typo: fix chinese semicolon

documentation20/webdocs/markdowndocs/advanced features-ch.md

@@ -39,7 +39,7 @@ create table D1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
 我们已经知道，可以通过下面这条SQL语句以一分钟为时间窗口、30秒为前向增量统计这些电表的平均电压。
 
 ```sql
-select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)；
+select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s);
 ```
 
 每次执行这条语句，都会重新计算所有数据。 
@@ -47,14 +47,14 @@ select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)；
 可以把上面的语句改进成下面的样子，每次使用不同的 `startTime` 并定期执行：
 
 ```sql
-select avg(voltage) from meters where ts > {startTime} interval(1m) sliding(30s)；
+select avg(voltage) from meters where ts > {startTime} interval(1m) sliding(30s);
 ```
 
 这样做没有问题，但TDengine提供了更简单的方法，
 只要在最初的查询语句前面加上 `create table {tableName} as ` 就可以了, 例如：
 
 ```sql
-create table avg_vol as select avg(voltage) from meters interval(1m) sliding(30s)；
+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，
@@ -80,7 +80,7 @@ taos> select * from avg_vol;
 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
-create table avg_vol as select avg(voltage) from meters where ts > now and ts <= now + 1h interval(1m) sliding(30s)；
+create table avg_vol as select avg(voltage) from meters where ts > now and ts <= now + 1h interval(1m) sliding(30s);
 ```
 
 需要说明的是，上面例子中的 `now` 是指创建连续查询的时间，而不是查询执行的时间，否则，查询就无法自动停止了。 
@@ -396,7 +396,7 @@ ts: 1597465200000	current: 11.2	voltage: 220	phase: 1	location: Beijing.Haidian
 
 ```sql
 # taos
-taos> use power；
+taos> use power;
 taos> insert into d1001 values("2020-08-15 12:40:00.000", 12.4, 220, 1);
 ```
 

documentation20/webdocs/markdowndocs/architecture-ch.md

@@ -276,14 +276,14 @@ SQL语句的解析和校验工作在客户端完成。解析SQL语句并生成
 
 在TDengine中引入关键词interval来进行时间轴上固定长度时间窗口的切分，并按照时间窗口对数据进行聚合，对窗口范围内的数据按需进行聚合。例如：
 ```mysql
-select count(*) from d1001 interval(1h)；
+select count(*) from d1001 interval(1h);
 ```
 
 针对d1001设备采集的数据，按照1小时的时间窗口返回每小时存储的记录数量。
 
 在需要连续获得查询结果的应用场景下，如果给定的时间区间存在数据缺失，会导致该区间数据结果也丢失。TDengine提供策略针对时间轴聚合计算的结果进行插值，通过使用关键词Fill就能够对时间轴聚合结果进行插值。例如：
 ```mysql
-select count(*) from d1001 interval(1h) fill(prev)；
+select count(*) from d1001 interval(1h) fill(prev);
 ```
 
 针对d1001设备采集数据统计每小时记录数，如果某一个小时不存在数据，这返回之前一个小时的统计数据。TDengine提供前向插值(prev)、线性插值(linear)、NULL值填充(NULL)、特定值填充(value)。

documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster-ch.md

@@ -89,7 +89,7 @@ taos>
 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:
 
    ```
-   CREATE DNODE "h2.taos.com:6030"； 
+   CREATE DNODE "h2.taos.com:6030"; 
    ```
 
    将新数据节点的End Point (准备工作中第四步获知的) 添加进集群的EP列表。**"fqdn:port"需要用双引号引起来**，否则出错。请注意将示例的“h2.taos.com:6030" 替换为这个新数据节点的End Point。
@@ -97,7 +97,7 @@ taos>
 3. 然后执行命令
 
    ```
-   SHOW DNODES；
+   SHOW DNODES;
    ```
 
    查看新节点是否被成功加入。如果该被加入的数据节点处于离线状态，请做两个检查
@@ -122,7 +122,7 @@ taos>
 执行CLI程序taos, 使用root账号登录进系统, 执行:
 
 ```
-CREATE DNODE "fqdn:port"； 
+CREATE DNODE "fqdn:port"; 
 ```
 
 将新数据节点的End Point添加进集群的EP列表。**"fqdn:port"需要用双引号引起来**，否则出错。一个数据节点对外服务的fqdn和port可以通过配置文件taos.cfg进行配置，缺省是自动获取。【强烈不建议用自动获取方式来配置FQDN，可能导致生成的数据节点的End Point不是所期望的】

documentation20/webdocs/markdowndocs/cluster.md

@@ -46,7 +46,7 @@ taos>
 5. 在第一个节点，使用CLI程序taos, 登录进TDengine系统, 使用命令:
 
    ```
-   CREATE DNODE "h2.taos.com:6030"； 
+   CREATE DNODE "h2.taos.com:6030"; 
    ```
 
    将新节点的End Point添加进集群的EP列表。**"fqdn:port"需要用双引号引起来**，否则出错。请注意将示例的“h2.taos.com:6030" 替换为你自己第一个节点的End Point
@@ -54,7 +54,7 @@ taos>
 6. 使用命令
 
    ```
-   SHOW DNODES；
+   SHOW DNODES;
    ```
 
    查看新节点是否被成功加入。
@@ -71,7 +71,7 @@ taos>
 ###添加节点
 执行CLI程序taos, 使用root账号登录进系统, 执行:
 ```
-CREATE DNODE "fqdn:port"； 
+CREATE DNODE "fqdn:port"; 
 ```
 将新节点的End Point添加进集群的EP列表。**"fqdn:port"需要用双引号引起来**，否则出错。一个节点对外服务的fqdn和port可以通过配置文件taos.cfg进行配置，缺省是自动获取。