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@@ -31,9 +31,9 @@ USE power;
 ```cmd
 CREATE TABLE 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，为采集的物理量（示例中为ts, 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。
+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。
 
-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。一张超级表里定义的采集物理量必须是同时采集的。
+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。
 
@@ -54,6 +54,6 @@ 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 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，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，采用单列模型就会显得简单。