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01d62e6e
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9月 17, 2020
作者:
B
Bomin Zhang
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td-1245: update documentation for offset
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7cdb6c3f
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and
7 deletion
+18
-7
documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
+12
-0
documentation20/webdocs/markdowndocs/Super Table-ch.md
documentation20/webdocs/markdowndocs/Super Table-ch.md
+1
-1
documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md
documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md
+5
-6
未找到文件。
documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
浏览文件 @
01d62e6e
...
@@ -78,6 +78,18 @@ taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s);
...
@@ -78,6 +78,18 @@ taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s);
2018-10-03 14:38:16.000 | 36.000000000 |
2018-10-03 14:38:16.000 | 36.000000000 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.001538s)
Query OK, 5 row(s) in set (0.001538s)
```
```
降采样操作也支持时间偏移,比如:将所有智能电表采集的电流值每秒钟求和,但要求每个时间窗口从 500 毫秒开始
```
mysql
taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s, 500a);
ts | sum(current) |
======================================================
2018-10-03 14:38:04.500 | 11.189999809 |
2018-10-03 14:38:05.500 | 31.900000572 |
2018-10-03 14:38:06.500 | 11.600000000 |
2018-10-03 14:38:15.500 | 12.300000381 |
2018-10-03 14:38:16.500 | 35.000000000 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.001521s)
```
物联网场景里,每个数据采集点采集数据的时间是难同步的,但很多分析算法(比如FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐,在很多系统里,需要应用自己写程序来处理,但使用TDengine的降采样操作就轻松解决。如果一个时间间隔里,没有采集的数据,TDengine还提供插值计算的功能。
物联网场景里,每个数据采集点采集数据的时间是难同步的,但很多分析算法(比如FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐,在很多系统里,需要应用自己写程序来处理,但使用TDengine的降采样操作就轻松解决。如果一个时间间隔里,没有采集的数据,TDengine还提供插值计算的功能。
...
...
documentation20/webdocs/markdowndocs/Super Table-ch.md
浏览文件 @
01d62e6e
...
@@ -148,7 +148,7 @@ INSERT INTO <tb1_name> USING <stb1_name> TAGS (<tag1_value1>, ...) VALUES (<fiel
...
@@ -148,7 +148,7 @@ INSERT INTO <tb1_name> USING <stb1_name> TAGS (<tag1_value1>, ...) VALUES (<fiel
SELECT function<field_name>,…
SELECT function<field_name>,…
FROM <stable_name>
FROM <stable_name>
WHERE <tag_name> <[=|<=|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
WHERE <tag_name> <[=|<=|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
INTERVAL (<
time range>
)
INTERVAL (<
interval> [, offset]
)
GROUP BY <tag_name>, <tag_name>…
GROUP BY <tag_name>, <tag_name>…
ORDER BY <tag_name> <asc|desc>
ORDER BY <tag_name> <asc|desc>
SLIMIT <group_limit>
SLIMIT <group_limit>
...
...
documentation20/webdocs/markdowndocs/TAOS SQL-ch.md
浏览文件 @
01d62e6e
...
@@ -33,8 +33,7 @@ taos> DESCRIBE meters;
...
@@ -33,8 +33,7 @@ taos> DESCRIBE meters;
-
内部函数now是服务器的当前时间
-
内部函数now是服务器的当前时间
-
插入记录时,如果时间戳为now,插入数据时使用服务器当前时间
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插入记录时,如果时间戳为now,插入数据时使用服务器当前时间
-
Epoch Time: 时间戳也可以是一个长整数,表示从1970-01-01 08:00:00.000开始的毫秒数
-
Epoch Time: 时间戳也可以是一个长整数,表示从1970-01-01 08:00:00.000开始的毫秒数
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时间可以加减,比如 now-2h,表明查询时刻向前推2个小时(最近2小时)。数字后面的时间单位:a(毫秒), s(秒), m(分), h(小时), d(天),w(周), n(月), y(年)。比如select
*
from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w, 表示查询两周前整整一周的数据
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时间可以加减,比如 now-2h,表明查询时刻向前推2个小时(最近2小时)。 数字后面的时间单位可以是 a(毫秒)、s(秒)、 m(分)、h(小时)、d(天)、w(周)。 比如select
*
from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w, 表示查询两周前整整一周的数据。 在指定降频操作(down sampling)的时间窗口(interval)时,时间单位还可以使用 n(自然月) 和 y(自然年)。
-
TDengine暂不支持时间窗口按照自然年和自然月切分。Where条件中的时间窗口单位的换算关系如下:interval(1y) 等效于 interval(365d), interval(1n) 等效于 interval(30d), interval(1w) 等效于 interval(7d)
TDengine缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数enableMicrosecond就可支持微秒。
TDengine缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数enableMicrosecond就可支持微秒。
...
@@ -299,7 +298,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数enableMic
...
@@ -299,7 +298,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数enableMic
SELECT select_expr [, select_expr ...]
SELECT select_expr [, select_expr ...]
FROM {tb_name_list}
FROM {tb_name_list}
[WHERE where_condition]
[WHERE where_condition]
[INTERVAL
[interval_offset,] interval_val
]
[INTERVAL
(interval_val [, interval_offset])
]
[FILL fill_val]
[FILL fill_val]
[SLIDING fill_val]
[SLIDING fill_val]
[GROUP BY col_list]
[GROUP BY col_list]
...
@@ -972,17 +971,17 @@ TDengine支持按时间段进行聚合,可以将表中数据按照时间段进
...
@@ -972,17 +971,17 @@ TDengine支持按时间段进行聚合,可以将表中数据按照时间段进
```
mysql
```
mysql
SELECT function_list FROM tb_name
SELECT function_list FROM tb_name
[WHERE where_condition]
[WHERE where_condition]
INTERVAL (interval)
INTERVAL (interval
[, offset]
)
[FILL ({NONE | VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
[FILL ({NONE | VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
SELECT function_list FROM stb_name
SELECT function_list FROM stb_name
[WHERE where_condition]
[WHERE where_condition]
INTERVAL (interval)
INTERVAL (interval
[, offset]
)
[FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
[FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
[GROUP BY tags]
[GROUP BY tags]
```
```
- 聚合时间段的长度由关键词INTERVAL指定,最短时间间隔10毫秒(10a)。聚合查询中,能够同时执行的聚合和选择函数仅限于单个输出的函数:count、avg、sum 、stddev、leastsquares、percentile、min、max、first、last,不能使用具有多行输出结果的函数(例如:top、bottom、diff以及四则运算)。
- 聚合时间段的长度由关键词INTERVAL指定,最短时间间隔10毫秒(10a)
,并且支持偏移(偏移必须小于间隔)
。聚合查询中,能够同时执行的聚合和选择函数仅限于单个输出的函数:count、avg、sum 、stddev、leastsquares、percentile、min、max、first、last,不能使用具有多行输出结果的函数(例如:top、bottom、diff以及四则运算)。
- WHERE语句可以指定查询的起止时间和其他过滤条件
- WHERE语句可以指定查询的起止时间和其他过滤条件
- FILL语句指定某一时间区间数据缺失的情况下的填充模式。填充模式包括以下几种:
- FILL语句指定某一时间区间数据缺失的情况下的填充模式。填充模式包括以下几种:
1. 不进行填充:NONE(默认填充模式)。
1. 不进行填充:NONE(默认填充模式)。
...
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