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documentation20/cn/08.connector/docs.md

@@ -213,7 +213,7 @@ C/C++的API类似于MySQL的C API。应用程序使用时，需要包含TDengine
 
 - `int taos_result_precision(TAOS_RES *res)`
 
-  返回结果集时间戳字段的精度，`0` 代表毫秒，`1` 代表微秒，`2` 代表纳秒。
+  返回结果集时间戳字段的精度，`0` 代表毫秒，`1` 代表微秒。
 
 - `TAOS_ROW taos_fetch_row(TAOS_RES *res)`
 

documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md

@@ -48,7 +48,7 @@ TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数 enableM
 | 3    |  BIGINT   | 8      | 长整型，范围 [-2^63+1,   2^63-1], -2^63 用于 NULL                                 |
 | 4    |   FLOAT   | 4      | 浮点型，有效位数 6-7，范围 [-3.4E38, 3.4E38]                  |
 | 5    |  DOUBLE   | 8      | 双精度浮点型，有效位数 15-16，范围 [-1.7E308, 1.7E308]      |
-| 6    |  BINARY   | 自定义 | 记录二进制字节型字符串，建议只用于处理 ASCII 可见字符，中文等多字节字符需使用 nchar。理论上，最长可以有 16374 字节，但由于每行数据最多 16K 字节，实际上限一般小于理论值。binary 仅支持字符串输入，字符串两端使用单引号引用，否则英文全部自动转化为小写。使用时须指定大小，如 binary(20) 定义了最长为 20 个字节型字符的字符串，每个字节型字符占 1 byte 的存储空间，此时如果用户字符串超出 20 字节将会报错。对于字符串内的单引号，可以用转义字符反斜线加单引号来表示，即 `\’`。 |
+| 6    |  BINARY   | 自定义 | 记录单字节字符串，建议只用于处理 ASCII 可见字符，中文等多字节字符需使用 nchar。理论上，最长可以有 16374 字节，但由于每行数据最多 16K 字节，实际上限一般小于理论值。binary 仅支持字符串输入，字符串两端需使用单引号引用。使用时须指定大小，如 binary(20) 定义了最长为 20 个单字节字符的字符串，每个字符占 1 byte 的存储空间，此时如果用户字符串超出 20 字节将会报错。对于字符串内的单引号，可以用转义字符反斜线加单引号来表示，即 `\’`。 |
 | 7    | SMALLINT  | 2      | 短整型， 范围 [-32767, 32767], -32768 用于 NULL                                |
 | 8    |  TINYINT  | 1      | 单字节整型，范围 [-127, 127], -128 用于 NULL                                |
 | 9    |   BOOL    | 1      | 布尔型，{true, false}                                      |
@@ -56,7 +56,7 @@ TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数 enableM
 
 **Tips**:
 1. TDengine 对 SQL 语句中的英文字符不区分大小写，自动转化为小写执行。因此用户大小写敏感的字符串及密码，需要使用单引号将字符串引起来。
-2. **注意**，虽然 Binary 类型在底层存储上支持字节型的二进制字符，但不同编程语言对二进制数据的处理方式并不保证一致，因此建议在 Binary 类型中只存储 ASCII 可见字符，而避免存储不可见字符。多字节的数据，例如中文字符，则需要使用 nchar 类型进行保存。如果强行使用 Binary 类型保存中文字符，虽然有时也能正常读写，但并不带有字符集信息，很容易出现数据乱码甚至数据损坏。
+2. **注意**，虽然 Binary 类型在底层存储上支持字节型的二进制字符，但不同编程语言对二进制数据的处理方式并不保证一致，因此建议在 Binary 类型中只存储 ASCII 可见字符，而避免存储不可见字符。多字节的数据，例如中文字符，则需要使用 nchar 类型进行保存。如果强行使用 Binary 类型保存中文字符，虽然有时也能正常读写，但并不带有字符集信息，很容易出现数据乱码甚至数据损坏等情况。
 
 ## <a class="anchor" id="management"></a>数据库管理
 
@@ -407,18 +407,14 @@ SELECT select_expr [, select_expr ...]
     [INTERVAL (interval_val [, interval_offset])]
     [SLIDING sliding_val]
     [FILL fill_val]
-    [GROUP BY col_list [HAVING having_condition]]
+    [GROUP BY col_list <!-- [HAVING having_condition] -->]
     [ORDER BY col_list { DESC | ASC }]
     [SLIMIT limit_val [SOFFSET offset_val]]
     [LIMIT limit_val [OFFSET offset_val]]
     [>> export_file];
 ```
 
-#### SELECT子句
-
-一个选择子句可以是联合查询（UNION）和另一个查询的子查询（SUBQUERY）。
-
-##### 通配符
+#### 通配符
 
 通配符 * 可以用于代指全部列。对于普通表，结果中只有普通列。
 ```mysql
@@ -470,7 +466,7 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.020443s)
 ```
 
 在使用SQL函数来进行查询过程中，部分SQL函数支持通配符操作。其中的区别在于：
-```count(\*)```函数只返回一列。```first```、```last```、```last_row```函数则是返回全部列。
+```count(*)```函数只返回一列。```first```、```last```、```last_row```函数则是返回全部列。
 
 ```mysql
 taos> SELECT COUNT(*) FROM d1001;
@@ -488,7 +484,7 @@ taos> SELECT FIRST(*) FROM d1001;
 Query OK, 1 row(s) in set (0.000849s)
 ```
 
-##### 标签列
+#### 标签列
 
 从 2.0.14 版本开始，支持在普通表的查询中指定 _标签列_，且标签列的值会与普通列的数据一起返回。
 ```mysql
@@ -622,13 +618,15 @@ taos> SELECT COUNT(tbname) FROM meters WHERE groupId > 2;
 Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)
 ```
 
-- 可以使用 * 返回所有列，或指定列名。可以对数字列进行四则运算，可以给输出的列取列名
-- WHERE 语句可以使用各种逻辑判断来过滤数字值，或使用通配符来过滤字符串
+- 可以使用 * 返回所有列，或指定列名。可以对数字列进行四则运算，可以给输出的列取列名。
+  * 暂不支持含列名的四则运算表达式用于条件过滤算子（例如，不支持 `where a*2>6;`，但可以写 `where a>6/2;`）。
+  * 暂不支持含列名的四则运算表达式作为 SQL 函数的应用对象（例如，不支持 `select min(2*a) from t;`，但可以写 `select 2*min(a) from t;`）。
+- WHERE 语句可以使用各种逻辑判断来过滤数字值，或使用通配符来过滤字符串。
 - 输出结果缺省按首列时间戳升序排序，但可以指定按降序排序( _c0 指首列时间戳)。使用 ORDER BY 对其他字段进行排序为非法操作。
 - 参数 LIMIT 控制输出条数，OFFSET 指定从第几条开始输出。LIMIT/OFFSET 对结果集的执行顺序在 ORDER BY 之后。
   * 在有 GROUP BY 子句的情况下，LIMIT 参数控制的是每个分组中至多允许输出的条数。
 - 参数 SLIMIT 控制由 GROUP BY 指令划分的分组中，至多允许输出几个分组的数据。
-- 通过”>>"输出结果可以导出到指定文件
+- 通过 ">>" 输出结果可以导出到指定文件。
 
 ### 支持的条件过滤操作
 
@@ -648,6 +646,7 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)
 2. 针对单一字段的过滤，如果是时间过滤条件，则一条语句中只支持设定一个；但针对其他的（普通）列或标签列，则可以使用 `OR` 关键字进行组合条件的查询过滤。例如：((value > 20 AND value < 30) OR (value < 12)) 。
 3. 从 2.0.17 版本开始，条件过滤开始支持 BETWEEN AND 语法，例如 `WHERE col2 BETWEEN 1.5 AND 3.25` 表示查询条件为“1.5 ≤ col2 ≤ 3.25”。
 
+<!-- 
 ### GROUP BY 之后的 HAVING 过滤
 
 从 2.0.20 版本开始，GROUP BY 之后允许再跟一个 HAVING 子句，对成组后的各组数据再做筛选。HAVING 子句可以使用聚合函数和选择函数作为过滤条件（但暂时不支持 LEASTSQUARES、TOP、BOTTOM、LAST_ROW）。
@@ -656,6 +655,7 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)
 ```mysql
 SELECT AVG(f1), SPREAD(f1, f2, st2.f1) FROM st2 WHERE f1 > 0 GROUP BY f1 HAVING AVG(f1) > 0;
 ```
+-->
 
 ### SQL 示例 
 
@@ -705,11 +705,11 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：应用全部字段。
 
-    适用于：表、超级表。
+    适用于：**表、超级表**。
 
     说明：
 
-    1）可以使用星号*来替代具体的字段，使用星号(*)返回全部记录数量。
+    1）可以使用星号\*来替代具体的字段，使用星号(\*)返回全部记录数量。
 
     2）针对同一表的（不包含NULL值）字段查询结果均相同。
 
@@ -740,7 +740,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool字段。
 
-    适用于：表、超级表。
+    适用于：**表、超级表**。
 
     示例：
     ```mysql
@@ -767,7 +767,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
-    适用于：表。
+    适用于：**表**。
 
 - **SUM**
     ```mysql
@@ -779,7 +779,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
-    适用于：表、超级表。
+    适用于：**表、超级表**。
 
     示例：
     ```mysql
@@ -806,7 +806,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
-    适用于：表。（从 2.0.15.1 版本开始，本函数也支持超级表）
+    适用于：**表**。（从 2.0.15.1 版本开始，本函数也支持**超级表**）
 
     示例：
     ```mysql
@@ -829,7 +829,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     说明：自变量是时间戳，因变量是该列的值。
 
-    适用于：表。
+    适用于：**表**。
 
     示例：
     ```mysql
@@ -852,6 +852,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     示例：
     ```mysql
     taos> SELECT MIN(current), MIN(voltage) FROM meters;
@@ -877,6 +879,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     示例：
     ```mysql
     taos> SELECT MAX(current), MAX(voltage) FROM meters;
@@ -902,6 +906,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：所有字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：
 
     1）如果要返回各个列的首个（时间戳最小）非NULL值，可以使用FIRST(\*)；
@@ -935,6 +941,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：所有字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：
 
     1）如果要返回各个列的最后（时间戳最大）一个非NULL值，可以使用LAST(\*)；
@@ -966,6 +974,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：
 
     1）*k*值取值范围1≤*k*≤100；
@@ -1000,6 +1010,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：
 
     1）*k*值取值范围1≤*k*≤100；
@@ -1033,6 +1045,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表**。
+
     说明：*P*值取值范围0≤*P*≤100，为0的时候等同于MIN，为100的时候等同于MAX。
 
     示例：
@@ -1048,12 +1062,14 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
     ```mysql
     SELECT APERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
     ```
-    功能说明：统计表中某列的值百分比分位数，与PERCENTILE函数相似，但是返回近似结果。
+    功能说明：统计表/超级表中某列的值百分比分位数，与PERCENTILE函数相似，但是返回近似结果。
 
     返回结果数据类型： 双精度浮点数Double。
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：*P*值取值范围0≤*P*≤100，为0的时候等同于MIN，为100的时候等同于MAX。推荐使用```APERCENTILE```函数，该函数性能远胜于```PERCENTILE```函数
 
     ```mysql
@@ -1068,12 +1084,14 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
     ```mysql
     SELECT LAST_ROW(field_name) FROM { tb_name | stb_name };
     ```
-    功能说明：返回表（超级表）的最后一条记录。
+    功能说明：返回表/超级表的最后一条记录。
 
     返回结果数据类型：同应用的字段。
 
     应用字段：所有字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：与last函数不同，last_row不支持时间范围限制，强制返回最后一条记录。
 
     示例：
@@ -1102,6 +1120,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表**。
+
     说明：输出结果行数是范围内总行数减一，第一行没有结果输出。
 
     示例：
@@ -1124,6 +1144,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：可用于TIMESTAMP字段，此时表示记录的时间覆盖范围。
 
     示例：
@@ -1152,6 +1174,8 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
 
     应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
 
+    适用于：**表、超级表**。
+
     说明：
 
     1）支持两列或多列之间进行计算，可使用括号控制计算优先级；

importSampleData/README.md

@@ -97,7 +97,7 @@ go build -o bin/taosimport app/main.go
 
     是否保存统计信息到 tdengine 的 statistic 表中，1 是，0 否， 默认 0。
 
-* -savetb int
+* -savetb string
 
     当 save 为 1 时保存统计信息的表名， 默认 statistic。
 

importSampleData/data/sensor_info.csv

@@ -899,103 +899,103 @@ devid,location,color,devgroup,ts,temperature,humidity
 8, haerbing, yellow, 2, 1575129697000, 31, 16.321497
 8, haerbing, yellow, 2, 1575129698000, 25, 15.864515
 8, haerbing, yellow, 2, 1575129699000, 25, 16.492443
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129600000, 23, 16.002889
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129601000, 26, 17.034610
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129602000, 29, 12.892319
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129603000, 34, 15.321807
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129604000, 29, 12.562642
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129605000, 32, 17.190246
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129606000, 19, 15.361774
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129607000, 26, 15.022364
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129608000, 31, 14.837084
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129609000, 25, 11.554289
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129610000, 21, 15.313973
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129611000, 27, 18.621783
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129612000, 31, 18.018101
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129613000, 23, 14.421450
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129614000, 28, 10.833142
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129615000, 33, 18.169837
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129616000, 21, 18.772730
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129617000, 24, 18.893146
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129618000, 24, 10.290187
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129619000, 23, 17.393345
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129620000, 30, 12.949215
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129621000, 19, 19.267621
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129622000, 33, 14.831735
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129623000, 21, 14.711125
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129624000, 16, 17.168485
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129625000, 17, 16.426433
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129626000, 19, 13.879050
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129627000, 21, 18.308168
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129628000, 17, 10.845681
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129629000, 20, 10.238272
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129630000, 19, 19.424976
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129631000, 31, 13.885909
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129632000, 15, 19.264740
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129633000, 30, 12.460645
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129634000, 27, 17.608036
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129635000, 25, 13.493812
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129636000, 19, 10.955939
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129637000, 24, 11.956587
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129638000, 15, 19.141381
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129639000, 24, 14.801530
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129640000, 17, 14.347318
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129641000, 29, 14.803237
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129642000, 28, 10.342297
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129643000, 29, 19.368282
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129644000, 31, 17.491654
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129645000, 18, 13.161736
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129646000, 17, 16.067354
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129647000, 18, 13.736465
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129648000, 23, 19.103276
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129649000, 29, 16.075892
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129650000, 21, 10.728566
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129651000, 15, 18.921849
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129652000, 24, 16.914709
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129653000, 19, 13.501651
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129654000, 19, 13.538347
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129655000, 16, 13.261095
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129656000, 32, 16.315746
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129657000, 27, 16.400939
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129658000, 24, 13.321819
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129659000, 27, 19.070181
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129660000, 27, 13.040922
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129661000, 32, 10.872530
-9, sijiazhuang, blue, 0, 1575129662000, 28, 16.428657
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+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129658000, 24, 13.321819
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129659000, 27, 19.070181
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129660000, 27, 13.040922
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129661000, 32, 10.872530
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+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129669000, 17, 15.689507
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129670000, 22, 15.591808
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129671000, 27, 16.386065
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129672000, 25, 10.564803
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129673000, 20, 12.276544
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129674000, 26, 15.828786
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129675000, 18, 12.236420
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129676000, 15, 19.439522
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+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129678000, 22, 17.115744
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+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129681000, 16, 17.633523
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129682000, 15, 14.227873
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129683000, 34, 12.027768
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129684000, 22, 11.376610
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129685000, 21, 11.711299
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129686000, 33, 14.281126
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129687000, 31, 10.895302
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129688000, 31, 13.971350
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129689000, 15, 15.262790
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+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129691000, 32, 19.731267
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129692000, 22, 10.518092
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129693000, 34, 17.863021
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129694000, 28, 11.478909
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129695000, 16, 15.075524
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129696000, 16, 10.292127
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129697000, 22, 13.716012
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129698000, 32, 10.906551
+9, shijiazhuang, blue, 0, 1575129699000, 19, 18.386868
\ No newline at end of file

importSampleData/go.mod

+module github.com/taosdata/TDengine/importSampleData
+
+go 1.13
+
+require (
+	github.com/pelletier/go-toml v1.9.0 // indirect
+	github.com/taosdata/driver-go v0.0.0-20210415143420-d99751356e28 // indirect
+)

importSampleData/import/import_config.go

@@ -14,23 +14,23 @@ var (
 	once sync.Once
 )
 
-// Config inclue all scene import config
+// Config include all scene import config
 type Config struct {
 	UserCases map[string]CaseConfig
 }
 
 // CaseConfig include the sample data config and tdengine config
 type CaseConfig struct {
-	Format                string
-	FilePath              string
-	Separator             string
-	Stname                string
-	SubTableName          string
-	Timestamp             string
-	TimestampType   	  string
-	TimestampTypeFormat   string
-	Tags                  []FieldInfo
-	Fields                []FieldInfo
+	Format              string
+	FilePath            string
+	Separator           string
+	StName              string
+	SubTableName        string
+	Timestamp           string
+	TimestampType       string
+	TimestampTypeFormat string
+	Tags                []FieldInfo
+	Fields              []FieldInfo
 }
 
 // FieldInfo is field or tag info

tests/pytest/util/sql.py

@@ -136,6 +136,11 @@ class TDSql:
     def checkData(self, row, col, data):
         self.checkRowCol(row, col) 
         if self.queryResult[row][col] != data:            
+            if self.cursor.istype(col, "TIMESTAMP") and self.queryResult[row][col] == datetime.datetime.fromisoformat(data):
+                tdLog.info("sql:%s, row:%d col:%d data:%s == expect:%s" %
+                            (self.sql, row, col, self.queryResult[row][col], data))
+                return
+
             if str(self.queryResult[row][col]) == str(data):
                 tdLog.info("sql:%s, row:%d col:%d data:%s == expect:%s" %
                             (self.sql, row, col, self.queryResult[row][col], data))