minior changes

documentation20/webdocs/markdowndocs/Model-ch.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 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
+## 创建库
 
 不同类型的数据采集点往往具有不同的数据特征，包括数据采集频率的高低，数据保留时间的长短，副本的数目，数据块的大小等等。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：
 
@@ -31,7 +31,7 @@ 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。
 
-TDengine建议将数据采集点的全局唯一ID作为表名。但对于有的场景，并没有唯一的ID，可以将多个ID组合成一个唯一的ID。不建议将具有唯一性的ID作为标签值。
+TDengine建议将数据采集点的全局唯一ID作为表名(比如设备序列号）。但对于有的场景，并没有唯一的ID，可以将多个ID组合成一个唯一的ID。不建议将具有唯一性的ID作为标签值。
 
 **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：
 
@@ -41,3 +41,4 @@ INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 21
 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。
 
 **多列模型**：TDengine支持多列模型，只要这些物理量是同时采集的，这些量就可以作为不同列放在同一张表里。有的数据采集点有多组采集量，每一组的数据采集时间是不一样的，这时需要对同一个采集点建多张表。但还有一种极限的设计，单列模型，无论是否同时采集，每个采集的物理量单独建表。TDengine建议，只要采集时间一致，就采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。
+

documentation20/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 ### 内存需求
 
-每个DB可以创建固定数目的vnode，默认与CPU核数相同，可通过maxVgroupsPerDb配置；每个vnode会占用固定大小的内存（大小与数据库的配置参数blocks和cache有关)；每个Table会占用与Tag总大小有关的内存；此外，系统会有一些固定的内存开销。因此，每个DB需要的系统内存可通过如下公式计算：
+每个DB可以创建固定数目的vnode，默认与CPU核数相同，可通过maxVgroupsPerDb配置；每个vnode会占用固定大小的内存（大小与数据库的配置参数blocks和cache有关)；每个Table会占用与标签总长度有关的内存；此外，系统会有一些固定的内存开销。因此，每个DB需要的系统内存可通过如下公式计算：
 
 ```
 Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10Mb) + numOfTables * (tagSizePerTable + 0.5Kb)
@@ -22,7 +22,7 @@ Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10Mb) + numOfTables * (tagSize
 
 CPU的需求取决于如下两方面：
 
-- 数据插入：TDengine单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录，一次插入一条记录与插入10条记录，消耗的计算资源差别很小。因此没次插入，条数越大，插入效率越高。如果一个插入请求带200条以上记录，单核就能达到每秒插入100万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高，因为需要缓存记录，然后一批插入。
+- 数据插入：TDengine单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录，一次插入一条记录与插入10条记录，消耗的计算资源差别很小。因此每次插入，条数越大，插入效率越高。如果一个插入请求带200条以上记录，单核就能达到每秒插入100万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高，因为需要缓存记录，然后一批插入。
 - 查询需求：TDengine提供高效的查询，但是每个场景的查询差异很大，查询频次变化也很大，难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景，写一些查询语句，才能确定。
 
 因此仅对数据插入而言，CPU是可以估算出来的，但查询所耗的计算资源无法估算。在实际运营过程中，不建议CPU使用率超过50%，超过后，需要增加新的节点，以获得更多计算资源。
@@ -45,7 +45,7 @@ Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable
 
 根据上面的内存、CPU、存储的预估，就可以知道整个系统需要多少核、多少内存、多少存储空间。如果数据副本数不为1，总需求量需要再乘以副本数。
 
-因为TDengine具有很好的水平扩展能力，根据总量，再根据单个物理机或虚拟机的资源，就可以轻松决定需要购置多少台机器了。
+因为TDengine具有很好的水平扩展能力，根据总量，再根据单个物理机或虚拟机的资源，就可以轻松决定需要购置多少台物理机或虚拟机了。
 
 ## 容错和灾备
 
@@ -136,8 +136,8 @@ TDengine系统的前台交互客户端应用程序为taos，它与taosd共享同
 
 客户端配置参数列表及解释
 
-- first: taos启动时，主动连接的集群中第一个taosd实例的end point, 缺省值为 localhost:6030。
-- second: taos启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个taosd实例的end point, 缺省值为空。
+- firstEp: taos启动时，主动连接的集群中第一个taosd实例的end point, 缺省值为 localhost:6030。
+- secondEp: taos启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个taosd实例的end point, 缺省值为空。
 - charset：字符集编码。系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置。
 - locale：系统区位信息及编码格式。系统中动态获取，如果自动获取失败，需要用户在配置文件设置或通过API设置。
 

documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md

@@ -29,7 +29,7 @@ taos>
 
 将新的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/)一章的方法进行安装，但不要启动taosd
+1. 按照["立即开始“](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/)一章的方法进行安装，**但不要启动taosd**
 
 2. 如果是使用涛思数据的官方安装包进行安装，在安装结束时，会询问集群的End Port, 输入第一个节点的End Point即可。如果是源码安装，请编辑配置文件taos.cfg(缺省是在/etc/taos/目录)，增加一行：
 
@@ -64,7 +64,7 @@ taos>
 **提示：**
 
 - firstEp, secondEp这两个参数仅仅在该节点第一次加入集群时有作用，加入集群后，该节点会保存最新的mnode的End Point列表，不再依赖这两个参数。
-- 两个没有配置first, second参数的dnode启动后，会独立运行起来。这个时候，无法将其中一个节点加入到另外一个节点，形成集群。**无法将两个独立的集群合并成为新的集群**。
+- 两个没有配置firstEp, secondEp参数的dnode启动后，会独立运行起来。这个时候，无法将其中一个节点加入到另外一个节点，形成集群。**无法将两个独立的集群合并成为新的集群**。
 
 ##节点管理
 
@@ -135,8 +135,10 @@ SHOW MNODES;
 - 改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。
 - 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）里每个节点都处于离线或unsynced状态，必须等该虚拟节点组里的所有节点都上线、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个节点，副本数为3，如果3个节点都宕机，然后2个节点重启，是无法工作的，只有等3个节点都重启成功，才能对外服务。
+
 ##Arbitrator的使用
 
-如果副本数为偶数，当一个vnode group里一半vnode不工作时，是无法从中选出master的。同理，一半mnode不工作时，是无法选出mnode的master的，因为存在“split brain”问题。为解决这个问题，TDengine引入了arbitrator的概念。Arbitrator模拟一个vnode或mnode在工作，但只简单的负责网络连接，不处理任何数据插入或访问。只要包含arbitrator在内，超过半数的vnode或mnode工作，那么该vnode group或mnode组就可以正常的提供数据插入或查询服务。比如对于副本数为2的情形，如果一个节点A离线，但另外一个节点B正常，而且能连接到arbitrator, 那么节点B就能正常工作。
+如果副本数为偶数，当一个vnode group里一半或超过一半的vnode不工作时，是无法从中选出master的。同理，一半或超过一半的mnode不工作时，是无法选出mnode的master的，因为存在“split brain”问题。为解决这个问题，TDengine引入了arbitrator的概念。Arbitrator模拟一个vnode或mnode在工作，但只简单的负责网络连接，不处理任何数据插入或访问。只要包含arbitrator在内，超过半数的vnode或mnode工作，那么该vnode group或mnode组就可以正常的提供数据插入或查询服务。比如对于副本数为2的情形，如果一个节点A离线，但另外一个节点B正常，而且能连接到arbitrator, 那么节点B就能正常工作。
 
 TDengine安装包里带有一个执行程序tarbitrator, 找任何一台Linux服务器运行它即可。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6030。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。

documentation20/webdocs/markdowndocs/insert-ch.md

@@ -23,7 +23,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
 **Tips:** 
 
 - 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过16K，一条SQL语句总长度不能超过64K（可通过参数maxSQLLength配置）。
-- 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。
+- 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。
 
 ## 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。

documentation20/webdocs/markdowndocs/replica-ch.md

@@ -224,9 +224,9 @@ Arbitrator的程序tarbitrator.c在复制模块的同一目录, 编译整个系
 
 如果整个虚拟节点组全部宕机，重启，但不是所有虚拟节点都上线，这个时候TDengine是不会选出master的，因为未上线的节点有可能有最高version的数据。而RAFT协议，只要超过半数上线，就会选出Leader。
 
-## Meta Data数据复制问题
+## 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，那么本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：
 

documentation20/webdocs/markdowndocs/taosd-ch.md

@@ -82,9 +82,9 @@ TSDB中存储的元数据包含属于其所在的VNODE中表的类型，schema
 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的ID是从2开始的。
+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《TDengine 2.0 数据复制模块设计》
+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>
 
 ## 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。