From 4d63dfa0534a7574d9c05aa19d43b2ceb467ec2f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Elias Soong Date: Tue, 23 Feb 2021 18:33:44 +0800 Subject: [PATCH] [TD-2639] : fix minor typo. --- documentation20/cn/03.architecture/docs.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/documentation20/cn/03.architecture/docs.md b/documentation20/cn/03.architecture/docs.md index 4102225c3b..6f9f1699d4 100644 --- a/documentation20/cn/03.architecture/docs.md +++ b/documentation20/cn/03.architecture/docs.md @@ -218,9 +218,9 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下： TDengine存储的数据包括采集的时序数据以及库、表相关的元数据、标签数据等，这些数据具体分为三部分： -- 时序数据：存放于vnode里，由data、head和last三个文件组成，数据量大，查询量取决于应用场景。容许乱序写入，但暂时不支持删除和更新操作。通过采用一个采集点一张表的模型，一个时间段的数据是连续存储，对单张表的写入是简单的追加操作，一次读，可以读到多条记录，这样保证对单个采集点的插入和查询操作，性能达到最优。 +- 时序数据：存放于vnode里，由data、head和last三个文件组成，数据量大，查询量取决于应用场景。容许乱序写入，但暂时不支持删除操作，并且仅在update参数设置为1时允许更新操作。通过采用一个采集点一张表的模型，一个时间段的数据是连续存储，对单张表的写入是简单的追加操作，一次读，可以读到多条记录，这样保证对单个采集点的插入和查询操作，性能达到最优。 - 标签数据：存放于vnode里的meta文件，支持增删改查四个标准操作。数据量不大，有N张表，就有N条记录，因此可以全内存存储。如果标签过滤操作很多，查询将十分频繁，因此TDengine支持多核多线程并发查询。只要计算资源足够，即使有数千万张表，过滤结果能毫秒级返回。 -- 其他元数据：存放于mnode里，包含系统节点、用户、DB、Table Schema等等，支持增删改查四个标准操作。这部分数据的量不大，可以全内存保存，而且由于客户端有缓存，查询量也不大。因此目前的设计虽是集中式存储管理，但不会构成性能瓶颈。 +- 元数据：存放于mnode里，包含系统节点、用户、DB、Table Schema等信息，支持增删改查四个标准操作。这部分数据的量不大，可以全内存保存，而且由于客户端有缓存，查询量也不大。因此目前的设计虽是集中式存储管理，但不会构成性能瓶颈。 与典型的NoSQL存储模型相比，TDengine将标签数据与时序数据完全分离存储，它具有两大优势： -- GitLab