
- name: build
image: arm64v8/ubuntu:focal
commands:
- echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | debconf-set-selections
- apt-get update
- apt-get install -y -qq cmake build-essential
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
when:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: test_arm64_centos7
platform:
os: linux
arch: arm64
steps:
- name: build
image: arm64v8/centos:7
commands:
- yum install -y gcc gcc-c++ make cmake git
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
when:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: test_arm64_centos8
platform:
os: linux
arch: arm64
steps:
- name: build
image: arm64v8/centos:8
commands:
- dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git libarchive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -48,9 +125,10 @@ steps:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: test_arm
name: test_arm_bionic
platform:
os: linux
......@@ -65,7 +143,7 @@ steps:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch32 > /dev/null
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -73,7 +151,7 @@ steps:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: build_trusty
......@@ -92,7 +170,7 @@ steps:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -100,6 +178,7 @@ steps:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: build_xenial
......@@ -117,7 +196,7 @@ steps:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -125,7 +204,7 @@ steps:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: build_bionic
......@@ -142,7 +221,7 @@ steps:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -150,6 +229,7 @@ steps:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: build_centos7
......@@ -165,7 +245,7 @@ steps:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- make
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
......@@ -173,26 +253,4 @@ steps:
branch:
- develop
- master
---
kind: pipeline
name: goodbye
platform:
os: linux
arch: amd64
steps:
- name: 64-bit
image: alpine
commands:
- echo 64-bit is good.
when:
branch:
- develop
- master
depends_on:
- test_arm64
- test_amd64
\ No newline at end of file
- 2.0
\ No newline at end of file
.gitignore
浏览文件 @ ef1a97f4
build/
.ycm_extra_conf.py
.vscode/
.idea/
cmake-build-debug/
......
Jenkinsfile
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -5,7 +5,7 @@ node {
git url: 'https://github.com/taosdata/TDengine.git'
}
def skipstage=0
def skipbuild=0
def abortPreviousBuilds() {
def currentJobName = env.JOB_NAME
......@@ -33,8 +33,7 @@ def abort_previous(){
milestone(buildNumber)
}
def pre_test(){
sh'hostname'
sh '''
sudo rmtaos || echo "taosd has not installed"
'''
......@@ -52,12 +51,18 @@ def pre_test(){
git checkout master
'''
}
else {
else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0'){
sh '''
cd ${WKC}
git checkout develop
git checkout 2.0
'''
}
else{
sh '''
cd ${WKC}
git checkout develop
'''
}
}
sh'''
cd ${WKC}
......@@ -75,7 +80,13 @@ def pre_test(){
git checkout master
'''
}
else {
else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0'){
sh '''
cd ${WK}
git checkout 2.0
'''
}
else{
sh '''
cd ${WK}
git checkout develop
......@@ -95,19 +106,17 @@ def pre_test(){
make > /dev/null
make install > /dev/null
cd ${WKC}/tests
pip3 install ${WKC}/src/connector/python
pip3 install ${WKC}/src/connector/python/
'''
return 1
}
pipeline {
agent none
environment{
WK = '/var/lib/jenkins/workspace/TDinternal'
WKC= '/var/lib/jenkins/workspace/TDinternal/community'
}
stages {
stage('pre_build'){
agent{label 'master'}
......@@ -123,19 +132,22 @@ pipeline {
rm -rf ${WORKSPACE}.tes
cp -r ${WORKSPACE} ${WORKSPACE}.tes
cd ${WORKSPACE}.tes
git fetch
'''
script {
if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
sh '''
git checkout master
git pull origin master
'''
}
else {
else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0'){
sh '''
git checkout 2.0
'''
}
else{
sh '''
git checkout develop
git pull origin develop
'''
}
}
......@@ -143,32 +155,34 @@ pipeline {
git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
'''
script{
env.skipstage=sh(script:"cd ${WORKSPACE}.tes && git --no-pager diff --name-only FETCH_HEAD ${env.CHANGE_TARGET}|grep -v -E '.*md|//src//connector|Jenkinsfile|test-all.sh' || echo 0 ",returnStdout:true)
script{
skipbuild='2'
skipbuild=sh(script: "git log -2 --pretty=%B | fgrep -ie '[skip ci]' -e '[ci skip]' && echo 1 || echo 2", returnStdout:true)
println skipbuild
}
println env.skipstage
sh'''
rm -rf ${WORKSPACE}.tes
'''
}
}
stage('Parallel test stage') {
//only build pr
when {
allOf{
changeRequest()
expression {
env.skipstage != 0
expression{
return skipbuild.trim() == '2'
}
}
}
parallel {
stage('python_1_s1') {
agent{label 'p1'}
agent{label " slave1 || slave11 "}
steps {
pre_test()
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
......@@ -179,11 +193,11 @@ pipeline {
}
}
stage('python_2_s5') {
agent{label 'p2'}
agent{label " slave5 || slave15 "}
steps {
pre_test()
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
......@@ -193,9 +207,9 @@ pipeline {
}
}
stage('python_3_s6') {
agent{label 'p3'}
agent{label " slave6 || slave16 "}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
......@@ -206,10 +220,30 @@ pipeline {
}
}
stage('test_b1_s2') {
agent{label 'b1'}
agent{label " slave2 || slave12 "}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
rm -rf /var/lib/taos/*
rm -rf /var/log/taos/*
nohup taosd >/dev/null &
sleep 10
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests/examples/nodejs
npm install td2.0-connector > /dev/null 2>&1
node nodejsChecker.js host=localhost
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests/examples/C#/taosdemo
mcs -out:taosdemo *.cs > /dev/null 2>&1
echo '' |./taosdemo
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests/gotest
bash batchtest.sh
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b1fq
......@@ -217,9 +251,8 @@ pipeline {
}
}
}
stage('test_crash_gen_s3') {
agent{label "b2"}
agent{label " slave3 || slave13 "}
steps {
pre_test()
......@@ -232,12 +265,12 @@ pipeline {
}
}
timeout(time: 60, unit: 'MINUTES'){
sh '''
cd ${WKC}/tests/pytest
rm -rf /var/lib/taos/*
rm -rf /var/log/taos/*
./handle_crash_gen_val_log.sh
'''
// sh '''
// cd ${WKC}/tests/pytest
// rm -rf /var/lib/taos/*
// rm -rf /var/log/taos/*
// ./handle_crash_gen_val_log.sh
// '''
sh '''
cd ${WKC}/tests/pytest
rm -rf /var/lib/taos/*
......@@ -245,20 +278,18 @@ pipeline {
./handle_taosd_val_log.sh
'''
}
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b2fq
date
'''
}
}
}
}
stage('test_valgrind_s4') {
agent{label "b3"}
agent{label " slave4 || slave14 "}
steps {
pre_test()
......@@ -269,7 +300,7 @@ pipeline {
./handle_val_log.sh
'''
}
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
......@@ -284,9 +315,9 @@ pipeline {
}
}
stage('test_b4_s7') {
agent{label 'b4'}
agent{label " slave7 || slave17 "}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
......@@ -303,9 +334,9 @@ pipeline {
}
}
stage('test_b5_s8') {
agent{label 'b5'}
agent{label " slave8 || slave18 "}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
......@@ -316,9 +347,9 @@ pipeline {
}
}
stage('test_b6_s9') {
agent{label 'b6'}
agent{label " slave9 || slave19 "}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
......@@ -329,9 +360,9 @@ pipeline {
}
}
stage('test_b7_s10') {
agent{label 'b7'}
agent{label " slave10 || slave20 "}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
timeout(time: 55, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
......@@ -421,6 +452,5 @@ pipeline {
from: "support@taosdata.com"
)
}
}
}
}
}
\ No newline at end of file
alert/app/app.go
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* it under the terms of the GNU Affero General Public License, version 3
* or later ("AGPL"), as published by the Free Software Foundation.
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* 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/>.
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package app
import (
......
alert/app/expr/expr.go
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* along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
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package expr
import (
......
alert/app/expr/expr_test.go
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import "testing"
......
alert/app/expr/funcs.go
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package expr
import (
......
alert/app/expr/funcs_test.go
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package expr
import (
......
alert/app/route.go
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package app
import (
......
alert/app/rule.go
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package app
import (
......
alert/app/rule_test.go
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package app
import (
......
alert/cmd/alert/main.go
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*/
package main
import (
......
alert/models/models.go
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*/
package models
import (
......
alert/models/rule.go
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*/
package models
import "time"
......
alert/utils/config.go
浏览文件 @ ef1a97f4
/*
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*/
package utils
import (
......
alert/utils/log/log.go
浏览文件 @ ef1a97f4
/*
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*/
package log
import (
......
cmake/define.inc
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -180,7 +180,7 @@ IF (TD_WINDOWS)
ADD_DEFINITIONS(-D_MBCS -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE -D_CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE)
SET(CMAKE_GENERATOR "NMake Makefiles" CACHE INTERNAL "" FORCE)
IF (NOT TD_GODLL)
SET(COMMON_FLAGS "/nologo /WX /wd4018 /wd2220 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
SET(COMMON_FLAGS "/nologo /WX /wd4018 /wd5999 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
IF (MSVC AND (MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1900))
SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} /Wv:18")
ENDIF ()
......
cmake/env.inc
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -34,12 +34,22 @@ ENDIF ()
#
# Set compiler options
SET(COMMON_C_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -std=gnu99")
IF (TD_LINUX)
SET(COMMON_C_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -std=gnu99")
ELSE ()
SET(COMMON_C_FLAGS "${COMMON_FLAGS} ")
ENDIF ()
SET(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} ${COMMON_C_FLAGS} ${DEBUG_FLAGS}")
SET(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} ${COMMON_C_FLAGS} ${RELEASE_FLAGS}")
# Set c++ compiler options
SET(COMMON_CXX_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -std=c++11 -Wno-unused-function")
IF (TD_WINDOWS)
SET(COMMON_CXX_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -std=c++11")
ELSE ()
SET(COMMON_CXX_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -std=c++11 -Wno-unused-function")
ENDIF ()
SET(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} ${COMMON_CXX_FLAGS} ${DEBUG_FLAGS}")
SET(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} ${COMMON_CXX_FLAGS} ${RELEASE_FLAGS}")
......
cmake/version.inc
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine)
IF (DEFINED VERNUMBER)
SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER})
ELSE ()
SET(TD_VER_NUMBER "2.1.5.0")
SET(TD_VER_NUMBER "2.1.7.2")
ENDIF ()
IF (DEFINED VERCOMPATIBLE)
......
deps/MsvcLibX/src/iconv.c
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -98,6 +98,7 @@ int ConvertString(char *buf, size_t nBytes, UINT cpFrom, UINT cpTo, LPCSTR lpDef
char *DupAndConvert(const char *string, UINT cpFrom, UINT cpTo, LPCSTR lpDefaultChar) {
int nBytes;
char *pBuf;
char *pBuf1;
nBytes = 4 * ((int)lstrlen(string) + 1); /* Worst case for the size needed */
pBuf = (char *)malloc(nBytes);
if (!pBuf) {
......@@ -110,8 +111,9 @@ char *DupAndConvert(const char *string, UINT cpFrom, UINT cpTo, LPCSTR lpDefault
free(pBuf);
return NULL;
}
pBuf = realloc(pBuf, nBytes+1);
return pBuf;
pBuf1 = realloc(pBuf, nBytes+1);
if(pBuf1 == NULL && pBuf != NULL) free(pBuf);
return pBuf1;
}
int CountCharacters(const char *string, UINT cp) {
......
deps/MsvcLibX/src/main.c
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -68,6 +68,7 @@ int BreakArgLine(LPSTR pszCmdLine, char ***pppszArg) {
int iString = FALSE; /* TRUE = string mode; FALSE = non-string mode */
int nBackslash = 0;
char **ppszArg;
char **ppszArg1;
int iArg = FALSE; /* TRUE = inside an argument; FALSE = between arguments */
ppszArg = (char **)malloc((argc+1)*sizeof(char *));
......@@ -89,7 +90,10 @@ int BreakArgLine(LPSTR pszCmdLine, char ***pppszArg) {
if ((!iArg) && (c != ' ') && (c != '\t')) { /* Beginning of a new argument */
iArg = TRUE;
ppszArg[argc++] = pszCopy+j;
ppszArg = (char **)realloc(ppszArg, (argc+1)*sizeof(char *));
ppszArg1 = (char **)realloc(ppszArg, (argc+1)*sizeof(char *));
if(ppszArg1 == NULL && ppszArg != NULL)
free(ppszArg);
ppszArg = ppszArg1;
if (!ppszArg) return -1;
pszCopy[j] = c0 = '\0';
}
......@@ -212,7 +216,7 @@ int _initU(void) {
fprintf(stderr, "Warning: Can't convert the argument line to UTF-8\n");
_acmdln[0] = '\0';
}
realloc(_acmdln, n+1); /* Resize the memory block to fit the UTF-8 line */
//realloc(_acmdln, n+1); /* Resize the memory block to fit the UTF-8 line */
/* Should not fail since we make it smaller */
/* Record the console code page, to allow converting the output accordingly */
......
deps/MsvcLibX/src/realpath.c
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -196,6 +196,7 @@ not_compact_enough:
/* Normally defined in stdlib.h. Output buf must contain PATH_MAX bytes */
char *realpath(const char *path, char *outbuf) {
char *pOutbuf = outbuf;
char *pOutbuf1 = NULL;
int iErr;
const char *pc;
......@@ -242,8 +243,11 @@ realpath_failed:
return NULL;
}
if (!outbuf) pOutbuf = realloc(pOutbuf, strlen(pOutbuf) + 1);
return pOutbuf;
if (!outbuf) {
pOutbuf1 = realloc(pOutbuf, strlen(pOutbuf) + 1);
if(pOutbuf1 == NULL && pOutbuf) free(pOutbuf);
}
return pOutbuf1;
}
#endif
......@@ -517,6 +521,7 @@ int ResolveLinksA(const char *path, char *buf, size_t bufsize) {
/* Normally defined in stdlib.h. Output buf must contain PATH_MAX bytes */
char *realpathU(const char *path, char *outbuf) {
char *pOutbuf = outbuf;
char *pOutbuf1 = NULL;
char *pPath1 = NULL;
char *pPath2 = NULL;
int iErr;
......@@ -590,10 +595,13 @@ realpathU_failed:
}
DEBUG_LEAVE(("return 0x%p; // \"%s\"\n", pOutbuf, pOutbuf));
if (!outbuf) pOutbuf = realloc(pOutbuf, strlen(pOutbuf) + 1);
if (!outbuf) {
pOutbuf1 = realloc(pOutbuf, strlen(pOutbuf) + 1);
if(pOutbuf1 == NULL && pOutbuf) free(pOutbuf);
}
free(pPath1);
free(pPath2);
return pOutbuf;
return pOutbuf1;
}
#endif /* defined(_WIN32) */
......
documentation20/cn/01.evaluation/docs.md
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......@@ -2,18 +2,18 @@
## <a class="anchor" id="intro"></a>TDengine 简介
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战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
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战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL 数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
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：
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, HiveMQ, 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__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类似标准SQL，支持RESTful, 支持Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与MySQL相似，零学习成本。
* __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, HiveMQ, 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__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类标准 SQL，支持 RESTful，支持 Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与 MySQL 相似，零学习成本。
采用TDengine，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。但需要指出的是，因充分利用了物联网时序数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM等通用型数据。
采用 TDengine，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。但需要指出的是，因充分利用了物联网时序数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。
![TDengine技术生态图](page://images/eco_system.png)
<center>图 1. TDengine技术生态图</center>
......@@ -21,42 +21,47 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
## <a class="anchor" id="scenes"></a>TDengine 总体适用场景
作为一个IOT大数据平台，TDengine的典型适用场景是在IOT范畴，而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统，比如CRM，ERP等，不在本文讨论范围内。
作为一个 IoT 大数据平台，TDengine 的典型适用场景是在 IoT 范畴，而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统，比如 CRM，ERP 等，不在本文讨论范围内。
### 数据源特点和需求
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。
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|
|---|---|---|---|---|
|总体数据量巨大| | | √ |TDengine在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构，达到业界最优的存储效率。|
|数据输入速度偶尔或者持续巨大| | | √ | TDengine的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。|
|数据源数目巨大| | | √ |TDengine设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。|
|总体数据量巨大| | | √ | TDengine 在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构，达到业界最优的存储效率。|
|数据输入速度偶尔或者持续巨大| | | √ | TDengine 的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。|
|数据源数目巨大| | | √ | TDengine 设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。|
### 系统架构要求
|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。|
### 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。|
|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。|
### 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|
|---|---|---|---|---|
|要求较大的总体处理能力| | | √ |TDengine的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。|
|要求高速处理数据 | | | √ |TDengine的专门为IOT优化的存储和数据处理的设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。|
|要求快速处理小粒度数据| | | √ |这方面TDengine性能可以完全对标关系型和NoSQL型数据处理系统。|
|要求较大的总体处理能力| | | √ | TDengine 的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。|
|要求高速处理数据 | | | √ | TDengine 的专门为 IoT 优化的存储和数据处理的设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。|
|要求快速处理小粒度数据| | | √ |这方面 TDengine 性能可以完全对标关系型和 NoSQL 型数据处理系统。|
### 系统维护需求
|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。|
documentation20/cn/02.getting-started/01.docker/docs.md
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# 通过 Docker 快速体验 TDengine
虽然并不推荐在生产环境中通过 Docker 来部署 TDengine 服务，但 Docker 工具能够很好地屏蔽底层操作系统的环境差异，很适合在开发测试或初次体验时用于安装运行 TDengine 的工具集。特别是，借助 Docker，能够比较方便地在 Mac OSX 和 Windows 系统上尝试 TDengine，而无需安装虚拟机或额外租用 Linux 服务器。
虽然并不推荐在生产环境中通过 Docker 来部署 TDengine 服务，但 Docker 工具能够很好地屏蔽底层操作系统的环境差异，很适合在开发测试或初次体验时用于安装运行 TDengine 的工具集。特别是，借助 Docker，能够比较方便地在 Mac OSX 和 Windows 系统上尝试 TDengine，而无需安装虚拟机或额外租用 Linux 服务器。另外，从2.0.14.0版本开始，TDengine提供的镜像已经可以同时支持X86-64、X86、arm64、arm32平台，像NAS、树莓派、嵌入式开发板之类可以运行docker的非主流计算机也可以基于本文档轻松体验TDengine。
下文通过 Step by Step 风格的介绍，讲解如何通过 Docker 快速建立 TDengine 的单节点运行环境，以支持开发和测试。
......@@ -12,7 +12,7 @@ Docker 工具自身的下载请参考 [Docker官网文档](https://docs.docker.c
```bash
$ docker -v
Docker version 20.10.5, build 55c4c88
Docker version 20.10.3, build 48d30b5
```
## 在 Docker 容器中运行 TDengine
......@@ -20,21 +20,22 @@ Docker version 20.10.5, build 55c4c88
1，使用命令拉取 TDengine 镜像，并使它在后台运行。
```bash
$ docker run -d tdengine/tdengine
cdf548465318c6fc2ad97813f89cc60006393392401cae58a27b15ca9171f316
$ docker run -d --name tdengine tdengine/tdengine
7760c955f225d72e9c1ec5a4cef66149a7b94dae7598b11eb392138877e7d292
```
- **docker run**：通过 Docker 运行一个容器。
- **-d**：让容器在后台运行。
- **tdengine/tdengine**：拉取的 TDengine 官方发布的应用镜像。
- **cdf548465318c6fc2ad97813f89cc60006393392401cae58a27b15ca9171f316**：这个返回的长字符是容器 ID，我们可以通过容器 ID 来查看对应的容器。
- **docker run**：通过 Docker 运行一个容器
- **--name tdengine**：设置容器名称，我们可以通过容器名称来查看对应的容器
- **-d**：让容器在后台运行
- **tdengine/tdengine**：拉取的 TDengine 官方发布的应用镜像
- **7760c955f225d72e9c1ec5a4cef66149a7b94dae7598b11eb392138877e7d292**：这个返回的长字符是容器 ID，我们也可以通过容器 ID 来查看对应的容器
2，确认容器是否已经正确运行。
```bash
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS ···
cdf548465318 tdengine/tdengine "taosd" 14 minutes ago Up 14 minutes ···
c452519b0f9b tdengine/tdengine "taosd" 14 minutes ago Up 14 minutes ···
```
- **docker ps**：列出所有正在运行状态的容器信息。
......@@ -47,25 +48,25 @@ cdf548465318 tdengine/tdengine "taosd" 14 minutes ago Up 14 minutes ·
3，进入 Docker 容器内，使用 TDengine。
```bash
$ docker exec -it cdf548465318 /bin/bash
root@cdf548465318:~/TDengine-server-2.0.13.0#
$ docker exec -it tdengine /bin/bash
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13#
```
- **docker exec**：通过 docker exec 命令进入容器，如果退出，容器不会停止。
- **-i**：进入交互模式。
- **-t**：指定一个终端。
- **cdf548465318**：容器 ID，需要根据 docker ps 指令返回的值进行修改。
- **c452519b0f9b**：容器 ID，需要根据 docker ps 指令返回的值进行修改。
- **/bin/bash**：载入容器后运行 bash 来进行交互。
4，进入容器后，执行 taos shell 客户端程序。
```bash
$ root@cdf548465318:~/TDengine-server-2.0.13.0# taos
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.13.0
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.20.13
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
taos>
```
TDengine 终端成功连接服务端，打印出了欢迎消息和版本信息。如果失败，会有错误信息打印出来。
......@@ -78,45 +79,74 @@ TDengine 终端成功连接服务端，打印出了欢迎消息和版本信息
```bash
$ taos> q
root@cdf548465318:~/TDengine-server-2.0.13.0#
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13#
```
2，在命令行界面执行 taosdemo。
```bash
$ root@cdf548465318:~/TDengine-server-2.0.13.0# taosdemo
###################################################################
# Server IP: localhost:0
# User: root
# Password: taosdata
# Use metric: true
# Datatype of Columns: int int int int int int int float
# Binary Length(If applicable): -1
# Number of Columns per record: 3
# Number of Threads: 10
# Number of Tables: 10000
# Number of Data per Table: 100000
# Records/Request: 1000
# Database name: test
# Table prefix: t
# Delete method: 0
# Test time: 2021-04-13 02:05:20
###################################################################
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taosdemo
taosdemo is simulating data generated by power equipments monitoring...
host: 127.0.0.1:6030
user: root
password: taosdata
configDir:
resultFile: ./output.txt
thread num of insert data: 10
thread num of create table: 10
top insert interval: 0
number of records per req: 30000
max sql length: 1048576
database count: 1
database[0]:
database[0] name: test
drop: yes
replica: 1
precision: ms
super table count: 1
super table[0]:
stbName: meters
autoCreateTable: no
childTblExists: no
childTblCount: 10000
childTblPrefix: d
dataSource: rand
iface: taosc
insertRows: 10000
interlaceRows: 0
disorderRange: 1000
disorderRatio: 0
maxSqlLen: 1048576
timeStampStep: 1
startTimestamp: 2017-07-14 10:40:00.000
sampleFormat:
sampleFile:
tagsFile:
columnCount: 3
column[0]:FLOAT column[1]:INT column[2]:FLOAT
tagCount: 2
tag[0]:INT tag[1]:BINARY(16)
Press enter key to continue or Ctrl-C to stop
```
回车后，该命令将新建一个数据库 test，并且自动创建一张超级表 meters，并以超级表 meters 为模版创建了 1 万张表，表名从 "t0" 到 "t9999"。每张表有 10 万条记录，每条记录有 f1，f2，f3 三个字段，时间戳 ts 字段从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:41:39 999"。每张表带有 areaid 和 loc 两个标签 TAG，areaid 被设置为 1 到 10，loc 被设置为 "beijing" 或 "shanghai"。
回车后，该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "beijing" 或者 "shanghai"。
执行这条命令大概需要几分钟，最后共插入 1 亿条记录。
3，进入 TDengine 终端，查看 taosdemo 生成的数据。
- **进入命令行。**
```bash
$ root@cdf548465318:~/TDengine-server-2.0.13.0# taos
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.13.0
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.20.13
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
taos>
```
- **查看数据库。**
......@@ -124,8 +154,8 @@ taos>
```bash
$ taos> show databases;
name | created_time | ntables | vgroups | ···
test | 2021-04-13 02:14:15.950 | 10000 | 6 | ···
log | 2021-04-12 09:36:37.549 | 4 | 1 | ···
test | 2021-08-18 06:01:11.021 | 10000 | 6 | ···
log | 2021-08-18 05:51:51.065 | 4 | 1 | ···
```
......@@ -136,10 +166,10 @@ $ taos> use test;
Database changed.
$ taos> show stables;
name | created_time | columns | tags | tables |
=====================================================================================
meters | 2021-04-13 02:14:15.955 | 4 | 2 | 10000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001737s)
name | created_time | columns | tags | tables |
============================================================================================
meters | 2021-08-18 06:01:11.116 | 4 | 2 | 10000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.003259s)
```
......@@ -147,42 +177,45 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001737s)
```bash
$ taos> select * from test.t0 limit 10;
ts | f1 | f2 | f3 |
====================================================================
2017-07-14 02:40:01.000 | 3 | 9 | 0 |
2017-07-14 02:40:02.000 | 0 | 1 | 2 |
2017-07-14 02:40:03.000 | 7 | 2 | 3 |
2017-07-14 02:40:04.000 | 9 | 4 | 5 |
2017-07-14 02:40:05.000 | 1 | 2 | 5 |
2017-07-14 02:40:06.000 | 6 | 3 | 2 |
2017-07-14 02:40:07.000 | 4 | 7 | 8 |
2017-07-14 02:40:08.000 | 4 | 6 | 6 |
2017-07-14 02:40:09.000 | 5 | 7 | 7 |
2017-07-14 02:40:10.000 | 1 | 5 | 0 |
Query OK, 10 row(s) in set (0.003638s)
DB error: Table does not exist (0.002857s)
taos> select * from test.d0 limit 10;
ts | current | voltage | phase |
======================================================================================
2017-07-14 10:40:00.000 | 10.12072 | 223 | 0.34167 |
2017-07-14 10:40:00.001 | 10.16103 | 224 | 0.34445 |
2017-07-14 10:40:00.002 | 10.00204 | 220 | 0.33334 |
2017-07-14 10:40:00.003 | 10.00030 | 220 | 0.33333 |
2017-07-14 10:40:00.004 | 9.84029 | 216 | 0.32222 |
2017-07-14 10:40:00.005 | 9.88028 | 217 | 0.32500 |
2017-07-14 10:40:00.006 | 9.88110 | 217 | 0.32500 |
2017-07-14 10:40:00.007 | 10.08137 | 222 | 0.33889 |
2017-07-14 10:40:00.008 | 10.12063 | 223 | 0.34167 |
2017-07-14 10:40:00.009 | 10.16086 | 224 | 0.34445 |
Query OK, 10 row(s) in set (0.016791s)
```
- **查看 t0 表的标签值。**
- **查看 d0 表的标签值。**
```bash
$ taos> select areaid, loc from test.t0;
areaid | loc |
===========================
10 | shanghai |
Query OK, 1 row(s) in set (0.002904s)
$ taos> select groupid, location from test.d0;
groupid | location |
=================================
0 | shanghai |
Query OK, 1 row(s) in set (0.003490s)
```
## 停止正在 Docker 中运行的 TDengine 服务
```bash
$ docker stop cdf548465318
cdf548465318
$ docker stop tdengine
tdengine
```
- **docker stop**：通过 docker stop 停止指定的正在运行中的 docker 镜像。
- **cdf548465318**：容器 ID，根据 docker ps 指令返回的结果进行修改。
- **tdengine**：容器名称。
## 编程开发时连接在 Docker 中的 TDengine
......@@ -191,11 +224,11 @@ cdf548465318
1，通过端口映射(-p)，将容器内部开放的网络端口映射到宿主机的指定端口上。通过挂载本地目录(-v)，可以实现宿主机与容器内部的数据同步，防止容器删除后，数据丢失。
```bash
$ docker run -d -v /etc/taos:/etc/taos -p 6041:6041 tdengine/tdengine
$ docker run -d -v /etc/taos:/etc/taos -P 6041:6041 tdengine/tdengine
526aa188da767ae94b244226a2b2eec2b5f17dd8eff592893d9ec0cd0f3a1ccd
$ curl -u root:taosdata -d 'show databases' 127.0.0.1:6041/rest/sql
{"status":"succ","head":["name","created_time","ntables","vgroups","replica","quorum","days","keep1,keep2,keep(D)","cache(MB)","blocks","minrows","maxrows","wallevel","fsync","comp","precision","status"],"data":[],"rows":0}
{"status":"succ","head":["name","created_time","ntables","vgroups","replica","quorum","days","keep0,keep1,keep(D)","cache(MB)","blocks","minrows","maxrows","wallevel","fsync","comp","cachelast","precision","update","status"],"column_meta":[["name",8,32],["created_time",9,8],["ntables",4,4],["vgroups",4,4],["replica",3,2],["quorum",3,2],["days",3,2],["keep0,keep1,keep(D)",8,24],["cache(MB)",4,4],["blocks",4,4],["minrows",4,4],["maxrows",4,4],["wallevel",2,1],["fsync",4,4],["comp",2,1],["cachelast",2,1],["precision",8,3],["update",2,1],["status",8,10]],"data":[["test","2021-08-18 06:01:11.021",10000,4,1,1,10,"3650,3650,3650",16,6,100,4096,1,3000,2,0,"ms",0,"ready"],["log","2021-08-18 05:51:51.065",4,1,1,1,10,"30,30,30",1,3,100,4096,1,3000,2,0,"us",0,"ready"]],"rows":2}
```
- 第一条命令，启动一个运行了 TDengine 的 docker 容器，并且将容器的 6041 端口映射到宿主机的 6041 端口上。
......@@ -206,6 +239,5 @@ $ curl -u root:taosdata -d 'show databases' 127.0.0.1:6041/rest/sql
2，直接通过 exec 命令，进入到 docker 容器中去做开发。也即，把程序代码放在 TDengine 服务端所在的同一个 Docker 容器中，连接容器本地的 TDengine 服务。
```bash
$ docker exec -it 526aa188da /bin/bash
$ docker exec -it tdengine /bin/bash
```
documentation20/cn/02.getting-started/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -22,7 +22,8 @@ TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟
具体的安装过程，请参见 [TDengine 多种安装包的安装和卸载](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html) 以及 [视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1941.html)。
## <a class="anchor" id="start"></a>轻松启动
<a class="anchor" id="start"></a>
## 轻松启动
安装成功后，用户可使用 `systemctl` 命令来启动 TDengine 的服务进程。
......@@ -30,7 +31,7 @@ TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟
$ systemctl start taosd
```
检查服务是否正常工作。
检查服务是否正常工作：
```bash
$ systemctl status taosd
```
......@@ -40,20 +41,20 @@ $ systemctl status taosd
**注意：**
- systemctl 命令需要 _root_ 权限来运行，如果您非 _root_ 用户，请在命令前添加 sudo 。
- 为更好的获得产品反馈，改善产品，TDengine 会采集基本的使用信息，但您可以修改系统配置文件 taos.cfg 里的配置参数 telemetryReporting, 将其设为 0，就可将其关闭。
- 为更好的获得产品反馈，改善产品，TDengine 会采集基本的使用信息，但您可以修改系统配置文件 taos.cfg 里的配置参数 telemetryReporting，将其设为 0，就可将其关闭。
- TDengine 采用 FQDN (一般就是 hostname )作为节点的 ID，为保证正常运行，需要给运行 taosd 的服务器配置好 hostname，在客户端应用运行的机器配置好 DNS 服务或 hosts 文件，保证 FQDN 能够解析。
- `systemctl stop taosd` 指令在执行后并不会马上停止 TDengine 服务，而是会等待系统中必要的落盘工作正常完成。在数据量很大的情况下，这可能会消耗较长时间。
* TDengine 支持在使用 [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) 做进程服务管理的 linux 系统上安装，用 `which systemctl` 命令来检测系统中是否存在 `systemd` 包:
* TDengine 支持在使用 [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) 做进程服务管理的 Linux 系统上安装，用 `which systemctl` 命令来检测系统中是否存在 `systemd` 包:
```bash
$ which systemctl
```
如果系统中不支持 systemd，也可以用手动运行 /usr/local/taos/bin/taosd 方式启动 TDengine 服务。
如果系统中不支持 `systemd`，也可以用手动运行 /usr/local/taos/bin/taosd 方式启动 TDengine 服务。
## <a class="anchor" id="console"></a>TDengine 命令行程序
<a class="anchor" id="console"></a>
## 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。
......@@ -83,14 +84,14 @@ select * from t;
Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
```
除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine 终端检查系统运行状态，添加删除用户账号等。
除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine 终端进行检查系统运行状态、添加删除用户账号等操作。
### 命令行参数
**命令行参数**
您可通过配置命令行参数来改变 TDengine 终端的行为。以下为常用的几个命令行参数：
- -c, --config-dir: 指定配置文件目录，默认为 _/etc/taos_
- -h, --host: 指定服务的 FQDN 地址（也可以使用 IP），默认为连接本地服务
- -c, --config-dir: 指定配置文件目录，默认为 `/etc/taos`
- -h, --host: 指定服务的 FQDN 地址或 IP 地址，默认为连接本地服务
- -s, --commands: 在不进入终端的情况下运行 TDengine 命令
- -u, --user: 连接 TDengine 服务器的用户名，缺省为 root
- -p, --password: 连接TDengine服务器的密码，缺省为 taosdata
......@@ -99,24 +100,25 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
示例：
```bash
$ taos -h 192.168.0.1 -s "use db; show tables;"
$ taos -h h1.taos.com -s "use db; show tables;"
```
### 运行 SQL 命令脚本
**运行 SQL 命令脚本**
TDengine 终端可以通过 `source` 命令来运行 SQL 命令脚本.
TDengine 终端可以通过 `source` 命令来运行 SQL 命令脚本。
```mysql
taos> source <filename>;
```
### Shell 小技巧
**Shell 小技巧**
- 可以使用上下光标键查看历史输入的指令
- 修改用户密码，在 shell 中使用 alter user 指令
- 修改用户密码：在 shell 中使用 `alter user` 命令，缺省密码为 taosdata
- ctrl+c 中止正在进行中的查询
- 执行 `RESET QUERY CACHE` 清空本地缓存的表 schema
- 执行 `RESET QUERY CACHE` 可清除本地缓存的表 schema
- 批量执行 SQL 语句。可以将一系列的 shell 命令（以英文 ; 结尾，每个 SQL 语句为一行）按行存放在文件里，在 shell 里执行命令 `source <file-name>` 自动执行该文件里所有的 SQL 语句
- 输入 q 回车，退出 taos shell
## <a class="anchor" id="demo"></a>TDengine 极速体验
......@@ -126,7 +128,7 @@ taos> source <filename>;
$ taosdemo
```
该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupdId，groupdId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "beijing" 或者 "shanghai"。
该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "beijing" 或者 "shanghai"。
执行这条命令大概需要几分钟，最后共插入 1 亿条记录。
......@@ -150,10 +152,10 @@ taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters;
taos> select count(*) from test.meters where location="beijing";
```
- 查询 groupdId=10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
- 查询 groupId=10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
```mysql
taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where groupdId=10;
taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where groupId=10;
```
- 对表 d10 按 10s 进行平均值、最大值和最小值聚合统计：
......@@ -164,14 +166,12 @@ taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
**Note:** taosdemo 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，请执行 `taosdemo --help` 详细列出。您可以设置不同参数进行体验。
## 客户端和报警模块
如果客户端和服务端运行在不同的电脑上，可以单独安装客户端。Linux 和 Windows 安装包可以在 [这里](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#客户端) 下载。
报警模块的 Linux 和 Windows 安装包请在 [所有下载链接](https://www.taosdata.com/cn/all-downloads/) 页面搜索“TDengine Alert Linux”章节或“TDengine Alert Windows”章节进行下载。使用方法请参考 [报警模块的使用方法](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/alert/README_cn.md)。
## <a class="anchor" id="platforms"></a>支持平台列表
### TDengine 服务器支持的平台列表
......@@ -191,8 +191,6 @@ taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
注： ● 表示经过官方测试验证， ○ 表示非官方测试验证。
### TDengine 客户端和连接器支持的平台列表
目前 TDengine 的连接器可支持的平台广泛，目前包括：X64/X86/ARM64/ARM32/MIPS/Alpha 等硬件平台，以及 Linux/Win64/Win32 等开发环境。
......
documentation20/cn/04.model/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
# 数据建模
# TDengine数据建模
TDengine采用关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景，需要考虑库的设计，超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则，只介绍概念。
TDengine采用关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景，需要考虑库、超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则，只介绍概念。
关于数据建模请参考[视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.html)。
## <a class="anchor" id="create-db"></a>创建库
不同类型的数据采集点往往具有不同的数据特征，包括数据采集频率的高低，数据保留时间的长短，副本的数目，数据块的大小，是否允许更新数据等等。为让各种场景下TDengine都能最大效率的工作，TDengine建议将不同数据特征的表创建在不同的库里，因为每个库可以配置不同的存储策略。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、副本数、内存块个数、时间精度、文件块里最大最小记录条数、是否压缩、一个数据文件覆盖的天数等多种参数。比如：
不同类型的数据采集点往往具有不同的数据特征，包括数据采集频率的高低，数据保留时间的长短，副本的数目，数据块的大小，是否允许更新数据等等。为了在各种场景下TDengine都能最大效率的工作，TDengine建议将不同数据特征的表创建在不同的库里，因为每个库可以配置不同的存储策略。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、副本数、内存块个数、时间精度、文件块里最大最小记录条数、是否压缩、一个数据文件覆盖的天数等多种参数。比如：
```mysql
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 4 UPDATE 1;
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 6 UPDATE 1;
```
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，内存块数为4，允许更新数据。详细的语法及参数请见 [TAOS SQL 的数据管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#management) 章节。
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，内存块数为6，允许更新数据。详细的语法及参数请见 [TAOS SQL 的数据管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#management) 章节。
创建库之后，需要使用SQL命令USE将当前库切换过来，例如：
......@@ -21,19 +21,20 @@ CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 4 UPDATE 1;
USE power;
```
就当前连接里操作的库换为power，否则对具体表操作前，需要使用“库名.表名”来指定库的名字。
将当前连接里操作的库换为power，否则对具体表操作前，需要使用“库名.表名”来指定库的名字。
**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。
- 创建并插入记录、查询历史记录的时候，均需要指定时间戳。
## <a class="anchor" id="create-stable"></a>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, 需要对每个类型的数据采集点创建一超级表。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：
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, 需要对每个类型的数据采集点创建一个超级表。以[表1](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令创建超级表：
```mysql
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupdId int);
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
```
**注意：**这一指令中的 STABLE 关键字，在 2.0.15 之前的版本中需写作 TABLE 。
......@@ -46,7 +47,7 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
## <a class="anchor" id="create-table"></a>创建表
TDengine对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以表一中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
TDengine对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据库一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以[表1](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
```mysql
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
......@@ -61,10 +62,10 @@ 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
**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：
```mysql
INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
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。
上述SQL语句将记录 (now, 10.2, 219, 0.32) 插入表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`。
关于自动建表的详细语法请参见 [插入记录时自动建表](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#auto_create_table) 章节。
......@@ -72,5 +73,5 @@ INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 21
TDengine支持多列模型，只要物理量是一个数据采集点同时采集的（时间戳一致），这些量就可以作为不同列放在一张超级表里。但还有一种极限的设计，单列模型，每个采集的物理量都单独建表，因此每种类型的物理量都单独建立一超级表。比如电流、电压、相位，就建三张超级表。
TDengine建议尽可能采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。但对于有些场景，一个采集点的采集量的种类经常变化，这个时候，如果采用多列模型，就需要频繁修改超级表的结构定义，让应用变的复杂，这个时候，采用单列模型会显得简单。
TDengine建议尽可能采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。但对于有些场景，一个采集点的采集量的种类经常变化，这个时候，如果采用多列模型，就需要频繁修改超级表的结构定义，让应用变的复杂，这个时候，采用单列模型会显得更简单。
documentation20/cn/05.insert/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -4,7 +4,7 @@ TDengine支持多种接口写入数据，包括SQL, Prometheus, Telegraf, EMQ MQ
## <a class="anchor" id="sql"></a>SQL写入
应用通过C/C++, JDBC, GO, C#, 或Python Connector 执行SQL insert语句来插入数据，用户还可以通过TAOS Shell，手动输入SQL insert语句插入数据。比如下面这条insert 就将一条记录写入到表d1001中：
应用通过C/C++、JDBC、GO、C#或Python Connector 执行SQL insert语句来插入数据，用户还可以通过TAOS Shell，手动输入SQL insert语句插入数据。比如下面这条insert 就将一条记录写入到表d1001中：
```mysql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);
```
......@@ -23,20 +23,20 @@ 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，最大可配置为1M）。
- 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。
- 对同一张表，如果新插入记录的时间戳已经存在，默认（没有使用 UPDATE 1 创建数据库）新记录将被直接抛弃，也就是说，在一张表里，时间戳必须是唯一的。如果应用自动生成记录，很有可能生成的时间戳是一样的，这样，成功插入的记录条数会小于应用插入的记录条数。如果在创建数据库时使用 UPDATE 1 选项，插入相同时间戳的新记录将覆盖原有记录。
- 写入的数据的时间戳必须大于当前时间减去配置参数keep的时间。如果keep配置为3650天，那么无法写入比3650天还老的数据。写入数据的时间戳也不能大于当前时间加配置参数days。如果days配置为2，那么无法写入比当前时间还晚2天的数据。
- 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，因为线程频繁切换，带来额外开销。
- 对同一张表，如果新插入记录的时间戳已经存在，默认情形下（UPDATE=0）新记录将被直接抛弃，也就是说，在一张表里，时间戳必须是唯一的。如果应用自动生成记录，很有可能生成的时间戳是一样的，这样，成功插入的记录条数会小于应用插入的记录条数。如果在创建数据库时使用了 UPDATE 1 选项，插入相同时间戳的新记录将覆盖原有记录。
- 写入的数据的时间戳必须大于当前时间减去配置参数keep的时间。如果keep配置为3650天，那么无法写入比3650天还早的数据。写入数据的时间戳也不能大于当前时间加配置参数days。如果days为2，那么无法写入比当前时间还晚2天的数据。
## <a class="anchor" id="prometheus"></a>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)，只需对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
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
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在bailongma所在的linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
- 安装好Golang，1.10版本以上
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在Bailongma所在的Linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
Bailongma项目中有一个文件夹blm_prometheus，存放了prometheus的写入API程序。编译过程如下：
```bash
......@@ -48,21 +48,23 @@ go build
### 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。具体请见：[下载地址](https://prometheus.io/download/)。
### 配置Prometheus
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
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
```
- 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。
```sh
```bash
--tdengine-name
如果TDengine安装在一台具备域名的服务器上，也可以通过配置TDengine的域名来访问TDengine。在K8S环境下，可以配置成TDengine所运行的service name
如果TDengine安装在一台具备域名的服务器上，也可以通过配置TDengine的域名来访问TDengine。在K8S环境下，可以配置成TDengine所运行的service name。
--batch-size
blm_prometheus会将收到的prometheus的数据拼装成TDengine的写入请求，这个参数控制一次发给TDengine的写入请求中携带的数据条数。
......@@ -71,10 +73,10 @@ blm_prometheus会将收到的prometheus的数据拼装成TDengine的写入请求
设置在TDengine中创建的数据库名称，blm_prometheus会自动在TDengine中创建一个以dbname为名称的数据库，缺省值是prometheus。
--dbuser
设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root'
设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root'。
--dbpassword
设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata'
设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata'。
--port
blm_prometheus对prometheus提供服务的端口号。
......@@ -125,8 +127,8 @@ select * from apiserver_request_latencies_bucket;
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
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在bailongma所在的linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
- 安装好Golang，1.10版本以上
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在Bailongma所在的Linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
Bailongma项目中有一个文件夹blm_telegraf，存放了Telegraf的写入API程序。编译过程如下：
......@@ -139,7 +141,7 @@ go build
### 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
......@@ -147,13 +149,13 @@ go build
在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项：
- url： bailongma API服务提供的URL, 参考下面的启动示例章节
- data_format: "json"
- json_timestamp_units: "1ms"
- url：Bailongma API服务提供的URL，参考下面的启动示例章节
- data_format："json"
- json_timestamp_units："1ms"
在agent部分：
- hostname: 区分不同采集设备的机器名称，需确保其唯一性
- hostname: 区分不同采集设备的机器名称，需确保其唯一性。
- metric_batch_size: 100，允许Telegraf每批次写入记录最大数量，增大其数量可以降低Telegraf的请求发送频率。
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/)。
......@@ -161,9 +163,9 @@ go build
### 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
```bash
--host
TDengine服务端的IP地址，缺省值为空
TDengine服务端的IP地址，缺省值为空。
--batch-size
blm_telegraf会将收到的telegraf的数据拼装成TDengine的写入请求，这个参数控制一次发给TDengine的写入请求中携带的数据条数。
......@@ -172,10 +174,10 @@ blm_telegraf会将收到的telegraf的数据拼装成TDengine的写入请求，
设置在TDengine中创建的数据库名称，blm_telegraf会自动在TDengine中创建一个以dbname为名称的数据库，缺省值是prometheus。
--dbuser
设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root'
设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root'。
--dbpassword
设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata'
设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata'。
--port
blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
......@@ -183,12 +185,12 @@ blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
### 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：
```bash
./blm_telegraf -host 127.0.0.1 -port 8089
```
假设blm_telegraf所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在telegraf的配置文件中, 在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项：
假设blm_telegraf所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在telegraf的配置文件中, 在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项：
```yaml
url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf"
......@@ -221,18 +223,16 @@ telegraf产生的数据格式如下：
}
```
其中，name字段为telegraf采集的时序数据的名称，tags字段为该时序数据的标签。blm_telegraf会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将tags字段中的标签转换成TDengine的tag值，Timestamp作为时间戳，fields字段中的值作为该时序数据的值。因此在TDengine的客户端中，可以通过以下指令查到这个数据是否成功写入。
其中，name字段为telegraf采集的时序数据的名称，tags字段为该时序数据的标签。blm_telegraf会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将tags字段中的标签转换成TDengine的tag值，timestamp作为时间戳，fields字段中的值作为该时序数据的值。因此在TDengine的客户端中，可以通过以下指令查到这个数据是否成功写入。
```mysql
use telegraf;
select * from cpu;
```
MQTT是一流行的物联网数据传输协议，TDengine 可以很方便的接入 MQTT Broker 接受的数据并写入到 TDengine。
## <a class="anchor" id="emq"></a>EMQ Broker 直接写入
[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 Dashboard里使用“规则”做简单配置，即可将MQTT的数据直接写入TDengine。EMQ X 支持通过 发送到 Web 服务 的方式保存数据到 TDengine，也在企业版上提供原生的 TDengine 驱动实现直接保存。详细使用方法请参考[EMQ 官方文档](https://docs.emqx.io/broker/latest/cn/rule/rule-example.html#%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%B0-tdengine)。
MQTT是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 Dashboard里使用“规则”做简单配置，即可将MQTT的数据直接写入TDengine。EMQ X 支持通过 发送到 Web 服务的方式保存数据到 TDEngine，也在企业版上提供原生的 TDEngine 驱动实现直接保存。详细使用方法请参考 [EMQ 官方文档](https://docs.emqx.io/broker/latest/cn/rule/rule-example.html#%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%B0-tdengine)。
## <a class="anchor" id="hivemq"></a>HiveMQ Broker 直接写入
......
documentation20/cn/06.queries/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -6,7 +6,7 @@
TDengine 采用 SQL 作为查询语言。应用程序可以通过 C/C++, Java, Go, Python 连接器发送 SQL 语句，用户可以通过 TDengine 提供的命令行（Command Line Interface, CLI）工具 TAOS Shell 手动执行 SQL 即席查询（Ad-Hoc Query）。TDengine 支持如下查询功能：
- 单列、多列数据查询
- 标签和数值的多种过滤条件：>, <, =, <>, like 等
- 标签和数值的多种过滤条件：>, <, =, <>, like 等
- 聚合结果的分组（Group by）、排序（Order by）、约束输出（Limit/Offset）
- 数值列及聚合结果的四则运算
- 时间戳对齐的连接查询（Join Query: 隐式连接）操作
......
documentation20/cn/07.advanced-features/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -17,7 +17,7 @@ TDengine提供的连续查询与普通流计算中的时间窗口计算具有以
下面以智能电表场景为例介绍连续查询的具体使用方法。假设我们通过下列SQL语句创建了超级表和子表：
```sql
create table meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) tags (location binary(64), groupdId int);
create table meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) tags (location binary(64), groupId int);
create table D1001 using meters tags ("Beijing.Chaoyang", 2);
create table D1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
...
......@@ -35,13 +35,13 @@ select avg(voltage) from meters 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：
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);
```
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，并将查询结果写入这个表中，用户程序后续只要从 `avg_vol` 中查询数据即可。 例如：
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，并将查询结果写入这个表中，用户程序后续只要从 `avg_vol` 中查询数据即可。例如：
```mysql
taos> select * from avg_vol;
......@@ -138,7 +138,7 @@ select * from meters where ts > now - 1d and current > 10;
订阅的`topic`实际上是它的名字，因为订阅功能是在客户端API中实现的，所以没必要保证它全局唯一，但需要它在一台客户端机器上唯一。
如果名`topic`的订阅不存在，参数`restart`没有意义；但如果用户程序创建这个订阅后退出，当它再次启动并重新使用这个`topic`时，`restart`就会被用于决定是从头开始读取数据，还是接续上次的位置进行读取。本例中，如果`restart`是 **true**（非零值），用户程序肯定会读到所有数据。但如果这个订阅之前就存在了，并且已经读取了一部分数据，且`restart`是 **false**（**0**），用户程序就不会读到之前已经读取的数据了。
如果名为`topic`的订阅不存在，参数`restart`没有意义；但如果用户程序创建这个订阅后退出，当它再次启动并重新使用这个`topic`时，`restart`就会被用于决定是从头开始读取数据，还是接续上次的位置进行读取。本例中，如果`restart`是 **true**（非零值），用户程序肯定会读到所有数据。但如果这个订阅之前就存在了，并且已经读取了一部分数据，且`restart`是 **false**（**0**），用户程序就不会读到之前已经读取的数据了。
`taos_subscribe`的最后一个参数是以毫秒为单位的轮询周期。在同步模式下，如果前后两次调用`taos_consume`的时间间隔小于此时间，`taos_consume`会阻塞，直到间隔超过此时间。异步模式下，这个时间是两次调用回调函数的最小时间间隔。
......@@ -179,7 +179,8 @@ void print_result(TAOS_RES* res, int blockFetch) {
　　} else {
　　　　while ((row = taos_fetch_row(res))) {
　　　　　　char temp[256];
　　　　　　taos_print_row(temp, row, fields, num_fields);puts(temp);
　　　　　　taos_print_row(temp, row, fields, num_fields);
　　　　　　puts(temp);
　　　　　　nRows++;
　　　　}
　　}
......@@ -211,14 +212,14 @@ taos_unsubscribe(tsub, keep);
则可以在示例代码所在目录执行以下命令来编译并启动示例程序：
```shell
```bash
$ make
$ ./subscribe -sql='select * from meters where current > 10;'
```
示例程序启动后，打开另一个终端窗口，启动 TDengine 的 shell 向 **D1001** 插入一条电流为 12A 的数据：
```shell
```sql
$ taos
> use test;
> insert into D1001 values(now, 12, 220, 1);
......@@ -313,7 +314,7 @@ public class SubscribeDemo {
运行示例程序，首先，它会消费符合查询条件的所有历史数据：
```shell
```bash
# java -jar subscribe.jar
ts: 1597464000000 current: 12.0 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid : 2
......@@ -333,16 +334,16 @@ taos> insert into d1001 values("2020-08-15 12:40:00.000", 12.4, 220, 1);
因为这条数据的电流大于10A，示例程序会将其消费：
```shell
```
ts: 1597466400000 current: 12.4 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid: 2
```
## <a class="anchor" id="cache"></a>缓存（Cache）
TDengine采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Use，LRU），直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候，将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说，对于物联网数据的使用，用户最为关心最近产生的数据，即当前状态。TDengine充分利用了这一特性，将最近到达的（当前状态）数据保存在缓存中。
TDengine采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Used，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。
TDengine分配固定大小的内存空间作为缓存空间，缓存空间可根据应用的需求和硬件资源配置。通过适当的设置缓存空间，TDengine可以提供极高性能的写入和查询的支持。TDengine中每个虚拟节点（virtual node）创建时分配独立的缓存池。每个虚拟节点管理自己的缓存池，不同虚拟节点间不共享缓存池。每个虚拟节点内部所属的全部表共享该虚拟节点的缓存池。
......
documentation20/cn/09.connections/docs.md
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......@@ -3,27 +3,34 @@
## <a class="anchor" id="grafana"></a>Grafana
TDengine能够与开源数据可视化系统[Grafana](https://www.grafana.com/)快速集成搭建数据监测报警系统，整个过程无需任何代码开发，TDengine中数据表中内容可以在仪表盘(DashBoard)上进行可视化展现。
TDengine 能够与开源数据可视化系统 [Grafana](https://www.grafana.com/)快速集成搭建数据监测报警系统，整个过程无需任何代码开发，TDengine 中数据表中内容可以在仪表盘(DashBoard)上进行可视化展现。
### 安装Grafana
目前TDengine支持Grafana 5.2.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Grafana官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://grafana.com/grafana/download。
目前 TDengine 支持 Grafana 6.2 以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到 Grafana 官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://grafana.com/grafana/download。
### 配置Grafana
TDengine的Grafana插件在安装包的/usr/local/taos/connector/grafanaplugin目录下。
TDengine 的 Grafana 插件在安装包的 /usr/local/taos/connector/grafanaplugin 目录下。
以CentOS 7.2操作系统为例，将grafanaplugin目录拷贝到/var/lib/grafana/plugins目录下，重新启动grafana即可。
以 CentOS 7.2 操作系统为例，将 grafanaplugin 目录拷贝到 /var/lib/grafana/plugins 目录下，重新启动 grafana 即可。
```bash
sudo cp -rf /usr/local/taos/connector/grafanaplugin /var/lib/grafana/plugins/tdengine
```
Grafana 8.x 版本会对插件进行签名检查，因此还需要在 grafana.ini 文件中增加如下行，才能正确使用插件：
```
[plugins]
enable_alpha = true
allow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource
```
### 使用 Grafana
#### 配置数据源
用户可以直接通过 localhost:3000 的网址，登录 Grafana 服务器(用户名/密码:admin/admin)，通过左侧 `Configuration -> Data Sources` 可以添加数据源，如下图所示：
用户可以直接通过 localhost:3000 的网址，登录 Grafana 服务器（用户名/密码：admin/admin），通过左侧 `Configuration -> Data Sources` 可以添加数据源，如下图所示：
![img](page://images/connections/add_datasource1.jpg)
......@@ -35,7 +42,7 @@ sudo cp -rf /usr/local/taos/connector/grafanaplugin /var/lib/grafana/plugins/tde
![img](page://images/connections/add_datasource3.jpg)
* Host： TDengine 集群的中任意一台服务器的 IP 地址与 TDengine RESTful 接口的端口号(6041)，默认 http://localhost:6041
* Host： TDengine 集群的中任意一台服务器的 IP 地址与 TDengine RESTful 接口的端口号(6041)，默认 http://localhost:6041 。
* User：TDengine 用户名。
* Password：TDengine 用户密码。
......@@ -64,7 +71,7 @@ sudo cp -rf /usr/local/taos/connector/grafanaplugin /var/lib/grafana/plugins/tde
#### 导入 Dashboard
在 Grafana 插件目录 /usr/local/taos/connector/grafana/tdengine/dashboard/ 下提供了一个 `tdengine-grafana.json` 可导入的 dashboard。
在 Grafana 插件目录 /usr/local/taos/connector/grafanaplugin/dashboard 下提供了一个 `tdengine-grafana.json` 可导入的 dashboard。
点击左侧 `Import` 按钮，并上传 `tdengine-grafana.json` 文件：
......@@ -140,13 +147,13 @@ conn<-dbConnect(drv,"jdbc:TSDB://192.168.0.1:0/?user=root&password=taosdata","ro
- dbWriteTable(conn, "test", iris, overwrite=FALSE, append=TRUE)：将数据框iris写入表test中，overwrite必须设置为false，append必须设为TRUE,且数据框iris要与表test的结构一致。
- dbGetQuery(conn, "select count(*) from test")：查询语句
- dbGetQuery(conn, "select count(*) from test")：查询语句。
- dbSendUpdate(conn, "use db")：执行任何非查询sql语句。例如dbSendUpdate(conn, "use db")， 写入数据dbSendUpdate(conn, "insert into t1 values(now, 99)")等。
- dbReadTable(conn, "test")：读取表test中数据
- dbDisconnect(conn)：关闭连接
- dbRemoveTable(conn, "test")：删除表test
- dbReadTable(conn, "test")：读取表test中数据。
- dbDisconnect(conn)：关闭连接。
- dbRemoveTable(conn, "test")：删除表test。
TDengine客户端暂不支持如下函数：
- dbExistsTable(conn, "test")：是否存在表test
- dbListTables(conn)：显示连接中的所有表
- dbExistsTable(conn, "test")：是否存在表test。
- dbListTables(conn)：显示连接中的所有表。
documentation20/cn/10.cluster/docs.md
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# TDengine 集群安装、管理
多个TDengine服务器，也就是多个taosd的运行实例可以组成一个集群，以保证TDengine的高可靠运行，并提供水平扩展能力。要了解TDengine 2.0的集群管理，需要对集群的基本概念有所了解，请看TDengine 2.0整体架构一章。而且在安装集群之前，先请按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/)一章安装并体验单节点功能。
多个TDengine服务器，也就是多个taosd的运行实例可以组成一个集群，以保证TDengine的高可靠运行，并提供水平扩展能力。要了解TDengine 2.0的集群管理，需要对集群的基本概念有所了解，请看《TDengine整体架构》一章。而且在安装集群之前，建议先按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/)一章安装并体验单节点功能。
集群的每个数据节点是由End Point来唯一标识的，End Point是由FQDN(Fully Qualified Domain Name)外加Port组成，比如 h1.taosdata.com:6030。一般FQDN就是服务器的hostname，可通过Linux命令`hostname -f`获取（如何配置FQDN，请参考：[一篇文章说清楚TDengine的FQDN](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)）。端口是这个数据节点对外服务的端口号，缺省是6030，但可以通过taos.cfg里配置参数serverPort进行修改。一个物理节点可能配置了多个hostname, TDengine会自动获取第一个，但也可以通过taos.cfg里配置参数fqdn进行指定。如果习惯IP地址直接访问，可以将参数fqdn设置为本节点的IP地址。
......@@ -12,9 +12,9 @@ TDengine的集群管理极其简单，除添加和删除节点需要人工干预
**第零步**：规划集群所有物理节点的FQDN，将规划好的FQDN分别添加到每个物理节点的/etc/hostname；修改每个物理节点的/etc/hosts，将所有集群物理节点的IP与FQDN的对应添加好。【如部署了DNS，请联系网络管理员在DNS上做好相关配置】
**第一步**：如果搭建集群的物理节点中，存有之前的测试数据、装过1.X的版本，或者装过其他版本的TDengine，请先将其删除，并清空所有数据，具体步骤请参考博客[《TDengine多种安装包的安装和卸载》](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html )
**第一步**：如果搭建集群的物理节点中，存有之前的测试数据、装过1.X的版本，或者装过其他版本的TDengine，请先将其删除，并清空所有数据（如果需要保留原有数据，请联系涛思交付团队进行旧版本升级、数据迁移），具体步骤请参考博客[《TDengine多种安装包的安装和卸载》](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html)。
**注意1：**因为FQDN的信息会写进文件，如果之前没有配置或者更改FQDN，且启动了TDengine。请一定在确保数据无用或者备份的前提下，清理一下之前的数据（`rm -rf /var/lib/taos/*`）；
**注意2：**客户端也需要配置，确保它可以正确解析每个节点的FQDN配置，不管是通过DNS服务，还是 Host 文件。
**注意2：**客户端也需要配置，确保它可以正确解析每个节点的FQDN配置，不管是通过DNS服务，还是修改 hosts 文件。
**第二步**：建议关闭所有物理节点的防火墙，至少保证端口：6030 - 6042的TCP和UDP端口都是开放的。**强烈建议**先关闭防火墙，集群搭建完毕之后，再来配置端口；
......@@ -23,23 +23,23 @@ TDengine的集群管理极其简单，除添加和删除节点需要人工干预
**第四步**：检查所有数据节点，以及应用程序所在物理节点的网络设置：
1. 每个物理节点上执行命令`hostname -f`，查看和确认所有节点的hostname是不相同的(应用驱动所在节点无需做此项检查)；
2. 每个物理节点上执行`ping host`, 其中host是其他物理节点的hostname, 看能否ping通其它物理节点; 如果不能ping通，需要检查网络设置, 或/etc/hosts文件(Windows系统默认路径为C:\Windows\system32\drivers\etc\hosts)，或DNS的配置。如果无法ping通，是无法组成集群的；
2. 每个物理节点上执行`ping host`，其中host是其他物理节点的hostname，看能否ping通其它物理节点；如果不能ping通，需要检查网络设置，或/etc/hosts文件(Windows系统默认路径为C:\Windows\system32\drivers\etc\hosts)，或DNS的配置。如果无法ping通，是无法组成集群的；
3. 从应用运行的物理节点，ping taosd运行的数据节点，如果无法ping通，应用是无法连接taosd的，请检查应用所在物理节点的DNS设置或hosts文件；
4. 每个数据节点的End Point就是输出的hostname外加端口号，比如h1.taosdata.com:6030
4. 每个数据节点的End Point就是输出的hostname外加端口号，比如`h1.taosdata.com:6030`。
**第五步**：修改TDengine的配置文件（所有节点的文件/etc/taos/taos.cfg都需要修改）。假设准备启动的第一个数据节点End Point为 h1.taosdata.com:6030, 其与集群配置相关参数如下：
**第五步**：修改TDengine的配置文件（所有节点的文件/etc/taos/taos.cfg都需要修改）。假设准备启动的第一个数据节点End Point为 h1.taosdata.com:6030，其与集群配置相关参数如下：
```
// firstEp 是每个数据节点首次启动后连接的第一个数据节点
firstEp h1.taosdata.com:6030
// 必须配置为本数据节点的FQDN，如果本机只有一个hostname, 可注释掉本配置
// 必须配置为本数据节点的FQDN，如果本机只有一个hostname, 可注释掉本项
fqdn h1.taosdata.com
// 配置本数据节点的端口号，缺省是6030
serverPort 6030
// 使用场景，请参考《Arbitrator的使用》的部分
// 副本数为偶数的时候，需要配置，请参考《Arbitrator的使用》的部分
arbitrator ha.taosdata.com:6042
```
......@@ -53,7 +53,7 @@ arbitrator ha.taosdata.com:6042
| 2 | mnodeEqualVnodeNum | 一个mnode等同于vnode消耗的个数 |
| 3 | offlineThreshold | dnode离线阈值，超过该时间将导致Dnode离线 |
| 4 | statusInterval | dnode向mnode报告状态时长 |
| 5 | arbitrator | 系统中裁决器的end point |
| 5 | arbitrator | 系统中裁决器的End Point |
| 6 | timezone | 时区 |
| 7 | balance | 是否启动负载均衡 |
| 8 | maxTablesPerVnode | 每个vnode中能够创建的最大表个数 |
......@@ -87,7 +87,7 @@ taos>
1. 按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/)一章的方法在每个物理节点启动taosd；（注意：每个物理节点都需要在 taos.cfg 文件中将 firstEP 参数配置为新集群首个节点的 End Point——在本例中是 h1.taos.com:6030）
2. 在第一个数据节点，使用CLI程序taos, 登录进TDengine系统, 执行命令:
2. 在第一个数据节点，使用CLI程序taos，登录进TDengine系统，执行命令：
```
CREATE DNODE "h2.taos.com:6030";
......@@ -101,7 +101,7 @@ taos>
SHOW DNODES;
```
查看新节点是否被成功加入。如果该被加入的数据节点处于离线状态，请做两个检查
查看新节点是否被成功加入。如果该被加入的数据节点处于离线状态，请做两个检查：
- 查看该数据节点的taosd是否正常工作，如果没有正常运行，需要先检查为什么
- 查看该数据节点taosd日志文件taosdlog.0里前面几行日志(一般在/var/log/taos目录)，看日志里输出的该数据节点fqdn以及端口号是否为刚添加的End Point。如果不一致，需要将正确的End Point添加进去。
......@@ -121,7 +121,7 @@ taos>
### 添加数据节点
执行CLI程序taos, 使用root账号登录进系统, 执行:
执行CLI程序taos，使用root账号登录进系统，执行：
```
CREATE DNODE "fqdn:port";
......@@ -131,13 +131,13 @@ CREATE DNODE "fqdn:port";
### 删除数据节点
执行CLI程序taos, 使用root账号登录进TDengine系统，执行：
执行CLI程序taos，使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
DROP DNODE "fqdn:port";
```mysql
DROP DNODE "fqdn:port | dnodeID";
```
其中fqdn是被删除的节点的FQDN，port是其对外服务器的端口号
通过"fqdn:port"或"dnodeID"来指定一个具体的节点都是可以的。其中fqdn是被删除的节点的FQDN，port是其对外服务器的端口号；dnodeID可以通过SHOW DNODES获得。
<font color=green>**【注意】**</font>
......@@ -147,25 +147,41 @@ DROP DNODE "fqdn:port";
- 一个数据节点被drop之后，其他节点都会感知到这个dnodeID的删除操作，任何集群中的节点都不会再接收此dnodeID的请求。
- dnodeID的是集群自动分配的，不得人工指定。它在生成时递增的，不会重复。
- dnodeID是集群自动分配的，不得人工指定。它在生成时是递增的，不会重复。
### 查看数据节点
### 手动迁移数据节点
手动将某个vnode迁移到指定的dnode。
执行CLI程序taos,使用root账号登录进TDengine系统，执行：
执行CLI程序taos，使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```mysql
ALTER DNODE <source-dnodeId> BALANCE "VNODE:<vgId>-DNODE:<dest-dnodeId>";
```
其中：source-dnodeId是源dnodeId，也就是待迁移的vnode所在的dnodeID；vgId可以通过SHOW VGROUPS获得，列表的第一列；dest-dnodeId是目标dnodeId。
<font color=green>**【注意】**</font>
- 只有在集群的自动负载均衡选项关闭时(balance设置为0)，才允许手动迁移。
- 只有处于正常工作状态的vnode才能被迁移：master/slave，当处于offline/unsynced/syncing状态时，是不能迁移的。
- 迁移前，务必核实目标dnode的资源足够：CPU、内存、硬盘。
### 查看数据节点
执行CLI程序taos，使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```mysql
SHOW DNODES;
```
它将列出集群中所有的dnode,每个dnode的fqdn:port, 状态(ready, offline等），vnode数目，还未使用的vnode数目等信息。在添加或删除一个数据节点后，可以使用该命令查看。
它将列出集群中所有的dnode，每个dnode的ID，end_point(fqdn:port)，状态(ready, offline等），vnode数目，还未使用的vnode数目等信息。在添加或删除一个数据节点后，可以使用该命令查看。
### 查看虚拟节点组
为充分利用多核技术，并提供scalability，数据需要分片处理。因此TDengine会将一个DB的数据切分成多份，存放在多个vnode里。这些vnode可能分布在多个数据节点dnode里，这样就实现了水平扩展。一个vnode仅仅属于一个DB，但一个DB可以有多个vnode。vnode的是mnode根据当前系统资源的情况，自动进行分配的，无需任何人工干预。
执行CLI程序taos,使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
执行CLI程序taos，使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```mysql
SHOW VGROUPS;
```
......@@ -173,9 +189,9 @@ SHOW VGROUPS;
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：
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：
```
```mysql
CREATE DATABASE demo replica 3;
```
......@@ -183,20 +199,19 @@ CREATE DATABASE demo replica 3;
一个数据节点dnode里可能有多个DB的数据，因此一个dnode离线时，可能会影响到多个DB。如果一个vnode group里的一半或一半以上的vnode不工作，那么该vnode group就无法对外服务，无法插入或读取数据，这样会影响到它所属的DB的一部分表的读写操作。
因为vnode的引入，无法简单的给出结论：“集群中过半数据节点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，但如果有两个数据节点不工作，那整个集群就无法正常工作了。
因为vnode的引入，无法简单地给出结论：“集群中过半数据节点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，但如果有两个数据节点不工作，那整个集群就无法正常工作了。
## <a class="anchor" id="mnode"></a>Mnode的高可用性
TDengine集群是由mnode (taosd的一个模块，管理节点) 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。
一个集群有多个数据节点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：
一个集群有多个数据节点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：
```
```mysql
SHOW MNODES;
```
来查看mnode列表，该列表将列出mnode所处的dnode的End Point和角色(master, slave, unsynced 或offline)。
当集群中第一个数据节点启动时，该数据节点一定会运行一个mnode实例，否则该数据节点dnode无法正常工作，因为一个系统是必须有至少一个mnode的。如果numOfMnodes配置为2，启动第二个dnode时，该dnode也将运行一个mnode实例。
来查看mnode列表，该列表将列出mnode所处的dnode的End Point和角色(master, slave, unsynced 或offline)。当集群中第一个数据节点启动时，该数据节点一定会运行一个mnode实例，否则该数据节点dnode无法正常工作，因为一个系统是必须有至少一个mnode的。如果numOfMnodes配置为2，启动第二个dnode时，该dnode也将运行一个mnode实例。
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。
......@@ -210,7 +225,7 @@ SHOW MNODES;
- 当一个数据节点从集群中移除时，系统将自动把该数据节点上的数据转移到其他数据节点，无需任何人工干预。
- 如果一个数据节点过热（数据量过大），系统将自动进行负载均衡，将该数据节点的一些vnode自动挪到其他节点。
当上述三种情况发生时，系统将启动一各个数据节点的负载计算，从而决定如何挪动。
当上述三种情况发生时，系统将启动各个数据节点的负载计算，从而决定如何挪动。
**【提示】负载均衡由参数balance控制，它决定是否启动自动负载均衡。**
......@@ -225,7 +240,7 @@ SHOW MNODES;
## <a class="anchor" id="arbitrator"></a>Arbitrator的使用
如果副本数为偶数，当一个 vnode group 里一半 vnode 不工作时，是无法从中选出 master 的。同理，一半 mnode 不工作时，是无法选出 mnode 的 master 的，因为存在“split brain”问题。为解决这个问题，TDengine 引入了 Arbitrator 的概念。Arbitrator 模拟一个 vnode 或 mnode 在工作，但只简单的负责网络连接，不处理任何数据插入或访问。只要包含 Arbitrator 在内，超过半数的 vnode 或 mnode 工作，那么该 vnode group 或 mnode 组就可以正常的提供数据插入或查询服务。比如对于副本数为 2 的情形，如果一个节点 A 离线，但另外一个节点 B 正常，而且能连接到 Arbitrator，那么节点 B 就能正常工作。
如果副本数为偶数，当一个 vnode group 里一半或超过一半的 vnode 不工作时，是无法从中选出 master 的。同理，一半或超过一半的 mnode 不工作时，是无法选出 mnode 的 master 的，因为存在“split brain”问题。为解决这个问题，TDengine 引入了 Arbitrator 的概念。Arbitrator 模拟一个 vnode 或 mnode 在工作，但只简单的负责网络连接，不处理任何数据插入或访问。只要包含 Arbitrator 在内，超过半数的 vnode 或 mnode 工作，那么该 vnode group 或 mnode 组就可以正常的提供数据插入或查询服务。比如对于副本数为 2 的情形，如果一个节点 A 离线，但另外一个节点 B 正常，而且能连接到 Arbitrator，那么节点 B 就能正常工作。
总之，在目前版本下，TDengine 建议在双副本环境要配置 Arbitrator，以提升系统的可用性。
......@@ -235,3 +250,9 @@ Arbitrator 的执行程序名为 tarbitrator。该程序对系统资源几乎没
3. 修改每个 taosd 实例的配置文件，在 taos.cfg 里将参数 arbitrator 设置为 tarbitrator 程序所对应的 End Point。（如果该参数配置了，当副本数为偶数时，系统将自动连接配置的 Arbitrator。如果副本数为奇数，即使配置了 Arbitrator，系统也不会去建立连接。）
4. 在配置文件中配置了的 Arbitrator，会出现在 `SHOW DNODES;` 指令的返回结果中，对应的 role 列的值会是“arb”。
查看集群 Arbitrator 的状态【2.0.14.0 以后支持】
```mysql
SHOW DNODES;
```
documentation20/cn/13.faq/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -26,15 +26,15 @@
## 2. Windows平台下JDBCDriver找不到动态链接库，怎么办？
请看为此问题撰写的[技术博客](https://www.taosdata.com/blog/2019/12/03/950.html)
请看为此问题撰写的[技术博客](https://www.taosdata.com/blog/2019/12/03/950.html)。
## 3. 创建数据表时提示more dnodes are needed
请看为此问题撰写的[技术博客](https://www.taosdata.com/blog/2019/12/03/965.html)
请看为此问题撰写的[技术博客](https://www.taosdata.com/blog/2019/12/03/965.html)。
## 4. 如何让TDengine crash时生成core文件？
请看为此问题撰写的[技术博客](https://www.taosdata.com/blog/2019/12/06/974.html)
请看为此问题撰写的[技术博客](https://www.taosdata.com/blog/2019/12/06/974.html)。
## 5. 遇到错误“Unable to establish connection”, 我怎么办？
......@@ -49,7 +49,7 @@
3. 在服务器，执行 `systemctl status taosd` 检查*taosd*运行状态。如果没有运行，启动*taosd*
4. 确认客户端连接时指定了正确的服务器FQDN (Fully Qualified Domain Name(可在服务器上执行Linux命令hostname -f获得)）,FQDN配置参考：[一篇文章说清楚TDengine的FQDN](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。
4. 确认客户端连接时指定了正确的服务器FQDN (Fully Qualified Domain Name —— 可在服务器上执行Linux命令hostname -f获得），FQDN配置参考：[一篇文章说清楚TDengine的FQDN](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。
5. ping服务器FQDN，如果没有反应，请检查你的网络，DNS设置，或客户端所在计算机的系统hosts文件。如果部署的是TDengine集群，客户端需要能ping通所有集群节点的FQDN。
......@@ -74,16 +74,16 @@
产生这个错误，是由于客户端或数据节点无法解析FQDN(Fully Qualified Domain Name)导致。对于TAOS Shell或客户端应用，请做如下检查：
1. 请检查连接的服务器的FQDN是否正确,FQDN配置参考：[一篇文章说清楚TDengine的FQDN](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。
2. 如果网络配置有DNS server, 请检查是否正常工作
3. 如果网络没有配置DNS server, 请检查客户端所在机器的hosts文件，查看该FQDN是否配置，并是否有正确的IP地址。
1. 请检查连接的服务器的FQDN是否正确，FQDN配置参考：[一篇文章说清楚TDengine的FQDN](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)
2. 如果网络配置有DNS server，请检查是否正常工作
3. 如果网络没有配置DNS server，请检查客户端所在机器的hosts文件，查看该FQDN是否配置，并是否有正确的IP地址
4. 如果网络配置OK，从客户端所在机器，你需要能Ping该连接的FQDN，否则客户端是无法连接服务器的
## 7. 虽然语法正确，为什么我还是得到 "Invalid SQL" 错误
如果你确认语法正确，2.0之前版本，请检查SQL语句长度是否超过64K。如果超过，也会返回这个错误。
## 8. 是否支持validation queries?
## 8. 是否支持validation queries？
TDengine还没有一组专用的validation queries。然而建议你使用系统监测的数据库”log"来做。
......@@ -137,7 +137,7 @@ Connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
TDengine是根据hostname唯一标志一台机器的，在数据文件从机器A移动机器B时，注意如下两件事：
- 2.0.0.0 至 2.0.6.x 的版本，重新配置机器B的hostname为机器A的hostname
- 2.0.0.0 至 2.0.6.x 的版本，重新配置机器B的hostname为机器A的hostname。
- 2.0.7.0 及以后的版本，到/var/lib/taos/dnode下，修复dnodeEps.json的dnodeId对应的FQDN，重启。确保机器内所有机器的此文件是完全相同的。
- 1.x 和 2.x 版本的存储结构不兼容，需要使用迁移工具或者自己开发应用导出导入数据。
......
documentation20/en/00.index/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -6,7 +6,7 @@ TDengine is a highly efficient platform to store, query, and analyze time-series
* [TDengine Introduction and Features](/evaluation#intro)
* [TDengine Use Scenes](/evaluation#scenes)
* [TDengine Performance Metrics and Verification]((/evaluation#))
* [TDengine Performance Metrics and Verification](/evaluation#)
## [Getting Started](/getting-started)
......@@ -71,7 +71,7 @@ TDengine is a highly efficient platform to store, query, and analyze time-series
## [Connector](/connector)
- [C/C++ Connector](/connector#c-cpp): primary method to connect to TDengine server through libtaos client library
- [Java Connector(JDBC)]: driver for connecting to the server from Java applications using the JDBC API
- [Java Connector(JDBC)](/connector/java): driver for connecting to the server from Java applications using the JDBC API
- [Python Connector](/connector#python): driver for connecting to TDengine server from Python applications
- [RESTful Connector](/connector#restful): a simple way to interact with TDengine via HTTP
- [Go Connector](/connector#go): driver for connecting to TDengine server from Go applications
......
documentation20/en/02.getting-started/01.docker/docs.md 0 → 100644
浏览文件 @ ef1a97f4
# Quickly experience TDengine through Docker
While it is not recommended to deploy TDengine services via Docker in a production environment, Docker tools do a good job of shielding the environmental differences in the underlying operating system and are well suited for use in development testing or first-time experience with the toolset for installing and running TDengine. In particular, Docker makes it relatively easy to try TDengine on Mac OSX and Windows systems without having to install a virtual machine or rent an additional Linux server. In addition, starting from version 2.0.14.0, TDengine provides images that support both X86-64, X86, arm64, and arm32 platforms, so non-mainstream computers that can run docker, such as NAS, Raspberry Pi, and embedded development boards, can also easily experience TDengine based on this document.
The following article explains how to quickly build a single-node TDengine runtime environment via Docker to support development and testing through a Step by Step style introduction.
## Docker download
The Docker tools themselves can be downloaded from [Docker official site](https://docs.docker.com/get-docker/).
After installation, you can check the Docker version in the command line terminal. If the version number is output properly, the Docker environment has been installed successfully.
```bash
$ docker -v
Docker version 20.10.3, build 48d30b5
```
## Running TDengine in a Docker container
1, Use the command to pull the TDengine image and make it run in the background.
```bash
$ docker run -d --name tdengine tdengine/tdengine
7760c955f225d72e9c1ec5a4cef66149a7b94dae7598b11eb392138877e7d292
```
- **docker run**: Running a container via Docker
- **--name tdengine**: Set the container name, we can see the corresponding container by the container name
- **-d**: Keeping containers running in the background
- **tdengine/tdengine**: Pulled from the official TDengine published application image
- **7760c955f225d72e9c1ec5a4cef66149a7b94dae7598b11eb392138877e7d292**: The long character returned is the container ID, and we can also view the corresponding container by its container ID
2, Verify that the container is running correctly.
```bash
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS ···
c452519b0f9b tdengine/tdengine "taosd" 14 minutes ago Up 14 minutes ···
```
- **docker ps**: Lists information about all containers that are in running state.
- **CONTAINER ID**: Container ID.
- **IMAGE**: The mirror used.
- **COMMAND**: The command to run when starting the container.
- **CREATED**: The time when the container was created.
- **STATUS**: The container status. Up means running.
3, Go inside the Docker container and use TDengine.
```bash
$ docker exec -it tdengine /bin/bash
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13#
```
- **docker exec**: Enter the container via the docker exec command; if you exit, the container will not stop.
- **-i**: Enter the interactive mode.
- **-t**: Specify a terminal.
- **c452519b0f9b**: The container ID, which needs to be modified according to the value returned by the docker ps command.
- **/bin/bash**: Load the container and run bash to interact with it.
4, After entering the container, execute the taos shell client program.
```bash
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.20.13
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
```
The TDengine terminal successfully connects to the server and prints out a welcome message and version information. If it fails, an error message is printed.
In the TDengine terminal, you can create/delete databases, tables, super tables, etc., and perform insert and query operations via SQL commands. For details, you can refer to [TAOS SQL guide](https://www.taosdata.com/en/documentation/taos-sql).
## Learn more about TDengine with taosdemo
1, Following the above steps, exit the TDengine terminal program first.
```bash
$ taos> q
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13#
```
2, Execute taosdemo from the command line interface.
```bash
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taosdemo
taosdemo is simulating data generated by power equipments monitoring...
host: 127.0.0.1:6030
user: root
password: taosdata
configDir:
resultFile: ./output.txt
thread num of insert data: 10
thread num of create table: 10
top insert interval: 0
number of records per req: 30000
max sql length: 1048576
database count: 1
database[0]:
database[0] name: test
drop: yes
replica: 1
precision: ms
super table count: 1
super table[0]:
stbName: meters
autoCreateTable: no
childTblExists: no
childTblCount: 10000
childTblPrefix: d
dataSource: rand
iface: taosc
insertRows: 10000
interlaceRows: 0
disorderRange: 1000
disorderRatio: 0
maxSqlLen: 1048576
timeStampStep: 1
startTimestamp: 2017-07-14 10:40:00.000
sampleFormat:
sampleFile:
tagsFile:
columnCount: 3
column[0]:FLOAT column[1]:INT column[2]:FLOAT
tagCount: 2
tag[0]:INT tag[1]:BINARY(16)
Press enter key to continue or Ctrl-C to stop
```
After enter, this command will automatically create a super table meters under the database test, there are 10,000 tables under this super table, the table name is "d0" to "d9999", each table has 10,000 records, each record has four fields (ts, current, voltage, phase), the time stamp is from "2017-07-14 10:40:00 000" to "2017-07-14 10:40:09 999", each table has a tag location and groupId, groupId is set from 1 to 10 and location is set to "beijing" or "shanghai".
It takes about a few minutes to execute this command and ends up inserting a total of 100 million records.
3, Go to the TDengine terminal and view the data generated by taosdemo.
- **Go to the terminal interface.**
```bash
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.20.13
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
```
- **View the database.**
```bash
$ taos> show databases;
name | created_time | ntables | vgroups | ···
test | 2021-08-18 06:01:11.021 | 10000 | 6 | ···
log | 2021-08-18 05:51:51.065 | 4 | 1 | ···
```
- **View Super Tables.**
```bash
$ taos> use test;
Database changed.
$ taos> show stables;
name | created_time | columns | tags | tables |
============================================================================================
meters | 2021-08-18 06:01:11.116 | 4 | 2 | 10000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.003259s)
```
- **View the table and limit the output to 10 entries.**
```bash
$ taos> select * from test.t0 limit 10;
DB error: Table does not exist (0.002857s)
taos> select * from test.d0 limit 10;
ts | current | voltage | phase |
======================================================================================
2017-07-14 10:40:00.000 | 10.12072 | 223 | 0.34167 |
2017-07-14 10:40:00.001 | 10.16103 | 224 | 0.34445 |
2017-07-14 10:40:00.002 | 10.00204 | 220 | 0.33334 |
2017-07-14 10:40:00.003 | 10.00030 | 220 | 0.33333 |
2017-07-14 10:40:00.004 | 9.84029 | 216 | 0.32222 |
2017-07-14 10:40:00.005 | 9.88028 | 217 | 0.32500 |
2017-07-14 10:40:00.006 | 9.88110 | 217 | 0.32500 |
2017-07-14 10:40:00.007 | 10.08137 | 222 | 0.33889 |
2017-07-14 10:40:00.008 | 10.12063 | 223 | 0.34167 |
2017-07-14 10:40:00.009 | 10.16086 | 224 | 0.34445 |
Query OK, 10 row(s) in set (0.016791s)
```
- **View the tag values for the d0 table.**
```bash
$ taos> select groupid, location from test.d0;
groupid | location |
=================================
0 | shanghai |
Query OK, 1 row(s) in set (0.003490s)
```
## Stop the TDengine service that is running in Docker
```bash
$ docker stop tdengine
tdengine
```
- **docker stop**: Stop the specified running docker image with docker stop.
- **tdengine**: The name of the container.
## TDengine connected in Docker during programming development
There are two ideas for connecting from outside of Docker to use TDengine services running inside a Docker container:
1, By port mapping (-p), the open network port inside the container is mapped to the specified port of the host. By mounting the local directory (-v), you can synchronize the data inside the host and the container to prevent data loss after the container is deleted.
```bash
$ docker run -d -v /etc/taos:/etc/taos -P 6041:6041 tdengine/tdengine
526aa188da767ae94b244226a2b2eec2b5f17dd8eff592893d9ec0cd0f3a1ccd
$ curl -u root:taosdata -d 'show databases' 127.0.0.1:6041/rest/sql
{"status":"succ","head":["name","created_time","ntables","vgroups","replica","quorum","days","keep0,keep1,keep(D)","cache(MB)","blocks","minrows","maxrows","wallevel","fsync","comp","cachelast","precision","update","status"],"column_meta":[["name",8,32],["created_time",9,8],["ntables",4,4],["vgroups",4,4],["replica",3,2],["quorum",3,2],["days",3,2],["keep0,keep1,keep(D)",8,24],["cache(MB)",4,4],["blocks",4,4],["minrows",4,4],["maxrows",4,4],["wallevel",2,1],["fsync",4,4],["comp",2,1],["cachelast",2,1],["precision",8,3],["update",2,1],["status",8,10]],"data":[["test","2021-08-18 06:01:11.021",10000,4,1,1,10,"3650,3650,3650",16,6,100,4096,1,3000,2,0,"ms",0,"ready"],["log","2021-08-18 05:51:51.065",4,1,1,1,10,"30,30,30",1,3,100,4096,1,3000,2,0,"us",0,"ready"]],"rows":2}
```
- The first command starts a docker container with TDengine running and maps the 6041 port of the container to port 6041 of the host.
- The second command, accessing TDengine through the RESTful interface, connects to port 6041 on the local machine, so the connection is successful.
Note: In this example, for convenience reasons, only port 6041 is mapped, which is required for RESTful. If you wish to connect to the TDengine service in a non-RESTful manner, you will need to map a total of 11 ports starting at 6030. In the example, mounting the local directory also only deals with the /etc/taos directory where the configuration files are located, but not the data storage directory.
2, Go directly to the docker container to do development via the exec command. That is, put the program code in the same Docker container where the TDengine server is located and connect to the TDengine service local to the container.
```bash
$ docker exec -it tdengine /bin/bash
```
documentation20/en/02.getting-started/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -2,7 +2,7 @@
## <a class="anchor" id="install"></a>Quick Install
TDengine software consists of 3 parts: server, client, and alarm module. At the moment, TDengine server only runs on Linux (Windows, mac OS and more OS supports will come soon), but client can run on either Windows or Linux. TDengine client can be installed and run on Windows or Linux. Applications based-on any OSes can all connect to server taosd via a RESTful interface. About CPU, TDengine supports X64/ARM64/MIPS64/Alpha64, and ARM32、RISC-V, other more CPU architectures will be supported soon. You can set up and install TDengine server either from the [source code](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Source) or the [packages](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package).
TDengine software consists of 3 components: server, client, and alarm module. At the moment, TDengine server only runs on Linux (Windows, mac OS and more OS supports will come soon), but client can run on either Windows or Linux. TDengine client can be installed and run on Windows or Linux. Applications based-on any OSes can all connect to server taosd via a RESTful interface. About CPU, TDengine supports X64/ARM64/MIPS64/Alpha64, and ARM32、RISC-V, other more CPU architectures will be supported soon. You can set up and install TDengine server either from the [source code](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Source) or the [packages](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package).
### <a class="anchor" id="source-install"></a>Install from Source
......@@ -10,15 +10,15 @@ Please visit our [TDengine github page](https://github.com/taosdata/TDengine) fo
### Install from Docker Container
Please visit our [TDengine Official Docker Image: Distribution, Downloading, and Usage](https://www.taosdata.com/blog/2020/05/13/1509.html).
For the time being, it is not recommended to use Docker to deploy the client or server side of TDengine in production environments, but it is convenient to use Docker to deploy in development environments or when trying it for the first time. In particular, with Docker, it is easy to try TDengine in Mac OS X and Windows environments.
Please refer to the detailed operation in [Quickly experience TDengine through Docker](https://www.taosdata.com/en/documentation/getting-started/docker).
### <a class="anchor" id="package-install"></a>Install from Package
It’s extremely easy to install for TDengine, which takes only a few seconds from downloaded to successful installed. The server installation package includes clients and connectors. We provide 3 installation packages, which you can choose according to actual needs:
Click [here](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#%E9%80%9A%E8%BF%87%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%8C%85%E5%AE%89%E8%A3%85) to download the install package.
For more about installation process, please refer [TDengine Installation Packages: Install and Uninstall](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html), and [Video Tutorials](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1941.html).
Click [here](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package) to download the install package.
## <a class="anchor" id="start"></a>Quick Launch
......
documentation20/en/03.architecture/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -119,7 +119,7 @@ As the data points are a series of data points over time, the data points genera
9. in addition to storage and query operations, various statistical and real-time calculation operations are also required;
10. data volume is huge, a system may generate over 10 billion data points in a day.
By utilizing the above characteristics, TDengine designs the storage and computing engine in a special and optimized way for time-series data, resulting in massive improvements in system efficiency.
In light of the characteristics mentioned above, TDengine designs the storage and computing engine in a special and optimized way for time-series data, resulting in massive improvements in system efficiency.
### Relational Database Model
......@@ -139,7 +139,7 @@ TDengine suggests using collection point ID as the table name (like D1001 in the
### STable: A Collection of Data Points in the Same Type
The method of one table for each point will bring a greatly increasing number of tables, which is difficult to manage. Moreover, applications often need to take aggregation operations between collection points, thus aggregation operations will become complicated. To support aggregation over multiple tables efficiently, the [STable(Super Table)](https://www.taosdata.com/en/documentation/super-table) concept is introduced by TDengine.
The method of one table for each point will bring a greatly increasing number of tables, which is difficult to manage. Moreover, applications often need to take aggregation operations between collection points, thus aggregation operations will become complicated. To support aggregation over multiple tables efficiently, the STable (Super Table) concept is introduced by TDengine.
STable is an abstract collection for a type of data point. A STable contains a set of points (tables) that have the same schema or data structure, but with different static attributes (tags). To describe a STable (a combination of data collection points of a specific type), in addition to defining the table structure of the collected metrics, it is also necessary to define the schema of its tag. The data type of tags can be int, float, string, and there can be multiple tags, which can be added, deleted, or modified afterward. If the whole system has N different types of data collection points, N STables need to be established.
......
documentation20/en/04.model/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -9,7 +9,7 @@ Please watch the [video tutorial](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.
Different types of data collection points often have different data characteristics, including frequency of data collecting, length of data retention time, number of replicas, size of data blocks, whether to update data or not, and so on. To ensure TDengine working with great efficiency in various scenarios, TDengine suggests creating tables with different data characteristics in different databases, because each database can be configured with different storage strategies. When creating a database, in addition to SQL standard options, the application can also specify a variety of parameters such as retention duration, number of replicas, number of memory blocks, time accuracy, max and min number of records in a file block, whether it is compressed or not, and number of days a data file will be overwritten. For example:
```mysql
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 4 UPDATE 1;
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 6 UPDATE 1;
```
The above statement will create a database named “power”. The data of this database will be kept for 365 days (it will be automatically deleted 365 days later), one data file created per 10 days, and the number of memory blocks is 4 for data updating. For detailed syntax and parameters, please refer to [Data Management section of TAOS SQL](https://www.taosdata.com/en/documentation/taos-sql#management).
......@@ -26,13 +26,14 @@ Replace the database operating in the current connection with “power”, other
- Any table or STable belongs to a database. Before creating a table, a database must be created first.
- Tables in two different databases cannot be JOIN.
- You need to specify a timestamp when creating and inserting records, or querying history records.
## <a class="anchor" id="create-stable"></a> Create a STable
An IoT system often has many types of devices, such as smart meters, transformers, buses, switches, etc. for power grids. In order to facilitate aggregation among multiple tables, using TDengine, it is necessary to create a STable for each type of data collection point. Taking the smart meter in Table 1 as an example, you can use the following SQL command to create a STable:
```mysql
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupdId int);
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
```
**Note:** The STABLE keyword in this instruction needs to be written as TABLE in versions before 2.0.15.
......
documentation20/en/07.advanced-features/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -17,7 +17,7 @@ The continuous query provided by TDengine differs from the time window calculati
The following is an example of the smart meter scenario to introduce the specific use of continuous query. Suppose we create a STables and sub-tables through the following SQL statement:
```sql
create table meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) tags (location binary(64), groupdId int);
create table meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) tags (location binary(64), groupId int);
create table D1001 using meters tags ("Beijing.Chaoyang", 2);
create table D1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
...
......@@ -357,4 +357,4 @@ This SQL statement will obtain the last recorded voltage value of all smart mete
In scenarios of TDengine, alarm monitoring is a common requirement. Conceptually, it requires the program to filter out data that meet certain conditions from the data of the latest period of time, and calculate a result according to a defined formula based on these data. When the result meets certain conditions and lasts for a certain period of time, it will notify the user in some form.
In order to meet the needs of users for alarm monitoring, TDengine provides this function in the form of an independent module. For its installation and use, please refer to the blog [How to Use TDengine for Alarm Monitoring](https://www.taosdata.com/blog/2020/04/14/1438.html).
\ No newline at end of file
In order to meet the needs of users for alarm monitoring, TDengine provides this function in the form of an independent module. For its installation and use, please refer to the blog [How to Use TDengine for Alarm Monitoring](https://www.taosdata.com/blog/2020/04/14/1438.html).
documentation20/en/08.connector/01.java/docs.md 0 → 100644
浏览文件 @ ef1a97f4
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documentation20/en/09.connections/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -6,7 +6,7 @@ TDengine can quickly integrate with [Grafana](https://www.grafana.com/), an open
### Install Grafana
TDengine currently supports Grafana 5.2.4 and above. You can download and install the package from Grafana website according to the current operating system. The download address is as follows:
TDengine currently supports Grafana 6.2 and above. You can download and install the package from Grafana website according to the current operating system. The download address is as follows:
https://grafana.com/grafana/download.
......@@ -64,7 +64,7 @@ According to the default prompt, query the average system memory usage at the sp
#### Import Dashboard
A `tdengine-grafana.json` importable dashboard is provided under the Grafana plug-in directory/usr/local/taos/connector/grafana/tdengine/dashboard/.
A `tdengine-grafana.json` importable dashboard is provided under the Grafana plug-in directory `/usr/local/taos/connector/grafanaplugin/dashboard`.
Click the `Import` button on the left panel and upload the `tdengine-grafana.json` file:
......
documentation20/en/10.cluster/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -16,7 +16,7 @@ Please refer to the [video tutorial](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/19
**Note 1:** Because the information of FQDN will be written into a file, if FQDN has not been configured or changed before, and TDengine has been started, be sure to clean up the previous data （`rm -rf /var/lib/taos/*`）on the premise of ensuring that the data is useless or backed up;
**Note 2:** The client also needs to be configured to ensure that it can correctly parse the FQDN configuration of each node, whether through DNS service or Host file.
**Note 2:** The client also needs to be configured to ensure that it can correctly parse the FQDN configuration of each node, whether through DNS service or modify hosts file.
**Step 2:** It is recommended to close the firewall of all physical nodes, and at least ensure that the TCP and UDP ports of ports 6030-6042 are open. It is **strongly recommended** to close the firewall first and configure the ports after the cluster is built;
......
documentation20/en/12.taos-sql/docs.md
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -165,7 +165,7 @@ Note:
- **Create tables in batches**
```mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name1 USING stb_name TAGS (tag_value1, ...) tb_name2 USING stb_name TAGS (tag_value2, ...) ...;
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name1 USING stb_name TAGS (tag_value1, ...) [IF NOT EXISTS] tb_name2 USING stb_name TAGS (tag_value2, ...) ...;
```
Create a large number of data tables in batches faster. (Server side 2.0. 14 and above)
......
importSampleData/app/main.go
浏览文件 @ ef1a97f4
/*
* Copyright (c) 2019 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/>.
*/
package main
import (
......
importSampleData/import/import_config.go
浏览文件 @ ef1a97f4
/*
* Copyright (c) 2019 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/>.
*/
package dataimport
import (
......
minidevops/README.MD
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -218,8 +218,4 @@ use telegraf；
使用telegraf这个数据库。然后执行show tables，describe table等命令详细查询下telegraf这个库里保存了些什么数据。
具体TDengine的查询语句可以参考[TDengine官方文档](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql/)
## 接入多个监控对象
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就像前面原理介绍的，这个miniDevops的小系统，已经提供了一个时序数据库和可视化系统，对于多台机器的监控，只需要将每台机器的telegraf或prometheus配置按上面所述修改，就可以完成监控数据采集和可视化呈现了。
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就像前面原理介绍的，这个miniDevops的小系统，已经提供了一个时序数据库和可视化系统，对于多台机器的监控，只需要将每台机器的telegraf或prometheus配置按上面所述修改，就可以完成监控数据采集和可视化呈现了。
>>>>>>> 740f82af58c4ecc2deecfa36fb1de4ef5ee55efc
packaging/cfg/taos.cfg
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -144,6 +144,9 @@ keepColumnName 1
# max length of an SQL
# maxSQLLength 65480
# max length of WildCards
# maxWildCardsLength 100
# the maximum number of records allowed for super table time sorting
# maxNumOfOrderedRes 100000
......@@ -191,6 +194,9 @@ keepColumnName 1
# maximum number of rows returned by the restful interface
# restfulRowLimit 10240
# database name must be specified in restful interface if the following parameter is set, off by default
# httpDbNameMandatory 1
# The following parameter is used to limit the maximum number of lines in log files.
# max number of lines per log filters
# numOfLogLines 10000000
......@@ -281,3 +287,5 @@ keepColumnName 1
# 0 no query allowed, queries are disabled
# queryBufferSize -1
# percent of redundant data in tsdb meta will compact meta data,0 means donot compact
# tsdbMetaCompactRatio 0
packaging/docker/dockerManifest.sh
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -44,7 +44,8 @@ echo "version=${version}"
#docker manifest rm tdengine/tdengine
#docker manifest rm tdengine/tdengine:${version}
if [ "$verType" == "beta" ]; then
docker manifest rm tdengine/tdengine:latest
docker manifest inspect tdengine/tdengine-beta:latest
docker manifest rm tdengine/tdengine-beta:latest
docker manifest create -a tdengine/tdengine-beta:${version} tdengine/tdengine-amd64-beta:${version} tdengine/tdengine-aarch64-beta:${version} tdengine/tdengine-aarch32-beta:${version}
docker manifest create -a tdengine/tdengine-beta:latest tdengine/tdengine-amd64-beta:latest tdengine/tdengine-aarch64-beta:latest tdengine/tdengine-aarch32-beta:latest
docker login -u tdengine -p ${passWord} #replace the docker registry username and password
......@@ -52,6 +53,7 @@ if [ "$verType" == "beta" ]; then
docker manifest push tdengine/tdengine-beta:${version}
elif [ "$verType" == "stable" ]; then
docker manifest inspect tdengine/tdengine:latest
docker manifest rm tdengine/tdengine:latest
docker manifest create -a tdengine/tdengine:${version} tdengine/tdengine-amd64:${version} tdengine/tdengine-aarch64:${version} tdengine/tdengine-aarch32:${version}
docker manifest create -a tdengine/tdengine:latest tdengine/tdengine-amd64:latest tdengine/tdengine-aarch64:latest tdengine/tdengine-aarch32:latest
......
packaging/tools/make_install.sh
浏览文件 @ ef1a97f4
此差异已折叠。
packaging/tools/makepkg.sh
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -35,7 +35,7 @@ fi
if [ "$pagMode" == "lite" ]; then
strip ${build_dir}/bin/taosd
strip ${build_dir}/bin/taos
bin_files="${build_dir}/bin/taosd ${build_dir}/bin/taos ${script_dir}/remove.sh"
bin_files="${build_dir}/bin/taosd ${build_dir}/bin/taos ${script_dir}/remove.sh ${script_dir}/startPre.sh"
else
bin_files="${build_dir}/bin/taosd ${build_dir}/bin/taos ${build_dir}/bin/taosdump ${build_dir}/bin/taosdemo ${build_dir}/bin/tarbitrator\
${script_dir}/remove.sh ${script_dir}/set_core.sh ${script_dir}/startPre.sh ${script_dir}/taosd-dump-cfg.gdb"
......
snap/snapcraft.yaml
浏览文件 @ ef1a97f4
name: tdengine
base: core18
version: '2.1.5.0'
version: '2.1.7.2'
icon: snap/gui/t-dengine.svg
summary: an open-source big data platform designed and optimized for IoT.
description: |
......@@ -72,7 +72,7 @@ parts:
- usr/bin/taosd
- usr/bin/taos
- usr/bin/taosdemo
- usr/lib/libtaos.so.2.1.5.0
- usr/lib/libtaos.so.2.1.7.2
- usr/lib/libtaos.so.1
- usr/lib/libtaos.so
......
src/balance/src/bnScore.c
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -116,8 +116,17 @@ void bnCleanupDnodes() {
static void bnCheckDnodesSize(int32_t dnodesNum) {
if (tsBnDnodes.maxSize <= dnodesNum) {
tsBnDnodes.maxSize = dnodesNum * 2;
tsBnDnodes.list = realloc(tsBnDnodes.list, tsBnDnodes.maxSize * sizeof(SDnodeObj *));
int32_t maxSize = dnodesNum * 2;
SDnodeObj** list1 = NULL;
int32_t retry = 0;
while(list1 == NULL && retry++ < 3) {
list1 = realloc(tsBnDnodes.list, maxSize * sizeof(SDnodeObj *));
}
if(list1) {
tsBnDnodes.list = list1;
tsBnDnodes.maxSize = maxSize;
}
}
}
......
src/client/CMakeLists.txt
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -4,6 +4,8 @@ PROJECT(TDengine)
INCLUDE_DIRECTORIES(inc)
INCLUDE_DIRECTORIES(jni)
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/src/query/inc)
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/deps/zlib-1.2.11/inc)
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/src/plugins/http/inc)
AUX_SOURCE_DIRECTORY(src SRC)
IF (TD_LINUX)
......
src/client/inc/tscSubquery.h
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -50,6 +50,12 @@ void tscUnlockByThread(int64_t *lockedBy);
int tsInsertInitialCheck(SSqlObj *pSql);
void doCleanupSubqueries(SSqlObj *pSql, int32_t numOfSubs);
void tscFreeRetrieveSup(SSqlObj *pSql);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
......
src/client/inc/tscUtil.h
浏览文件 @ ef1a97f4
......@@ -29,15 +29,16 @@ extern "C" {
#include "tsched.h"
#include "tsclient.h"
#define UTIL_TABLE_IS_SUPER_TABLE(metaInfo) \
#define UTIL_TABLE_IS_SUPER_TABLE(metaInfo) \
(((metaInfo)->pTableMeta != NULL) && ((metaInfo)->pTableMeta->tableType == TSDB_SUPER_TABLE))
#define UTIL_TABLE_IS_CHILD_TABLE(metaInfo) \
(((metaInfo)->pTableMeta != NULL) && ((metaInfo)->pTableMeta->tableType == TSDB_CHILD_TABLE))
#define UTIL_TABLE_IS_NORMAL_TABLE(metaInfo)\
#define UTIL_TABLE_IS_NORMAL_TABLE(metaInfo) \
(!(UTIL_TABLE_IS_SUPER_TABLE(metaInfo) || UTIL_TABLE_IS_CHILD_TABLE(metaInfo)))
#define UTIL_TABLE_IS_TMP_TABLE(metaInfo) \
#define UTIL_TABLE_IS_TMP_TABLE(metaInfo) \
(((metaInfo)->pTableMeta != NULL) && ((metaInfo)->pTableMeta->tableType == TSDB_TEMP_TABLE))
#pragma pack(push,1)
......@@ -61,6 +62,7 @@ typedef struct SJoinSupporter {
uint64_t uid; // query table uid
SArray* colList; // previous query information, no need to use this attribute, and the corresponding attribution
SArray* exprList;
SArray* colCond;
SFieldInfo fieldsInfo;
STagCond tagCond;
SGroupbyExpr groupInfo; // group by info
......@@ -142,6 +144,7 @@ bool tscIsSessionWindowQuery(SQueryInfo* pQueryInfo);
bool tscIsSecondStageQuery(SQueryInfo* pQueryInfo);
bool tsIsArithmeticQueryOnAggResult(SQueryInfo* pQueryInfo);
bool tscGroupbyColumn(SQueryInfo* pQueryInfo);
int32_t tscGetTopBotQueryExprIndex(SQueryInfo* pQueryInfo);
bool tscIsTopBotQuery(SQueryInfo* pQueryInfo);
bool hasTagValOutput(SQueryInfo* pQueryInfo);
bool timeWindowInterpoRequired(SQueryInfo *pQueryInfo);
......@@ -188,6 +191,7 @@ void tscFieldInfoClear(SFieldInfo* pFieldInfo);
void tscFieldInfoCopy(SFieldInfo* pFieldInfo, const SFieldInfo* pSrc, const SArray* pExprList);
static FORCE_INLINE int32_t tscNumOfFields(SQueryInfo* pQueryInfo) { return pQueryInfo->fieldsInfo.numOfOutput; }
int32_t tscGetFirstInvisibleFieldPos(SQueryInfo* pQueryInfo);
int32_t tscFieldInfoCompare(const SFieldInfo* pFieldInfo1, const SFieldInfo* pFieldInfo2, int32_t *diffSize);
void tscInsertPrimaryTsSourceColumn(SQueryInfo* pQueryInfo, uint64_t uid);
......@@ -212,6 +216,7 @@ SExprInfo* tscExprUpdate(SQueryInfo* pQueryInfo, int32_t index, int16_t function
int16_t size);
size_t tscNumOfExprs(SQueryInfo* pQueryInfo);
int32_t tscExprTopBottomIndex(SQueryInfo* pQueryInfo);
SExprInfo *tscExprGet(SQueryInfo* pQueryInfo, int32_t index);
int32_t tscExprCopy(SArray* dst, const SArray* src, uint64_t uid, bool deepcopy);
int32_t tscExprCopyAll(SArray* dst, const SArray* src, bool deepcopy);
......@@ -220,7 +225,7 @@ void tscExprDestroy(SArray* pExprInfo);
int32_t createProjectionExpr(SQueryInfo* pQueryInfo, STableMetaInfo* pTableMetaInfo, SExprInfo*** pExpr, int32_t* num);
void clearAllTableMetaInfo(SQueryInfo* pQueryInfo, bool removeMeta);
void clearAllTableMetaInfo(SQueryInfo* pQueryInfo, bool removeMeta, uint64_t id);
SColumn* tscColumnClone(const SColumn* src);
void tscColumnCopy(SColumn* pDest, const SColumn* pSrc);
......@@ -244,8 +249,9 @@ SCond* tsGetSTableQueryCond(STagCond* pCond, uint64_t uid);
void tsSetSTableQueryCond(STagCond* pTagCond, uint64_t uid, SBufferWriter* bw);
int32_t tscTagCondCopy(STagCond* dest, const STagCond* src);
int32_t tscColCondCopy(SArray** dest, const SArray* src, uint64_t uid, int16_t tidx);
void tscTagCondRelease(STagCond* pCond);
void tscColCondRelease(SArray** pCond);
void tscGetSrcColumnInfo(SSrcColumnInfo* pColInfo, SQueryInfo* pQueryInfo);
bool tscShouldBeFreed(SSqlObj* pSql);
......@@ -318,7 +324,7 @@ void tscPrintSelNodeList(SSqlObj* pSql, int32_t subClauseIndex);
bool hasMoreVnodesToTry(SSqlObj *pSql);
bool hasMoreClauseToTry(SSqlObj* pSql);
void tscFreeQueryInfo(SSqlCmd* pCmd, bool removeMeta);
void tscFreeQueryInfo(SSqlCmd* pCmd, bool removeCachedMeta, uint64_t id);
void tscTryQueryNextVnode(SSqlObj *pSql, __async_cb_func_t fp);
void tscTryQueryNextClause(SSqlObj* pSql, __async_cb_func_t fp);
......@@ -340,7 +346,7 @@ STableMeta* createSuperTableMeta(STableMetaMsg* pChild);
uint32_t tscGetTableMetaSize(STableMeta* pTableMeta);
CChildTableMeta* tscCreateChildMeta(STableMeta* pTableMeta);
uint32_t tscGetTableMetaMaxSize();
int32_t tscCreateTableMetaFromSTableMeta(STableMeta** pChild, const char* name, size_t *tableMetaCapacity);
int32_t tscCreateTableMetaFromSTableMeta(STableMeta** ppChild, const char* name, size_t *tableMetaCapacity, STableMeta **ppStable);
STableMeta* tscTableMetaDup(STableMeta* pTableMeta);
SVgroupsInfo* tscVgroupsInfoDup(SVgroupsInfo* pVgroupsInfo);
......@@ -355,8 +361,11 @@ char* strdup_throw(const char* str);
bool vgroupInfoIdentical(SNewVgroupInfo *pExisted, SVgroupMsg* src);
SNewVgroupInfo createNewVgroupInfo(SVgroupMsg *pVgroupMsg);
STblCond* tsGetTableFilter(SArray* filters, uint64_t uid, int16_t idx);
void tscRemoveCachedTableMeta(STableMetaInfo* pTableMetaInfo, uint64_t id);
void tscRemoveTableMetaBuf(STableMetaInfo* pTableMetaInfo, uint64_t id);
char* cloneCurrentDBName(SSqlObj* pSql);
#ifdef __cplusplus
}
......
src/client/inc/tsclient.h
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此差异已折叠。
src/client/src/tscAsync.c
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src/client/src/tscGlobalmerge.c
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src/client/src/tscParseInsert.c
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src/client/src/tscPrepare.c
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src/client/src/tscProfile.c
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src/client/src/tscSQLParser.c
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src/client/src/tscServer.c
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src/client/src/tscSql.c
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......@@ -196,6 +196,11 @@ TAOS *taos_connect_internal(const char *ip, const char *user, const char *pass,
if (pSql->res.code != TSDB_CODE_SUCCESS) {
terrno = pSql->res.code;
if (terrno ==TSDB_CODE_RPC_FQDN_ERROR) {
printf("taos connect failed, reason: %s\n\n", taos_errstr(pSql));
} else {
printf("taos connect failed, reason: %s.\n\n", tstrerror(terrno));
}
taos_free_result(pSql);
taos_close(pObj);
return NULL;
......@@ -643,7 +648,7 @@ char *taos_errstr(TAOS_RES *tres) {
return (char*) tstrerror(terrno);
}
if (hasAdditionalErrorInfo(pSql->res.code, &pSql->cmd)) {
if (hasAdditionalErrorInfo(pSql->res.code, &pSql->cmd) || pSql->res.code == TSDB_CODE_RPC_FQDN_ERROR) {
return pSql->cmd.payload;
} else {
return (char*)tstrerror(pSql->res.code);
......@@ -887,7 +892,9 @@ int taos_validate_sql(TAOS *taos, const char *sql) {
return TSDB_CODE_TSC_EXCEED_SQL_LIMIT;
}
pSql->sqlstr = realloc(pSql->sqlstr, sqlLen + 1);
char* sqlstr = realloc(pSql->sqlstr, sqlLen + 1);
if(sqlstr == NULL && pSql->sqlstr) free(pSql->sqlstr);
pSql->sqlstr = sqlstr;
if (pSql->sqlstr == NULL) {
tscError("0x%"PRIx64" failed to malloc sql string buffer", pSql->self);
tfree(pSql);
......
src/client/src/tscStream.c
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src/client/src/tscSubquery.c
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src/client/src/tscUtil.c
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src/common/inc/tdataformat.h
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src/common/inc/tglobal.h
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