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TDengine

慢慢CG / TDengine
与 Fork 源项目一致

Fork自 taosdata / TDengine

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TDengine
未验证 提交 41949615 编写于 作者: W wu champion 提交者： GitHub
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操作

Merge pull request #1 from taosdata/develop 

update
上级 53e50339 1d9d7569
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Showing with 78792 addition and 36891 deletion

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文本差异 电子邮件补丁
.appveyor.yml
浏览文件 @ 41949615
......@@ -3,6 +3,7 @@ os: Visual Studio 2015
environment:
matrix:
- ARCH: amd64
- ARCH: x86
clone_folder: c:\dev\TDengine
clone_depth: 1
......@@ -23,6 +24,7 @@ notifications:
- provider: Email
to:
- sangshuduo@gmail.com
on_build_success: true
on_build_failure: true
on_build_status_changed: true
.gitignore
浏览文件 @ 41949615
......@@ -27,7 +27,6 @@ tests/hdfs/
nmake/
sln/
hdfs/
c/
taoshebei/
taosdalipu/
Target/
......@@ -79,3 +78,15 @@ tests/comparisonTest/opentsdb/opentsdbtest/.settings/
tests/examples/JDBC/JDBCDemo/.classpath
tests/examples/JDBC/JDBCDemo/.project
tests/examples/JDBC/JDBCDemo/.settings/
# Emacs
# -*- mode: gitignore; -*-
*~
\#*\#
/.emacs.desktop
/.emacs.desktop.lock
*.elc
auto-save-list
tramp
.\#*
TAGS
.gitmodules
浏览文件 @ 41949615
......@@ -4,9 +4,9 @@
[submodule "src/connector/grafanaplugin"]
path = src/connector/grafanaplugin
url = https://github.com/taosdata/grafanaplugin
[submodule "src/connector/hivemq-tdengine-extension"]
path = src/connector/hivemq-tdengine-extension
url = https://github.com/huskar-t/hivemq-tdengine-extension.git
[submodule "tests/examples/rust"]
path = tests/examples/rust
url = https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings.git
[submodule "src/connector/hivemq-tdengine-extension"]
path = src/connector/hivemq-tdengine-extension
url = https://github.com/huskar-t/hivemq-tdengine-extension.git
\ No newline at end of file
.travis.yml
浏览文件 @ 41949615
......@@ -34,6 +34,7 @@ matrix:
- psmisc
- unixodbc
- unixodbc-dev
- mono-complete
before_script:
- export TZ=Asia/Harbin
......@@ -59,6 +60,18 @@ matrix:
pip3 install guppy3
pip3 install --user ${TRAVIS_BUILD_DIR}/src/connector/python/linux/python3/
cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}/tests/examples/C#/taosdemo
mcs -out:taosdemo *.cs || travis_terminate $?
pkill -TERM -x taosd
fuser -k -n tcp 6030
sleep 1
${TRAVIS_BUILD_DIR}/debug/build/bin/taosd -c ${TRAVIS_BUILD_DIR}/debug/test/cfg > /dev/null &
sleep 5
mono taosdemo -Q DEFAULT -y || travis_terminate $?
pkill -KILL -x taosd
fuser -k -n tcp 6030
sleep 1
cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}/tests
./test-all.sh smoke || travis_terminate $?
sleep 1
......@@ -74,6 +87,7 @@ matrix:
./valgrind-test.sh 2>&1 > mem-error-out.log
sleep 1
# Color setting
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[1;32m'
......@@ -156,8 +170,9 @@ matrix:
packages:
- build-essential
- cmake
- binutils-2.26
env:
- DESC="trusty/gcc-4.8 build"
- DESC="trusty/gcc-4.8/bintuils-2.26 build"
before_script:
- export TZ=Asia/Harbin
......@@ -168,7 +183,7 @@ matrix:
script:
- cmake .. > /dev/null
- make
- export PATH=/usr/lib/binutils-2.26/bin:$PATH && make
- os: linux
dist: bionic
......@@ -200,7 +215,7 @@ matrix:
dist: bionic
language: c
compiler: clang
env: DESC="linux/clang build"
env: DESC="arm64 linux/clang build"
git:
- depth: 1
......@@ -227,7 +242,7 @@ matrix:
- os: linux
arch: arm64
dist: trusty
dist: xenial
language: c
git:
- depth: 1
......@@ -238,7 +253,7 @@ matrix:
- build-essential
- cmake
env:
- DESC="trusty/gcc-4.8 build"
- DESC="arm64 xenial build"
before_script:
- export TZ=Asia/Harbin
......@@ -255,19 +270,20 @@ matrix:
fi
- make > /dev/null
# - os: osx
# language: c
# compiler: clang
# env: DESC="mac/clang build"
# git:
# - depth: 1
# addons:
# homebrew:
# - cmake
#
# script:
# - cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}
# - mkdir debug
# - cd debug
# - cmake .. > /dev/null
# - make > /dev/null
- os: osx
osx_image: xcode11.4
language: c
compiler: clang
env: DESC="mac/clang build"
git:
- depth: 1
addons:
homebrew:
- cmake
script:
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. > /dev/null
- make > /dev/null
CMakeLists.txt
浏览文件 @ 41949615
......@@ -13,9 +13,9 @@ ENDIF ()
SET(TD_ACCOUNT FALSE)
SET(TD_ADMIN FALSE)
SET(TD_GRANT FALSE)
SET(TD_SYNC TRUE)
SET(TD_MQTT TRUE)
SET(TD_MQTT FALSE)
SET(TD_TSDB_PLUGINS FALSE)
SET(TD_STORAGE FALSE)
SET(TD_COVER FALSE)
SET(TD_MEM_CHECK FALSE)
......@@ -30,6 +30,11 @@ MESSAGE(STATUS "Community directory: " ${TD_COMMUNITY_DIR})
INCLUDE(cmake/input.inc)
INCLUDE(cmake/platform.inc)
IF (TD_WINDOWS OR TD_DARWIN)
SET(TD_SOMODE_STATIC TRUE)
ENDIF ()
INCLUDE(cmake/define.inc)
INCLUDE(cmake/env.inc)
INCLUDE(cmake/version.inc)
......
Jenkinsfile
浏览文件 @ 41949615
import hudson.model.Result
import jenkins.model.CauseOfInterruption
properties([pipelineTriggers([githubPush()])])
node {
git url: 'https://github.com/taosdata/TDengine.git'
}
def skipstage=0
def abortPreviousBuilds() {
def currentJobName = env.JOB_NAME
def currentBuildNumber = env.BUILD_NUMBER.toInteger()
def jobs = Jenkins.instance.getItemByFullName(currentJobName)
def builds = jobs.getBuilds()
for (build in builds) {
if (!build.isBuilding()) {
continue;
}
if (currentBuildNumber == build.getNumber().toInteger()) {
continue;
}
build.doKill() //doTerm(),doKill(),doTerm()
}
}
//abort previous build
abortPreviousBuilds()
def abort_previous(){
def buildNumber = env.BUILD_NUMBER as int
if (buildNumber > 1) milestone(buildNumber - 1)
milestone(buildNumber)
}
def pre_test(){
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
sudo rmtaos
'''
}
sh '''
cd ${WKC}
git checkout develop
git reset --hard HEAD~10 >/dev/null
git pull
git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
git --no-pager diff --name-only FETCH_HEAD $(git merge-base FETCH_HEAD develop)|grep -v -E '.*md|//src//connector|Jenkinsfile' || exit 0
cd ${WK}
git reset --hard HEAD~10
git checkout develop
git pull
cd ${WK}
export TZ=Asia/Harbin
date
rm -rf ${WK}/debug
mkdir debug
cd debug
cmake .. > /dev/null
make > /dev/null
make install > /dev/null
cd ${WKC}/tests
'''
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'}
when {
changeRequest()
}
steps {
sh'''
cp -r ${WORKSPACE} ${WORKSPACE}.tes
cd ${WORKSPACE}.tes
git checkout develop
git pull
git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
'''
script{
env.skipstage=sh(script:"cd ${WORKSPACE}.tes && git --no-pager diff --name-only FETCH_HEAD develop|grep -v -E '.*md|//src//connector|Jenkinsfile|test-all.sh' || echo 0 ",returnStdout:true)
}
println env.skipstage
sh'''
rm -rf ${WORKSPACE}.tes
'''
}
}
stage('Parallel test stage') {
//only build pr
when {
changeRequest()
expression {
env.skipstage != 0
}
}
parallel {
stage('pytest') {
agent{label '184'}
stage('python_1_s1') {
agent{label 'p1'}
steps {
sh '''
date
cd ${WKC}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
git submodule update
cd ${WK}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
export TZ=Asia/Harbin
date
rm -rf ${WK}/debug
mkdir debug
cd debug
cmake .. > /dev/null
make > /dev/null
make install > /dev/null
cd ${WKC}/tests
#./test-all.sh smoke
./test-all.sh pytest
date'''
pre_test()
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
find pytest -name '*'sql|xargs rm -rf
./test-all.sh p1
date'''
}
}
}
stage('test_b1') {
agent{label 'master'}
stage('python_2_s5') {
agent{label 'p2'}
steps {
sh '''
cd ${WKC}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
git submodule update
cd ${WK}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
export TZ=Asia/Harbin
date
rm -rf ${WK}/debug
mkdir debug
cd debug
cmake .. > /dev/null
make > /dev/null
cd ${WKC}/tests
#./test-all.sh smoke
./test-all.sh b1
date'''
pre_test()
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
find pytest -name '*'sql|xargs rm -rf
./test-all.sh p2
date'''
}
}
}
stage('python_3_s6') {
agent{label 'p3'}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh p3
date'''
}
}
}
stage('test_b1_s2') {
agent{label 'b1'}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b1fq
date'''
}
}
}
stage('test_crash_gen') {
agent{label "185"}
stage('test_crash_gen_s3') {
agent{label "b2"}
steps {
sh '''
cd ${WKC}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
git submodule update
cd ${WK}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
export TZ=Asia/Harbin
rm -rf ${WK}/debug
mkdir debug
cd debug
cmake .. > /dev/null
make > /dev/null
cd ${WKC}/tests/pytest
'''
pre_test()
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${WKC}/tests/pytest
./crash_gen.sh -a -p -t 4 -s 2000
'''
}
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${WKC}/tests/pytest
./handle_crash_gen_val_log.sh
'''
}
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b2
date
cd ${WKC}/tests/pytest
rm -rf /var/lib/taos/*
rm -rf /var/log/taos/*
./handle_crash_gen_val_log.sh
'''
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b2fq
date
'''
}
}
}
stage('test_valgrind') {
agent{label "186"}
stage('test_valgrind_s4') {
agent{label "b3"}
steps {
sh '''
cd ${WKC}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
git submodule update
cd ${WK}
git reset --hard
git checkout develop
git pull
export TZ=Asia/Harbin
date
rm -rf ${WK}/debug
mkdir debug
cd debug
cmake .. > /dev/null
make > /dev/null
cd ${WKC}/tests/pytest
./valgrind-test.sh 2>&1 > mem-error-out.log
./handle_val_log.sh
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b3
date'''
}
}
stage('connector'){
agent{label "release"}
steps{
sh'''
cd ${WORKSPACE}
git checkout develop
'''
pre_test()
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${WORKSPACE}/tests/gotest
bash batchtest.sh
'''
}
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${WORKSPACE}/tests/examples/python/PYTHONConnectorChecker
python3 PythonChecker.py
cd ${WKC}/tests/pytest
./valgrind-test.sh 2>&1 > mem-error-out.log
./handle_val_log.sh
'''
}
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b3fq
date'''
}
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${WORKSPACE}/tests/examples/JDBC/JDBCDemo/
mvn clean package assembly:single >/dev/null
java -jar target/jdbcChecker-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -host 127.0.0.1
'''
}
}
stage('test_b4_s7') {
agent{label 'b4'}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b4fq
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh p4
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh full jdbc
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh full unit
date'''
}
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${JENKINS_HOME}/workspace/C#NET/src/CheckC#
dotnet run
'''
}
}
stage('test_b5_s8') {
agent{label 'b5'}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b5fq
date'''
}
}
}
stage('arm64_build'){
agent{label 'arm64'}
steps{
sh '''
cd ${WK}
git fetch
git checkout develop
git pull
cd ${WKC}
git fetch
git checkout develop
git pull
git submodule update
cd ${WKC}/packaging
./release.sh -v cluster -c aarch64 -n 2.0.0.0 -m 2.0.0.0
'''
}
}
}
stage('test_b6_s9') {
agent{label 'b6'}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b6fq
date'''
}
stage('arm32_build'){
agent{label 'arm32'}
steps{
catchError(buildResult: 'SUCCESS', stageResult: 'FAILURE') {
sh '''
cd ${WK}
git fetch
git checkout develop
git pull
cd ${WKC}
git fetch
git checkout develop
git pull
git submodule update
cd ${WKC}/packaging
./release.sh -v cluster -c aarch32 -n 2.0.0.0 -m 2.0.0.0
'''
}
}
}
}
stage('test_b7_s10') {
agent{label 'b7'}
steps {
timeout(time: 45, unit: 'MINUTES'){
pre_test()
sh '''
date
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh b7fq
date'''
}
}
}
}
}
}
post {
}
post {
success {
emailext (
subject: "SUCCESSFUL: Job '${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]'",
body: '''<!DOCTYPE html>
subject: "PR-result: Job '${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]' SUCCESS",
body: """<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
......@@ -240,29 +295,29 @@ pipeline {
<td>
<ul>
<div style="font-size:18px">
<li>构建名称>>分支：${PROJECT_NAME}</li>
<li>构建名称>>分支：${env.BRANCH_NAME}</li>
<li>构建结果：<span style="color:green"> Successful </span></li>
<li>构建编号：${BUILD_NUMBER}</li>
<li>触发用户：${CAUSE}</li>
<li>变更概要：${CHANGES}</li>
<li>触发用户：${env.CHANGE_AUTHOR}</li>
<li>提交信息：${env.CHANGE_TITLE}</li>
<li>构建地址：<a href=${BUILD_URL}>${BUILD_URL}</a></li>
<li>构建日志：<a href=${BUILD_URL}console>${BUILD_URL}console</a></li>
<li>变更集：${JELLY_SCRIPT}</li>
</div>
</ul>
</td>
</tr>
</table></font>
</body>
</html>''',
to: "yqliu@taosdata.com,pxiao@taosdata.com",
</html>""",
to: "${env.CHANGE_AUTHOR_EMAIL}",
from: "support@taosdata.com"
)
}
failure {
emailext (
subject: "FAILED: Job '${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]'",
body: '''<!DOCTYPE html>
subject: "PR-result: Job '${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]' FAIL",
body: """<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
......@@ -278,24 +333,25 @@ pipeline {
<td>
<ul>
<div style="font-size:18px">
<li>构建名称>>分支：${PROJECT_NAME}</li>
<li>构建结果：<span style="color:green"> Successful </span></li>
<li>构建名称>>分支：${env.BRANCH_NAME}</li>
<li>构建结果：<span style="color:red"> Failure </span></li>
<li>构建编号：${BUILD_NUMBER}</li>
<li>触发用户：${CAUSE}</li>
<li>变更概要：${CHANGES}</li>
<li>触发用户：${env.CHANGE_AUTHOR}</li>
<li>提交信息：${env.CHANGE_TITLE}</li>
<li>构建地址：<a href=${BUILD_URL}>${BUILD_URL}</a></li>
<li>构建日志：<a href=${BUILD_URL}console>${BUILD_URL}console</a></li>
<li>变更集：${JELLY_SCRIPT}</li>
</div>
</ul>
</td>
</tr>
</table></font>
</body>
</html>''',
to: "yqliu@taosdata.com,pxiao@taosdata.com",
</html>""",
to: "${env.CHANGE_AUTHOR_EMAIL}",
from: "support@taosdata.com"
)
}
}
}
\ No newline at end of file
}
README.md
浏览文件 @ 41949615
......@@ -33,11 +33,17 @@ To build TDengine, use [CMake](https://cmake.org/) 3.5 or higher versions in the
## Install tools
### Ubuntu & Debian:
### Ubuntu 16.04 and above & Debian:
```bash
sudo apt-get install -y gcc cmake build-essential git
```
### Ubuntu 14.04:
```bash
sudo apt-get install -y gcc cmake3 build-essential git binutils-2.26
export PATH=/usr/lib/binutils-2.26/bin:$PATH
```
To compile and package the JDBC driver source code, you should have a Java jdk-8 or higher and Apache Maven 2.7 or higher installed.
To install openjdk-8:
```bash
......@@ -51,9 +57,7 @@ sudo apt-get install -y maven
### Centos 7:
```bash
sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake3 epel-release git
sudo yum remove -y cmake
sudo ln -s /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake git
```
To install openjdk-8:
......@@ -104,7 +108,8 @@ mkdir debug && cd debug
cmake .. && cmake --build .
```
To compile on an ARM processor (aarch64 or aarch32), please add option CPUTYPE as below:
TDengine build script can detect the host machine's architecture on X86-64, X86, arm64 and arm32 platform.
You can also specify CPUTYPE option like aarch64 or aarch32 too if the detection result is not correct:
aarch64:
```bash
......@@ -120,44 +125,57 @@ cmake .. -DCPUTYPE=aarch32 && cmake --build .
If you use the Visual Studio 2013, please open a command window by executing "cmd.exe".
Please specify "x86_amd64" for 64 bits Windows or specify "x86" is for 32 bits Windows when you execute vcvarsall.bat.
```
```cmd
mkdir debug && cd debug
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat" < x86_amd64 | x86 >
cmake .. -G "NMake Makefiles"
nmake
```
If you use the Visual Studio 2019, please open a command window by executing "cmd.exe".
If you use the Visual Studio 2019 or 2017:
please open a command window by executing "cmd.exe".
Please specify "x64" for 64 bits Windows or specify "x86" is for 32 bits Windows when you execute vcvarsall.bat.
```
```cmd
mkdir debug && cd debug
"c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" < x64 | x86 >
cmake .. -G "NMake Makefiles"
nmake
```
Or, you can open a command window by clicking Visual Studio 2019 menu "Tools -> Command Line -> Developer Command Prompt" or "Tools -> Command Line -> Developer PowerShell" then execute commands as follows:
```
Or, you can simply open a command window by clicking Windows Start -> "Visual Studio < 2019 | 2017 >" folder -> "x64 Native Tools Command Prompt for VS < 2019 | 2017 >" or "x86 Native Tools Command Prompt for VS < 2019 | 2017 >" depends what architecture your Windows is, then execute commands as follows:
```cmd
mkdir debug && cd debug
cmake .. -G "NMake Makefiles"
nmake
```
### On Mac OS X platform
Please install XCode command line tools and cmake. Verified with XCode 11.4+ on Catalina and Big Sur.
```shell
mkdir debug && cd debug
cmake .. && cmake --build .
```
# Quick Run
# Quick Run
To quickly start a TDengine server after building, run the command below in terminal:
```cmd
```bash
./build/bin/taosd -c test/cfg
```
In another terminal, use the TDengine shell to connect the server:
```
```bash
./build/bin/taos -c test/cfg
```
option "-c test/cfg" specifies the system configuration file directory.
# Installing
After building successfully, TDengine can be installed by:
```cmd
```bash
make install
```
Users can find more information about directories installed on the system in the [directory and files](https://www.taosdata.com/en/documentation/administrator/#Directory-and-Files) section. It should be noted that installing from source code does not configure service management for TDengine.
......
alert/go.mod
浏览文件 @ 41949615
......@@ -5,7 +5,7 @@ go 1.14
require (
github.com/jmoiron/sqlx v1.2.0
github.com/mattn/go-sqlite3 v2.0.3+incompatible
github.com/taosdata/driver-go v0.0.0-20200727182616-1a3b1941c206
github.com/taosdata/driver-go v0.0.0-20201113094317-050667e5b4d0
go.uber.org/zap v1.14.1
google.golang.org/appengine v1.6.5 // indirect
gopkg.in/yaml.v3 v3.0.0-20200313102051-9f266ea9e77c
......
cmake/define.inc
浏览文件 @ 41949615
......@@ -13,10 +13,6 @@ IF (TD_GRANT)
ADD_DEFINITIONS(-D_GRANT)
ENDIF ()
IF (TD_SYNC)
ADD_DEFINITIONS(-D_SYNC)
ENDIF ()
IF (TD_MQTT)
ADD_DEFINITIONS(-D_MQTT)
ENDIF ()
......@@ -25,6 +21,10 @@ IF (TD_TSDB_PLUGINS)
ADD_DEFINITIONS(-D_TSDB_PLUGINS)
ENDIF ()
IF (TD_STORAGE)
ADD_DEFINITIONS(-D_STORAGE)
ENDIF ()
IF (TD_GODLL)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_GO_DLL_)
ENDIF ()
......@@ -49,7 +49,7 @@ IF (TD_LINUX_64)
ADD_DEFINITIONS(-D_M_X64)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_LINUX_64)
MESSAGE(STATUS "linux64 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -g3 -gdwarf-2 -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -gdwarf-2 -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
ENDIF ()
......@@ -57,7 +57,7 @@ IF (TD_LINUX_32)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_LINUX_32)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "linux32 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -g -fsigned-char -munaligned-access -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -fsigned-char -munaligned-access -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
ENDIF ()
IF (TD_ARM_64)
......@@ -66,7 +66,7 @@ IF (TD_ARM_64)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_ARM_)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "arm64 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -g -fsigned-char -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -fsigned-char -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
ENDIF ()
IF (TD_ARM_32)
......@@ -74,21 +74,21 @@ IF (TD_ARM_32)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_ARM_)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "arm32 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -g -fsigned-char -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE -Wno-pointer-to-int-cast -Wno-int-to-pointer-cast -Wno-incompatible-pointer-types ")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -fsigned-char -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE -Wno-pointer-to-int-cast -Wno-int-to-pointer-cast -Wno-incompatible-pointer-types ")
ENDIF ()
IF (TD_MIPS_64)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_MIPS_64_)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "mips64 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -g3 -gdwarf-2 -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -gdwarf-2 -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
ENDIF ()
IF (TD_MIPS_32)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_MIPS_32_)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "mips32 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -g3 -gdwarf-2 -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -fPIC -gdwarf-2 -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
ENDIF ()
IF (TD_APLHINE)
......@@ -109,8 +109,8 @@ IF (TD_LINUX)
MESSAGE(STATUS "set ningsi macro to true")
ENDIF ()
SET(DEBUG_FLAGS "-O0 -DDEBUG")
SET(RELEASE_FLAGS "-O0 -Wno-unused-variable -Wunused-but-set-variable")
SET(DEBUG_FLAGS "-O0 -g3 -DDEBUG")
SET(RELEASE_FLAGS "-O3 -Wno-error")
IF (${COVER} MATCHES "true")
MESSAGE(STATUS "Test coverage mode, add extra flags")
......@@ -129,9 +129,11 @@ IF (TD_DARWIN_64)
ADD_DEFINITIONS(-D_REENTRANT -D__USE_POSIX -D_LIBC_REENTRANT)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "darwin64 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -Wno-missing-braces -fPIC -g -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(DEBUG_FLAGS "-O0 -DDEBUG")
SET(RELEASE_FLAGS "-O0")
SET(COMMON_FLAGS "-std=gnu99 -Wall -Werror -Wno-missing-braces -fPIC -msse4.2 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
SET(DEBUG_FLAGS "-O0 -g3 -DDEBUG")
SET(RELEASE_FLAGS "-Og")
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/deps/cJson/inc)
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/deps/lz4/inc)
ENDIF ()
IF (TD_WINDOWS)
......@@ -143,8 +145,11 @@ IF (TD_WINDOWS)
SET(CMAKE_GENERATOR "NMake Makefiles" CACHE INTERNAL "" FORCE)
IF (NOT TD_GODLL)
SET(COMMON_FLAGS "/nologo /WX /wd4018 /wd2220 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
IF (MSVC AND (MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1900))
SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} /Wv:18")
ENDIF ()
SET(DEBUG_FLAGS "/Zi /W3 /GL")
SET(RELEASE_FLAGS "/W0 /GL")
SET(RELEASE_FLAGS "/W0 /O3 /GL")
ENDIF ()
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/deps/pthread)
......
cmake/env.inc
浏览文件 @ 41949615
......@@ -41,8 +41,10 @@ SET(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} ${COMMON_FLAGS} ${RELEASE_FL
# SET(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} ${COMMON_CXX_FLAGS} ${RELEASE_FLAGS}")
IF (${CMAKE_BUILD_TYPE} MATCHES "Debug")
SET(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug")
MESSAGE(STATUS "Build Debug Version")
ELSEIF (${CMAKE_BUILD_TYPE} MATCHES "Release")
SET(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
MESSAGE(STATUS "Build Release Version")
ELSE ()
IF (TD_WINDOWS)
......
cmake/input.inc
浏览文件 @ 41949615
......@@ -47,11 +47,6 @@ IF (${MQTT} MATCHES "false")
MESSAGE(STATUS "build without mqtt module")
ENDIF ()
IF (${SYNC} MATCHES "false")
SET(TD_SYNC FALSE)
MESSAGE(STATUS "build without sync module")
ENDIF ()
IF (${RANDOM_FILE_FAIL} MATCHES "true")
SET(TD_RANDOM_FILE_FAIL TRUE)
MESSAGE(STATUS "build with random-file-fail enabled")
......
cmake/install.inc
浏览文件 @ 41949615
......@@ -32,7 +32,7 @@ ELSEIF (TD_WINDOWS)
#INSTALL(TARGETS taos RUNTIME DESTINATION driver)
#INSTALL(TARGETS shell RUNTIME DESTINATION .)
IF (TD_MVN_INSTALLED)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.14-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.21-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)
ENDIF ()
ELSEIF (TD_DARWIN)
SET(TD_MAKE_INSTALL_SH "${TD_COMMUNITY_DIR}/packaging/tools/make_install.sh")
......
cmake/platform.inc
浏览文件 @ 41949615
......@@ -78,29 +78,58 @@ ELSE()
EXIT ()
ENDIF ()
# if generate ARM version:
# cmake -DCPUTYPE=aarch32 .. or cmake -DCPUTYPE=aarch64
IF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch32")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_32 FALSE)
SET(TD_ARM_32 TRUE)
MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch32")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_ARM_64 TRUE)
MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "mips64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_MIPS_64 TRUE)
MESSAGE(STATUS "input cpuType: mips64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "x64")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: x64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "x86")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: x86")
IF ("${CPUTYPE}" STREQUAL "")
MESSAGE(STATUS "The current platform " ${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR} " is detected")
IF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "(amd64)|(AMD64)")
MESSAGE(STATUS "The current platform is amd64")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to x64")
SET(CPUTYPE "x64")
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "(x86)|(X86)")
MESSAGE(STATUS "The current platform is x86")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to x86")
SET(CPUTYPE "x32")
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "armv7l")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to aarch32")
SET(CPUTYPE "aarch32")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to aarch32")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_32 FALSE)
SET(TD_ARM_32 TRUE)
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "aarch64")
SET(CPUTYPE "aarch64")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to aarch64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_ARM_64 TRUE)
ENDIF ()
ELSE ()
MESSAGE(STATUS "input cpuType unknown " ${CPUTYPE})
# if generate ARM version:
# cmake -DCPUTYPE=aarch32 .. or cmake -DCPUTYPE=aarch64
IF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch32")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_32 FALSE)
SET(TD_ARM_32 TRUE)
MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch32")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_ARM_64 TRUE)
MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "mips64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_MIPS_64 TRUE)
MESSAGE(STATUS "input cpuType: mips64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "x64")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: x64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "x86")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: x86")
ELSE ()
MESSAGE(STATUS "input cpuType unknown " ${CPUTYPE})
ENDIF ()
ENDIF ()
# cmake -DOSTYPE=Ningsi
......
cmake/version.inc 100644 → 100755
浏览文件 @ 41949615
......@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine)
IF (DEFINED VERNUMBER)
SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER})
ELSE ()
SET(TD_VER_NUMBER "2.0.8.0")
SET(TD_VER_NUMBER "2.0.16.0")
ENDIF ()
IF (DEFINED VERCOMPATIBLE)
......@@ -13,16 +13,40 @@ ELSE ()
SET(TD_VER_COMPATIBLE "2.0.0.0")
ENDIF ()
find_program(HAVE_GIT NAMES git)
IF (DEFINED GITINFO)
SET(TD_VER_GIT ${GITINFO})
ELSEIF (HAVE_GIT)
execute_process(COMMAND git log -1 --format=%H WORKING_DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR} OUTPUT_VARIABLE GIT_COMMITID)
message(STATUS "git log result:${GIT_COMMITID}")
IF (GIT_COMMITID)
string (REGEX REPLACE "[\n\t\r]" "" GIT_COMMITID ${GIT_COMMITID})
SET(TD_VER_GIT ${GIT_COMMITID})
ELSE ()
message(STATUS "not a git repository")
SET(TD_VER_GIT "no git commit id")
ENDIF ()
ELSE ()
SET(TD_VER_GIT "community")
message(STATUS "no git cmd")
SET(TD_VER_GIT "no git commit id")
ENDIF ()
IF (DEFINED GITINFOI)
SET(TD_VER_GIT_INTERNAL ${GITINFOI})
ELSEIF (HAVE_GIT)
execute_process(COMMAND git log -1 --format=%H WORKING_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR} OUTPUT_VARIABLE GIT_COMMITID)
message(STATUS "git log result:${GIT_COMMITID}")
IF (GIT_COMMITID)
string (REGEX REPLACE "[\n\t\r]" "" GIT_COMMITID ${GIT_COMMITID})
SET(TD_VER_GIT_INTERNAL ${GIT_COMMITID})
ELSE ()
message(STATUS "not a git repository")
SET(TD_VER_GIT "no git commit id")
ENDIF ()
ELSE ()
SET(TD_VER_GIT_INTERNAL "internal")
message(STATUS "no git cmd")
SET(TD_VER_GIT_INTERNAL "no git commit id")
ENDIF ()
IF (DEFINED VERDATE)
......
deps/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 41949615
......@@ -9,7 +9,12 @@ ADD_SUBDIRECTORY(lz4)
ADD_SUBDIRECTORY(cJson)
ADD_SUBDIRECTORY(wepoll)
ADD_SUBDIRECTORY(MsvcLibX)
ADD_SUBDIRECTORY(rmonotonic)
IF (TD_LINUX AND TD_MQTT)
ADD_SUBDIRECTORY(MQTT-C)
ENDIF ()
\ No newline at end of file
ENDIF ()
IF (TD_DARWIN AND TD_MQTT)
ADD_SUBDIRECTORY(MQTT-C)
ENDIF ()
deps/MsvcLibX/include/msvcTime.h
浏览文件 @ 41949615
......@@ -38,6 +38,7 @@
typedef int clockid_t;
/* Supported values for clockid_t */
#define CLOCK_REALTIME 0
#define CLOCK_MONOTONIC 1
int clock_gettime(clockid_t clock_id, struct timespec *tp);
......
deps/MsvcLibX/include/msvcUnistd.h
浏览文件 @ 41949615
......@@ -89,11 +89,12 @@ pid_t getppid(void); /* Get parent PID */
/* Path management */
#if defined(_WIN32)
#if defined(_UTF8_SOURCE) || defined(_BSD_SOURCE) || defined(_GNU_SOURCE)
#define realpath realpathU
#if defined(_UTF8_SOURCE) || defined(_BSD_SOURCE) || defined(_GNU_SOURCE)
// #define realpath realpathU
#define CompactPath CompactPathU
#else /* _ANSI_SOURCE */
#define realpath realpathA
// #define realpath realpathA
#define CompactPath CompactPathA
#endif
#endif /* defined(_WIN32) */
......
deps/MsvcLibX/src/clock_gettime.c
浏览文件 @ 41949615
......@@ -34,15 +34,56 @@
#include "msvcTime.h"
#include "sys/msvcStat.h" /* For MsvcLibX's Filetime2Timespec */
int clock_gettime(clockid_t clock_id, struct timespec *pTS) {
FILETIME ft;
if (clock_id != CLOCK_REALTIME) {
errno = EINVAL;
return -1;
#define MS_PER_SEC 1000ULL // MS = milliseconds
#define US_PER_MS 1000ULL // US = microseconds
#define HNS_PER_US 10ULL // HNS = hundred-nanoseconds (e.g., 1 hns = 100 ns)
#define NS_PER_US 1000ULL
#define HNS_PER_SEC (MS_PER_SEC * US_PER_MS * HNS_PER_US)
#define NS_PER_HNS (100ULL) // NS = nanoseconds
#define NS_PER_SEC (MS_PER_SEC * US_PER_MS * NS_PER_US)
int clock_gettime_monotonic(struct timespec *tv) {
static LARGE_INTEGER ticksPerSec;
LARGE_INTEGER ticks;
double seconds;
if (!ticksPerSec.QuadPart) {
QueryPerformanceFrequency(&ticksPerSec);
if (!ticksPerSec.QuadPart) {
errno = ENOTSUP;
return -1;
}
}
QueryPerformanceCounter(&ticks);
seconds = (double) ticks.QuadPart / (double) ticksPerSec.QuadPart;
tv->tv_sec = (time_t)seconds;
tv->tv_nsec = (long)((ULONGLONG)(seconds * NS_PER_SEC) % NS_PER_SEC);
return 0;
}
int clock_gettime_realtime(struct timespec *pTS) {
FILETIME ft;
GetSystemTimeAsFileTime(&ft);
Filetime2Timespec(&ft, pTS);
return 0;
}
int clock_gettime(clockid_t clock_id, struct timespec *pTS) {
if (clock_id == CLOCK_MONOTONIC) {
return clock_gettime_monotonic(pTS);
} else if (clock_id == CLOCK_REALTIME) {
return clock_gettime_realtime(pTS);
}
errno = ENOTSUP;
return -1;
}
#endif /* defined(_WIN32) */
deps/rmonotonic/CMakeLists.txt 0 → 100644
浏览文件 @ 41949615
AUX_SOURCE_DIRECTORY(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src SOURCE_LIST)
add_definitions(-DUSE_PROCESSOR_CLOCK)
INCLUDE_DIRECTORIES(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../MsvcLibX/include)
ADD_LIBRARY(rmonotonic ${SOURCE_LIST})
TARGET_INCLUDE_DIRECTORIES(rmonotonic PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/inc)
IF (TD_WINDOWS)
TARGET_LINK_LIBRARIES(rmonotonic MsvcLibXw)
ENDIF ()
deps/rmonotonic/inc/monotonic.h 0 → 100644
浏览文件 @ 41949615
#ifndef __MONOTONIC_H
#define __MONOTONIC_H
/* The monotonic clock is an always increasing clock source. It is unrelated to
* the actual time of day and should only be used for relative timings. The
* monotonic clock is also not guaranteed to be chronologically precise; there
* may be slight skew/shift from a precise clock.
*
* Depending on system architecture, the monotonic time may be able to be
* retrieved much faster than a normal clock source by using an instruction
* counter on the CPU. On x86 architectures (for example), the RDTSC
* instruction is a very fast clock source for this purpose.
*/
//#include "fmacros.h"
#include <stdint.h>
//#include <unistd.h>
#if defined(_WIN32) || defined(_WIN64)
#define inline
#endif
/* A counter in micro-seconds. The 'monotime' type is provided for variables
* holding a monotonic time. This will help distinguish & document that the
* variable is associated with the monotonic clock and should not be confused
* with other types of time.*/
typedef uint64_t monotime;
/* Retrieve counter of micro-seconds relative to an arbitrary point in time. */
extern monotime (*getMonotonicUs)(void);
/* Call once at startup to initialize the monotonic clock. Though this only
* needs to be called once, it may be called additional times without impact.
* Returns a printable string indicating the type of clock initialized.
* (The returned string is static and doesn't need to be freed.) */
const char * monotonicInit();
/* Functions to measure elapsed time. Example:
* monotime myTimer;
* elapsedStart(&myTimer);
* while (elapsedMs(myTimer) < 10) {} // loops for 10ms
*/
static inline void elapsedStart(monotime *start_time) {
*start_time = getMonotonicUs();
}
static inline uint64_t elapsedUs(monotime start_time) {
return getMonotonicUs() - start_time;
}
static inline uint64_t elapsedMs(monotime start_time) {
return elapsedUs(start_time) / 1000;
}
#endif
deps/rmonotonic/src/monotonic.c 0 → 100644
浏览文件 @ 41949615
#include "monotonic.h"
#include <stddef.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#undef NDEBUG
#include <assert.h>
#if defined(_WIN32) || defined(_WIN64)
#include "msvcTime.h"
#include "msvcStdio.h"
#endif
/* The function pointer for clock retrieval. */
monotime (*getMonotonicUs)(void) = NULL;
static char monotonic_info_string[32];
/* Using the processor clock (aka TSC on x86) can provide improved performance
* throughout Redis wherever the monotonic clock is used. The processor clock
* is significantly faster than calling 'clock_getting' (POSIX). While this is
* generally safe on modern systems, this link provides additional information
* about use of the x86 TSC: http://oliveryang.net/2015/09/pitfalls-of-TSC-usage
*
* To use the processor clock, either uncomment this line, or build with
* CFLAGS="-DUSE_PROCESSOR_CLOCK"
#define USE_PROCESSOR_CLOCK
*/
#if defined(USE_PROCESSOR_CLOCK) && defined(__x86_64__) && defined(__linux__)
#include <regex.h>
#include <x86intrin.h>
static long mono_ticksPerMicrosecond = 0;
static monotime getMonotonicUs_x86() {
return __rdtsc() / mono_ticksPerMicrosecond;
}
static void monotonicInit_x86linux() {
const int bufflen = 256;
char buf[bufflen];
regex_t cpuGhzRegex, constTscRegex;
const size_t nmatch = 2;
regmatch_t pmatch[nmatch];
int constantTsc = 0;
int rc;
/* Determine the number of TSC ticks in a micro-second. This is
* a constant value matching the standard speed of the processor.
* On modern processors, this speed remains constant even though
* the actual clock speed varies dynamically for each core. */
rc = regcomp(&cpuGhzRegex, "^model name\\s+:.*@ ([0-9.]+)GHz", REG_EXTENDED);
assert(rc == 0);
/* Also check that the constant_tsc flag is present. (It should be
* unless this is a really old CPU. */
rc = regcomp(&constTscRegex, "^flags\\s+:.* constant_tsc", REG_EXTENDED);
assert(rc == 0);
FILE *cpuinfo = fopen("/proc/cpuinfo", "r");
if (cpuinfo != NULL) {
while (fgets(buf, bufflen, cpuinfo) != NULL) {
if (regexec(&cpuGhzRegex, buf, nmatch, pmatch, 0) == 0) {
buf[pmatch[1].rm_eo] = '\0';
double ghz = atof(&buf[pmatch[1].rm_so]);
mono_ticksPerMicrosecond = (long)(ghz * 1000);
break;
}
}
while (fgets(buf, bufflen, cpuinfo) != NULL) {
if (regexec(&constTscRegex, buf, nmatch, pmatch, 0) == 0) {
constantTsc = 1;
break;
}
}
fclose(cpuinfo);
}
regfree(&cpuGhzRegex);
regfree(&constTscRegex);
if (mono_ticksPerMicrosecond == 0) {
//fprintf(stderr, "monotonic: x86 linux, unable to determine clock rate");
return;
}
if (!constantTsc) {
//fprintf(stderr, "monotonic: x86 linux, 'constant_tsc' flag not present");
return;
}
snprintf(monotonic_info_string, sizeof(monotonic_info_string),
"X86 TSC @ %ld ticks/us", mono_ticksPerMicrosecond);
getMonotonicUs = getMonotonicUs_x86;
}
#endif
#if defined(USE_PROCESSOR_CLOCK) && defined(__aarch64__)
static long mono_ticksPerMicrosecond = 0;
/* Read the clock value. */
static inline uint64_t __cntvct() {
uint64_t virtual_timer_value;
__asm__ volatile("mrs %0, cntvct_el0" : "=r"(virtual_timer_value));
return virtual_timer_value;
}
/* Read the Count-timer Frequency. */
static inline uint32_t cntfrq_hz() {
uint64_t virtual_freq_value;
__asm__ volatile("mrs %0, cntfrq_el0" : "=r"(virtual_freq_value));
return (uint32_t)virtual_freq_value; /* top 32 bits are reserved */
}
static monotime getMonotonicUs_aarch64() {
return __cntvct() / mono_ticksPerMicrosecond;
}
static void monotonicInit_aarch64() {
mono_ticksPerMicrosecond = (long)cntfrq_hz() / 1000L / 1000L;
if (mono_ticksPerMicrosecond == 0) {
fprintf(stderr, "monotonic: aarch64, unable to determine clock rate");
return;
}
snprintf(monotonic_info_string, sizeof(monotonic_info_string),
"ARM CNTVCT @ %ld ticks/us", mono_ticksPerMicrosecond);
getMonotonicUs = getMonotonicUs_aarch64;
}
#endif
static monotime getMonotonicUs_posix(void) {
/* clock_gettime() is specified in POSIX.1b (1993). Even so, some systems
* did not support this until much later. CLOCK_MONOTONIC is technically
* optional and may not be supported - but it appears to be universal.
* If this is not supported, provide a system-specific alternate version. */
struct timespec ts;
clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &ts);
return ((uint64_t)ts.tv_sec) * 1000000 + ts.tv_nsec / 1000;
}
static void monotonicInit_posix() {
/* Ensure that CLOCK_MONOTONIC is supported. This should be supported
* on any reasonably current OS. If the assertion below fails, provide
* an appropriate alternate implementation. */
struct timespec ts;
int rc = clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &ts);
assert(rc == 0);
snprintf(monotonic_info_string, sizeof(monotonic_info_string),
"POSIX clock_gettime");
getMonotonicUs = getMonotonicUs_posix;
}
const char * monotonicInit() {
#if defined(USE_PROCESSOR_CLOCK) && defined(__x86_64__) && defined(__linux__)
if (getMonotonicUs == NULL) monotonicInit_x86linux();
#endif
#if defined(USE_PROCESSOR_CLOCK) && defined(__aarch64__)
if (getMonotonicUs == NULL) monotonicInit_aarch64();
#endif
if (getMonotonicUs == NULL) monotonicInit_posix();
return monotonic_info_string;
}
deps/zlib-1.2.11/src/gzlib.c
浏览文件 @ 41949615
......@@ -5,6 +5,10 @@
#include <stdint.h>
#include "gzguts.h"
#ifndef O_BINARY
#define O_BINARY 0
#endif
#if defined(_WIN32) && !defined(__BORLANDC__) && !defined(__MINGW32__)
# define LSEEK _lseeki64
#else
......@@ -240,9 +244,9 @@ local gzFile gz_open(path, fd, mode)
/* open the file with the appropriate flags (or just use fd) */
state->fd = fd > -1 ? fd : (
#ifdef WIDECHAR
fd == -2 ? _wopen(path, oflag, 0666) :
fd == -2 ? _wopen(path, oflag | O_BINARY, 0666) :
#endif
open((const char *)path, oflag, 0666));
open((const char *)path, oflag | O_BINARY, 0666));
if (state->fd == -1) {
free(state->path);
free(state);
......
documentation/tdenginedocs-en/faq/index.html
浏览文件 @ 41949615
<!DOCTYPE html><html lang='en'><head><title>Documentation | Taos Data</title><meta name='description' content='TDengine is an open-source big data platform for IoT. Along with a 10x faster time-series database, it provides caching, stream computing, message queuing, and other functionalities. It is designed and optimized for Internet of Things, Connected Cars, and Industrial IoT. Read the documentation for TDengine here to get started right away.'><meta name='keywords' content='TDengine, Big Data, Open Source, IoT, Connected Cars, Industrial IoT, time-series database, caching, stream computing, message queuing, IT infrastructure monitoring, application performance monitoring, Internet of Things,TAOS Data, Documentation, programming, coding, syntax, frequently asked questions, questions, faq'><meta name='title' content='Documentation | Taos Data'><meta property='og:site_name' content='Taos Data'/><meta property='og:title' content='Documentation | Taos Data'/><meta property='og:type' content='article'/><meta property='og:url' content='https://www.taosdata.com/en/documentation/faq/index.php'/><meta property='og:description' content='TDengine is an open-source big data platform for IoT. Along with a 10x faster time-series database, it provides caching, stream computing, message queuing, and other functionalities. It is designed and optimized for Internet of Things, Connected Cars, and Industrial IoT. Read the documentation for TDengine here to get started right away.' /><link rel='canonical' href='https://www.taosdata.com/en/documentation/faq/index.php'/><script src='../lib/jquery-3.4.1.min.js' type='application/javascript'></script><link href='../lib/bootstrap.min.css' rel='stylesheet'><link href='../styles/base.min.css' rel='stylesheet'><link rel='stylesheet' href='../lib/docs/taosdataprettify.css'><link rel='stylesheet' href='../lib/docs/docs.css'><script src='../lib/docs/prettify.js'></script><script src='../lib/docs/prettyprint-sql.js'></script></head><body><script>$('#documentation-href').addClass('active')</script><div class='container-fluid'><main class='content-wrapper'><section class='documentation'><a href='../index.html'>Back</a><h1>FAQ</h1>
<h4>1. When encoutered with the error "failed to connect to server", what can I do?</h4>
<h4>1. When encountered with the error "failed to connect to server", what can I do?</h4>
<p>The client may encounter connection errors. Please follow the steps below for troubleshooting:</p>
<ol>
<li>On the server side, execute <code>systemctl status taosd</code> to check the status of <em>taosd</em> service. If <em>taosd</em> is not running, start it and retry connecting.</li>
......
documentation20/cn/00.index/docs.md 0 → 100644
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# TDengine文档
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是 [数据模型](/architecture) 与 [数据建模](/model)。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine%20White%20Paper.pdf)。如需查阅TDengine 1.6 文档，请点击 [这里](https://www.taosdata.com/cn/documentation16/) 访问。
## [TDengine介绍](/evaluation)
* [TDengine 简介及特色](/evaluation#intro)
* [TDengine 适用场景](/evaluation#scenes)
* [TDengine 性能指标介绍和验证方法](/evaluation#)
## [立即开始](/getting-started)
* [快捷安装](/getting-started#install)：可通过源码、安装包或docker安装，三秒钟搞定
* [轻松启动](/getting-started#start)：使用systemctl 启停TDengine
* [命令行程序TAOS](/getting-started#console)：访问TDengine的简便方式
* [极速体验](/getting-started#demo)：运行示例程序，快速体验高效的数据插入、查询
* [支持平台列表](/getting-started#platforms)：TDengine服务器和客户端支持的平台列表
## [整体架构](/architecture)
* [数据模型](/architecture#model)：关系型数据库模型，但要求每个采集点单独建表
* [集群与基本逻辑单元](/architecture#cluster)：吸取NoSQL优点，支持水平扩展，支持高可靠
* [存储模型与数据分区、分片](/architecture#sharding)：标签数据与时序数据完全分离，按vnode和时间两个维度对数据切分
* [数据写入与复制流程](/architecture#replication)：先写入WAL、之后写入缓存，再给应用确认，支持多副本
* [缓存与持久化](/architecture#persistence)：最新数据缓存在内存中，但落盘时采用列式存储、超高压缩比
* [数据查询](/architecture#query)：支持各种函数、时间轴聚合、插值、多表聚合
## [数据建模](/model)
* [创建库](/model#create-db)：为具有相似数据特征的数据采集点创建一个库
* [创建超级表](/model#create-stable)：为同一类型的数据采集点创建一个超级表
* [创建表](/model#create-table)：使用超级表做模板，为每一个具体的数据采集点单独建表
## [TAOS SQL](/taos-sql)
* [支持的数据类型](/taos-sql#data-type)：支持时间戳、整型、浮点型、布尔型、字符型等多种数据类型
* [数据库管理](/taos-sql#management)：添加、删除、查看数据库
* [表管理](/taos-sql#table)：添加、删除、查看、修改表
* [超级表管理](/taos-sql#super-table)：添加、删除、查看、修改超级表
* [标签管理](/taos-sql#tags)：增加、删除、修改标签
* [数据写入](/taos-sql#insert)：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
* [数据查询](/taos-sql#select)：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
* [SQL函数](/taos-sql#functions)：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
* [时间维度聚合](/taos-sql#aggregation)：将表中数据按照时间段进行切割后聚合，降维处理
* [边界限制](/taos-sql#limitation)：库、表、SQL等边界限制条件
* [错误码](/taos-sql/error-code)：TDengine 2.0 错误码以及对应的十进制码
## [高效写入数据](/insert)
* [SQL写入](/insert#sql)：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
* [Prometheus写入](/insert#prometheus)：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
* [Telegraf写入](/insert#telegraf)：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
* [EMQ X Broker](/insert#emq)：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
* [HiveMQ Broker](/insert#hivemq)：配置HiveMQ，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
## [高效查询数据](/queries)
* [主要查询功能](/queries#queries)：支持各种标准函数，设置过滤条件，时间段查询
* [多表聚合查询](/queries#aggregation)：使用超级表，设置标签过滤条件，进行高效聚合查询
* [降采样查询值](/queries#sampling)：按时间段分段聚合，支持插值
## [高级功能](/advanced-features)
* [连续查询(Continuous Query)](/advanced-features#continuous-query)：基于滑动窗口，定时自动的对数据流进行查询计算
* [数据订阅(Publisher/Subscriber)](/advanced-features#subscribe)：象典型的消息队列，应用可订阅接收到的最新数据
* [缓存(Cache)](/advanced-features#cache)：每个设备最新的数据都会缓存在内存中，可快速获取
* [报警监测](/advanced-features#alert)：根据配置规则，自动监测超限行为数据，并主动推送
## [连接器](/connector)
* [C/C++ Connector](/connector#c-cpp)：通过libtaos客户端的库，连接TDengine服务器的主要方法
* [Java Connector(JDBC)](/connector/java)：通过标准的JDBC API，给Java应用提供到TDengine的连接
* [Python Connector](/connector#python)：给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
* [RESTful Connector](/connector#restful)：提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
* [Go Connector](/connector#go)：给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
* [Node.js Connector](/connector#nodejs)：给node应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
* [C# Connector](/connector#csharp)：给C#应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
* [Windows客户端](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/26/514.html)：自行编译windows客户端，Windows环境的各种连接器都需要它
## [与其他工具的连接](/connections)
* [Grafana](/connections#grafana)：获取并可视化保存在TDengine的数据
* [Matlab](/connections#matlab)：通过配置Matlab的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
* [R](/connections#r)：通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
* [IDEA Database](https://www.taosdata.com/blog/2020/08/27/1767.html)：通过IDEA 数据库管理工具可视化使用 TDengine
## [TDengine集群的安装、管理](/cluster)
* [准备工作](/cluster#prepare)：部署环境前的几点注意事项
* [创建第一个节点](/cluster#node-one)：与快捷安装完全一样，非常简单
* [创建后续节点](/cluster#node-other)：配置新节点的taos.cfg, 在现有集群添加新的节点
* [节点管理](/cluster#management)：增加、删除、查看集群的节点
* [Vnode 的高可用性](/cluster#high-availability)：通过多副本的机制来提供 Vnode 的高可用性
* [Mnode 的管理](/cluster#mnode)：系统自动创建、无需任何人工干预
* [负载均衡](/cluster#load-balancing)：一旦节点个数或负载有变化，自动进行
* [节点离线处理](/cluster#offline)：节点离线超过一定时长，将从集群中剔除
* [Arbitrator](/cluster#arbitrator)：对于偶数个副本的情形，使用它可以防止split brain
## [TDengine的运营和维护](/administrator)
* [容量规划](/administrator#planning)：根据场景，估算硬件资源
* [容错和灾备](/administrator#tolerance)：设置正确的WAL和数据副本数
* [系统配置](/administrator#config)：端口，缓存大小，文件块大小和其他系统配置
* [用户管理](/administrator#user)：添加、删除TDengine用户，修改用户密码
* [数据导入](/administrator#import)：可按脚本文件导入，也可按数据文件导入
* [数据导出](/administrator#export)：从shell按表导出，也可用taosdump工具做各种导出
* [系统监控](/administrator#status)：检查系统现有的连接、查询、流式计算，日志和事件等
* [文件目录结构](/administrator#directories)：TDengine数据文件、配置文件等所在目录
* [参数限制与保留关键字](/administrator#keywords)：TDengine的参数限制与保留关键字列表
## TDengine的技术设计
* [系统模块](/architecture/taosd)：taosd的功能和模块划分
* [数据复制](/architecture/replica)：支持实时同步、异步复制，保证系统的High Availibility
* [技术博客](https://www.taosdata.com/cn/blog/?categories=3)：更多的技术分析和架构设计文章
## 常用工具
* [TDengine样例导入工具](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/18/1166.html)
* [TDengine性能对比测试工具](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/18/1166.html)
* [IDEA数据库管理工具可视化使用TDengine](https://www.taosdata.com/blog/2020/08/27/1767.html)
* [基于eletron开发的跨平台TDengine图形化管理工具](https://github.com/skye0207/TDengineGUI)
* [DataX，支持TDengine的离线数据采集/同步工具](https://github.com/alibaba/DataX)
## TDengine与其他数据库的对比测试
* [用InfluxDB开源的性能测试工具对比InfluxDB和TDengine](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/13/1105.html)
* [TDengine与OpenTSDB对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/21/621.html)
* [TDengine与Cassandra对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/14/573.html)
* [TDengine与InfluxDB对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/19/419.html)
* [TDengine与InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse等数据库的对比测试报告](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine_Testing_Report_cn.pdf)
## 物联网大数据
* [物联网、工业互联网大数据的特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)
* [物联网大数据平台应具备的功能和特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/29/542.html)
* [通用大数据架构为什么不适合处理物联网数据？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/107.html)
* [物联网、车联网、工业互联网大数据平台，为什么推荐使用TDengine？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/109.html)
## 培训和FAQ
* [FAQ：常见问题与答案](/faq)
* [技术公开课：开源、高效的物联网大数据平台，TDengine内核技术剖析](https://www.taosdata.com/blog/2020/12/25/2126.html)
* [TDengine视频教程-快速上手](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1941.html)
* [TDengine视频教程-数据建模](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.html)
* [TDengine视频教程-集群搭建](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1961.html)
* [TDengine视频教程-Go Connector](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1951.html)
* [TDengine视频教程-JDBC Connector](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1955.html)
* [TDengine视频教程-NodeJS Connector](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1957.html)
* [TDengine视频教程-Python Connector](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1963.html)
* [TDengine视频教程-RESTful Connector](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1965.html)
* [TDengine视频教程-“零”代码运维监控](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1959.html)
* [应用案例：一些使用实例来解释如何使用TDengine](https://www.taosdata.com/cn/blog/?categories=4)
documentation20/webdocs/markdowndocs/Evaluation-ch.md → documentation20/cn/01.evaluation/docs.md
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# TDengine 介绍
## TDengine 简介
## <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。
......@@ -15,10 +15,11 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
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。
<center> <img src="../assets/EcoSystem.png"> </center>
![TDengine技术生态图](page://images/eco_system.png)
<center>图 1. TDengine技术生态图</center>
## TDengine 总体适用场景
## <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。
......@@ -59,5 +60,3 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
|要求运维学习成本可控| | | √ |同上。|
|要求市场有大量人才储备| √ | | |TDengine作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务。|
## TDengine 性能指标介绍和验证方法
documentation20/webdocs/markdowndocs/Getting Started-ch.md → documentation20/cn/02.getting-started/docs.md
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# 立即开始
## 快捷安装
## <a class="anchor" id="install"></a>快捷安装
TDengine软件分为服务器、客户端和报警模块三部分，目前2.0版仅能在Linux系统上安装和运行，后续会支持Windows、MAC OS等系统。如果应用需要在Windows或Mac上运行，目前只能使用TDengine的RESTful接口连接服务器。硬件支持X64，后续会支持ARM、龙芯等CPU系统。用户可根据需求选择通过[源码](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过源码安装)或者[安装包](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过安装包安装)来安装。
TDengine软件分为服务器、客户端和报警模块三部分，目前2.0版服务器仅能在Linux系统上安装和运行，后续会支持Windows、mac OS等系统。客户端可以在Windows或Linux上安装和运行。任何OS的应用也可以选择RESTful接口连接服务器taosd。CPU支持X64/ARM64/MIPS64/Alpha64，后续会支持ARM32、RISC-V等CPU架构。用户可根据需求选择通过[源码](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过源码安装)或者[安装包](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过安装包安装)来安装。
### 通过源码安装
### <a class="anchor" id="source-install"></a>通过源码安装
请参考我们的[TDengine github主页](https://github.com/taosdata/TDengine)下载源码并安装.
......@@ -12,63 +12,53 @@ TDengine软件分为服务器、客户端和报警模块三部分，目前2.0版
请参考[TDengine官方Docker镜像的发布、下载和使用](https://www.taosdata.com/blog/2020/05/13/1509.html)
### 通过安装包安装
### <a class="anchor" id="package-install"></a>通过安装包安装
服务器部分，我们提供三种安装包，您可以根据需要选择。TDengine的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟。
TDengine的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟。服务端安装包包含客户端和连接器，我们提供三种安装包，您可以根据需要选择：
<ul id='packageList'>
<li><a id='tdengine-rpm' style='color:var(--b2)'>TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.rpm (5.3M)</a></li>
<li><a id='tdengine-deb' style='color:var(--b2)'>TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.deb (2.5M)</a></li>
<li><a id='tdengine-tar' style='color:var(--b2)'>TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.tar.gz (5.3M)</a></li>
</ul>
安装包下载在[这里](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过安装包安装)。
客户端部分，Linux安装包如下：
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)。
- TDengine-client-2.0.0.0-Linux-x64.tar.gz (3.4M)
报警模块的Linux安装包如下（请参考[报警模块的使用方法](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/alert/README_cn.md)）：
- TDengine-alert-2.0.0-Linux-x64.tar.gz (8.1M)
目前，TDengine只支持在使用[`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd)做进程服务管理的linux系统上安装。其他linux系统的支持正在开发中。用`which systemctl`命令来检测系统中是否存在`systemd`包:
```cmd
which systemctl
```
如果系统中不存在`systemd`包，请考虑[通过源码安装](#通过源码安装)TDengine。
具体的安装过程，请参见<a href="https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html">TDengine多种安装包的安装和卸载</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。
```cmd
systemctl start taosd
```bash
$ systemctl start taosd
```
检查服务是否正常工作。
```cmd
systemctl status taosd
```bash
$ systemctl status taosd
```
如果TDengine服务正常工作，那么您可以通过TDengine的命令行程序`taos`来访问并体验TDengine。
**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。
- 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。
* 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
```
## TDengine命令行程序
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
执行TDengine命令行程序，您只要在Linux终端执行`taos`即可。
```cmd
taos
```bash
$ taos
```
如果TDengine终端连接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印错误消息出来（请参考[FAQ](https://www.taosdata.com/cn/faq/)来解决终端连接服务端失败的问题）。TDengine终端的提示符号如下：
如果TDengine终端连接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印错误消息出来（请参考[FAQ](https://www.taosdata.com/cn/documentation/faq/)来解决终端连接服务端失败的问题）。TDengine终端的提示符号如下：
```cmd
taos>
......@@ -105,15 +95,15 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001700s)
示例：
```cmd
taos -h 192.168.0.1 -s "use db; show tables;"
```bash
$ taos -h 192.168.0.1 -s "use db; show tables;"
```
### 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>;
```
......@@ -124,12 +114,13 @@ taos> source <filename>;
- ctrl+c 中止正在进行中的查询
- 执行`RESET QUERY CACHE`清空本地缓存的表的schema
## TDengine 极速体验
## <a class="anchor" id="demo"></a>TDengine 极速体验
启动TDengine的服务，在Linux终端执行taosdemo
```
> taosdemo
```bash
$ 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"t0" 到"t9999"，每张表有10万条记录，每条记录有 （f1, f2， f3）三个字段，时间戳从"2017-07-14 10:40:00 000" 到"2017-07-14 10:41:39 999"，每张表带有标签areaid和loc, areaid被设置为1到10, loc被设置为"beijing"或者“shanghai"。
......@@ -140,33 +131,90 @@ taos> source <filename>;
- 查询超级表下记录总条数：
```
taos>select count(*) from test.meters;
```mysql
taos> select count(*) from test.meters;
```
- 查询10亿条记录的平均值、最大值、最小值等：
```
taos>select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters;
```mysql
taos> select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters;
```
- 查询loc="beijing"的记录总条数：
```
taos>select count(*) from test.meters where loc="beijing";
```mysql
taos> select count(*) from test.meters where loc="beijing";
```
- 查询areaid=10的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
```
taos>select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters where areaid=10;
```mysql
taos> select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters where areaid=10;
```
- 对表t10按10s进行平均值、最大值和最小值聚合统计：
```
taos>select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.t10 interval(10s);
```mysql
taos> select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.t10 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安装包如下：
- TDengine-client-2.0.10.0-Linux-x64.tar.gz(3.0M)
- TDengine-client-2.0.10.0-Windows-x64.exe(2.8M)
- TDengine-client-2.0.10.0-Windows-x86.exe(2.8M)
报警模块的Linux安装包如下（请参考[报警模块的使用方法](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/alert/README_cn.md)）：
- TDengine-alert-2.0.10.0-Linux-x64.tar.gz (8.1M)
## <a class="anchor" id="platforms"></a>支持平台列表
### TDengine服务器支持的平台列表
| | **CentOS** **6/7/8** | **Ubuntu** **16/18/20** | **Other Linux** | **统信****UOS** | **银河****/****中标麒麟** | **凝思** **V60/V80** |
| -------------- | --------------------- | ------------------------ | --------------- | --------------- | ------------------------- | --------------------- |
| X64 | ● | ● | | ○ | ● | ● |
| 树莓派ARM32 | | ● | ● | | | |
| 龙芯MIPS64 | | | ● | | | |
| 鲲鹏 ARM64 | | ○ | ○ | | ● | |
| 申威 Alpha64 | | | ○ | ● | | |
| 飞腾ARM64 | | ○优麒麟 | | | | |
| 海光X64 | ● | ● | ● | ○ | ● | ● |
| 瑞芯微ARM64/32 | | | ○ | | | |
| 全志ARM64/32 | | | ○ | | | |
| 炬力ARM64/32 | | | ○ | | | |
| TI ARM32 | | | ○ | | | |
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。
对照矩阵如下：
| **CPU** | **X64 64bit** | | | **X86 32bit** | **ARM64** | **ARM32** | **MIPS ** **龙芯** | **Alpha ** **申威** | **X64 ** **海光** |
| ----------- | --------------- | --------- | --------- | --------------- | --------- | --------- | ------------------- | -------------------- | ------------------ |
| **OS** | **Linux** | **Win64** | **Win32** | **Win32** | **Linux** | **Linux** | **Linux** | **Linux** | **Linux** |
| **C/C++** | ● | ● | ● | ○ | ● | ● | ● | ● | ● |
| **JDBC** | ● | ● | ● | ○ | ● | ● | ● | ● | ● |
| **Python** | ● | ● | ● | ○ | ● | ● | ● | -- | ● |
| **Go** | ● | ● | ● | ○ | ● | ● | ○ | -- | -- |
| **NodeJs** | ● | ● | ○ | ○ | ● | ● | ○ | -- | -- |
| **C#** | ○ | ● | ● | ○ | ○ | ○ | ○ | -- | -- |
| **RESTful** | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
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......@@ -3,9 +3,10 @@
逻辑上，TDengine系统包含dnode, taosc和App，dnode是服务器侧执行代码taosd的一个运行实例，因此taosd是TDengine的核心，本文对taosd的设计做一简单的介绍，模块内的实现细节请见其他文档。
## 系统模块图
taosd包含rpc, dnode, vnode, tsdb, query, cq, sync, wal, mnode, http, monitor等模块，具体如下图：
<center> <img src="../assets/modules.png"> </center>
![modules.png](page://images/architecture/modules.png)
taosd的启动入口是dnode模块，dnode然后启动其他模块，包括可选配置的http, monitor模块。taosc或dnode之间交互的消息都是通过rpc模块进行，dnode模块根据接收到的消息类型，将消息分发到vnode或mnode的消息队列，或由dnode模块自己消费。dnode的工作线程(worker)消费消息队列里的消息，交给mnode或vnode进行处理。下面对各个模块做简要说明。
......@@ -40,13 +41,14 @@ RPC模块还提供数据压缩功能，如果数据包的字节数超过系统
taosd的消息消费由dnode通过读写线程池进行控制，是系统的中枢。该模块内的结构体图如下：
<center> <img src="../assets/dnode.png"> </center>
![dnode.png](page://images/architecture/dnode.png)
## VNODE模块
vnode是一独立的数据存储查询逻辑单元，但因为一个vnode只能容许一个DB，因此vnode内部没有account, DB, user等概念。为实现更好的模块化、封装以及未来的扩展，它有很多子模块，包括负责存储的TSDB，负责查询的Query, 负责数据复制的sync，负责数据库日志的的wal, 负责连续查询的cq(continuous query), 负责事件触发的流计算的event等模块，这些子模块只与vnode模块发生关系，与其他模块没有任何调用关系。模块图如下：
<center> <img src="../assets/vnode.png"> </center>
![vnode.png](page://images/architecture/vnode.png)
vnode模块向下，与dnodeVRead，dnodeVWrite发生互动，向上，与子模块发生互动。它主要的功能有：
- 协调各个子模块的互动。各个子模块之间都不直接调用，都需要通过vnode模块进行；
......@@ -68,30 +70,37 @@ mnode是整个系统的大脑，负责整个系统的资源调度，负责meta d
mnode里还负责account, user, DB, stable, table, vgroup, dnode的创建、删除与更新。mnode不仅把这些entity的meta data保存在内存，还做持久化存储。但为节省内存，各个表的标签值不保存在mnode（保存在vnode)，而且子表不维护自己的schema, 而是与stable共享。为减小mnode的查询压力，taosc会缓存table、stable的schema。对于查询类的操作，各个slave mnode也可以提供，以减轻master压力。
## TSDB模块
TSDB模块是VNODE中的负责快速高并发地存储和读取属于该VNODE的表的元数据及采集的时序数据的引擎。除此之外，TSDB还提供了表结构的修改、表标签值的修改等功能。TSDB提供API供VNODE和Query等模块调用。TSDB中存储了两类数据，1：元数据信息；2：时序数据
### 元数据信息
TSDB中存储的元数据包含属于其所在的VNODE中表的类型，schema的定义等。对于超级表和超级表下的子表而言，又包含了tag的schema定义以及子表的tag值等。对于元数据信息而言，TSDB就相当于一个全内存的KV型数据库，属于该VNODE的表对象全部在内存中，方便快速查询表的信息。除此之外，TSDB还对其中的子表，按照tag的第一列取值做了全内存的索引，大大加快了对于标签的过滤查询。TSDB中的元数据的最新状态在落盘时，会以追加（append-only）的形式，写入到meta文件中。meta文件只进行追加操作，即便是元数据的删除，也会以一条记录的形式写入到文件末尾。TSDB也提供了对于元数据的修改操作，如表schema的修改，tag schema的修改以及tag值的修改等。
### 时序数据
每个TSDB在创建时，都会事先分配一定量的内存缓冲区，且内存缓冲区的大小可配可修改。表采集的时序数据，在写入TSDB时，首先以追加的方式写入到分配的内存缓冲区中，同时建立基于时间戳的内存索引，方便快速查询。当内存缓冲区的数据积累到一定的程度时（达到内存缓冲区总大小的1/3），则会触发落盘操作，将缓冲区中的数据持久化到硬盘文件上。时序数据在内存缓冲区中是以行（row）的形式存储的。
而时序数据在写入到TSDB的数据文件时，是以列（column）的形式存储的。TSDB中的数据文件包含多个数据文件组，每个数据文件组中又包含.head、.data和.last三个文件，如（v2f1801.head、v2f1801.data、v2f1801.last）数据文件组。TSDB中的数据文件组是按照时间跨度进行分片的，默认是10天一个文件组，且可通过配置文件及建库选项进行配置。分片的数据文件组又按照编号递增排列，方便快速定位某一时间段的时序数据，高效定位数据文件组。时序数据在TSDB的数据文件中是以块的形式进行列式存储的，每个块中只包含一张表的数据，且数据在一个块中是按照时间顺序递增排列的。在一个数据文件组中，.head文件负责存储数据块的索引及统计信息，如每个块的位置，压缩算法，时间戳范围等。存储在.head文件中一张表的索引信息是按照数据块中存储的数据的时间递增排列的，方便进行折半查找等工作。.head和.last文件是存储真实数据块的文件，若数据块中的数据累计到一定程度，则会写入.data文件中，否则，会写入.last文件中，等待下次落盘时合并数据写入.data文件中，从而大大减少文件中块的个数，避免数据的过度碎片化。
## Query模块
该模块负责整体系统的查询处理。客户端调用该该模块进行SQL语法解析，并将查询或写入请求发送到vnode，同时负责针对超级表的查询进行二阶段的聚合操作。在Vnode端，该模块调用TSDB模块读取系统中存储的数据进行查询处理。Query模块还定义了系统能够支持的全部查询函数，查询函数的实现机制与查询框架无耦合，可以在不修改查询流程的情况下动态增加查询函数。详细的设计请参见《TDengine 2.0查询模块设计》。
## SYNC模块
该模块实现数据的多副本复制，包括vnode与mnode的数据复制，支持异步和同步两种复制方式，以满足meta data与时序数据不同复制的需求。因为它为mnode与vnode共享，系统为mnode副本预留了一个特殊的vgroup ID:1。因此vnode group的ID是从2开始的。
每个vnode/mnode模块实例会有一对应的sync模块实例，他们是一一对应的。详细设计请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/replica/">TDengine 2.0 数据复制模块设计</a>
每个vnode/mnode模块实例会有一对应的sync模块实例，他们是一一对应的。详细设计请见[TDengine 2.0 数据复制模块设计](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture/replica/)
## WAL模块
该模块负责将新插入的数据写入write ahead log(WAL), 为vnode, mnode共享。以保证服务器crash或其他故障，能从WAL中恢复数据。
每个vnode/mnode模块实例会有一对应的wal模块实例，是完全一一对应的。WAL的落盘操作由两个参数walLevel, fsync控制。看具体场景，如果要100%保证数据不会丢失，需要将walLevel配置为2，fsync设置为0，每条数据插入请求，都会实时落盘后，才会给应用确认
## HTTP模块
该模块负责处理系统对外的RESTful接口，可以通过配置，由dnode启动或停止。
该模块将接收到的RESTful请求，做了各种合法性检查后，将其变成标准的SQL语句，通过taosc的异步接口，将请求发往整个系统中的任一dnode。收到处理后的结果后，再翻译成HTTP协议，返回给应用。
......@@ -99,6 +108,7 @@ TSDB中存储的元数据包含属于其所在的VNODE中表的类型，schema
如果HTTP模块启动，就意味着启动了一个taosc的实例。任一一个dnode都可以启动该模块，以实现对RESTful请求的分布式处理。
## Monitor模块
该模块负责检测一个dnode的运行状态，可以通过配置，由dnode启动或停止。原则上，每个dnode都应该启动一个monitor实例。
Monitor采集TDengine里的关键操作，比如创建、删除、更新账号、表、库等，而且周期性的收集CPU、内存、网络等资源的使用情况（采集周期由系统配置参数monitorInterval控制）。获得这些数据后，monitor模块将采集的数据写入系统的日志库(DB名字由系统配置参数monitorDbName控制）。
......
documentation20/webdocs/markdowndocs/replica-ch.md → documentation20/cn/03.architecture/02.replica/docs.md
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......@@ -10,13 +10,13 @@ TDengine面向的是物联网场景，需要支持数据的实时复制，来最
数据复制是与数据存储（写入、读取）密切相关的，但两者又是相对独立，可以完全脱耦的。在TDengine系统中，有两种不同类型的数据，一种是时序数据，由TSDB模块负责；一种是元数据(Meta Data), 由MNODE负责。这两种性质不同的数据都需要同步功能。数据复制模块通过不同的实例启动配置参数，为这两种类型数据都提供同步功能。
在阅读本文之前，请先阅读《<a href="../architecture/ ">TDengine 2.0 整体架构</a >》，了解TDengine的集群设计和基本概念
在阅读本文之前，请先阅读《[TDengine 2.0 整体架构](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture/)》，了解TDengine的集群设计和基本概念
特别注明：本文中提到数据更新操作包括数据的增加、删除与修改。
## 基本概念和定义
TDengine里存在vnode, mnode, vnode用来存储时序数据，mnode用来存储元数据。但从同步数据复制的模块来看，两者没有本质的区别，因此本文里的虚拟节点不仅包括vnode, 也包括mnode, vgoup也指mnode group, 除非特别注明。
TDengine里存在vnode, mnode, vnode用来存储时序数据，mnode用来存储元数据。但从同步数据复制的模块来看，两者没有本质的区别，因此本文里的虚拟节点不仅包括vnode, 也包括mnode, vgroup也指mnode group, 除非特别注明。
**版本(version)**：
......@@ -30,7 +30,7 @@ TDengine里存在vnode, mnode, vnode用来存储时序数据，mnode用来存储
- master： 具有最新的数据，容许客户端往里写入数据，一个虚拟节点组，至多一个master.
- slave：与master是同步的，但不容许客户端往里写入数据，根据配置，可以容许客户端对其进行查询。
- unsynced: 节点处于非同步状态，比如虚拟节点刚启动、或与其他虚拟节点的连接出现故障等。处于该状态时，该虚拟节点既不能提供写入，也不能提供查询服务
- unsynced: 节点处于非同步状态，比如虚拟节点刚启动、或与其他虚拟节点的连接出现故障等。处于该状态时，该虚拟节点既不能提供写入，也不能提供查询服务。
- offline: 由于宕机或网络原因，无法访问到某虚拟节点时，其他虚拟节点将该虚拟节点标为离线。但请注意，该虚拟节点本身的状态可能是unsynced或其他，但不会是离线。
**Quorum:**
......@@ -83,14 +83,14 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
如果一个虚拟节点(vnode A)检测到与同一虚拟节点组内另外一虚拟节点（vnode B）的连接中断，vnode A将立即把vnode B的role设置为offline。无论是接收到另外一虚拟节点发来的status消息，还是检测与另外一虚拟节点的连接中断，该虚拟节点都将进入状态处理流程。状态处理流程的规则如下：
1. 如果检测到在线的节点数没有超过一半，则将自己的状态设置为unsynced.
2. 如果在线的虚拟节点数超过一半，会检查master节点是否存在，如果存在，则会决定是否将自己状态改为slave或启动数据恢复流程
2. 如果在线的虚拟节点数超过一半，会检查master节点是否存在，如果存在，则会决定是否将自己状态改为slave或启动数据恢复流程。
3. 如果master不存在，则会检查自己保存的各虚拟节点的状态信息与从另一节点接收到的是否一致，如果一致，说明节点组里状态已经稳定一致，则会触发选举流程。如果不一致，说明状态还没趋于一致，即使master不存在，也不进行选主。由于要求状态信息一致才进行选举，每个虚拟节点根据同样的信息，会选出同一个虚拟节点做master，无需投票表决。
4. 自己的状态是根据规则自己决定并修改的，并不需要其他节点同意，包括成为master。一个节点无权修改其他节点的状态。
5. 如果一个虚拟节点检测到自己或其他虚拟节点的role发生改变，该节点会广播它自己保存的各个虚拟节点的状态信息（role和version).
5. 如果一个虚拟节点检测到自己或其他虚拟节点的role发生改变，该节点会广播它自己保存的各个虚拟节点的状态信息（role和version)。
具体的流程图如下：
<center> <img src="../assets/replica-master.png"> </center>
![replica-master.png](page://images/architecture/replica-master.png)
选择Master的具体规则如下：
......@@ -105,7 +105,7 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
如果vnode A是master, vnode B是slave, vnode A能接受客户端的写请求，而vnode B不能。当vnode A收到写的请求后，遵循下面的流程：
<center> <img src="../assets/replica-forward.png"> </center>
![replica-forward.png](page://images/architecture/replica-forward.png)
1. 应用对写请求做基本的合法性检查，通过，则给改请求包打上一个版本号(version, 单调递增）
2. 应用将打上版本号的写请求封装一个WAL Head, 写入WAL(Write Ahead Log)
......@@ -124,23 +124,23 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
如果一虚拟节点(vnode B) 处于unsynced状态，master存在（vnode A)，而且其版本号比master的低，它将立即启动数据恢复流程。在理解恢复流程时，需要澄清几个关于文件的概念和处理规则。
1. 每个文件（无论是archived data的file还是wal)都有一个index, 这需要应用来维护(vnode里，该index就是fileId*3 + 0/1/2, 对应data, head与last三个文件）。如果index为0，表示系统里最老的数据文件。对于mnode里的文件，数量是固定的，对应于acct, user, db, table等文件。
1. 每个文件（无论是archived data的file还是wal)都有一个index, 这需要应用来维护(vnode里，该index就是fileId*3 + 0/1/2, 对应data, head与last三个文件）。如果index为0，表示系统里最老的数据文件。对于mode里的文件，数量是固定的，对应于acct, user, db, table等文件。
2. 任何一个数据文件(file)有名字、大小，还有一个magic number。只有文件名、大小与magic number一致时，两个文件才判断是一样的，无需同步。Magic number可以是checksum, 也可以是简单的文件大小。怎么计算magic，换句话说，如何检测数据文件是否有效，完全由应用决定。
3. 文件名的处理有点复杂，因为每台服务器的路径可能不一致。比如node A的TDengine的数据文件存放在 /etc/taos目录下，而node B的数据存放在 /home/jhtao目录下。因此同步模块需要应用在启动一个同步实例时提供一个path，这样两台服务器的绝对路径可以不一样，但仍然可以做对比，做同步。
4. 当sync模块调用回调函数getFileInfo获得数据文件信息时，有如下的规则
1. index 为0，表示获取最老的文件，同时修改index返回给sync模块。如果index不为0，表示获取指定位置的文件。
2. 如果name为空，表示sync想获取位于index位置的文件信息，包括magic, size。Master节点会这么调用
3. 如果name不为空，表示sync想获取指定文件名和index的信息，slave节点会这么调用
4. 如果某个index的文件不存在，magic返回0，表示文件已经是最后一个。因此整个系统里，文件的index必须是连续的一段整数。
* index 为0，表示获取最老的文件，同时修改index返回给sync模块。如果index不为0，表示获取指定位置的文件。
* 如果name为空，表示sync想获取位于index位置的文件信息，包括magic, size。Master节点会这么调用
* 如果name不为空，表示sync想获取指定文件名和index的信息，slave节点会这么调用
* 如果某个index的文件不存在，magic返回0，表示文件已经是最后一个。因此整个系统里，文件的index必须是连续的一段整数。
5. 当sync模块调用回调函数getWalInfo获得wal信息时，有如下规则
1. index为0，表示获得最老的WAL文件, 返回时，index更新为具体的数字
2. 如果返回0，表示这是最新的一个WAL文件，如果返回值是1，表示后面还有更新的WAL文件
3. 返回的文件名为空，那表示没有WAL文件
* index为0，表示获得最老的WAL文件, 返回时，index更新为具体的数字
* 如果返回0，表示这是最新的一个WAL文件，如果返回值是1，表示后面还有更新的WAL文件
* 返回的文件名为空，那表示没有WAL文件
6. 无论是getFileInfo, 还是getWalInfo, 只要获取出错（不是文件不存在），返回-1即可，系统会报错，停止同步
整个数据恢复流程分为两大步骤，第一步，先恢复archived data(file), 然后恢复wal。具体流程如下：
<center> <img src="../assets/replica-restore.png"> </center>
![replica-forward.png](page://images/architecture/replica-forward.png)
1. 通过已经建立的TCP连接，发送sync req给master节点
2. master收到sync req后，以client的身份，向vnode B主动建立一新的专用于同步的TCP连接（syncFd)
......@@ -212,10 +212,10 @@ Arbitrator的程序tarbitrator.c在复制模块的同一目录, 编译整个系
相同之处：
- 三大流程一致：Raft里有Leader election, replication, safety，完全对应TDengine的选举、数据转发、数据恢复三个流程
- 节点状态定义一致：Raft里每个节点有Leader, Follower, Candidate三个状态，TDengine里是Master, Slave, Unsynced, Offline。多了一个offlince, 但本质上是一样的，因为offline是外界看一个节点的状态，但该节点本身是处于master, slave 或unsynced的
- 三大流程一致：Raft里有Leader election, replication, safety，完全对应TDengine的选举、数据转发、数据恢复三个流程。
- 节点状态定义一致：Raft里每个节点有Leader, Follower, Candidate三个状态，TDengine里是Master, Slave, Unsynced, Offline。多了一个offlince, 但本质上是一样的，因为offline是外界看一个节点的状态，但该节点本身是处于master, slave 或unsynced的。
- 数据转发流程完全一样，Master(leader)需要等待回复确认。
- 数据恢复流程几乎一样，Raft没有涉及历史数据同步问题，只考虑了WAL数据同步
- 数据恢复流程几乎一样，Raft没有涉及历史数据同步问题，只考虑了WAL数据同步。
不同之处：
......@@ -226,7 +226,7 @@ Arbitrator的程序tarbitrator.c在复制模块的同一目录, 编译整个系
## Meta Data的数据复制
TDengine里存在时序数据，也存在Meta Data。Meta Data对数据的可靠性要求更高，那么TDengine设计能否满足要求呢？下面做个仔细分析
TDengine里存在时序数据，也存在Meta Data。Meta Data对数据的可靠性要求更高，那么TDengine设计能否满足要求呢？下面做个仔细分析。
TDengine里Meta Data包括以下：
......
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......@@ -4,18 +4,20 @@
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。
## 创建库
关于数据建模请参考[视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.html)。
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：
## <a class="anchor" id="create-db"></a>创建库
```cmd
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 4;
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：
```mysql
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 4 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。详细的语法及参数请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL</a>
上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，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。
创建库之后，需要使用SQL命令USE将当前库切换过来，例如：
```cmd
```mysql
USE power;
```
......@@ -26,23 +28,31 @@ USE power;
- 任何一张表或超级表是属于一个库的，在创建表之前，必须先创建库。
- 处于两个不同库的表是不能进行JOIN操作的。
## 创建超级表
## <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：
```cmd
CREATE TABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupdId int);
```mysql
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupdId int);
```
与创建普通表一样，创建表时，需要提供表名（示例中为meters），表结构Schema，即数据列的定义。第一列必须为时间戳（示例中为ts)，其他列为采集的物理量（示例中为current, voltage, phase)，数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外，还需要提供标签的schema (示例中为location, groupId)，标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组ID、管理员ID等等。标签的schema可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 <a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>一节。
**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 。
与创建普通表一样，创建表时，需要提供表名（示例中为meters），表结构Schema，即数据列的定义。第一列必须为时间戳（示例中为ts)，其他列为采集的物理量（示例中为current, voltage, phase)，数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外，还需要提供标签的schema (示例中为location, groupId)，标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组ID、管理员ID等等。标签的schema可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 [TAOS SQL 的超级表管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#super-table) 章节。
每一种类型的数据采集点需要建立一个超级表，因此一个物联网系统，往往会有多个超级表。对于电网，我们就需要对智能电表、变压器、母线、开关等都建立一个超级表。在物联网中，一个设备就可能有多个数据采集点（比如一台风力发电的风机，有的采集点采集电流、电压等电参数，有的采集点采集温度、湿度、风向等环境参数），这个时候，对这一类型的设备，需要建立多张超级表。一张超级表里包含的采集物理量必须是同时采集的（时间戳是一致的）。
一张超级表最多容许1024列，如果一个采集点采集的物理量个数超过1024，需要建多张超级表来处理。一个系统可以有多个DB，一个DB里可以有一到多个超级表。
## 创建表
## <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：
```cmd
```mysql
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
```
其中d1001是表名，meters是超级表的表名，后面紧跟标签Location的具体标签值”Beijing.Chaoyang"，标签groupId的具体标签值2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 TAOS SQL。
其中d1001是表名，meters是超级表的表名，后面紧跟标签Location的具体标签值”Beijing.Chaoyang"，标签groupId的具体标签值2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 [TAOS SQL 的表管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#table) 章节。
**注意：**目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database （dbA）的超级表作为模板建立另一个 database （dbB）的子表，后续会禁止这种用法，不建议使用这种方法建表。
......@@ -50,12 +60,17 @@ 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：
```cmd
```mysql
INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
```
上述SQL语句将记录(now, 10.2, 219, 0.32) 插入进表d1001。如果表d1001还未创建，则使用超级表meters做模板自动创建，同时打上标签值“Beijing.Chaoyang", 2。
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。
## 多列模型 vs 单列模型
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。
documentation20/webdocs/markdowndocs/insert-ch.md → documentation20/cn/05.insert/docs.md
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......@@ -2,7 +2,7 @@
TDengine支持多种接口写入数据，包括SQL, Prometheus, Telegraf, EMQ MQTT Broker, HiveMQ Broker, CSV文件等，后续还将提供Kafka, OPC等接口。数据可以单条插入，也可以批量插入，可以插入一个数据采集点的数据，也可以同时插入多个数据采集点的数据。支持多线程插入，支持时间乱序数据插入，也支持历史数据插入。
## SQL写入
## <a class="anchor" id="sql"></a>SQL写入
应用通过C/C++, JDBC, GO, 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
......@@ -18,26 +18,28 @@ TDengine也支持一次向多个表写入数据，比如下面这条命令就向
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31);
```
详细的SQL INSERT语法规则请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>
详细的SQL INSERT语法规则请见 [TAOS SQL 的数据写入](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#insert) 章节。
**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，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。
- 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。
## Prometheus直接写入
## <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。
### 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）
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
cd blm_prometheus
go build
```
......@@ -45,10 +47,12 @@ go build
一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_prometheus的可执行程序。
### 安装Prometheus
通过Prometheus的官网下载安装。[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
......@@ -60,7 +64,7 @@ blm_prometheus程序有以下选项，在启动blm_prometheus程序时可以通
--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
--batch-size
--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。
--dbname
......@@ -79,7 +83,7 @@ blm_prometheus对prometheus提供服务的端口号。
### 启动示例
通过以下命令启动一个blm_prometheus的API服务
```
```bash
./blm_prometheus -port 8088
```
假设blm_prometheus所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在prometheus的配置文件中<remote_write>部分增加url为
......@@ -107,15 +111,17 @@ prometheus产生的数据格式如下：
}
```
其中，apiserver_request_latencies_bucket为prometheus采集的时序数据的名称，后面{}中的为该时序数据的标签。blm_prometheus会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将{}中的标签转换成TDengine的tag值，Timestamp作为时间戳，value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 prometheus;
select * from apiserver_request_latencies_bucket;
```
## Telegraf直接写入
## <a class="anchor" id="telegraf"></a>Telegraf直接写入
[Telegraf](https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/)是一流行的IT运维数据采集开源工具，TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Telegraf做简单配置，无需任何代码，就可将Telegraf采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。
### 从源代码编译blm_telegraf
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
......@@ -124,7 +130,7 @@ select * from apiserver_request_latencies_bucket;
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：
```
```bash
cd blm_telegraf
go build
```
......@@ -132,12 +138,14 @@ go build
一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_telegraf的可执行程序。
### 安装Telegraf
目前TDengine支持Telegraf 1.7.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Telegraf官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：<a href='https://portal.influxdata.com/downloads'>https://portal.influxdata.com/downloads</a>
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
修改Telegraf配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf中与TDengine有关的配置项。
在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项：
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"
......@@ -154,10 +162,10 @@ go build
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
--host
--host
TDengine服务端的IP地址，缺省值为空
--batch-size
--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。
--dbname
......@@ -174,8 +182,9 @@ 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
```
```bash
./blm_telegraf -host 127.0.0.1 -port 8089
```
......@@ -186,6 +195,7 @@ url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf"
```
### 查询telegraf写入数据
telegraf产生的数据格式如下：
```json
{
......@@ -213,20 +223,17 @@ 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。
```
```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。
## EMQ Broker 直接写入
## <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)。
[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)。
## HiveMQ Broker 直接写入
## <a class="anchor" id="hivemq"></a>HiveMQ Broker 直接写入
[HiveMQ](https://www.hivemq.com/) 是一个提供免费个人版和企业版的 MQTT 代理，主要用于企业和新兴的机器到机器M2M通讯和内部传输，满足可伸缩性、易管理和安全特性。HiveMQ 提供了开源的插件开发包。可以通过 HiveMQ extension - TDengine 保存数据到 TDengine。详细使用方法请参考 [HiveMQ extension - TDengine 说明文档](https://github.com/huskar-t/hivemq-tdengine-extension/blob/b62a26ecc164a310104df57691691b237e091c89/README.md)。
documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md → documentation20/cn/06.queries/docs.md
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# 高效查询数据
## 主要查询功能
## <a class="anchor" id="queries"></a>主要查询功能
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
......@@ -26,9 +23,10 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)
```
为满足物联网场景的需求，TDengine支持几个特殊的函数，比如twa(时间加权平均)，spread (最大值与最小值的差)，last_row(最后一条记录)等，更多与物联网场景相关的函数将添加进来。TDengine还支持连续查询。
具体的查询语法请看<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>。
具体的查询语法请看 [TAOS SQL 的数据查询](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#select) 章节。
## <a class="anchor" id="aggregation"></a>多表聚合查询
## 多表聚合查询
物联网场景中，往往同一个类型的数据采集点有多个。TDengine采用超级表(STable)的概念来描述某一个类型的数据采集点，一张普通的表来描述一个具体的数据采集点。同时TDengine使用标签来描述数据采集点的静态属性，一个具体的数据采集点有具体的标签值。通过指定标签的过滤条件，TDengine提供了一高效的方法将超级表(某一类型的数据采集点)所属的子表进行聚合查询。对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表，语法完全一样。
**示例1**：在TAOS Shell，查找北京所有智能电表采集的电压平均值，并按照location分组
......@@ -51,9 +49,9 @@ taos> SELECT count(*), max(current) FROM meters where groupId = 2 and ts > now -
Query OK, 1 row(s) in set (0.002136s)
```
TDengine仅容许对属于同一个超级表的表之间进行聚合查询，不同超级表之间的聚合查询不支持。在<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。
TDengine仅容许对属于同一个超级表的表之间进行聚合查询，不同超级表之间的聚合查询不支持。在 [TAOS SQL 的数据查询](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#select) 一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。
## 降采样查询、插值
## <a class="anchor" id="sampling"></a>降采样查询、插值
物联网场景里，经常需要通过降采样（down sampling）将采集的数据按时间段进行聚合。TDengine 提供了一个简便的关键词 interval 让按照时间窗口的查询操作变得极为简单。比如，将智能电表 d1001 采集的电流值每10秒钟求和
```mysql
......@@ -91,5 +89,5 @@ 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。
语法规则细节请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>。
语法规则细节请见 [TAOS SQL 的时间维度聚合](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#aggregation) 章节。
documentation20/webdocs/markdowndocs/advanced features-ch.md → documentation20/cn/07.advanced-features/docs.md
浏览文件 @ 41949615
# 高级功能
## 连续查询(Continuous Query)
## <a class="anchor" id="continuous-query"></a>连续查询(Continuous Query)
连续查询是TDengine定期自动执行的查询，采用滑动窗口的方式进行计算，是一种简化的时间驱动的流式计算。
针对库中的表或超级表，TDengine可提供定期自动执行的连续查询，
......@@ -17,10 +17,8 @@ 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
- 不同于流计算的实时反馈计算结果，连续查询只在时间窗口关闭以后才开始计算。
例如时间周期是1天，那么当天的结果只会在23:59:59以后才会生成。
- 如果有历史记录写入到已经计算完成的时间区间，连续查询并不会重新进行计算，
也不会重新将结果推送给用户。对于写回TDengine的模式，也不会更新已经存在的计算结果。
- 使用连续查询推送结果的模式，服务端并不缓存客户端计算状态，也不提供Exactly-Once的语意保证。
如果用户的应用端崩溃，再次拉起的连续查询将只会从再次拉起的时间开始重新计算最近的一个完整的时间窗口。
如果使用写回模式，TDengine可确保数据写回的有效性和连续性。
......@@ -60,7 +58,7 @@ 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：
```shell
```mysql
taos> select * from avg_vol;
ts | avg_voltage_ |
===================================================
......@@ -72,14 +70,13 @@ taos> select * from avg_vol;
需要注意，查询时间窗口的最小值是10毫秒，没有时间窗口范围的上限。
此外，TDengine还支持用户指定连续查询的起止时间。
如果不输入开始时间，连续查询将从第一条原始数据所在的时间窗口开始；
如果没有输入结束时间，连续查询将永久运行；
如果用户指定了结束时间，连续查询在系统时间达到指定的时间以后停止运行。
比如使用下面的SQL创建的连续查询将运行一小时，之后会自动停止。
```sql
```mysql
create table avg_vol as select avg(voltage) from meters where ts > now and ts <= now + 1h interval(1m) sliding(30s);
```
......@@ -96,7 +93,7 @@ create table avg_vol as select avg(voltage) from meters where ts > now and ts <=
后续版本会提供更细粒度和便捷的连续查询管理命令。
## 数据订阅(Publisher/Subscriber)
## <a class="anchor" id="subscribe"></a>数据订阅(Publisher/Subscriber)
基于数据天然的时间序列特性，TDengine的数据写入（insert）与消息系统的数据发布（pub）逻辑上一致，
均可视为系统中插入一条带时间戳的新记录。
......@@ -119,7 +116,7 @@ taos_consume
taos_unsubscribe
```
这些API的文档请见 [C/C++ Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/)，
这些API的文档请见 [C/C++ Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector/)，
下面仍以智能电表场景为例介绍一下它们的具体用法（超级表和子表结构请参考上一节“连续查询”），
完整的示例代码可以在 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/tests/examples/c/subscribe.c) 找到。
......@@ -198,7 +195,7 @@ select * from meters where ts > now - 1d and current > 10;
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，如过前后两次调用`taos_consume`的时间间隔小于此时间，
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。
......@@ -297,7 +294,7 @@ $ taos
### Java 使用数据订阅功能
订阅功能也提供了 Java 开发接口，相关说明请见 [Java Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/)。需要注意的是，目前 Java 接口没有提供异步订阅模式，但用户程序可以通过创建 `TimerTask` 等方式达到同样的效果。
订阅功能也提供了 Java 开发接口，相关说明请见 [Java Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector/)。需要注意的是，目前 Java 接口没有提供异步订阅模式，但用户程序可以通过创建 `TimerTask` 等方式达到同样的效果。
下面以一个示例程序介绍其具体使用方法。它所完成的功能与前面介绍的 C 语言示例基本相同，也是订阅数据库中所有电流超过 10A 的记录。
......@@ -407,7 +404,7 @@ ts: 1597466400000 current: 12.4 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang
```
## 缓存(Cache)
## <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。
......@@ -415,7 +412,7 @@ TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接
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。
TDengine将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里按照列式存储。一个vnode的内存池是在vnode创建时按块分配好的，而且每个内存块按照先进先出的原则进行管理。一张表所需要的内存块是从vnode的内存池中进行分配的，块的大小由系统配置参数cache决定。每张表最大内存块的数目由配置参数tblocks决定，每张表平均的内存块的个数由配置参数ablocks决定。因此对于一个vnode, 总的内存大小为: `cache * ablocks * tables`。内存块参数cache不宜过小，一个cache block需要能存储至少几十条以上记录，才会有效率。参数ablocks最小为2，保证每张表平均至少能分配两个内存块。
TDengine将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里是以行（row）的形式存储。一个vnode的内存池是在vnode创建时按块分配好，而且每个内存块按照先进先出的原则进行管理。在创建内存池时，块的大小由系统配置参数cache决定；每个vnode中内存块的数目则由配置参数blocks决定。因此对于一个vnode，总的内存大小为：`cache * blocks`。一个cache block需要保证每张表能存储至少几十条以上记录，才会有效率。
你可以通过函数last_row快速获取一张表或一张超级表的最后一条记录，这样很便于在大屏显示各设备的实时状态或采集值。例如：
......@@ -426,7 +423,7 @@ select last_row(voltage) from meters where location='Beijing.Chaoyang';
该SQL语句将获取所有位于北京朝阳区的电表最后记录的电压值。
## 报警监测(Alert)
## <a class="anchor" id="alert"></a>报警监测(Alert)
在 TDengine 的应用场景中，报警监测是一个常见需求，从概念上说，它要求程序从最近一段时间的数据中筛选出符合一定条件的数据，并基于这些数据根据定义好的公式计算出一个结果，当这个结果符合某个条件且持续一定时间后，以某种形式通知用户。
......
documentation20/webdocs/markdowndocs/Connections with other Tools-ch.md → documentation20/cn/09.connections/docs.md
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# 与其他工具的连接
## Grafana
## <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。
......@@ -13,7 +13,11 @@ TDengine能够与开源数据可视化系统[Grafana](https://www.grafana.com/)
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tdengine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/tdengine
```
### 使用 Grafana
......@@ -21,15 +25,15 @@ TDengine的Grafana插件在安装包的/usr/local/taos/connector/grafanaplugin
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](../assets/add_datasource1.jpg)
![img](page://images/connections/add_datasource1.jpg)
点击 `Add data source` 可进入新增数据源页面，在查询框中输入 TDengine 可选择添加，如下图所示：
![img](../assets/add_datasource2.jpg)
![img](page://images/connections/add_datasource2.jpg)
进入数据源配置页面，按照默认提示修改相应配置即可：
![img](../assets/add_datasource3.jpg)
![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
* User：TDengine 用户名。
......@@ -37,13 +41,13 @@ TDengine的Grafana插件在安装包的/usr/local/taos/connector/grafanaplugin
点击 `Save & Test` 进行测试，成功会有如下提示：
![img](../assets/add_datasource4.jpg)
![img](page://images/connections/add_datasource4.jpg)
#### 创建 Dashboard
回到主界面创建 Dashboard，点击 Add Query 进入面板查询页面：
![img](../assets/create_dashboard1.jpg)
![img](page://images/connections/create_dashboard1.jpg)
如上图所示，在 Query 中选中 `TDengine` 数据源，在下方查询框可输入相应 sql 进行查询，具体说明如下：
......@@ -54,7 +58,7 @@ TDengine的Grafana插件在安装包的/usr/local/taos/connector/grafanaplugin
按照默认提示查询当前 TDengine 部署所在服务器指定间隔系统内存平均使用量如下：
![img](../assets/create_dashboard2.jpg)
![img](page://images/connections/create_dashboard2.jpg)
> 关于如何使用Grafana创建相应的监测界面以及更多有关使用Grafana的信息，请参考Grafana官方的[文档](https://grafana.com/docs/)。
......@@ -64,14 +68,14 @@ TDengine的Grafana插件在安装包的/usr/local/taos/connector/grafanaplugin
点击左侧 `Import` 按钮，并上传 `tdengine-grafana.json` 文件：
![img](../assets/import_dashboard1.jpg)
![img](page://images/connections/import_dashboard1.jpg)
导入完成之后可看到如下效果：
![img](../assets/import_dashboard2.jpg)
![img](page://images/connections/import_dashboard2.jpg)
## Matlab
## <a class="anchor" id="matlab"></a>Matlab
MatLab可以通过安装包内提供的JDBC Driver直接连接到TDengine获取数据到本地工作空间。
......@@ -82,12 +86,15 @@ MatLab的适配有下面几个步骤，下面以Windows10上适配MatLab2017a为
- 将TDengine安装包内的驱动程序JDBCDriver-1.0.0-dist.jar拷贝到${matlab_root}\MATLAB\R2017a\java\jar\toolbox
- 将TDengine安装包内的taos.lib文件拷贝至${matlab_ root _dir}\MATLAB\R2017a\lib\win64
- 将新添加的驱动jar包加入MatLab的classpath。在${matlab_ root _dir}\MATLAB\R2017a\toolbox\local\classpath.txt文件中添加下面一行
​ `$matlabroot/java/jar/toolbox/JDBCDriver-1.0.0-dist.jar`
​
```
$matlabroot/java/jar/toolbox/JDBCDriver-1.0.0-dist.jar
```
- 在${user_home}\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2017a\下添加一个文件javalibrarypath.txt, 并在该文件中添加taos.dll的路径，比如您的taos.dll是在安装时拷贝到了C:\Windows\System32下，那么就应该在javalibrarypath.txt中添加如下一行：
​ `C:\Windows\System32`
​
```
C:\Windows\System32
```
### 在MatLab中连接TDengine获取数据
......@@ -95,23 +102,25 @@ MatLab的适配有下面几个步骤，下面以Windows10上适配MatLab2017a为
- 创建一个连接：
`conn = database(‘db’, ‘root’, ‘taosdata’, ‘com.taosdata.jdbc.TSDBDriver’, ‘jdbc:TSDB://127.0.0.1:0/’)`
```matlab
conn = database(‘db’, ‘root’, ‘taosdata’, ‘com.taosdata.jdbc.TSDBDriver’, ‘jdbc:TSDB://127.0.0.1:0/’)
```
- 执行一次查询：
`sql0 = [‘select * from tb’]`
`data = select(conn, sql0);`
```matlab
sql0 = [‘select * from tb’]
data = select(conn, sql0);
```
- 插入一条记录:
`sql1 = [‘insert into tb values (now, 1)’]`
`exec(conn, sql1)`
```matlab
sql1 = [‘insert into tb values (now, 1)’]
exec(conn, sql1)
```
更多例子细节请参考安装包内examples\Matlab\TDengineDemo.m文件。
## R
## <a class="anchor" id="r"></a>R
R语言支持通过JDBC接口来连接TDengine数据库。首先需要安装R语言的JDBC包。启动R语言环境，然后执行以下命令安装R语言的JDBC支持库：
......@@ -146,4 +155,3 @@ 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
documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md → 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/getting-started20/)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 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。
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。
TDengine的集群管理极其简单，除添加和删除节点需要人工干预之外，其他全部是自动完成，最大程度的降低了运维的工作量。本章对集群管理的操作做详细的描述。
## 准备工作
关于集群搭建请参考[视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1961.html)。
## <a class="anchor" id="prepare"></a>准备工作
**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 )
**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/）；
**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 )
**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。
**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；
......@@ -57,15 +59,15 @@ arbitrator ha.taosdata.com:6042
| 8 | charset | 字符集编码 |
| 9 | balance | 是否启动负载均衡 |
| 10 | maxTablesPerVnode | 每个vnode中能够创建的最大表个数 |
| 11 | maxVgroupsPerDb | 每个DB中 能够使用的最大vnode个数 |
| 11 | maxVgroupsPerDb | 每个DB中能够使用的最大vgroup个数 |
## 启动第一个数据节点
## <a class="anchor" id="node-one"></a>启动第一个数据节点
按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/getting-started20/)里的指示，启动第一个数据节点，例如h1.taosdata.com，然后执行taos, 启动taos shell，从shell里执行命令"show dnodes;"，如下所示：
按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/)里的指示，启动第一个数据节点，例如h1.taosdata.com，然后执行taos, 启动taos shell，从shell里执行命令"show dnodes;"，如下所示：
```
```
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.0.0
Copyright (c) 2017 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
......@@ -76,15 +78,15 @@ taos> show dnodes;
Query OK, 1 row(s) in set (0.006385s)
taos>
```
```
上述命令里，可以看到这个刚启动的这个数据节点的End Point是：h1.taos.com:6030，就是这个新集群的firstEP。
## 启动后续数据节点
## <a class="anchor" id="node-other"></a>启动后续数据节点
将后续的数据节点添加到现有集群，具体有以下几步：
1. 按照["立即开始“](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/)一章的方法在每个物理节点启动taosd；
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；
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:
......@@ -113,7 +115,7 @@ taos>
- firstEp这个参数仅仅在该数据节点首次加入集群时有作用，加入集群后，该数据节点会保存最新的mnode的End Point列表，不再依赖这个参数。
- 两个没有配置firstEp参数的数据节点dnode启动后，会独立运行起来。这个时候，无法将其中一个数据节点加入到另外一个数据节点，形成集群。**无法将两个独立的集群合并成为新的集群**。
## 数据节点管理
## <a class="anchor" id="management"></a>数据节点管理
上面已经介绍如何从零开始搭建集群。集群组建完后，还可以随时添加新的数据节点进行扩容，或删除数据节点，并检查集群当前状态。
......@@ -137,6 +139,16 @@ DROP DNODE "fqdn:port";
其中fqdn是被删除的节点的FQDN，port是其对外服务器的端口号
<font color=green>**【注意】**</font>
- 一个数据节点一旦被drop之后，不能重新加入集群。需要将此节点重新部署（清空数据文件夹）。集群在完成drop dnode操作之前，会将该dnode的数据迁移走。
- 请注意 drop dnode 和 停止taosd进程是两个不同的概念，不要混淆：因为删除dnode之前要执行迁移数据的操作，因此被删除的dnode必须保持在线状态。待删除操作结束之后，才能停止taosd进程。
- 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。
### 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：
......@@ -157,7 +169,7 @@ SHOW DNODES;
SHOW VGROUPS;
```
## vnode的高可用性
## <a class="anchor" id="high-availability"></a>vnode的高可用性
TDengine通过多副本的机制来提供系统的高可用性，包括vnode和mnode的高可用性。
......@@ -173,7 +185,7 @@ CREATE DATABASE demo replica 3;
因为vnode的引入，无法简单的给出结论：“集群中过半数据节点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。
## Mnode的高可用性
## <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。
......@@ -190,7 +202,7 @@ SHOW MNODES;
**注意：**一个TDengine高可用系统，无论是vnode还是mnode, 都必须配置多个副本。
## 负载均衡
## <a class="anchor" id="load-balancing"></a>负载均衡
有三种情况，将触发负载均衡，而且都无需人工干预。
......@@ -202,17 +214,18 @@ SHOW MNODES;
**【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。**
## 数据节点离线处理
## <a class="anchor" id="offline"></a>数据节点离线处理
如果一个数据节点离线，TDengine集群将自动检测到。有如下两种情况：
- 该数据节点离线超过一定时间（taos.cfg里配置参数offlineThreshold控制时长)，系统将自动把该数据节点删除，产生系统报警信息，触发负载均衡流程。如果该被删除的数据节点重现上线时，它将无法加入集群，需要系统管理员重新将其添加进集群才会开始工作。
- 该数据节点离线超过一定时间（taos.cfg里配置参数offlineThreshold控制时长)，系统将自动把该数据节点删除，产生系统报警信息，触发负载均衡流程。如果该被删除的数据节点重新上线时，它将无法加入集群，需要系统管理员重新将其添加进集群才会开始工作。
- 离线后，在offlineThreshold的时长内重新上线，系统将自动启动数据恢复流程，等数据完全恢复后，该节点将开始正常工作。
**注意：**如果一个虚拟节点组（包括mnode组）里所归属的每个数据节点都处于离线或unsynced状态，必须等该虚拟节点组里的所有数据节点都上线、都能交换状态信息后，才能选出Master，该虚拟节点组才能对外提供服务。比如整个集群有3个数据节点，副本数为3，如果3个数据节点都宕机，然后2个数据节点重启，是无法工作的，只有等3个数据节点都重启成功，才能对外服务。
## Arbitrator的使用
## <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。
TDengine提供一个执行程序，名为 tarbitrator，找任何一台Linux服务器运行它即可。请点击[安装包下载](https://www.taosdata.com/cn/all-downloads/)，在TDengine Arbitrator Linux一节中，选择适合的版本下载并安装。该程序对系统资源几乎没有要求，只需要保证有网络连接即可。该应用的命令行参数`-p`可以指定其对外服务的端口号，缺省是6042。配置每个taosd实例时，可以在配置文件taos.cfg里将参数arbitrator设置为Arbitrator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。
TDengine提供一个执行程序tarbitrator, 找任何一台Linux服务器运行它即可。请点击[安装包下载](https://www.taosdata.com/cn/all-downloads/)，在TDengine Arbitrator Linux一节中，选择适合的版本下载并安装。该程序对系统资源几乎没有要求，只需要保证有网络连接即可。该应用的命令行参数`-p`可以指定其对外服务的端口号，缺省是6042。配置每个taosd实例时，可以在配置文件taos.cfg里将参数arbitrator设置为arbitrator的End Point。如果该参数配置了，当副本数为偶数数，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。
documentation20/webdocs/markdowndocs/Taos Error Code-ch.md → documentation20/cn/12.taos-sql/01.error-code/docs.md
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# TDengine 2.0 错误码以及对应的十进制码
| 状态码 | 模 | 错误码（十六进制） | 错误描述 | 错误码（十进制） |
|-----------------------| :---: | :---------: | :------------------------ | ---------------- |
|TSDB_CODE_RPC_ACTION_IN_PROGRESS| 0 | 0x0001| "Action in progress"| -2147483647|
......
documentation20/webdocs/markdowndocs/Super Table-ch.md
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......@@ -161,7 +161,7 @@ SELECT function<field_name>,…
超级表聚合查询，TDengine目前支持以下聚合\选择函数：sum、count、avg、first、last、min、max、top、bottom，以及针对全部或部分列的投影操作，使用方式与单表查询的计算过程相同。暂不支持其他类型的聚合计算和四则运算。当前所有的函数及计算过程均不支持嵌套的方式进行执行。
不使用GROUP BY的查询将会对超级表下所有满足筛选条件的表按时间进行聚合，结果输出默认是按照时间戳单调递增输出，用户可以使用ORDER BY _c0 ASC|DESC选择查询结果时间戳的升降排序；使用GROUP BY <tag_name> 的聚合查询会按照tags进行分组，并对每个组内的数据分别进行聚合，输出结果为各个组的聚合结果，组间的排序可以由ORDER BY <tag_name> 语句指定，每个分组内部，时间序列是单调递增的。
不使用GROUP BY的查询将会对超级表下所有满足筛选条件的表按时间进行聚合，结果输出默认是按照时间戳单调递增输出，用户可以使用ORDER BY _c0 ASC|DESC选择查询结果时间戳的升降排序；使用GROUP BY <tag_name> 的聚合查询会按照tags进行分组，并对每个组内的数据分别进行聚合，输出结果为各个组的聚合结果，组间的排序可以由ORDER BY <tag_name> 语句指定，每个分组内部，时间序列是单调递增的。
使用SLIMIT/SOFFSET语句指定组间分页，即指定结果集中输出的最大组数以及对组起始的位置。使用LIMIT/OFFSET语句指定组内分页，即指定结果集中每个组内最多输出多少条记录以及记录起始的位置。
......@@ -178,7 +178,7 @@ CREATE TABLE thermometer (ts timestamp, degree double)
TAGS(location binary(20), type int)
```
假设有北京，天津和上海三个地区的采集器共4个，温度采集器有3种类型，我们就可以对每个采集器建表如下：
假设有北京，天津和上海三个地区的采集器共4个，温度采集器有3种类型，我们就可以对每个采集器建表如下：
```mysql
CREATE TABLE therm1 USING thermometer TAGS (’beijing’, 1);
......
packaging/cfg/taos.cfg
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packaging/deb/makedeb.sh
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......@@ -47,6 +47,9 @@ cp ${compile_dir}/../packaging/cfg/taos.cfg ${pkg_dir}${install_home_pat
cp ${compile_dir}/../packaging/deb/taosd ${pkg_dir}${install_home_path}/init.d
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/post.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/script
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/preun.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/script
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/startPre.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/set_core.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/taosd-dump-cfg.gdb ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/bin/taosdemo ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/bin/taosdump ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/bin/taosd ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
......
packaging/docker/Dockerfile
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FROM ubuntu:20.04
FROM ubuntu:18.04
WORKDIR /root
ARG version
RUN echo $version
COPY tdengine.tar.gz /root/
RUN tar -zxf tdengine.tar.gz
WORKDIR /root/TDengine-server-$version/
RUN /bin/bash install.sh -e no
ARG pkgFile
ARG dirName
RUN echo ${pkgFile}
RUN echo ${dirName}
COPY ${pkgFile} /root/
RUN tar -zxf ${pkgFile}
WORKDIR /root/${dirName}/
RUN /bin/bash install.sh -e no
ENV LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib"
ENV LANG=en_US.UTF-8
ENV LANGUAGE=en_US:en
ENV LC_ALL=en_US.UTF-8
ENV LANG=C.UTF-8
ENV LC_ALL=C.UTF-8
EXPOSE 6030 6031 6032 6033 6034 6035 6036 6037 6038 6039 6040 6041 6042
CMD ["taosd"]
VOLUME [ "/var/lib/taos", "/var/log/taos","/etc/taos/" ]
packaging/docker/dockerManifest.sh 0 → 100755
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packaging/docker/dockerbuild-aarch64.sh 已删除 100755 → 0
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#!/bin/bash
set -x
docker build --rm -f "Dockerfile" -t tdengine/tdengine-aarch64:$1 "." --build-arg version=$1
docker login -u tdengine -p $2 #replace the docker registry username and password
docker push tdengine/tdengine-aarch64:$1
packaging/docker/dockerbuild.sh
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packaging/docker/dockerbuildi.sh 0 → 100755
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packaging/rpm/tdengine.spec
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packaging/tools/install.sh
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packaging/tools/install_client.sh
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packaging/tools/install_power.sh
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packaging/tools/make_install.sh
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packaging/tools/makeclient.sh
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packaging/tools/makeclient_power.sh
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packaging/tools/makepkg.sh
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packaging/tools/makepkg_power.sh
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packaging/tools/post.sh
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packaging/tools/preun.sh
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packaging/tools/set_core.sh
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packaging/tools/startPre.sh 0 → 100644
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packaging/tools/taosd-dump-cfg.gdb 0 → 100644
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snap/snapcraft.yaml
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src/CMakeLists.txt
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src/balance/CMakeLists.txt
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src/balance/inc/bnThread.h
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src/balance/src/bnMain.c
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src/balance/src/bnScore.c
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src/balance/src/bnThread.c
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src/client/CMakeLists.txt
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src/client/inc/tscLocalMerge.h
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src/client/inc/tscLog.h
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src/client/inc/tscSubquery.h
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src/client/inc/tscUtil.h
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src/client/inc/tschemautil.h
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src/client/inc/tsclient.h
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src/client/src/taos.def
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src/client/src/tscAsync.c
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src/client/src/tscLocal.c
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src/client/src/tscLocalMerge.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/tscSchemaUtil.c
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src/client/src/tscServer.c
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src/client/src/tscSql.c
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src/client/src/tscStream.c
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src/client/src/tscSub.c
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src/client/src/tscSubquery.c
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src/client/src/tscSystem.c
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src/client/src/tscUtil.c
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src/client/tests/timeParseTest.cpp
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src/common/inc/tcmdtype.h
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src/common/inc/tdataformat.h
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src/common/inc/tglobal.h
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src/common/inc/tname.h
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src/common/inc/tulog.h
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src/common/inc/tvariant.h
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src/common/src/tarithoperator.c 0 → 100644
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src/common/src/tdataformat.c
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src/common/src/tglobal.c
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src/common/src/tname.c
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src/common/src/ttypes.c
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src/common/src/tvariant.c
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src/connector/C#/TDengineDriver.cs
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go @ 050667e5
比较 8c58c512...050667e5
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grafanaplugin @ 32e2c97a
比较 d598db16...32e2c97a
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src/connector/jdbc/.classpath 已删除 100644 → 0
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src/connector/jdbc/.project 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ 53e50339
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src/connector/jdbc/CMakeLists.txt
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src/connector/jdbc/deploy-pom.xml
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src/connector/jdbc/pom.xml
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src/connector/nodejs/package.json
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src/connector/nodejs/test/test.js
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src/connector/python/osx/python3/LICENSE 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/README.md 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/setup.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/__init__.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/cinterface.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/connection.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/constants.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/cursor.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/dbapi.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/error.py 0 → 100644
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src/connector/python/osx/python3/taos/subscription.py 0 → 100644
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