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TDengine

taosdata / TDengine
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TDengine
“ad6b531917e164c0a6a2d74d7d661139f4e4a6bf”上不存在“paddle/git@gitcode.net:s920243400/PaddleDetection.git”
提交 0432fd39 编写于 作者: S Shengliang Guan
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# 与其他工具的连接
## Grafana
TDengine能够与开源数据可视化系统[Grafana](https://www.grafana.com/)快速集成搭建数据监测报警系统，整个过程无需任何代码开发，TDengine中数据表中内容可以在仪表盘(DashBoard)上进行可视化展现。
### 安装Grafana
目前TDengine支持Grafana 5.2.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Grafana官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://grafana.com/grafana/download。
### 配置Grafana
TDengine的Grafana插件在安装包的/usr/local/taos/connector/grafana目录下。
以CentOS 7.2操作系统为例，将tdengine目录拷贝到/var/lib/grafana/plugins目录下，重新启动grafana即可。
### 使用 Grafana
#### 配置数据源
用户可以直接通过 localhost:3000 的网址，登录 Grafana 服务器(用户名/密码:admin/admin)，通过左侧 `Configuration -> Data Sources` 可以添加数据源，如下图所示：
![img](../assets/add_datasource1.jpg)
点击 `Add data source` 可进入新增数据源页面，在查询框中输入 TDengine 可选择添加，如下图所示：
![img](../assets/add_datasource2.jpg)
进入数据源配置页面，按照默认提示修改相应配置即可：
![img](../assets/add_datasource3.jpg)
* Host： TDengine 集群的中任意一台服务器的 IP 地址与 TDengine RESTful 接口的端口号(6020)，默认 http://localhost:6020。
* User：TDengine 用户名。
* Password：TDengine 用户密码。
点击 `Save & Test` 进行测试，成功会有如下提示：
![img](../assets/add_datasource4.jpg)
#### 创建 Dashboard
回到主界面创建 Dashboard，点击 Add Query 进入面板查询页面：
![img](../assets/create_dashboard1.jpg)
如上图所示，在 Query 中选中 `TDengine` 数据源，在下方查询框可输入相应 sql 进行查询，具体说明如下：
* INPUT SQL：输入要查询的语句（该 SQL 语句的结果集应为两列多行），例如：`select avg(mem_system) from log.dn where ts >= $from and ts < $to interval($interval)` ，其中，from、to 和 interval 为 TDengine插件的内置变量，表示从Grafana插件面板获取的查询范围和时间间隔。除了内置变量外，`也支持可以使用自定义模板变量`。
* ALIAS BY：可设置当前查询别名。
* GENERATE SQL： 点击该按钮会自动替换相应变量，并生成最终执行的语句。
按照默认提示查询当前 TDengine 部署所在服务器指定间隔系统内存平均使用量如下：
![img](../assets/create_dashboard2.jpg)
> 关于如何使用Grafana创建相应的监测界面以及更多有关使用Grafana的信息，请参考Grafana官方的[文档](https://grafana.com/docs/)。
#### 导入 Dashboard
在 Grafana 插件目录 /usr/local/taos/connector/grafana/tdengine/dashboard/ 下提供了一个 `tdengine-grafana.json` 可导入的 dashboard。
点击左侧 `Import` 按钮，并上传 `tdengine-grafana.json` 文件：
![img](../assets/import_dashboard1.jpg)
导入完成之后可看到如下效果：
![img](../assets/import_dashboard2.jpg)
## Matlab
MatLab可以通过安装包内提供的JDBC Driver直接连接到TDengine获取数据到本地工作空间。
### MatLab的JDBC接口适配
MatLab的适配有下面几个步骤，下面以Windows10上适配MatLab2017a为例：
- 将TDengine安装包内的驱动程序JDBCDriver-1.0.0-dist.jar拷贝到${matlab_root}\MATLAB\R2017a\java\jar\toolbox
- 将TDengine安装包内的taos.lib文件拷贝至${matlab_ root _dir}\MATLAB\R2017a\lib\win64
- 将新添加的驱动jar包加入MatLab的classpath。在${matlab_ root _dir}\MATLAB\R2017a\toolbox\local\classpath.txt文件中添加下面一行
​ `$matlabroot/java/jar/toolbox/JDBCDriver-1.0.0-dist.jar`
- 在${user_home}\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2017a\下添加一个文件javalibrarypath.txt, 并在该文件中添加taos.dll的路径，比如您的taos.dll是在安装时拷贝到了C:\Windows\System32下，那么就应该在javalibrarypath.txt中添加如下一行：
​ `C:\Windows\System32`
### 在MatLab中连接TDengine获取数据
在成功进行了上述配置后，打开MatLab。
- 创建一个连接：
`conn = database(‘db’, ‘root’, ‘taosdata’, ‘com.taosdata.jdbc.TSDBDriver’, ‘jdbc:TSDB://127.0.0.1:0/’)`
- 执行一次查询：
`sql0 = [‘select * from tb’]`
`data = select(conn, sql0);`
- 插入一条记录:
`sql1 = [‘insert into tb values (now, 1)’]`
`exec(conn, sql1)`
更多例子细节请参考安装包内examples\Matlab\TDengineDemo.m文件。
## R
R语言支持通过JDBC接口来连接TDengine数据库。首先需要安装R语言的JDBC包。启动R语言环境，然后执行以下命令安装R语言的JDBC支持库：
```R
install.packages('RJDBC', repos='http://cran.us.r-project.org')
```
安装完成以后，通过执行`library('RJDBC')`命令加载 _RJDBC_ 包：
然后加载TDengine的JDBC驱动：
```R
drv<-JDBC("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver","JDBCDriver-2.0.0-dist.jar", identifier.quote="\"")
```
如果执行成功，不会出现任何错误信息。之后通过以下命令尝试连接数据库：
```R
conn<-dbConnect(drv,"jdbc:TSDB://192.168.0.1:0/?user=root&password=taosdata","root","taosdata")
```
注意将上述命令中的IP地址替换成正确的IP地址。如果没有任务错误的信息，则连接数据库成功，否则需要根据错误提示调整连接的命令。TDengine支持以下的 _RJDBC_ 包中函数：
- dbWriteTable(conn, "test", iris, overwrite=FALSE, append=TRUE)：将数据框iris写入表test中，overwrite必须设置为false，append必须设为TRUE,且数据框iris要与表test的结构一致。
- dbGetQuery(conn, "select count(*) from test")：查询语句
- dbSendUpdate(conn, "use db")：执行任何非查询sql语句。例如dbSendUpdate(conn, "use db")， 写入数据dbSendUpdate(conn, "insert into t1 values(now, 99)")等。
- dbReadTable(conn, "test")：读取表test中数据
- dbDisconnect(conn)：关闭连接
- dbRemoveTable(conn, "test")：删除表test
TDengine客户端暂不支持如下函数：
- dbExistsTable(conn, "test")：是否存在表test
- dbListTables(conn)：显示连接中的所有表
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# Connect with other tools
## Telegraf
TDengine is easy to integrate with [Telegraf](https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/), an open-source server agent for collecting and sending metrics and events, without more development.
### Install Telegraf
At present, TDengine supports Telegraf newer than version 1.7.4. Users can go to the [download link] and choose the proper package to install on your system.
### Configure Telegraf
Telegraf is configured by changing items in the configuration file */etc/telegraf/telegraf.conf*.
In **output plugins** section，add _[[outputs.http]]_ iterm：
- _url_: http://ip:6020/telegraf/udb, in which _ip_ is the IP address of any node in TDengine cluster. Port 6020 is the RESTful APT port used by TDengine. _udb_ is the name of the database to save data, which needs to create beforehand.
- _method_: "POST"
- _username_: username to login TDengine
- _password_: password to login TDengine
- _data_format_: "json"
- _json_timestamp_units_: "1ms"
In **agent** part：
- hostname: used to distinguish different machines. Need to be unique.
- metric_batch_size: 30，the maximum number of records allowed to write in Telegraf. The larger the value is, the less frequent requests are sent. For TDengine, the value should be less than 50.
Please refer to the [Telegraf docs](https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.11/) for more information.
## Grafana
[Grafana] is an open-source system for time-series data display. It is easy to integrate TDengine and Grafana to build a monitor system. Data saved in TDengine can be fetched and shown on the Grafana dashboard.
### Install Grafana
For now, TDengine only supports Grafana newer than version 5.2.4. Users can go to the [Grafana download page] for the proper package to download.
### Configure Grafana
TDengine Grafana plugin is in the _/usr/local/taos/connector/grafana_ directory.
Taking Centos 7.2 as an example, just copy TDengine directory to _/var/lib/grafana/plugins_ directory and restart Grafana.
### Use Grafana
Users can log in the Grafana server (username/password:admin/admin) through localhost:3000 to configure TDengine as the data source. As is shown in the picture below, TDengine as a data source option is shown in the box:
![img](../assets/clip_image001.png)
When choosing TDengine as the data source, the Host in HTTP configuration should be configured as the IP address of any node of a TDengine cluster. The port should be set as 6020. For example, when TDengine and Grafana are on the same machine, it should be configured as _http://localhost:6020.
Besides, users also should set the username and password used to log into TDengine. Then click _Save&Test_ button to save.
![img](../assets/clip_image001-2474914.png)
Then, TDengine as a data source should show in the Grafana data source list.
![img](../assets/clip_image001-2474939.png)
Then, users can create Dashboards in Grafana using TDengine as the data source:
![img](../assets/clip_image001-2474961.png)
Click _Add Query_ button to add a query and input the SQL command you want to run in the _INPUT SQL_ text box. The SQL command should expect a two-row, multi-column result, such as _SELECT count(*) FROM sys.cpu WHERE ts>=from and ts<​to interval(interval)_, in which, _from_, _to_ and _inteval_ are TDengine inner variables representing query time range and time interval.
_ALIAS BY_ field is to set the query alias. Click _GENERATE SQL_ to send the command to TDengine:
![img](../assets/clip_image001-2474987.png)
Please refer to the [Grafana official document] for more information about Grafana.
## Matlab
Matlab can connect to and retrieve data from TDengine by TDengine JDBC Driver.
### MatLab and TDengine JDBC adaptation
Several steps are required to adapt Matlab to TDengine. Taking adapting Matlab2017a on Windows10 as an example:
1. Copy the file _JDBCDriver-1.0.0-dist.jar_ in TDengine package to the directory _${matlab_root}\MATLAB\R2017a\java\jar\toolbox_
2. Copy the file _taos.lib_ in TDengine package to _${matlab_ root _dir}\MATLAB\R2017a\lib\win64_
3. Add the .jar package just copied to the Matlab classpath. Append the line below as the end of the file of _${matlab_ root _dir}\MATLAB\R2017a\toolbox\local\classpath.txt_
​ `$matlabroot/java/jar/toolbox/JDBCDriver-1.0.0-dist.jar`
4. Create a file called _javalibrarypath.txt_ in directory _${user_home}\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2017a\_, and add the _taos.dll_ path in the file. For example, if the file _taos.dll_ is in the directory of _C:\Windows\System32_，then add the following line in file *javalibrarypath.txt*:
​ `C:\Windows\System32`
### TDengine operations in Matlab
After correct configuration, open Matlab:
- build a connection：
`conn = database(‘db’, ‘root’, ‘taosdata’, ‘com.taosdata.jdbc.TSDBDriver’, ‘jdbc:TSDB://127.0.0.1:0/’)`
- Query：
`sql0 = [‘select * from tb’]`
`data = select(conn, sql0);`
- Insert a record:
`sql1 = [‘insert into tb values (now, 1)’]`
`exec(conn, sql1)`
Please refer to the file _examples\Matlab\TDengineDemo.m_ for more information.
## R
Users can use R language to access the TDengine server with the JDBC interface. At first, install JDBC package in R:
```R
install.packages('rJDBC', repos='http://cran.us.r-project.org')
```
Then use _library_ function to load the package:
```R
library('RJDBC')
```
Then load the TDengine JDBC driver:
```R
drv<-JDBC("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver","JDBCDriver-1.0.0-dist.jar", identifier.quote="\"")
```
If succeed, no error message will display. Then use the following command to try a database connection:
```R
conn<-dbConnect(drv,"jdbc:TSDB://192.168.0.1:0/?user=root&password=taosdata","root","taosdata")
```
Please replace the IP address in the command above to the correct one. If no error message is shown, then the connection is established successfully. TDengine supports below functions in _RJDBC_ package:
- _dbWriteTable(conn, "test", iris, overwrite=FALSE, append=TRUE)_: write the data in a data frame _iris_ to the table _test_ in the TDengine server. Parameter _overwrite_ must be _false_. _append_ must be _TRUE_ and the schema of the data frame _iris_ should be the same as the table _test_.
- _dbGetQuery(conn, "select count(*) from test")_: run a query command
- _dbSendUpdate(conn, "use db")_: run any non-query command.
- _dbReadTable(conn, "test"_): read all the data in table _test_
- _dbDisconnect(conn)_: close a connection
- _dbRemoveTable(conn, "test")_: remove table _test_
Below functions are **not supported** currently:
- _dbExistsTable(conn, "test")_: if talbe _test_ exists
- _dbListTables(conn)_: list all tables in the connection
[Telegraf]: www.taosdata.com
[download link]: https://portal.influxdata.com/downloads
[Telegraf document]: www.taosdata.com
[Grafana]: https://grafana.com
[Grafana download page]: https://grafana.com/grafana/download
[Grafana official document]: https://grafana.com/docs/
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# TDengine connectors
TDengine provides many connectors for development, including C/C++, JAVA, Python, RESTful, Go, Node.JS, etc.
NOTE: All APIs which require a SQL string as parameter, including but not limit to `taos_query`, `taos_query_a`, `taos_subscribe` in the C/C++ Connector and their counterparts in other connectors, can ONLY process one SQL statement at a time. If more than one SQL statements are provided, their behaviors are undefined.
## C/C++ API
C/C++ APIs are similar to the MySQL APIs. Applications should include TDengine head file _taos.h_ to use C/C++ APIs by adding the following line in code:
```C
#include <taos.h>
```
Make sure TDengine library _libtaos.so_ is installed and use _-ltaos_ option to link the library when compiling. In most cases, if the return value of an API is integer, it return _0_ for success and other values as an error code for failure; if the return value is pointer, then _NULL_ is used for failure.
### Fundamental API
Fundamentatal APIs prepare runtime environment for other APIs, for example, create a database connection.
- `void taos_init()`
Initialize the runtime environment for TDengine client. The API is not necessary since it is called int _taos_connect_ by default.
- `void taos_cleanup()`
Cleanup runtime environment, client should call this API before exit.
- `int taos_options(TSDB_OPTION option, const void * arg, ...)`
Set client options. The parameter _option_ supports values of _TSDB_OPTION_CONFIGDIR_ (configuration directory), _TSDB_OPTION_SHELL_ACTIVITY_TIMER_, _TSDB_OPTION_LOCALE_ (client locale) and _TSDB_OPTION_TIMEZONE_ (client timezone).
- `char* taos_get_client_info()`
Retrieve version information of client.
- `TAOS *taos_connect(const char *ip, const char *user, const char *pass, const char *db, int port)`
Open a connection to a TDengine server. The parameters are:
* ip: IP address of the server
* user: username
* pass: password
* db: database to use, **NULL** for no database to use after connection. Otherwise, the database should exist before connection or a connection error is reported.
* port: port number to connect
The handle returned by this API should be kept for future use.
- `char *taos_get_server_info(TAOS *taos)`
Retrieve version information of server.
- `int taos_select_db(TAOS *taos, const char *db)`
Set default database to `db`.
- `void taos_close(TAOS *taos)`
Close a connection to a TDengine server by the handle returned by _taos_connect_`
### C/C++ sync API
Sync APIs are those APIs waiting for responses from the server after sending a request. TDengine has the following sync APIs:
- `TAOS_RES* taos_query(TAOS *taos, const char *sql)`
The API used to run a SQL command. The command can be DQL, DML or DDL. The parameter _taos_ is the handle returned by _taos_connect_. Return value _NULL_ means failure.
- `int taos_result_precision(TAOS_RES *res)`
Get the timestamp precision of the result set, return value _0_ means milli-second, _1_ mean micro-second and _2_ means nano-second.
- `TAOS_ROW taos_fetch_row(TAOS_RES *res)`
Fetch a row of return results through _res_.
- `int taos_fetch_block(TAOS_RES *res, TAOS_ROW *rows)`
Fetch multiple rows from the result set, return value is row count.
- `int taos_num_fields(TAOS_RES *res)` and `int taos_field_count(TAOS_RES* res)`
These two APIs are identical, both return the number of fields in the return result.
- `int* taos_fetch_lengths(TAOS_RES *res)`
Get the field lengths of the result set, return value is an array whose length is the field count.
- `int taos_affected_rows(TAOS_RES *res)`
Get affected row count of the executed statement.
- `TAOS_FIELD *taos_fetch_fields(TAOS_RES *res)`
Fetch the description of each field. The description includes the property of data type, field name, and bytes. The API should be used with _taos_num_fields_ to fetch a row of data. The structure of `TAOS_FIELD` is:
```c
typedef struct taosField {
char name[65]; // field name
uint8_t type; // data type
int16_t bytes; // length of the field in bytes
} TAOS_FIELD;
```
- `void taos_stop_query(TAOS_RES *res)`
Stop the execution of a query.
- `void taos_free_result(TAOS_RES *res)`
Free the resources used by a result set. Make sure to call this API after fetching results or memory leak would happen.
- `char *taos_errstr(TAOS_RES *res)`
Return the reason of the last API call failure. The return value is a string.
- `int *taos_errno(TAOS_RES *res)`
Return the error code of the last API call failure. The return value is an integer.
**Note**: The connection to a TDengine server is not multi-thread safe. So a connection can only be used by one thread.
### C/C++ async API
In addition to sync APIs, TDengine also provides async APIs, which are more efficient. Async APIs are returned right away without waiting for a response from the server, allowing the application to continute with other tasks without blocking. So async APIs are more efficient, especially useful when in a poor network.
All async APIs require callback functions. The callback functions have the format:
```C
void fp(void *param, TAOS_RES * res, TYPE param3)
```
The first two parameters of the callback function are the same for all async APIs. The third parameter is different for different APIs. Generally, the first parameter is the handle provided to the API for action. The second parameter is a result handle.
- `void taos_query_a(TAOS *taos, const char *sql, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, int code), void *param);`
The async version of _taos_query_.
* taos: the handle returned by _taos_connect_.
* sql: the SQL command to run.
* fp: user defined callback function. The third parameter of the callback function _code_ is _0_ (for success) or a negative number (for failure, call taos_errstr to get the error as a string). Applications mainly handle the second parameter, the returned result set.
* param: user provided parameter which is required by the callback function.
- `void taos_fetch_rows_a(TAOS_RES *res, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, int numOfRows), void *param);`
The async API to fetch a batch of rows, which should only be used with a _taos_query_a_ call.
* res: result handle returned by _taos_query_a_.
* fp: the callback function. _param_ is a user-defined structure to pass to _fp_. The parameter _numOfRows_ is the number of result rows in the current fetch cycle. In the callback function, applications should call _taos_fetch_row_ to get records from the result handle. After getting a batch of results, applications should continue to call _taos_fetch_rows_a_ API to handle the next batch, until the _numOfRows_ is _0_ (for no more data to fetch) or _-1_ (for failure).
- `void taos_fetch_row_a(TAOS_RES *res, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, TAOS_ROW row), void *param);`
The async API to fetch a result row.
* res: result handle.
* fp: the callback function. _param_ is a user-defined structure to pass to _fp_. The third parameter of the callback function is a single result row, which is different from that of _taos_fetch_rows_a_ API. With this API, it is not necessary to call _taos_fetch_row_ to retrieve each result row, which is handier than _taos_fetch_rows_a_ but less efficient.
Applications may apply operations on multiple tables. However, **it is important to make sure the operations on the same table are serialized**. That means after sending an insert request in a table to the server, no operations on the table are allowed before a response is received.
### C/C++ parameter binding API
TDengine also provides parameter binding APIs, like MySQL, only question mark `?` can be used to represent a parameter in these APIs.
- `TAOS_STMT* taos_stmt_init(TAOS *taos)`
Create a TAOS_STMT to represent the prepared statement for other APIs.
- `int taos_stmt_prepare(TAOS_STMT *stmt, const char *sql, unsigned long length)`
Parse SQL statement _sql_ and bind result to _stmt_ , if _length_ larger than 0, its value is used to determine the length of _sql_, the API auto detects the actual length of _sql_ otherwise.
- `int taos_stmt_bind_param(TAOS_STMT *stmt, TAOS_BIND *bind)`
Bind values to parameters. _bind_ points to an array, the element count and sequence of the array must be identical as the parameters of the SQL statement. The usage of _TAOS_BIND_ is same as _MYSQL_BIND_ in MySQL, its definition is as below:
```c
typedef struct TAOS_BIND {
int buffer_type;
void * buffer;
unsigned long buffer_length; // not used in TDengine
unsigned long *length;
int * is_null;
int is_unsigned; // not used in TDengine
int * error; // not used in TDengine
} TAOS_BIND;
```
- `int taos_stmt_add_batch(TAOS_STMT *stmt)`
Add bound parameters to batch, client can call `taos_stmt_bind_param` again after calling this API. Note this API only support _insert_ / _import_ statements, it returns an error in other cases.
- `int taos_stmt_execute(TAOS_STMT *stmt)`
Execute the prepared statement. This API can only be called once for a statement at present.
- `TAOS_RES* taos_stmt_use_result(TAOS_STMT *stmt)`
Acquire the result set of an executed statement. The usage of the result is same as `taos_use_result`, `taos_free_result` must be called after one you are done with the result set to release resources.
- `int taos_stmt_close(TAOS_STMT *stmt)`
Close the statement, release all resources.
### C/C++ continuous query interface
TDengine provides APIs for continuous query driven by time, which run queries periodically in the background. There are only two APIs:
- `TAOS_STREAM *taos_open_stream(TAOS *taos, const char *sqlstr, void (*fp)(void *param, TAOS_RES * res, TAOS_ROW row), int64_t stime, void *param, void (*callback)(void *));`
The API is used to create a continuous query.
* _taos_: the connection handle returned by _taos_connect_.
* _sqlstr_: the SQL string to run. Only query commands are allowed.
* _fp_: the callback function to run after a query. TDengine passes query result `row`, query state `res` and user provided parameter `param` to this function. In this callback, `taos_num_fields` and `taos_fetch_fields` could be used to fetch field information.
* _param_: a parameter passed to _fp_
* _stime_: the time of the stream starts in the form of epoch milliseconds. If _0_ is given, the start time is set as the current time.
* _callback_: a callback function to run when the continuous query stops automatically.
The API is expected to return a handle for success. Otherwise, a NULL pointer is returned.
- `void taos_close_stream (TAOS_STREAM *tstr)`
Close the continuous query by the handle returned by _taos_open_stream_. Make sure to call this API when the continuous query is not needed anymore.
### C/C++ subscription API
For the time being, TDengine supports subscription on one or multiple tables. It is implemented through periodic pulling from a TDengine server.
* `TAOS_SUB *taos_subscribe(TAOS* taos, int restart, const char* topic, const char *sql, TAOS_SUBSCRIBE_CALLBACK fp, void *param, int interval)`
The API is used to start a subscription session, it returns the subscription object on success and `NULL` in case of failure, the parameters are:
* **taos**: The database connnection, which must be established already.
* **restart**: `Zero` to continue a subscription if it already exits, other value to start from the beginning.
* **topic**: The unique identifier of a subscription.
* **sql**: A sql statement for data query, it can only be a `select` statement, can only query for raw data, and can only query data in ascending order of the timestamp field.
* **fp**: A callback function to receive query result, only used in asynchronization mode and should be `NULL` in synchronization mode, please refer below for its prototype.
* **param**: User provided additional parameter for the callback function.
* **interval**: Pulling interval in millisecond. Under asynchronization mode, API will call the callback function `fp` in this interval, system performance will be impacted if this interval is too short. Under synchronization mode, if the duration between two call to `taos_consume` is less than this interval, the second call blocks until the duration exceed this interval.
* `typedef void (*TAOS_SUBSCRIBE_CALLBACK)(TAOS_SUB* tsub, TAOS_RES *res, void* param, int code)`
Prototype of the callback function, the parameters are:
* tsub: The subscription object.
* res: The query result.
* param: User provided additional parameter when calling `taos_subscribe`.
* code: Error code in case of failures.
* `TAOS_RES *taos_consume(TAOS_SUB *tsub)`
The API used to get the new data from a TDengine server. It should be put in an loop. The parameter `tsub` is the handle returned by `taos_subscribe`. This API should only be called in synchronization mode. If the duration between two call to `taos_consume` is less than pulling interval, the second call blocks until the duration exceed the interval. The API returns the new rows if new data arrives, or empty rowset otherwise, and if there's an error, it returns `NULL`.
* `void taos_unsubscribe(TAOS_SUB *tsub, int keepProgress)`
Stop a subscription session by the handle returned by `taos_subscribe`. If `keepProgress` is **not** zero, the subscription progress information is kept and can be reused in later call to `taos_subscribe`, the information is removed otherwise.
## Java Connector
TDengine 为了方便 Java 应用使用，提供了遵循 JDBC 标准(3.0)API 规范的 `taos-jdbcdriver` 实现。目前可以通过 [Sonatype Repository][1] 搜索并下载。
由于 TDengine 是使用 c 语言开发的，使用 taos-jdbcdriver 驱动包时需要依赖系统对应的本地函数库。
* libtaos.so
在 linux 系统中成功安装 TDengine 后，依赖的本地函数库 libtaos.so 文件会被自动拷贝至 /usr/lib/libtaos.so，该目录包含在 Linux 自动扫描路径上，无需单独指定。
* taos.dll
在 windows 系统中安装完客户端之后，驱动包依赖的 taos.dll 文件会自动拷贝到系统默认搜索路径 C:/Windows/System32 下，同样无需要单独指定。
> 注意：在 windows 环境开发时需要安装 TDengine 对应的 [windows 客户端][14]，Linux 服务器安装完 TDengine 之后默认已安装 client，也可以单独安装 [Linux 客户端][15] 连接远程 TDengine Server。
TDengine 的 JDBC 驱动实现尽可能的与关系型数据库驱动保持一致，但时序空间数据库与关系对象型数据库服务的对象和技术特征的差异导致 taos-jdbcdriver 并未完全实现 JDBC 标准规范。在使用时需要注意以下几点：
* TDengine 不提供针对单条数据记录的删除和修改的操作，驱动中也没有支持相关方法。
* 由于不支持删除和修改，所以也不支持事务操作。
* 目前不支持表间的 union 操作。
* 目前不支持嵌套查询(nested query)，对每个 Connection 的实例，至多只能有一个打开的 ResultSet 实例；如果在 ResultSet还没关闭的情况下执行了新的查询，TSDBJDBCDriver 则会自动关闭上一个 ResultSet。
## TAOS-JDBCDriver 版本以及支持的 TDengine 版本和 JDK 版本
| taos-jdbcdriver 版本 | TDengine 版本 | JDK 版本 |
| --- | --- | --- |
| 1.0.3 | 1.6.1.x 及以上 | 1.8.x |
| 1.0.2 | 1.6.1.x 及以上 | 1.8.x |
| 1.0.1 | 1.6.1.x 及以上 | 1.8.x |
| 2.0.0 | 2.0.0.x 及以上 | 1.8.x |
## TDengine DataType 和 Java DataType
TDengine 目前支持时间戳、数字、字符、布尔类型，与 Java 对应类型转换如下：
| TDengine DataType | Java DataType |
| --- | --- |
| TIMESTAMP | java.sql.Timestamp |
| INT | java.lang.Integer |
| BIGINT | java.lang.Long |
| FLOAT | java.lang.Float |
| DOUBLE | java.lang.Double |
| SMALLINT, TINYINT |java.lang.Short |
| BOOL | java.lang.Boolean |
| BINARY, NCHAR | java.lang.String |
## 如何获取 TAOS-JDBCDriver
### maven 仓库
目前 taos-jdbcdriver 已经发布到 [Sonatype Repository][1] 仓库，且各大仓库都已同步。
* [sonatype][8]
* [mvnrepository][9]
* [maven.aliyun][10]
maven 项目中使用如下 pom.xml 配置即可：
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.taosdata.jdbc</groupId>
<artifactId>taos-jdbcdriver</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
### 源码编译打包
下载 [TDengine][3] 源码之后，进入 taos-jdbcdriver 源码目录 `src/connector/jdbc` 执行 `mvn clean package` 即可生成相应 jar 包。
## 使用说明
### 获取连接
如下所示配置即可获取 TDengine Connection：
```java
Class.forName("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver");
String jdbcUrl = "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030/log?user=root&password=taosdata";
Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl);
```
> 端口 6030 为默认连接端口，JDBC URL 中的 log 为系统本身的监控数据库。
TDengine 的 JDBC URL 规范格式为：
`jdbc:TSDB://{host_ip}:{port}/[database_name]?[user={user}|&password={password}|&charset={charset}|&cfgdir={config_dir}|&locale={locale}|&timezone={timezone}]`
其中，`{}` 中的内容必须，`[]` 中为可选。配置参数说明如下：
* user：登录 TDengine 用户名，默认值 root。
* password：用户登录密码，默认值 taosdata。
* charset：客户端使用的字符集，默认值为系统字符集。
* cfgdir：客户端配置文件目录路径，Linux OS 上默认值 /etc/taos ，Windows OS 上默认值 C:/TDengine/cfg。
* locale：客户端语言环境，默认值系统当前 locale。
* timezone：客户端使用的时区，默认值为系统当前时区。
以上参数可以在 3 处配置，`优先级由高到低`分别如下：
1. JDBC URL 参数
如上所述，可以在 JDBC URL 的参数中指定。
2. java.sql.DriverManager.getConnection(String jdbcUrl, Properties connProps)
```java
public Connection getConn() throws Exception{
Class.forName("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver");
String jdbcUrl = "jdbc:TAOS://127.0.0.1:0/log?user=root&password=taosdata";
Properties connProps = new Properties();
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_USER, "root");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_PASSWORD, "taosdata");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CONFIG_DIR, "/etc/taos");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CHARSET, "UTF-8");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_LOCALE, "en_US.UTF-8");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_TIME_ZONE, "UTC-8");
Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, connProps);
return conn;
}
```
3. 客户端配置文件 taos.cfg
linux 系统默认配置文件为 /var/lib/taos/taos.cfg，windows 系统默认配置文件路径为 C:\TDengine\cfg\taos.cfg。
```properties
# client default username
# defaultUser root
# client default password
# defaultPass taosdata
# default system charset
# charset UTF-8
# system locale
# locale en_US.UTF-8
```
> 更多详细配置请参考[客户端配置][13]
### 创建数据库和表
```java
Statement stmt = conn.createStatement();
// create database
stmt.executeUpdate("create database if not exists db");
// use database
stmt.executeUpdate("use db");
// create table
stmt.executeUpdate("create table if not exists tb (ts timestamp, temperature int, humidity float)");
```
> 注意：如果不使用 `use db` 指定数据库，则后续对表的操作都需要增加数据库名称作为前缀，如 db.tb。
### 插入数据
```java
// insert data
int affectedRows = stmt.executeUpdate("insert into tb values(now, 23, 10.3) (now + 1s, 20, 9.3)");
System.out.println("insert " + affectedRows + " rows.");
```
> now 为系统内部函数，默认为服务器当前时间。
> `now + 1s` 代表服务器当前时间往后加 1 秒，数字后面代表时间单位：a(毫秒), s(秒), m(分), h(小时), d(天)，w(周), n(月), y(年)。
### 查询数据
```java
// query data
ResultSet resultSet = stmt.executeQuery("select * from tb");
Timestamp ts = null;
int temperature = 0;
float humidity = 0;
while(resultSet.next()){
ts = resultSet.getTimestamp(1);
temperature = resultSet.getInt(2);
humidity = resultSet.getFloat("humidity");
System.out.printf("%s, %d, %s\n", ts, temperature, humidity);
}
```
> 查询和操作关系型数据库一致，使用下标获取返回字段内容时从 1 开始，建议使用字段名称获取。
### 关闭资源
```java
resultSet.close();
stmt.close();
conn.close();
```
> `注意务必要将 connection 进行关闭`，否则会出现连接泄露。
## 与连接池使用
**HikariCP**
* 引入相应 HikariCP maven 依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
```
* 使用示例如下：
```java
public static void main(String[] args) throws SQLException {
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030/log");
config.setUsername("root");
config.setPassword("taosdata");
config.setMinimumIdle(3); //minimum number of idle connection
config.setMaximumPoolSize(10); //maximum number of connection in the pool
config.setConnectionTimeout(10000); //maximum wait milliseconds for get connection from pool
config.setIdleTimeout(60000); // max idle time for recycle idle connection
config.setConnectionTestQuery("describe log.dn"); //validation query
config.setValidationTimeout(3000); //validation query timeout
HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config); //create datasource
Connection connection = ds.getConnection(); // get connection
Statement statement = connection.createStatement(); // get statement
//query or insert
// ...
connection.close(); // put back to conneciton pool
}
```
> 通过 HikariDataSource.getConnection() 获取连接后，使用完成后需要调用 close() 方法，实际上它并不会关闭连接，只是放回连接池中。
> 更多 HikariCP 使用问题请查看[官方说明][5]
## Python Connector
### Install TDengine Python client
Users can find python client packages in our source code directory _src/connector/python_. There are two directories corresponding two python versions. Please choose the correct package to install. Users can use _pip_ command to install:
```cmd
pip install src/connector/python/python2/
```
or
```
pip install src/connector/python/python3/
```
If _pip_ command is not installed on the system, users can choose to install pip or just copy the _taos_ directory in the python client directory to the application directory to use.
### Python client interfaces
To use TDengine Python client, import TDengine module at first:
```python
import taos
```
Users can get module information from Python help interface or refer to our [python code example](). We list the main classes and methods below:
- _TDengineConnection_ class
Run `help(taos.TDengineConnection)` in python terminal for details.
- _TDengineCursor_ class
Run `help(taos.TDengineCursor)` in python terminal for details.
- connect method
Open a connection. Run `help(taos.connect)` in python terminal for details.
## RESTful Connector
TDengine also provides RESTful API to satisfy developing on different platforms. Unlike other databases, TDengine RESTful API applies operations to the database through the SQL command in the body of HTTP POST request. What users are required to provide is just a URL.
For the time being, TDengine RESTful API uses a _\<TOKEN\>_ generated from username and password for identification. Safer identification methods will be provided in the future.
### HTTP URL encoding
To use TDengine RESTful API, the URL should have the following encoding format:
```
http://<ip>:<PORT>/rest/sql
```
- _ip_: IP address of any node in a TDengine cluster
- _PORT_: TDengine HTTP service port. It is 6020 by default.
For example, the URL encoding _http://192.168.0.1:6020/rest/sql_ used to send HTTP request to a TDengine server with IP address as 192.168.0.1.
It is required to add a token in an HTTP request header for identification.
```
Authorization: Basic <TOKEN>
```
The HTTP request body contains the SQL command to run. If the SQL command contains a table name, it should also provide the database name it belongs to in the form of `<db_name>.<tb_name>`. Otherwise, an error code is returned.
For example, use _curl_ command to send a HTTP request:
```
curl -H 'Authorization: Basic <TOKEN>' -d '<SQL>' <ip>:<PORT>/rest/sql
```
or use
```
curl -u username:password -d '<SQL>' <ip>:<PORT>/rest/sql
```
where `TOKEN` is the encryted string of `{username}:{password}` using the Base64 algorithm, e.g. `root:taosdata` will be encoded as `cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==`
### HTTP response
The HTTP resonse is in JSON format as below:
```
{
"status": "succ",
"head": ["column1","column2", …],
"data": [
["2017-12-12 23:44:25.730", 1],
["2017-12-12 22:44:25.728", 4]
],
"rows": 2
}
```
Specifically,
- _status_: the result of the operation, success or failure
- _head_: description of returned result columns
- _data_: the returned data array. If no data is returned, only an _affected_rows_ field is listed
- _rows_: the number of rows returned
### Example
- Use _curl_ command to query all the data in table _t1_ of database _demo_:
`curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'select * from demo.t1' 192.168.0.1:6020/rest/sql`
The return value is like:
```
{
"status": "succ",
"head": ["column1","column2","column3"],
"data": [
["2017-12-12 23:44:25.730", 1, 2.3],
["2017-12-12 22:44:25.728", 4, 5.6]
],
"rows": 2
}
```
- Use HTTP to create a database：
`curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'create database demo' 192.168.0.1:6020/rest/sql`
The return value should be:
```
{
"status": "succ",
"head": ["affected_rows"],
"data": [[1]],
"rows": 1,
}
```
## Go Connector
TDengine provides a GO client package `taosSql`. `taosSql` implements a kind of interface of GO `database/sql/driver`. User can access TDengine by importing the package in their program with the following instructions, detailed usage please refer to `https://github.com/taosdata/driver-go/blob/develop/taosSql/driver_test.go`
```Go
import (
"database/sql"
_ github.com/taosdata/driver-go/taoSql“
)
```
### API
* `sql.Open(DRIVER_NAME string, dataSourceName string) *DB`
Open DB, generally DRIVER_NAME will be used as a constant with default value `taosSql`, dataSourceName is a combined String with format `user:password@/tcp(host:port)/dbname`. If user wants to access TDengine with multiple goroutine concurrently, the better way is to create an sql.Open object in each goroutine to access TDengine.
**Note**: When calling this api, only a few initial work are done, instead the validity check happened during executing `Query` or `Exec`, at this time the connection will be created, and system will check if `user、password、host、port` is valid. Additionaly the most of features are implemented in the taosSql dependency lib `libtaos`, from this view, sql.Open is lightweight.
* `func (db *DB) Exec(query string, args ...interface{}) (Result, error)`
Execute non-Query related SQLs, the execution result is stored with type of Result.
* `func (db *DB) Query(query string, args ...interface{}) (*Rows, error)`
Execute Query related SQLs, the execution result is *Raw, the detailed usage can refer GO interface `database/sql/driver`
## Node.js Connector
TDengine also provides a node.js connector package that is installable through [npm](https://www.npmjs.com/). The package is also in our source code at *src/connector/nodejs/*. The following instructions are also available [here](https://github.com/taosdata/tdengine/tree/master/src/connector/nodejs)
To get started, just type in the following to install the connector through [npm](https://www.npmjs.com/).
```cmd
npm install td-connector
```
It is highly suggested you use npm. If you don't have it installed, you can also just copy the nodejs folder from *src/connector/nodejs/* into your node project folder.
To interact with TDengine, we make use of the [node-gyp](https://github.com/nodejs/node-gyp) library. To install, you will need to install the following depending on platform (the following instructions are quoted from node-gyp)
### On Unix
- `python` (`v2.7` recommended, `v3.x.x` is **not** supported)
- `make`
- A proper C/C++ compiler toolchain, like [GCC](https://gcc.gnu.org)
### On macOS
- `python` (`v2.7` recommended, `v3.x.x` is **not** supported) (already installed on macOS)
- Xcode
- You also need to install the
```
Command Line Tools
```
via Xcode. You can find this under the menu
```
Xcode -> Preferences -> Locations
```
(or by running
```
xcode-select --install
```
in your Terminal)
- This step will install `gcc` and the related toolchain containing `make`
### On Windows
#### Option 1
Install all the required tools and configurations using Microsoft's [windows-build-tools](https://github.com/felixrieseberg/windows-build-tools) using `npm install --global --production windows-build-tools` from an elevated PowerShell or CMD.exe (run as Administrator).
#### Option 2
Install tools and configuration manually:
- Install Visual C++ Build Environment: [Visual Studio Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=BuildTools) (using "Visual C++ build tools" workload) or [Visual Studio 2017 Community](https://visualstudio.microsoft.com/pl/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community) (using the "Desktop development with C++" workload)
- Install [Python 2.7](https://www.python.org/downloads/) (`v3.x.x` is not supported), and run `npm config set python python2.7` (or see below for further instructions on specifying the proper Python version and path.)
- Launch cmd, `npm config set msvs_version 2017`
If the above steps didn't work for you, please visit [Microsoft's Node.js Guidelines for Windows](https://github.com/Microsoft/nodejs-guidelines/blob/master/windows-environment.md#compiling-native-addon-modules) for additional tips.
To target native ARM64 Node.js on Windows 10 on ARM, add the components "Visual C++ compilers and libraries for ARM64" and "Visual C++ ATL for ARM64".
### Usage
The following is a short summary of the basic usage of the connector, the full api and documentation can be found [here](http://docs.taosdata.com/node)
#### Connection
To use the connector, first require the library ```td-connector```. Running the function ```taos.connect``` with the connection options passed in as an object will return a TDengine connection object. The required connection option is ```host```, other options if not set, will be the default values as shown below.
A cursor also needs to be initialized in order to interact with TDengine from Node.js.
```javascript
const taos = require('td-connector');
var conn = taos.connect({host:"127.0.0.1", user:"root", password:"taosdata", config:"/etc/taos",port:0})
var cursor = conn.cursor(); // Initializing a new cursor
```
To close a connection, run
```javascript
conn.close();
```
#### Queries
We can now start executing simple queries through the ```cursor.query``` function, which returns a TaosQuery object.
```javascript
var query = cursor.query('show databases;')
```
We can get the results of the queries through the ```query.execute()``` function, which returns a promise that resolves with a TaosResult object, which contains the raw data and additional functionalities such as pretty printing the results.
```javascript
var promise = query.execute();
promise.then(function(result) {
result.pretty(); //logs the results to the console as if you were in the taos shell
});
```
You can also query by binding parameters to a query by filling in the question marks in a string as so. The query will automatically parse what was binded and convert it to the proper format for use with TDengine
```javascript
var query = cursor.query('select * from meterinfo.meters where ts <= ? and areaid = ?;').bind(new Date(), 5);
query.execute().then(function(result) {
result.pretty();
})
```
The TaosQuery object can also be immediately executed upon creation by passing true as the second argument, returning a promise instead of a TaosQuery.
```javascript
var promise = cursor.query('select * from meterinfo.meters where v1 = 30;', true)
promise.then(function(result) {
result.pretty();
})
```
#### Async functionality
Async queries can be performed using the same functions such as `cursor.execute`, `cursor.query`, but now with `_a` appended to them.
Say you want to execute an two async query on two seperate tables, using `cursor.query_a`, you can do that and get a TaosQuery object, which upon executing with the `execute_a` function, returns a promise that resolves with a TaosResult object.
```javascript
var promise1 = cursor.query_a('select count(*), avg(v1), avg(v2) from meter1;').execute_a()
var promise2 = cursor.query_a('select count(*), avg(v1), avg(v2) from meter2;').execute_a();
promise1.then(function(result) {
result.pretty();
})
promise2.then(function(result) {
result.pretty();
})
```
### Example
An example of using the NodeJS connector to create a table with weather data and create and execute queries can be found [here](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/master/tests/examples/nodejs/node-example.js) (The preferred method for using the connector)
An example of using the NodeJS connector to achieve the same things but without all the object wrappers that wrap around the data returned to achieve higher functionality can be found [here](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/master/tests/examples/nodejs/node-example-raw.js)
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#TDengine文档
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是[数据模型](data-model-and-architecture)与数据建模一节。除本文档之外，欢迎[下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine%20White%20Paper.pdf)。
##TDengine 介绍
- TDengine 简介及特色
- TDengine 适用场景
- TDengine 性能指标介绍和验证方法
##立即开始
- 快捷安装：可通过源码、安装包或docker安装，三秒钟搞定
- 轻松启动：使用systemctl 启停TDengine
- 命令行程序TAOS：访问TDengine的简便方式
- [极速体验](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#TDengine-极速体验)：运行示例程序，快速体验高效的数据插入、查询
##数据模型和整体架构
- 数据模型：关系型数据库模型，但要求每个采集点单独建表
- 集群与基本逻辑单元：吸取NoSQL优点，支持水平扩展，支持高可靠
- 存储模型与数据分区：标签数据与时序数据完全分离，按vnode和时间两个维度对数据切分
- 数据写入与复制流程：先写入WAL、之后写入缓存，再给应用确认，支持多副本
- 缓存与持久化：最新数据缓存在内存中，但落盘时采用列式存储、超高压缩比
- 高效查询：支持各种函数、时间轴聚合、插值、多表聚合
##数据建模
- 创建库：为具有相似数据特征的数据采集点创建一个库
- 创建超级表：为同一类型的数据采集点创建一个超级表
- 创建表：使用超级表做模板，为每一个具体的数据采集点单独建表
##高效写入数据
- SQL写入：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
- Telegraf 写入：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
- Prometheus写入：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
- EMQ X Broker：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
##高效查询数据
- 主要查询功能：支持各种标准函数，设置过滤条件，时间段查询
- 多表聚合查询：使用超级表，设置标签过滤条件，进行高效聚合查询
- 降采样查询：按时间段分段聚合，支持插值
##高级功能
- 连续查询(Continuous Query)：基于滑动窗口，定时自动的对数据流进行查询计算
- 数据订阅(Publisher/Subscriber)：象典型的消息队列，应用可订阅接收到的最新数据
- [缓存 (Cache)](https://www.taosdata.com/cn/documentation/advanced-features/#缓存-(Cache))：每个设备最新的数据都会缓存在内存中，可快速获取
- [报警监测(Alarm monitoring)](https://www.taosdata.com/blog/2020/04/14/1438.html/)：根据配置规则，自动监测超限行为数据，并主动推送
##连接器
- C/C++ Connector：通过libtaos客户端的库，连接TDengine服务器的主要方法
- Java Connector(JDBC)：通过标准的JDBC API，给Java应用提供到TDengine的连接
- Python Connector：给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- RESTful Connector：提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
- Go Connector：给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- Node.js Connector：给node应用提供一个链接TDengine服务器的驱动
##与其他工具的连接
- Grafana：获取并可视化保存在TDengine的数据
- Matlab：通过配置Matlab的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
- R：通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
## TDengine集群的安装、管理
- 安装：与单节点的安装一样，但要设好配置文件里的参数first
- 节点管理：增加、删除、查看集群的节点
- mnode的管理：系统自动创建、无需任何人工干预
- 负载均衡：一旦节点个数或负载有变化，自动进行
- 节点离线处理：节点离线超过一定时长，将从集群中剔除
- Arbitrator：对于偶数个副本的情形，使用它可以防止split brain。
##TDengine的运营和维护
- 容量规划：根据场景，估算硬件资源
- 容错和灾备：设置正确的WAL和数据副本数
- 系统配置：端口，缓存大小，文件块大小和其他系统配置
- 用户管理：添加、删除TDengine用户，修改用户密码
- 数据导入：可按脚本文件导入，也可按数据文件导入
- 数据导出：从shell按表导出，也可用taosdump工具做各种导出
- 系统监控：检查系统现有的连接、查询、流式计算，日志和事件等
- 文件目录结构：TDengine数据文件、配置文件等所在目录 Hui Li
##TAOS SQL
- 支持的数据类型：支持时间戳、整型、浮点型、布尔型、字符型等多种数据类型
- 数据库管理：添加、删除、查看数据库
- 表管理：添加、删除、查看、修改表
- 超级表管理：添加、删除、查看、修改超级表
- 标签管理：增加、删除、修改标签
- 数据写入：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
- 数据查询：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
- SQL函数：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
- 时间维度聚合：将表中数据按照时间段进行切割后聚合，降维处理
##TDengine的技术设计
- 系统模块：taosd的功能和模块划分
- 技术博客：更多的技术分析和架构设计文章
## 常用工具
- [TDengine样例数据导入工具](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2020/01/18/如何快速验证性能和主要功能？tdengine样例数据导入工/)
- [TDengine性能对比测试工具](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2020/01/13/用influxdb开源的性能测试工具对比influxdb和tdengine/)
##TDengine与其他数据库的对比测试
- [用InfluxDB开源的性能测试工具对比InfluxDB和TDengine](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2020/01/13/用influxdb开源的性能测试工具对比influxdb和tdengine/)
- [TDengine与OpenTSDB对比测试](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2019/08/21/tdengine与opentsdb对比测试/)
- [TDengine与Cassandra对比测试](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2019/08/14/tdengine与cassandra对比测试/)
- [TDengine与InfluxDB对比测试](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2019/07/19/tdengine与influxdb对比测试/)
- [TDengine与InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse等数据库的对比测试报告](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine_Testing_Report_cn.pdf)
##物联网大数据
- [物联网、工业互联网大数据的特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/物联网、工业互联网大数据的特点/)
- [物联网大数据平台应具备的功能和特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/29/物联网大数据平台应具备的功能和特点/)
- [通用大数据架构为什么不适合处理物联网数据？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/通用互联网大数据处理架构为什么不适合处理物联/)
- [物联网、车联网、工业互联网大数据平台，为什么推荐使用TDengine？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/物联网、车联网、工业互联网大数据平台，为什么/)
##培训和FAQ
- <a href='https://www.taosdata.com/en/faq'>FAQ</a>：常见问题与答案
- <a href='https://www.taosdata.com/en/blog/?categories=4'>应用案列</a>：一些使用实例来解释如何使用TDengine
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#Documentation
TDengine is a highly efficient platform to store, query, and analyze time-series data. It works like a relational database, but you are strongly suggested to read through the following documentation before you experience it.
##Getting Started
- Quick Start: download, install and experience TDengine in a few seconds
- TDengine Shell: command-line interface to access TDengine server
- Major Features: insert/query, aggregation, cache, pub/sub, continuous query
## Data Model and Architecture
- Data Model: relational database model, but one table for one device with static tags
- Architecture: Management Module, Data Module, Client Module
- Writing Process: records recieved are written to WAL, cache, then ack is sent back to client
- Data Storage: records are sharded in the time range, and stored column by column
##TAOS SQL
- Data Types: support timestamp, int, float, double, binary, nchar, bool, and other types
- Database Management: add, drop, check databases
- Table Management: add, drop, check, alter tables
- Inserting Records: insert one or more records into tables, historical records can be imported
- Data Query: query data with time range and filter conditions, support limit/offset
- SQL Functions: support aggregation, selector, transformation functions
- Downsampling: aggregate data in successive time windows, support interpolation
##STable: Super Table
- What is a Super Table: an innovated way to aggregate tables
- Create a STable: it is like creating a standard table, but with tags defined
- Create a Table via STable: use STable as the template, with tags specified
- Aggregate Tables via STable: group tables together by specifying the tags filter condition
- Create Table Automatically: create tables automatically with a STable as a template
- Management of STables: create/delete/alter super table just like standard tables
- Management of Tags: add/delete/alter tags on super tables or tables
##Advanced Features
- Continuous Query: query executed by TDengine periodically with a sliding window
- Publisher/Subscriber: subscribe to the newly arrived data like a typical messaging system
- Caching: the newly arrived data of each device/table will always be cached
##Connector
- C/C++ Connector: primary method to connect to the server through libtaos client library
- Java Connector: driver for connecting to the server from Java applications using the JDBC API
- Python Connector: driver for connecting to the server from Python applications
- RESTful Connector: a simple way to interact with TDengine via HTTP
- Go Connector: driver for connecting to the server from Go applications
- Node.js Connector: driver for connecting to the server from node applications
##Connections with Other Tools
- Telegraf: pass the collected DevOps metrics to TDengine
- Grafana: query the data saved in TDengine and visualize them
- Matlab: access TDengine server from Matlab via JDBC
- R: access TDengine server from R via JDBC
##Administrator
- Directory and Files: files and directories related with TDengine
- Configuration on Server: customize IP port, cache size, file block size and other settings
- Configuration on Client: customize locale, default user and others
- User Management: add/delete users, change passwords
- Import Data: import data into TDengine from either script or CSV file
- Export Data: export data either from TDengine shell or from tool taosdump
- Management of Connections, Streams, Queries: check or kill the connections, queries
- System Monitor: collect the system metric, and log important operations
##More on System Architecture
- Storage Design: column-based storage with optimization on time-series data
- Query Design: an efficient way to query time-series data
- Technical blogs to delve into the inside of TDengine
## More on IoT Big Data
- [Characteristics of IoT Big Data](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/characteristics-of-iot-big-data/)
- [Why don’t General Big Data Platforms Fit IoT Scenarios?](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/why-does-the-general-big-data-platform-not-fit-iot-data-processing/)
- [Why TDengine is the Best Choice for IoT Big Data Processing?](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/why-tdengine-is-the-best-choice-for-iot-big-data-processing/)
##Tutorials & FAQ
- <a href='https://www.taosdata.com/en/faq'>FAQ</a>: a list of frequently asked questions and answers
- <a href='https://www.taosdata.com/en/blog/?categories=4'>Use cases</a>: a few typical cases to explain how to use TDengine in IoT platform
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# TDengine 适用场景介绍（草案）
## TDengine 简介
<!-- 本节内容来源于白皮书 -->
TDengine是涛思数据面对高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
* __10倍以上的性能提升__：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。
* __硬件或云服务成本降至1/5__：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10
* __全栈时序数据处理引擎__：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
* __强大的分析功能__：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。
* __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, EMQ, Prometheus, Matlab, R等集成。后续将支持OPC, Hadoop, Spark等, BI工具也将无缝连接。
* __零运维成本、零学习成本__：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。标准SQL，支持JDBC, RESTful, 支持Python/Java/C/C++/Go, 与MySQL相似，零学习成本。
<!--sdASF -->
## TDengine 总体适用场景
作为一个IOT大数据平台，TDengine的典型适用场景是在IOT范畴，而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统，比如CRM，ERP等，不在本文讨论范围内。
## 数据源特点和需求
从数据源角度，设计人员可以从已经角度分析TDengine在目标应用系统里面的适用性。
|数据源特点和需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|总体数据量巨大| | | ✅ |TDengine在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构，达到业界最优的存储效率。|
|数据输入速度偶尔或者持续巨大| | | ✅ | TDengine的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。|
|数据源数目巨大| | | ✅ |TDengine设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。|
## 系统架构要求
|系统架构要求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求简单可靠的系统架构| | | ✅ |TDengine的系统架构非常简单可靠，自带消息队列，缓存，流式计算，监控等功能，无需集成额外的第三方产品。|
|要求容错和高可靠| | | ✅ |TDengine的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能|
|标准化规范| | | ✅ |TDengine使用标准的SQL语言提供主要功能，遵守标准化规范|
## 系统功能需求
|系统功能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求完整的内置数据处理算法| | ✅ | |TDengine的实现了通用的数据处理算法，但是还没有做到妥善处理各行各业的所有要求，因此特殊类型的处理还需要应用层面处理。|
|需要大量的交叉查询处理| | ✅ | |这种类型的处理更多应该用关系型数据系统处理，或者应该考虑TDengine和关系型数据系统配合实现系统功能|
## 系统性能需求
|系统性能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求较大的总体处理能力| | | ✅ |TDengine的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。|
|要求高速处理数据 | | | ✅ |TDengine的专门为IOT优化的存储和数据处理的设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。|
|要求快速处理小粒度数据| | | ✅ |这方面TDengine性能可以完全对标关系型和NoSQL型数据处理系统。|
## 系统维护需求
|系统维护需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求系统可靠运行| | | ✅ |TDengine的系统架构非常稳定可靠，日常维护也简单便捷，对维护人员的要求简洁明了，最大程度上杜绝人为错误和事故。|
|要求运维学习成本可控| | | ✅ |同上|
|要求市场有大量人才储备| ✅ | | |TDengine作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务|
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# 立即开始
## 快捷安装
TDengine软件分为服务器、客户端和报警模块三部分，目前2.0版仅能在Linux系统上安装和运行，后续会支持Windows、MAC OS等系统。如果应用需要在Windows或Mac上运行，目前只能使用TDengine的RESTful接口连接服务器。硬件支持X64，后续会支持ARM、龙芯等CPU系统。用户可根据需求选择通过[源码](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过源码安装)或者[安装包](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过安装包安装)来安装。
### 通过源码安装
请参考我们的[TDengine github主页](https://github.com/taosdata/TDengine)下载源码并安装.
### 通过Docker容器运行
请参考[TDengine官方Docker镜像的发布、下载和使用](https://www.taosdata.com/blog/2020/05/13/1509.html)
### 通过安装包安装
服务器部分，我们提供三种安装包，您可以根据需要选择。TDengine的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟。
<ul id='packageList'>
<li><a id='tdengine-rpm' style='color:var(--b2)'>TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.rpm (5.3M)</a></li>
<li><a id='tdengine-deb' style='color:var(--b2)'>TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.deb (2.5M)</a></li>
<li><a id='tdengine-tar' style='color:var(--b2)'>TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.tar.gz (5.3M)</a></li>
</ul>
客户端部分，Linux安装包如下：
- TDengine-client-2.0.0.0-Linux-x64.tar.gz (3.4M)
报警模块的Linux安装包如下（请参考[报警模块的使用方法](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/alert/README_cn.md)）：
- TDengine-alert-2.0.0-Linux-x64.tar.gz (8.1M)
目前，TDengine只支持在使用[`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd)做进程服务管理的linux系统上安装。其他linux系统的支持正在开发中。用`which`命令来检测系统中是否存在`systemd`:
```cmd
which systemd
```
如果系统中不存在`systemd`命令，请考虑[通过源码安装](#通过源码安装)TDengine。
具体的安装过程，请参见[`TDengine多种安装包的安装和卸载`](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html)
## 轻松启动
安装成功后，用户可使用`systemctl`命令来启动TDengine的服务进程。
```cmd
systemctl start taosd
```
检查服务是否正常工作。
```cmd
systemctl status taosd
```
如果TDengine服务正常工作，那么您可以通过TDengine的命令行程序`taos`来访问并体验TDengine。
**注：_systemctl_ 命令需要 _root_ 权限来运行，如果您非 _root_ 用户，请在命令前添加 _sudo_**
## TDengine命令行程序
执行TDengine命令行程序，您只要在Linux终端执行`taos`即可
```cmd
taos
```
如果TDengine终端链接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印错误消息出来（请参考[FAQ](https://www.taosdata.com/cn/faq/)来解决终端链接服务端失败的问题）。TDengine终端的提示符号如下：
```cmd
taos>
```
在TDengine终端中，用户可以通过SQL命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。在终端中运行的SQL语句需要以分号结束来运行。示例：
```mysql
create database db;
use db;
create table t (ts timestamp, cdata int);
insert into t values ('2019-07-15 00:00:00', 10);
insert into t values ('2019-07-15 01:00:00', 20);
select * from t;
ts | speed |
===================================
19-07-15 00:00:00.000| 10|
19-07-15 01:00:00.000| 20|
Query OK, 2 row(s) in set (0.001700s)
```
除执行SQL语句外，系统管理员还可以从TDengine终端检查系统运行状态，添加删除用户账号等。
### 命令行参数
您可通过配置命令行参数来改变TDengine终端的行为。以下为常用的几个命令行参数：
- -c, --config-dir: 指定配置文件目录，默认为_/etc/taos_
- -h, --host: 指定服务的IP地址，默认为本地服务
- -s, --commands: 在不进入终端的情况下运行TDengine命令
- -u, -- user: 链接TDengine服务器的用户名，缺省为root
- -p, --password: 链接TDengine服务器的密码，缺省为taosdata
- -?, --help: 打印出所有命令行参数
示例：
```cmd
taos -h 192.168.0.1 -s "use db; show tables;"
```
### 运行SQL命令脚本
TDengine终端可以通过`source`命令来运行SQL命令脚本.
```
taos> source <filename>;
```
### Shell小技巧
- 可以使用上下光标键查看已经历史输入的命令
- 修改用户密码。在shell中使用alter user命令
- ctrl+c 中止正在进行中的查询
- 执行`RESET QUERY CACHE`清空本地缓存的表的schema
## TDengine 极速体验
启动TDengine的服务，在Linux终端执行taosdemo
```
> taosdemo
```
该命令将在数据库test下面自动创建一张超级表meters，该超级表下有1万张表，表名为"t0" 到"t9999"，每张表有10万条记录，每条记录有 （f1, f2， f3）三个字段，时间戳从"2017-07-14 10:40:00 000" 到"2017-07-14 10:41:39 999"，每张表带有标签areaid和loc, areaid被设置为1到10, loc被设置为"beijing"或者“shanghai"。
执行这条命令大概需要10分钟，最后共插入10亿条记录。
在TDengine客户端输入查询命令，体验查询速度。
- 查询超级表下记录总条数：
```
taos>select count(*) from test.meters;
```
- 查询10亿条记录的平均值、最大值、最小值等：
```
taos>select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters;
```
- 查询loc="beijing"的记录总条数：
```
taos>select count(*) from test.meters where loc="beijing";
```
- 查询areaid=10的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
```
taos>select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters where areaid=10;
```
- 对表t10按10s进行平均值、最大值和最小值聚合统计：
```
taos>select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.t10 interval(10s);
```
**Note:** taosdemo命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，请执行 `taosdemo --help`详细列出。您可以设置不同参数进行体验。
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#Getting Started
## Quick Start
At the moment, TDengine only runs on Linux. You can set up and install it either from the <a href='#Install-from-Source'>source code</a> or the <a href='#Install-from-Package'>packages</a>. It takes only a few seconds from download to run it successfully.
### Install from Source
Please visit our [github page](https://github.com/taosdata/TDengine) for instructions on installation from the source code.
### Install from Package
Three different packages are provided, please pick up the one you like.
<ul id='packageList'>
<li><a id='tdengine-rpm' style='color:var(--b2)'>TDengine RPM package (1.5M)</a></li>
<li><a id='tdengine-deb' style='color:var(--b2)'>TDengine DEB package (1.7M)</a></li>
<li><a id='tdengine-tar' style='color:var(--b2)'>TDengine Tarball (3.0M)</a></li>
</ul>
For the time being, TDengine only supports installation on Linux systems using [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) as the service manager. To check if your system has *systemd*, use the _which_ command.
```cmd
which systemd
```
If the `systemd` command is not found, please [install from source code](#Install-from-Source).
### Running TDengine
After installation, start the TDengine service by the `systemctl` command.
```cmd
systemctl start taosd
```
Then check if the server is working now.
```cmd
systemctl status taosd
```
If the service is running successfully, you can play around through TDengine shell `taos`, the command line interface tool located in directory /usr/local/bin/taos
**Note: The _systemctl_ command needs the root privilege. Use _sudo_ if you are not the _root_ user.**
##TDengine Shell
To launch TDengine shell, the command line interface, in a Linux terminal, type:
```cmd
taos
```
The welcome message is printed if the shell connects to TDengine server successfully, otherwise, an error message will be printed (refer to our [FAQ](../faq) page for troubleshooting the connection error). The TDengine shell prompt is:
```cmd
taos>
```
In the TDengine shell, you can create databases, create tables and insert/query data with SQL. Each query command ends with a semicolon. It works like MySQL, for example:
```mysql
create database db;
use db;
create table t (ts timestamp, cdata int);
insert into t values ('2019-07-15 10:00:00', 10);
insert into t values ('2019-07-15 10:01:05', 20);
select * from t;
ts | speed |
===================================
19-07-15 10:00:00.000| 10|
19-07-15 10:01:05.000| 20|
Query OK, 2 row(s) in set (0.001700s)
```
Besides the SQL commands, the system administrator can check system status, add or delete accounts, and manage the servers.
###Shell Command Line Parameters
You can run `taos` command with command line options to fit your needs. Some frequently used options are listed below:
- -c, --config-dir: set the configuration directory. It is _/etc/taos_ by default
- -h, --host: set the IP address of the server it will connect to, Default is localhost
- -s, --commands: set the command to run without entering the shell
- -u, -- user: user name to connect to server. Default is root
- -p, --password: password. Default is 'taosdata'
- -?, --help: get a full list of supported options
Examples:
```cmd
taos -h 192.168.0.1 -s "use db; show tables;"
```
###Run Batch Commands
Inside TDengine shell, you can run batch commands in a file with *source* command.
```
taos> source <filename>;
```
### Tips
- Use up/down arrow key to check the command history
- To change the default password, use "`alter user`" command
- ctrl+c to interrupt any queries
- To clean the cached schema of tables or STables, execute command `RESET QUERY CACHE`
## Major Features
The core functionality of TDengine is the time-series database. To reduce the development and management complexity, and to improve the system efficiency further, TDengine also provides caching, pub/sub messaging system, and stream computing functionalities. It provides a full stack for IoT big data platform. The detailed features are listed below:
- SQL like query language used to insert or explore data
- C/C++, Java(JDBC), Python, Go, RESTful, and Node.JS interfaces for development
- Ad hoc queries/analysis via Python/R/Matlab or TDengine shell
- Continuous queries to support sliding-window based stream computing
- Super table to aggregate multiple time-streams efficiently with flexibility
- Aggregation over a time window on one or multiple time-streams
- Built-in messaging system to support publisher/subscriber model
- Built-in cache for each time stream to make latest data available as fast as light speed
- Transparent handling of historical data and real-time data
- Integrating with Telegraf, Grafana and other tools seamlessly
- A set of tools or configuration to manage TDengine
For enterprise edition, TDengine provides more advanced features below:
- Linear scalability to deliver higher capacity/throughput
- High availability to guarantee the carrier-grade service
- Built-in replication between nodes which may span multiple geographical sites
- Multi-tier storage to make historical data management simpler and cost-effective
- Web-based management tools and other tools to make maintenance simpler
TDengine is specially designed and optimized for time-series data processing in IoT, connected cars, Industrial IoT, IT infrastructure and application monitoring, and other scenarios. Compared with other solutions, it is 10x faster on insert/query speed. With a single-core machine, over 20K requestes can be processed, millions data points can be ingested, and over 10 million data points can be retrieved in a second. Via column-based storage and tuned compression algorithm for different data types, less than 1/10 storage space is required.
## Explore More on TDengine
Please read through the whole <a href='../documentation'>documentation</a> to learn more about TDengine.
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# 数据建模
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
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：
```cmd
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 REPLICA 3 BLOCKS 4;
```
上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，副本数为3, 内存块数为4。详细的语法及参数请见TAOS SQL。
注意：任何一张表或超级表是属于一个库的，在创建表之前，必须先创建库。
## 创建超级表
一个物联网系统，往往存在多种类型的设备，比如对于电网，存在智能电表、变压器、母线、开关等等。为便于多表之间的聚合，使用TDengine, 需要对每个类型的设备创建一超级表。以表一中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令创建超级表：
```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 TAOS SQL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。一个系统可以有多个DB，一个DB里可以有一到多个超级表。
## 创建表
TDengine对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以表一中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
```cmd
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。
**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：
```cmd
INSERT INTO d1001 USING METERS TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
```
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。
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# TDengine的技术设计
## 存储设计
TDengine的数据存储主要包含**元数据的存储**和**写入数据的存储**。以下章节详细介绍了TDengine各种数据的存储结构。
### 元数据的存储
TDengine中的元数据信息包括TDengine中的数据库，表，超级表等信息。元数据信息默认存放在 _/var/lib/taos/mgmt/_ 文件夹下。该文件夹的目录结构如下所示：
```
/var/lib/taos/
+--mgmt/
+--db.db
+--meters.db
+--user.db
+--vgroups.db
```
元数据在文件中按顺序排列。文件中的每条记录代表TDengine中的一个元数据机构（数据库、表等）。元数据文件只进行追加操作，即便是元数据的删除，也只是在数据文件中追加一条删除的记录。
### 写入数据的存储
TDengine中写入的数据在硬盘上是按时间维度进行分片的。同一个vnode中的表在同一时间范围内的数据都存放在同一文件组中，如下图中的v0f1804*文件。这一数据分片方式可以大大简化数据在时间维度的查询，提高查询速度。在默认配置下，硬盘上的每个文件存放10天数据。用户可根据需要调整数据库的 _daysPerFile_ 配置项进行配置。 数据在文件中是按块存储的。每个数据块只包含一张表的数据，且数据是按照时间主键递增排列的。数据在数据块中按列存储，这样使得同类型的数据存放在一起，可以大大提高压缩的比例，节省存储空间。TDengine对不同类型的数据采用了不同的压缩算法进行压缩，以达到最优的压缩结果。TDengine使用的压缩算法包括simple8B、delta-of-delta、RLE以及LZ4等。
TDengine的数据文件默认存放在 */var/lib/taos/data/* 下。而 */var/lib/taos/tsdb/* 文件夹下存放了vnode的信息、vnode中表的信息以及数据文件的链接等。其完整目录结构如下所示：
```
/var/lib/taos/
+--tsdb/
| +--vnode0
| +--meterObj.v0
| +--db/
| +--v0f1804.head->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1804.head1
| +--v0f1804.data->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1804.data
| +--v0f1804.last->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1804.last1
| +--v0f1805.head->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1805.head1
| +--v0f1805.data->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1805.data
| +--v0f1805.last->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1805.last1
| :
+--data/
+--vnode0/
+--v0f1804.head1
+--v0f1804.data
+--v0f1804.last1
+--v0f1805.head1
+--v0f1805.data
+--v0f1805.last1
:
```
#### meterObj文件
每个vnode中只存在一个 _meterObj_ 文件。该文件中存储了vnode的基本信息（创建时间，配置信息，vnode的统计信息等）以及该vnode中表的信息。其结构如下所示：
```
<文件开始>
[文件头]
[表记录1偏移量和长度]
[表记录2偏移量和长度]
...
[表记录N偏移量和长度]
[表记录1]
[表记录2]
...
[表记录N]
[表记录]
<文件结尾>
```
其中，文件头大小为512字节，主要存放vnode的基本信息。每条表记录代表属于该vnode中的一张表在硬盘上的表示。
#### head文件
head文件中存放了其对应的data文件中数据块的索引信息。该文件组织形式如下：
```
<文件开始>
[文件头]
[表1偏移量]
[表2偏移量]
...
[表N偏移量]
[表1数据索引]
[表2数据索引]
...
[表N数据索引]
<文件结尾>
```
文件开头的偏移量列表表示对应表的数据索引块的开始位置在文件中的偏移量。每张表的数据索引信息在head文件中都是连续存放的。这也使得TDengine在读取单表数据时，可以将该表所有的数据块索引一次性读入内存，大大提高读取速度。表的数据索引块组织如下：
```
[索引块信息]
[数据块1索引]
[数据块2索引]
...
[数据块N索引]
```
其中，索引块信息中记录了数据块的个数等描述信息。每个数据块索引对应一个在data文件或last文件中的一个单独的数据块。索引信息中记录了数据块存放的文件、数据块起始位置的偏移量、数据块中数据时间主键的范围等。索引块中的数据块索引是按照时间范围顺序排放的，这也就是说，索引块M对应的数据块中的数据时间范围都大于索引块M-1的。这种预先排序的存储方式使得在TDengine在进行按照时间戳进行查询时可以使用折半查找算法，大大提高查询速度。
#### data文件
data文件中存放了真实的数据块。该文件只进行追加操作。其文件组织形式如下：
```
<文件开始>
[文件头]
[数据块1]
[数据块2]
...
[数据块N]
<文件结尾>
```
每个数据块只属于vnode中的一张表，且数据块中的数据按照时间主键排列。数据块中的数据按列组织排放，使得同一类型的数据排放在一起，方便压缩和读取。每个数据块的组织形式如下所示：
```
[列1信息]
[列2信息]
...
[列N信息]
[列1数据]
[列2数据]
...
[列N数据]
```
列信息中包含该列的类型，列的压缩算法，列数据在文件中的偏移量以及长度等。除此之外，列信息中也包含该内存块中该列数据的预计算结果，从而在过滤查询时根据预计算结果判定是否读取数据块，大大提高读取速度。
#### last文件
为了防止数据块的碎片化，提高查询速度和压缩率，TDengine引入了last文件。当要落盘的数据块中的数据条数低于某个阈值时，TDengine会先将该数据块写入到last文件中进行暂时存储。当有新的数据需要落盘时，last文件中的数据会被读取出来与新数据组成新的数据块写入到data文件中。last文件的组织形式与data文件类似。
### TDengine数据存储小结
TDengine通过其创新的架构和存储结构设计，有效提高了计算机资源的使用率。一方面，TDengine的虚拟化使得TDengine的水平扩展及备份非常容易。另一方面，TDengine将表中数据按时间主键排序存储且其列式存储的组织形式都使TDengine在写入、查询以及压缩方面拥有非常大的优势。
## 查询处理
### 概述
TDengine提供了多种多样针对表和超级表的查询处理功能，除了常规的聚合查询之外，还提供针对时序数据的窗口查询、统计聚合等功能。TDengine的查询处理需要客户端、管理节点、数据节点协同完成。 各组件包含的与查询处理相关的功能和模块如下：
客户端（Client App）。客户端包含TAOS SQL的解析（SQL Parser）和查询请求执行器（Query Executor），第二阶段聚合器（Result Merger），连续查询管理器（Continuous Query Manager）等主要功能模块构成。SQL解析器负责对SQL语句进行解析校验，并转化为抽象语法树，查询执行器负责将抽象语法树转化查询执行逻辑，并根据SQL语句查询条件，将其转换为针对管理节点元数据查询和针对数据节点的数据查询两级查询处理。由于TAOS SQL当前不提供复杂的嵌套查询和pipeline查询处理机制，所以不再需要查询计划优化、逻辑查询计划到物理查询计划转换等过程。第二阶段聚合器负责将各数据节点查询返回的独立结果进行二阶段聚合生成最后的结果。连续查询管理器则负责针对用户建立的连续查询进行管理，负责定时拉起查询请求并按需将结果写回TDengine或返回给客户应用。此外，客户端还负责查询失败后重试、取消查询请求、以及维持连接心跳、向管理节点上报查询状态等工作。
管理节点（Management Node）。管理节点保存了整个集群系统的全部数据的元数据信息，向客户端节点提供查询所需的数据的元数据，并根据集群的负载情况切分查询请求。通过超级表包含了通过该超级表创建的所有表的信息，因此查询处理器（Query Executor）负责针对标签（TAG）的查询处理，并将满足标签查询请求的表信息返回给客户端。此外，管理节点还维护集群的查询状态（Query Status Manager）维护，查询状态管理中在内存中临时保存有当前正在执行的全部查询，当客户端使用 *show queries* 命令的时候，将当前系统正在运行的查询信息返回客户端。
数据节点（Data Node）。数据节点保存了数据库中全部数据内容，并通过查询执行器、查询处理调度器、查询任务队列（Query Task Queue）进行查询处理的调度执行，从客户端接收到的查询处理请求都统一放置到处理队列中，查询执行器从队列中获得查询请求，并负责执行。通过查询优化器（Query Optimizer）对于查询进行基本的优化处理，以及通过数据节点的查询执行器（Query Executor）扫描符合条件的数据单元并返回计算结果。等接收客户端发出的查询请求，执行查询处理，并将结果返回。同时数据节点还需要响应来自管理节点的管理信息和命令，例如 *kill query* 命令以后，需要即刻停止执行的查询任务。
<center> <img src="../assets/fig1.png"> </center>
<center>图 1. 系统查询处理架构图(只包含查询相关组件)</center>
### 普通查询处理
客户端、管理节点、数据节点协同完成TDengine的查询处理全流程。我们以一个具体的SQL查询为例，说明TDengine的查询处理流程。SQL语句向超级表*FOO_SUPER_TABLE*查询获取时间范围在2019年1月12日整天，标签TAG_LOC是'beijing'的表所包含的所有记录总数，SQL语句如下：
```sql
SELECT COUNT(*)
FROM FOO_SUPER_TABLE
WHERE TAG_LOC = 'beijing' AND TS >= '2019-01-12 00:00:00' AND TS < '2019-01-13 00:00:00'
```
首先，客户端调用TAOS SQL解析器对SQL语句进行解析及合法性检查，然后生成语法树，并从中提取查询的对象 — 超级表 *FOO_SUPER_TABLE* ，然后解析器向管理节点（Management Node）请求其相应的元数据信息，并将过滤信息（TAG_LOC='beijing'）同时发送到管理节点。
管理节点接收元数据获取的请求，首先找到超级表 *FOO_SUPER_TABLE* 基础信息，然后应用查询条件来过滤通过该超级表创建的全部表，最后满足查询条件（TAG_LOC='beijing'），即 *TAG_LOC* 标签列是 'beijing' 的的通过其查询执行器将满足查询要求的对象（表或超级表）的元数据信息返回给客户端。
客户端获得了 *FOO_SUPER_TABLE* 的元数据信息后，查询执行器根据元数据中的数据分布，分别向保存有相应数据的节点发起查询请求，此时时间戳范围过滤条件（TS >= '2019-01-12 00:00:00' AND TS < '2019-01-13 00:00:00'）需要同时发送给全部的数据节点。
数据节点接收到发自客户端的查询，转化为内部结构并进行优化以后将其放入任务执行队列，等待查询执行器执行。当查询结果获得以后，将查询结果返回客户端。数据节点执行查询的过程均相互独立，完全只依赖于自身的数据和内容进行计算。
当所有查询涉及的数据节点返回结果后，客户端将每个数据节点查询的结果集再次进行聚合（针对本案例，即将所有结果再次进行累加），累加的结果即为最后的查询结果。第二阶段聚合并不是所有的查询都需要。例如，针对数据的列选取操作，实际上是不需要第二阶段聚合。
### REST查询处理
在 C/C++ 、Python接口、 JDBC 接口之外，TDengine 还提供基于 HTTP 协议的 REST 接口。不同于使用应用客户端开发程序进行的开发。当用户使用 REST 接口的时候，所有的查询处理过程都是在服务器端来完成，用户的应用服务不会参与数据库的计算过程，查询处理完成后结果通过 HTTP的 JSON 格式返回给用户。
<center> <img src="../assets/fig2.png"> </center>
<center>图 2. REST查询架构</center>
当用户使用基于HTTP的REST查询接口，HTTP的请求首先与位于数据节点的HTTP连接器（ Connector），建立连接，然后通过REST的签名机制，使用Token来确保请求的可靠性。对于数据节点，HTTP连接器接收到请求后，调用内嵌的客户端程序发起查询请求，内嵌客户端将解析通过HTTP连接器传递过来的SQL语句，解析该SQL语句并按需向管理节点请求元数据信息，然后向本机或集群中其他节点发送查询请求，最后按需聚合计算结果。HTTP连接器接收到请求SQL以后，后续的流程处理与采用应用客户端方式的查询处理完全一致。最后，还需要将查询的结果转换为JSON格式字符串，并通过HTTP 响应返回给客户端。
可以看到，在处理HTTP流程的整个过程中，用户应用不再参与到查询处理的过程中，只负责通过HTTP协议发送SQL请求并接收JSON格式的结果。同时还需要注意的是，每个数据节点均内嵌了一个HTTP连接器和客户端程序，因此请求集群中任何一个数据节点，该数据节点均能够通过HTTP协议返回用户的查询结果。
### 技术特征
由于TDengine采用数据和标签分离存储的模式，能够极大地降低标签数据存储的冗余度。标签数据直接关联到每个表，并采用全内存的结构进行管理和维护标签数据,全内存的结构提供快速的查询处理，千万级别规模的标签数据查询可以在毫秒级别返回。首先针对标签数据的过滤可以有效地降低第二阶段的查询涉及的数据规模。为有效地提升查询处理的性能，针对物联网数据的不可更改的特点，TDengine采用在每个保存的数据块上，都记录下该数据块中数据的最大值、最小值、和等统计数据。如果查询处理涉及整个数据块的全部数据，则直接使用预计算结果，不再读取数据块的内容。由于预计算模块的大小远小于磁盘上存储的具体数据的大小，对于磁盘IO为瓶颈的查询处理，使用预计算结果可以极大地减小读取IO，并加速查询处理的流程。
由于TDengine采用按列存储数据。当从磁盘中读取数据块进行计算的时候，按照查询列信息读取该列数据，并不需要读取其他不相关的数据，可以最小化读取数据。此外，由于采用列存储结构，数据节点针对数据的扫描采用该列数据块进行，可以充分利用CPU L2高速缓存，极大地加速数据扫描的速度。此外，对于某些查询，并不会等全部查询结果生成后再返回结果。例如，列选取查询，当第一批查询结果获得以后，数据节点直接将其返回客户端。同时，在查询处理过程中，系统在数据节点接收到查询请求以后马上返回客户端查询确认信息，并同时拉起查询处理过程，并等待查询执行完成后才返回给用户查询有响应。
## TDengine集群设计
### 1：集群与主要逻辑单元
TDengine是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的，是基于任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的。因此TDengine从研发的第一天起，就按照分布式高可靠架构进行设计，是完全去中心化的，是水平扩展的，这样任何单台或多台服务器宕机或软件错误都不影响系统的服务。通过节点虚拟化并辅以自动化负载均衡技术，TDengine能最大限度地利用异构集群中的计算和存储资源。而且只要数据副本数大于一，无论是硬软件的升级、还是IDC的迁移等都无需停止集群的服务，极大地保证系统的正常运行，并且降低了系统管理员和运维人员的工作量。
下面的示例图上有八个物理节点，每个物理节点被逻辑的划分为多个虚拟节点。下面对系统的基本概念进行介绍。
![assets/nodes.png](../assets/nodes.png)
**物理节点(dnode)**：集群中的一物理服务器或云平台上的一虚拟机。为安全以及通讯效率，一个物理节点可配置两张网卡，或两个IP地址。其中一张网卡用于集群内部通讯，其IP地址为**privateIp**, 另外一张网卡用于与集群外部应用的通讯，其IP地址为**publicIp**。在一些云平台（如阿里云），对外的IP地址是映射过来的，因此publicIp还有一个对应的内部IP地址**internalIp**(与privateIp不同)。对于只有一个IP地址的物理节点，publicIp, privateIp以及internalIp都是同一个地址，没有任何区别。一个dnode上有而且只有一个taosd实例运行。
**虚拟数据节点(vnode)**：在物理节点之上的可独立运行的基础逻辑单元，时序数据写入、存储、查询等操作逻辑都在虚拟节点中进行(图中V)，采集的时序数据就存储在vnode上。一个vnode包含固定数量的表。当创建一张新表时，系统会检查是否需要创建新的vnode。一个物理节点上能创建的vnode的数量取决于物理节点的硬件资源。一个vnode只属于一个DB，但一个DB可以有多个vnode。
**虚拟数据节点组(vgroup)**: 位于不同物理节点的vnode可以组成一个虚拟数据节点组vnode group(如上图dnode0中的V0, dnode1中的V1, dnode6中的V2属于同一个虚拟节点组)。归属于同一个vgroup的虚拟节点采取master/slave的方式进行管理。写只能在master上进行，但采用asynchronous的方式将数据同步到slave，这样确保了一份数据在多个物理节点上有拷贝。如果master节点宕机，其他节点监测到后，将重新选举vgroup里的master, 新的master能继续处理数据请求，从而保证系统运行的可靠性。一个vgroup里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一个DB的副本数为N，系统必须有至少N个物理节点。副本数在创建DB时通过参数replica可以指定，缺省为1。使用TDengine, 数据的安全依靠多副本解决，因此不再需要昂贵的磁盘阵列等存储设备。
**虚拟管理节点(mnode)**：负责所有节点运行状态的监控和维护，以及节点之间的负载均衡（图中M）。同时，虚拟管理节点也负责元数据(包括用户、数据库、表、静态标签等)的存储和管理，因此也称为Meta Node。TDengine集群中可配置多个(最多不超过5个) mnode，它们自动构建成为一个管理节点集群(图中M0, M1, M2)。mnode间采用master/slave的机制进行管理，而且采取强一致方式进行数据同步。mnode集群的创建由系统自动完成，无需人工干预。每个dnode上至多有一个mnode，而且每个dnode都知道整个集群中所有mnode的IP地址。
**taosc**：一个软件模块，是TDengine给应用提供的驱动程序（driver）,内嵌于JDBC、ODBC driver中，或者C语言连接库里。应用都是通过taosc而不是直接来与整个集群进行交互的。这个模块负责获取并缓存元数据；将插入、查询等请求转发到正确的虚拟节点；在把结果返回给应用时，还需要负责最后一级的聚合、排序、过滤等操作。对于JDBC, ODBC, C/C++接口而言，这个模块是在应用所处的计算机上运行，但消耗的资源很小。为支持全分布式的REST接口，taosc在TDengine集群的每个dnode上都有一运行实例。
**对外服务地址**：TDengine集群可以容纳单台、多台甚至几千台物理节点。应用只需要向集群中任何一个物理节点的publicIp发起连接即可。启动CLI应用taos时，选项-h需要提供的就是publicIp。
**master/secondIp**：每一个dnode都需要配置一个masterIp。dnode启动后，将对配置的masterIp发起加入集群的连接请求。masterIp是已经创建的集群中的任何一个节点的privateIp，对于集群中的第一个节点，就是它自己的privateIp。为保证连接成功，每个dnode还可配置secondIp, 该IP地址也是已创建的集群中的任何一个节点的privateIp。如果一个节点连接masterIp失败,它将试图链接secondIp。
dnode启动后，会获知集群的mnode IP列表，并且定时向mnode发送状态信息。
vnode与mnode只是逻辑上的划分，都是执行程序taosd里的不同线程而已，无需安装不同的软件，做任何特殊的配置。最小的系统配置就是一个物理节点,vnode,mnode和taosc都存在而且都正常运行，但单一节点无法保证系统的高可靠。
### 2：一典型的操作流程
为解释vnode, mnode, taosc和应用之间的关系以及各自扮演的角色，下面对写入数据这个典型操作的流程进行剖析。
![Picture1](../assets/Picture2.png)
1. 应用通过JDBC、ODBC或其他API接口发起插入数据的请求。
2. taosc会检查缓存，看是有保存有该表的meta data。如果有，直接到第4步。如果没有，taosc将向mnode发出get meta-data请求。
3. mnode将该表的meta-data返回给taosc。Meta-data包含有该表的schema, 而且还有该表所属的vgroup信息（vnode ID以及所在的dnode的IP地址，如果副本数为N，就有N组vnodeID/IP)。如果taosc迟迟得不到mnode回应，而且存在多个mnode,taosc将向下一个mnode发出请求。
4. taosc向master vnode发起插入请求。
5. vnode插入数据后，给taosc一个应答，表示插入成功。如果taosc迟迟得不到vnode的回应，taosc会认为该节点已经离线。这种情况下，如果被插入的数据库有多个副本，taosc将向vgroup里下一个vnode发出插入请求。
6. taosc通知APP，写入成功。
对于第二和第三步，taosc启动时，并不知道mnode的IP地址，因此会直接向配置的集群对外服务的IP地址发起请求。如果接收到该请求的dnode并没有配置mnode，该dnode会在回复的消息中告知mnode的IP地址列表（如果有多个dnodes，mnode的IP地址可以有多个），这样taosc会重新向新的mnode的IP地址发出获取meta-data的请求。
对于第四和第五步，没有缓存的情况下，taosc无法知道虚拟节点组里谁是master，就假设第一个vnodeID/IP就是master,向它发出请求。如果接收到请求的vnode并不是master,它会在回复中告知谁是master，这样taosc就向建议的master vnode发出请求。一旦得到插入成功的回复，taosc会缓存住master节点的信息。
上述是插入数据的流程，查询、计算的流程也完全一致。taosc把这些复杂的流程全部封装屏蔽了，因此应用无需处理重定向、获取meta data等细节，完全是透明的。
通过taosc缓存机制，只有在第一次对一张表操作时，才需要访问mnode, 因此mnode不会成为系统瓶颈。但因为schema有可能变化，而且vgroup有可能发生改变（比如负载均衡发生），因此taosc需要定时自动刷新缓存。
### 3：数据分区
vnode(虚拟数据节点)保存采集的时序数据，而且查询、计算都在这些节点上进行。为便于负载均衡、数据恢复、支持异构环境，TDengine将一个物理节点根据其计算和存储资源切分为多个vnode。这些vnode的管理是TDengine自动完成的，对应用完全透明。
对于单独一个数据采集点，无论其数据量多大，一个vnode（或vnode group, 如果副本数大于1）有足够的计算资源和存储资源来处理（如果每秒生成一条16字节的记录，一年产生的原始数据不到0.5G），因此TDengine将一张表的所有数据都存放在一个vnode里，而不会让同一个采集点的数据分布到两个或多个dnode上。而且一个vnode可存储多张表的数据，一个vnode可容纳的表的数目由配置参数tables指定，缺省为2000。设计上，一个vnode里所有的表都属于同一个DB。因此一个数据库DB需要的vnode或vgroup的个数等于：数据库表的数目/tables。
创建DB时，系统并不会马上分配资源。但当创建一张表时，系统将看是否有已经分配的vnode, 而且是否有空位，如果有，立即在该有空位的vnode创建表。如果没有，系统将从集群中，根据当前的负载情况，在一个dnode上创建一新的vnode, 然后创建表。如果DB有多个副本，系统不是只创建一个vnode，而是一个vgroup(虚拟数据节点组)。系统对vnode的数目没有任何限制，仅仅受限于物理节点本身的计算和存储资源。
参数tables的设置需要考虑具体场景，创建DB时，可以个性化指定该参数。该参数不宜过大，也不宜过小。过小，极端情况，就是每个数据采集点一个vnode, 这样导致系统数据文件过多。过大，虚拟化带来的优势就会丧失。给定集群计算资源的情况下，整个系统vnode的个数应该是CPU核的数目的两倍以上。
### 4：负载均衡
每个dnode(物理节点)都定时向 mnode(虚拟管理节点)报告其状态（包括硬盘空间、内存大小、CPU、网络、虚拟节点个数等），因此mnode了解整个集群的状态。基于整体状态，当mnode发现某个dnode负载过重，它会将dnode上的一个或多个vnode挪到其他dnode。在挪动过程中，对外服务继续进行，数据插入、查询和计算操作都不受影响。负载均衡操作结束后，应用也无需重启，将自动连接新的vnode。
如果mnode一段时间没有收到dnode的状态报告，mnode会认为这个dnode已经离线。如果离线时间超过一定时长（时长由配置参数offlineThreshold决定），该dnode将被mnode强制剔除出集群。该dnode上的vnodes如果副本数大于一，系统将自动在其他dnode上创建新的副本，以保证数据的副本数。
**Note：**目前集群功能仅仅限于企业版
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# TDengine System Architecture
## Storage Design
TDengine data mainly include **metadata** and **data** that we will introduce in the following sections.
### Metadata Storage
Metadata include the information of databases, tables, etc. Metadata files are saved in _/var/lib/taos/mgmt/_ directory by default. The directory tree is as below:
```
/var/lib/taos/
+--mgmt/
+--db.db
+--meters.db
+--user.db
+--vgroups.db
```
A metadata structure (database, table, etc.) is saved as a record in a metadata file. All metadata files are appended only, and even a drop operation adds a deletion record at the end of the file.
### Data storage
Data in TDengine are sharded according to the time range. Data of tables in the same vnode in a certain time range are saved in the same filegroup, such as files v0f1804*. This sharding strategy can effectively improve data searching speed. By default, a group of files contains data in 10 days, which can be configured by *daysPerFile* in the configuration file or by *DAYS* keyword in *CREATE DATABASE* clause. Data in files are blockwised. A data block only contains one table's data. Records in the same data block are sorted according to the primary timestamp, which helps to improve the compression rate and save storage. The compression algorithms used in TDengine include simple8B, delta-of-delta, RLE, LZ4, etc.
By default, TDengine data are saved in */var/lib/taos/data/* directory. _/var/lib/taos/tsdb/_ directory contains vnode informations and data file linkes.
```
/var/lib/taos/
+--tsdb/
| +--vnode0
| +--meterObj.v0
| +--db/
| +--v0f1804.head->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1804.head1
| +--v0f1804.data->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1804.data
| +--v0f1804.last->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1804.last1
| +--v0f1805.head->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1805.head1
| +--v0f1805.data->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1805.data
| +--v0f1805.last->/var/lib/taos/data/vnode0/v0f1805.last1
| :
+--data/
+--vnode0/
+--v0f1804.head1
+--v0f1804.data
+--v0f1804.last1
+--v0f1805.head1
+--v0f1805.data
+--v0f1805.last1
:
```
#### meterObj file
There are only one meterObj file in a vnode. Informations bout the vnode, such as created time, configuration information, vnode statistic informations are saved in this file. It has the structure like below:
```
<start_of_file>
[file_header]
[table_record1_offset&length]
[table_record2_offset&length]
...
[table_recordN_offset&length]
[table_record1]
[table_record2]
...
[table_recordN]
<end_of_file>
```
The file header takes 512 bytes, which mainly contains informations about the vnode. Each table record is the representation of a table on disk.
#### head file
The _head_ files contain the index of data blocks in the _data_ file. The inner organization is as below:
```
<start_of_file>
[file_header]
[table1_offset]
[table2_offset]
...
[tableN_offset]
[table1_index_block]
[table2_index_block]
...
[tableN_index_block]
<end_of_file>
```
The table offset array in the _head_ file saves the information about the offsets of each table index block. Indices on data blocks in the same table are saved continuously. This also makes it efficient to load data indices on the same table. The data index block has a structure like:
```
[index_block_info]
[block1_index]
[block2_index]
...
[blockN_index]
```
The index block info part contains the information about the index block such as the number of index blocks, etc. Each block index corresponds to a real data block in the _data_ file or _last_ file. Information about the location of the real data block, the primary timestamp range of the data block, etc. are all saved in the block index part. The block indices are sorted in ascending order according to the primary timestamp. So we can apply algorithms such as the binary search on the data to efficiently search blocks according to time.
#### data file
The _data_ files store the real data block. They are append-only. The organization is as:
```
<start_of_file>
[file_header]
[block1]
[block2]
...
[blockN]
<end_of_file>
```
A data block in _data_ files only belongs to a table in the vnode and the records in a data block are sorted in ascending order according to the primary timestamp key. Data blocks are column-oriented. Data in the same column are stored contiguously, which improves reading speed and compression rate because of their similarity. A data block has the following organization:
```
[column1_info]
[column2_info]
...
[columnN_info]
[column1_data]
[column2_data]
...
[columnN_data]
```
The column info part includes information about column types, column compression algorithm, column data offset and length in the _data_ file, etc. Besides, pre-calculated results of the column data in the block are also in the column info part, which helps to improve reading speed by avoiding loading data block necessarily.
#### last file
To avoid storage fragment and to import query speed and compression rate, TDengine introduces an extra file, the _last_ file. When the number of records in a data block is lower than a threshold, TDengine will flush the block to the _last_ file for temporary storage. When new data comes, the data in the _last_ file will be merged with the new data and form a larger data block and written to the _data_ file. The organization of the _last_ file is similar to the _data_ file.
### Summary
The innovation in architecture and storage design of TDengine improves resource usage. On the one hand, the virtualization makes it easy to distribute resources between different vnodes and for future scaling. On the other hand, sorted and column-oriented storage makes TDengine have a great advantage in writing, querying and compression.
## Query Design
#### Introduction
TDengine provides a variety of query functions for both tables and super tables. In addition to regular aggregate queries, it also provides time window based query and statistical aggregation for time series data. TDengine's query processing requires the client app, management node, and data node to work together. The functions and modules involved in query processing included in each component are as follows:
Client (Client App). The client development kit, embed in a client application, consists of TAOS SQL parser and query executor, the second-stage aggregator (Result Merger), continuous query manager and other major functional modules. The SQL parser is responsible for parsing and verifying the SQL statement and converting it into an abstract syntax tree. The query executor is responsible for transforming the abstract syntax tree into the query execution logic and creates the metadata query according to the query condition of the SQL statement. Since TAOS SQL does not currently include complex nested queries and pipeline query processing mechanism, there is no longer need for query plan optimization and physical query plan conversions. The second-stage aggregator is responsible for performing the aggregation of the independent results returned by query involved data nodes at the client side to generate final results. The continuous query manager is dedicated to managing the continuous queries created by users, including issuing fixed-interval query requests and writing the results back to TDengine or returning to the client application as needed. Also, the client is also responsible for retrying after the query fails, canceling the query request, and maintaining the connection heartbeat and reporting the query status to the management node.
Management Node. The management node keeps the metadata of all the data of the entire cluster system, provides the metadata of the data required for the query from the client node, and divides the query request according to the load condition of the cluster. The super table contains information about all the tables created according to the super table, so the query processor (Query Executor) of the management node is responsible for the query processing of the tags of tables and returns the table information satisfying the tag query. Besides, the management node maintains the query status of the cluster in the Query Status Manager component, in which the metadata of all queries that are currently executing are temporarily stored in-memory buffer. When the client issues *show queries* command to management node, current running queries information is returned to the client.
Data Node. The data node, responsible for storing all data of the database, consists of query executor, query processing scheduler, query task queue, and other related components. Once the query requests from the client received, they are put into query task queue and waiting to be processed by query executor. The query executor extracts the query request from the query task queue and invokes the query optimizer to perform the basic optimization for the query execution plan. And then query executor scans the qualified data blocks in both cache and disk to obtain qualified data and return the calculated results. Besides, the data node also needs to respond to management information and commands from the management node. For example, after the *kill query* received from the management node, the query task needs to be stopped immediately.
<center> <img src="../assets/fig1.png"> </center>
<center>Fig 1. System query processing architecture diagram (only query related components)</center>
#### Query Process Design
The client, the management node, and the data node cooperate to complete the entire query processing of TDengine. Let's take a concrete SQL query as an example to illustrate the whole query processing flow. The SQL statement is to query on super table *FOO_SUPER_TABLE* to get the total number of records generated on January 12, 2019, from the table, of which TAG_LOC equals to 'beijing'. The SQL statement is as follows:
```sql
SELECT COUNT(*)
FROM FOO_SUPER_TABLE
WHERE TAG_LOC = 'beijing' AND TS >= '2019-01-12 00:00:00' AND TS < '2019-01-13 00:00:00'
```
First, the client invokes the TAOS SQL parser to parse and validate the SQL statement, then generates a syntax tree, and extracts the object of the query - the super table *FOO_SUPER_TABLE*, and then the parser sends requests with filtering information (TAG_LOC='beijing') to management node to get the corresponding metadata about *FOO_SUPER_TABLE*.
Once the management node receives the request for metadata acquisition, first finds the super table *FOO_SUPER_TABLE* basic information, and then applies the query condition (TAG_LOC='beijing') to filter all the related tables created according to it. And finally, the query executor returns the metadata information that satisfies the query request to the client.
After the client obtains the metadata information of *FOO_SUPER_TABLE*, the query executor initiates a query request with timestamp range filtering condition (TS >= '2019- 01-12 00:00:00' AND TS < '2019-01-13 00:00:00') to all nodes that hold the corresponding data according to the information about data distribution in metadata.
The data node receives the query sent from the client, converts it into an internal structure and puts it into the query task queue to be executed by query executor after optimizing the execution plan. When the query result is obtained, the query result is returned to the client. It should be noted that the data nodes perform the query process independently of each other, and rely solely on their data and content for processing.
When all data nodes involved in the query return results, the client aggregates the result sets from each data node. In this case, all results are accumulated to generate the final query result. The second stage of aggregation is not always required for all queries. For example, a column selection query does not require a second-stage aggregation at all.
#### REST Query Process
In addition to C/C++, Python, and JDBC interface, TDengine also provides a REST interface based on the HTTP protocol, which is different from using the client application programming interface. When the user uses the REST interface, all the query processing is completed on the server-side, and the user's application is not involved in query processing anymore. After the query processing is completed, the result is returned to the client through the HTTP JSON string.
<center> <img src="../assets/fig2.png"> </center>
<center>Fig. 2 REST query architecture</center>
When a client uses an HTTP-based REST query interface, the client first establishes a connection with the HTTP connector at the data node and then uses the token to ensure the reliability of the request through the REST signature mechanism. For the data node, after receiving the request, the HTTP connector invokes the embedded client program to initiate a query processing, and then the embedded client parses the SQL statement from the HTTP connector and requests the management node to get metadata as needed. After that, the embedded client sends query requests to the same data node or other nodes in the cluster and aggregates the calculation results on demand. Finally, you also need to convert the result of the query into a JSON format string and return it to the client via an HTTP response. After the HTTP connector receives the request SQL, the subsequent process processing is completely consistent with the query processing using the client application development kit.
It should be noted that during the entire processing, the client application is no longer involved in, and is only responsible for sending SQL requests through the HTTP protocol and receiving the results in JSON format. Besides, each data node is embedded with an HTTP connector and a client, so any data node in the cluster received requests from a client, the data node can initiate the query and return the result to the client through the HTTP protocol, with transfer the request to other data nodes.
#### Technology
Because TDengine stores data and tags value separately, the tag value is kept in the management node and directly associated with each table instead of records, resulting in a great reduction of the data storage. Therefore, the tag value can be managed by a fully in-memory structure. First, the filtering of the tag data can drastically reduce the data size involved in the second phase of the query. The query processing for the data is performed at the data node. TDengine takes advantage of the immutable characteristics of IoT data by calculating the maximum, minimum, and other statistics of the data in one data block on each saved data block, to effectively improve the performance of query processing. If the query process involves all the data of the entire data block, the pre-computed result is used directly, and the content of the data block is no longer needed. Since the size of disk space required to store the pre-computation result is much smaller than the size of the specific data, the pre-computation result can greatly reduce the disk IO and speed up the query processing.
TDengine employs column-oriented data storage techniques. When the data block is involved to be loaded from the disk for calculation, only the required column is read according to the query condition, and the read overhead can be minimized. The data of one column is stored in a contiguous memory block and therefore can make full use of the CPU L2 cache to greatly speed up the data scanning. Besides, TDengine utilizes the eagerly responding mechanism and returns a partial result before the complete result is acquired. For example, when the first batch of results is obtained, the data node immediately returns it directly to the client in case of a column select query.
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# 高效查询数据
## 主要查询功能
TDengine采用SQL作为查询语言，应用程序可以通过C/C++, JDBC, GO, Python连接器发送SQL查询语句，用户还可以通过TAOS Shell直接手动执行SQL即席查询，十分方便。支持如下查询功能：
- 查询单列、或多列查询
- 支持值过滤条件：\>, \<, =, \<> 大于，小于，等于，不等于等等
- 支持对标签的模糊匹配
- 支持Group by, Order by, Limit, Offset
- 支持列之间的四则运算
- 支持时间戳对齐的JOIN操作
- 支持多种函数: count, max, min, avg, sum, twa, stddev, leastsquares, top, bottom, first, last, percentile, apercentile, last_row, spread, diff
例如：在TAOS Shell中，从表d1001中查询出vlotage >215的记录，按时间降序排列，仅仅输出2条。
```mysql
taos> select * from d1001 where voltage > 215 order by ts desc limit 2;
ts | current | voltage | phase |
======================================================================================
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 | 221 | 0.31000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.60000 | 218 | 0.33000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)
```
为满足物联网场景的需求，TDengine支持几个特殊的函数，比如twa(时间加权平均)，spread (最大值与最小值的差)，last_row(最后一条记录)等，更多与物联网场景相关的函数将添加进来。TDengine还支持连续查询。
具体的查询语法请看TAOS SQL。
## 多表聚合查询
TDengine对每个数据采集点单独建表，但应用经常需要对数据点之间进行聚合。为高效的进行聚合操作，TDengine引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一特定类型的数据采集点，它是表的集合，包含多张表。这集合里每张表的Schema是一样的，但每张表都带有自己的静态标签，标签可以多个，可以随时增加、删除和修改。
应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：
<center> <img src="../assets/stable.png"> </center>
<center> 多表聚合查询原理图 </center>
1：应用将一个查询条件发往系统；2: taosc将超级表的名字发往Meta Node（管理节点)；3：管理节点将超级表所拥有的vnode列表发回taosc；4：taosc将计算的请求连同标签过滤条件发往这些vnode对应的多个数据节点；5：每个vnode先在内存里查找出自己节点里符合标签过滤条件的表的集合，然后扫描存储的时序数据，完成相应的聚合计算，将结果返回给taosc；6：taosc将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。
由于TDengine在vnode内将标签数据与时序数据分离存储，通过先在内存里过滤标签数据，将需要扫描的数据集大幅减少，大幅提升了聚合计算速度。同时，由于数据分布在多个vnode/dnode，聚合计算操作在多个vnode里并发进行，又进一步提升了聚合的速度。
对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表，语法完全一样，细节请看TAOS SQL。
比如：在TAOS Shell，查找所有智能电表采集的电压平均值，并按照location分组
```mysql
taos> select avg(voltage) from meters group by location;
avg(voltage) | location |
=============================================================
222.000000000 | Beijing.Haidian |
219.200000000 | Beijing.Chaoyang |
Query OK, 2 row(s) in set (0.002136s)
```
## 降采样查询、插值
物联网场景里，经常需要做down sampling，需要将采集的数据按时间段进行聚合。TDengine提供了一个简便的关键词interval让操作变得极为简单。比如：将智能电表d1001采集的电流值每10秒钟求和
```mysql
taos> SELECT sum(current) FROM d1001 interval(10s) ;
ts | sum(current) |
======================================================
2018-10-03 14:38:00.000 | 10.300000191 |
2018-10-03 14:38:10.000 | 24.900000572 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000883s)
```
降采样操作还适用于超级表，比如：将所有智能电表采集的电流值每秒钟求和
```mysql
taos> SELECT sum(current) FROM meters interval(1s) ;
ts | sum(current) |
======================================================
2018-10-03 14:38:04.000 | 10.199999809 |
2018-10-03 14:38:05.000 | 32.900000572 |
2018-10-03 14:38:06.000 | 11.500000000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.600000381 |
2018-10-03 14:38:16.000 | 36.000000000 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.001538s)
```
物联网场景里，每个数据采集点采集数据的时间是难同步的，但很多分析算法(比如FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐，在很多系统里，需要应用自己写程序来处理，但使用TDengine的降采样操作就轻松解决。如果一个时间间隔里，没有采集的数据，TDengine还提供插值计算的功能。
语法规则细节请见TAOS SQL。
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# 超级表STable：多表聚合
TDengine要求每个数据采集点单独建表，这样能极大提高数据的插入/查询性能，但是导致系统中表的数量猛增，让应用对表的维护以及聚合、统计操作难度加大。为降低应用的开发难度，TDengine引入了超级表STable (Super Table)的概念。
## 什么是超级表
STable是同一类型数据采集点的抽象，是同类型采集实例的集合，包含多张数据结构一样的子表。每个STable为其子表定义了表结构和一组标签：表结构即表中记录的数据列及其数据类型；标签名和数据类型由STable定义，标签值记录着每个子表的静态信息，用以对子表进行分组过滤。子表本质上就是普通的表，由一个时间戳主键和若干个数据列组成，每行记录着具体的数据，数据查询操作与普通表完全相同；但子表与普通表的区别在于每个子表从属于一张超级表，并带有一组由STable定义的标签值。每种类型的采集设备可以定义一个STable。数据模型定义表的每列数据的类型，如温度、压力、电压、电流、GPS实时位置等，而标签信息属于Meta Data，如采集设备的序列号、型号、位置等，是静态的，是表的元数据。用户在创建表（数据采集点）时指定STable(采集类型)外，还可以指定标签的值，也可事后增加或修改。
TDengine扩展标准SQL语法用于定义STable，使用关键词tags指定标签信息。语法如下：
```mysql
CREATE TABLE <stable_name> (<field_name> TIMESTAMP, field_name1 field_type,…) TAGS(tag_name tag_type, …)
```
其中tag_name是标签名，tag_type是标签的数据类型。标签可以使用时间戳之外的其他TDengine支持的数据类型，标签的个数最多为6个，名字不能与系统关键词相同，也不能与其他列名相同。如：
```mysql
create table thermometer (ts timestamp, degree float)
tags (location binary(20), type int)
```
上述SQL创建了一个名为thermometer的STable，带有标签location和标签type。
为某个采集点创建表时，可以指定其所属的STable以及标签的值，语法如下：
```mysql
CREATE TABLE <tb_name> USING <stb_name> TAGS (tag_value1,...)
```
沿用上面温度计的例子，使用超级表thermometer建立单个温度计数据表的语句如下：
```mysql
create table t1 using thermometer tags (‘beijing’, 10)
```
上述SQL以thermometer为模板，创建了名为t1的表，这张表的Schema就是thermometer的Schema，但标签location值为‘beijing’，标签type值为10。
用户可以使用一个STable创建数量无上限的具有不同标签的表，从这个意义上理解，STable就是若干具有相同数据模型，不同标签的表的集合。与普通表一样，用户可以创建、删除、查看超级表STable，大部分适用于普通表的查询操作都可运用到STable上，包括各种聚合和投影选择函数。除此之外，可以设置标签的过滤条件，仅对STbale中部分表进行聚合查询，大大简化应用的开发。
TDengine对表的主键（时间戳）建立索引，暂时不提供针对数据模型中其他采集量（比如温度、压力值）的索引。每个数据采集点会采集若干数据记录，但每个采集点的标签仅仅是一条记录，因此数据标签在存储上没有冗余，且整体数据规模有限。TDengine将标签数据与采集的动态数据完全分离存储，而且针对STable的标签建立了高性能内存索引结构，为标签提供全方位的快速操作支持。用户可按照需求对其进行增删改查（Create，Retrieve，Update，Delete，CRUD）操作。
STable从属于库，一个STable只属于一个库，但一个库可以有一到多个STable, 一个STable可有多个子表。
## 超级表管理
- 创建超级表
```mysql
CREATE TABLE <stable_name> (<field_name> TIMESTAMP, field_name1 field_type,…) TAGS(tag_name tag_type, …)
```
与创建表的SQL语法相似。但需指定TAGS字段的名称和类型。
说明：
1. TAGS列总长度不能超过512 bytes；
2. TAGS列的数据类型不能是timestamp和nchar类型；
3. TAGS列名不能与其他列名相同;
4. TAGS列名不能为预留关键字.
- 显示已创建的超级表
```mysql
show stables;
```
查看数据库内全部STable，及其相关信息，包括STable的名称、创建时间、列数量、标签（TAG）数量、通过该STable建表的数量。
- 删除超级表
```mysql
DROP TABLE <stable_name>
```
Note: 删除STable不会级联删除通过STable创建的表；相反删除STable时要求通过该STable创建的表都已经被删除。
- 查看属于某STable并满足查询条件的表
```mysql
SELECT TBNAME,[TAG_NAME,…] FROM <stable_name> WHERE <tag_name> <[=|=<|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
```
查看属于某STable并满足查询条件的表。说明：TBNAME为关键词，显示通过STable建立的子表表名，查询过程中可以使用针对标签的条件。
```mysql
SELECT COUNT(TBNAME) FROM <stable_name> WHERE <tag_name> <[=|=<|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
```
统计属于某个STable并满足查询条件的子表的数量
## 写数据时自动建子表
在某些特殊场景中，用户在写数据时并不确定某个设备的表是否存在，此时可使用自动建表语法来实现写入数据时里用超级表定义的表结构自动创建不存在的子表，若该表已存在则不会建立新表。注意：自动建表语句只能自动建立子表而不能建立超级表，这就要求超级表已经被事先定义好。自动建表语法跟insert/import语法非常相似，唯一区别是语句中增加了超级表和标签信息。具体语法如下：
```mysql
INSERT INTO <tb_name> USING <stb_name> TAGS (<tag1_value>, ...) VALUES (field_value, ...) (field_value, ...) ...;
```
向表tb_name中插入一条或多条记录，如果tb_name这张表不存在，则会用超级表stb_name定义的表结构以及用户指定的标签值(即tag1_value…)来创建名为tb_name新表，并将用户指定的值写入表中。如果tb_name已经存在，则建表过程会被忽略，系统也不会检查tb_name的标签是否与用户指定的标签值一致，也即不会更新已存在表的标签。
```mysql
INSERT INTO <tb1_name> USING <stb1_name> TAGS (<tag1_value1>, ...) VALUES (<field1_value1>, ...) (<field1_value2>, ...) ... <tb_name2> USING <stb_name2> TAGS(<tag1_value2>, ...) VALUES (<field1_value1>, ...) ...;
```
向多张表tb1_name，tb2_name等插入一条或多条记录，并分别指定各自的超级表进行自动建表。
## STable中TAG管理
除了更新标签的值的操作是针对子表进行，其他所有的标签操作（添加标签、删除标签等）均只能作用于STable，不能对单个子表操作。对STable添加标签以后，依托于该STable建立的所有表将自动增加了一个标签，对于数值型的标签，新增加的标签的默认值是0.
- 添加新的标签
```mysql
ALTER TABLE <stable_name> ADD TAG <new_tag_name> <TYPE>
```
为STable增加一个新的标签，并指定新标签的类型。标签总数不能超过6个。
- 删除标签
```mysql
ALTER TABLE <stable_name> DROP TAG <tag_name>
```
删除超级表的一个标签，从超级表删除某个标签后，该超级表下的所有子表也会自动删除该标签。
说明：第一列标签不能删除，至少需要为STable保留一个标签。
- 修改标签名
```mysql
ALTER TABLE <stable_name> CHANGE TAG <old_tag_name> <new_tag_name>
```
修改超级表的标签名，从超级表修改某个标签名后，该超级表下的所有子表也会自动更新该标签名。
- 修改子表的标签值
```mysql
ALTER TABLE <table_name> SET TAG <tag_name>=<new_tag_value>
```
## STable多表聚合
针对所有的通过STable创建的子表进行多表聚合查询，支持按照全部的TAG值进行条件过滤，并可将结果按照TAGS中的值进行聚合，暂不支持针对binary类型的模糊匹配过滤。语法如下：
```mysql
SELECT function<field_name>,…
FROM <stable_name>
WHERE <tag_name> <[=|<=|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
INTERVAL (<time range>)
GROUP BY <tag_name>, <tag_name>…
ORDER BY <tag_name> <asc|desc>
SLIMIT <group_limit>
SOFFSET <group_offset>
LIMIT <record_limit>
OFFSET <record_offset>
```
**说明**：
超级表聚合查询，TDengine目前支持以下聚合\选择函数：sum、count、avg、first、last、min、max、top、bottom，以及针对全部或部分列的投影操作，使用方式与单表查询的计算过程相同。暂不支持其他类型的聚合计算和四则运算。当前所有的函数及计算过程均不支持嵌套的方式进行执行。
不使用GROUP BY的查询将会对超级表下所有满足筛选条件的表按时间进行聚合，结果输出默认是按照时间戳单调递增输出，用户可以使用ORDER BY _c0 ASC|DESC选择查询结果时间戳的升降排序；使用GROUP BY <tag_name> 的聚合查询会按照tags进行分组，并对每个组内的数据分别进行聚合，输出结果为各个组的聚合结果，组间的排序可以由ORDER BY <tag_name> 语句指定，每个分组内部，时间序列是单调递增的。
使用SLIMIT/SOFFSET语句指定组间分页，即指定结果集中输出的最大组数以及对组起始的位置。使用LIMIT/OFFSET语句指定组内分页，即指定结果集中每个组内最多输出多少条记录以及记录起始的位置。
## STable使用示例
以温度传感器采集时序数据作为例，示范STable的使用。 在这个例子中，对每个温度计都会建立一张表，表名为温度计的ID，温度计读数的时刻记为ts，采集的值记为degree。通过tags给每个采集器打上不同的标签，其中记录温度计的地区和类型，以方便我们后面的查询。所有温度计的采集量都一样，因此我们用STable来定义表结构。
###定义STable表结构并使用它创建子表
创建STable语句如下：
```mysql
CREATE TABLE thermometer (ts timestamp, degree double)
TAGS(location binary(20), type int)
```
假设有北京，天津和上海三个地区的采集器共4个，温度采集器有3种类型，我们就可以对每个采集器建表如下：
```mysql
CREATE TABLE therm1 USING thermometer TAGS (’beijing’, 1);
CREATE TABLE therm2 USING thermometer TAGS (’beijing’, 2);
CREATE TABLE therm3 USING thermometer TAGS (’tianjin’, 1);
CREATE TABLE therm4 USING thermometer TAGS (’shanghai’, 3);
```
其中therm1，therm2，therm3，therm4是超级表thermometer四个具体的子表，也即普通的Table。以therm1为例，它表示采集器therm1的数据，表结构完全由thermometer定义，标签location=”beijing”, type=1表示therm1的地区是北京，类型是第1类的温度计。
###写入数据
注意，写入数据时不能直接对STable操作，而是要对每张子表进行操作。我们分别向四张表therm1，therm2， therm3， therm4写入一条数据，写入语句如下：
```mysql
INSERT INTO therm1 VALUES (’2018-01-01 00:00:00.000’, 20);
INSERT INTO therm2 VALUES (’2018-01-01 00:00:00.000’, 21);
INSERT INTO therm3 VALUES (’2018-01-01 00:00:00.000’, 24);
INSERT INTO therm4 VALUES (’2018-01-01 00:00:00.000’, 23);
```
###按标签聚合查询
查询位于北京(beijing)和天津(tianjing)两个地区的温度传感器采样值的数量count(*)、平均温度avg(degree)、最高温度max(degree)、最低温度min(degree)，并将结果按所处地域(location)和传感器类型(type)进行聚合。
```mysql
SELECT COUNT(*), AVG(degree), MAX(degree), MIN(degree)
FROM thermometer
WHERE location=’beijing’ or location=’tianjing’
GROUP BY location, type
```
###按时间周期聚合查询
查询仅位于北京以外地区的温度传感器最近24小时(24h)采样值的数量count(*)、平均温度avg(degree)、最高温度max(degree)和最低温度min(degree)，将采集结果按照10分钟为周期进行聚合，并将结果按所处地域(location)和传感器类型(type)再次进行聚合。
```mysql
SELECT COUNT(*), AVG(degree), MAX(degree), MIN(degree)
FROM thermometer
WHERE name<>’beijing’ and ts>=now-1d
INTERVAL(10M)
GROUP BY location, type
```
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# STable: Super Table
"One Table for One Device" design can improve the insert/query performance significantly for a single device. But it has a side effect, the aggregation of multiple tables becomes hard. To reduce the complexity and improve the efficiency, TDengine introduced a new concept: STable (Super Table).
## What is a Super Table
STable is an abstract and a template for a type of device. A STable contains a set of devices (tables) that have the same schema or data structure. Besides the shared schema, a STable has a set of tags, like the model, serial number and so on. Tags are used to record the static attributes for the devices and are used to group a set of devices (tables) for aggregation. Tags are metadata of a table and can be added, deleted or changed.
TDengine does not save tags as a part of the data points collected. Instead, tags are saved as metadata. Each table has a set of tags. To improve query performance, tags are all cached and indexed. One table can only belong to one STable, but one STable may contain many tables.
Like a table, you can create, show, delete and describe STables. Most query operations on tables can be applied to STable too, including the aggregation and selector functions. For queries on a STable, if no tags filter, the operations are applied to all the tables created via this STable. If there is a tag filter, the operations are applied only to a subset of the tables which satisfy the tag filter conditions. It will be very convenient to use tags to put devices into different groups for aggregation.
##Create a STable
Similiar to creating a standard table, syntax is:
```mysql
CREATE TABLE <stable_name> (<field_name> TIMESTAMP, field_name1 field_type,…) TAGS(tag_name tag_type, …)
```
New keyword "tags" is introduced, where tag_name is the tag name, and tag_type is the associated data type.
Note：
1. The bytes of all tags together shall be less than 512
2. Tag's data type can not be time stamp or nchar
3. Tag name shall be different from the field name
4. Tag name shall not be the same as system keywords
5. Maximum number of tags is 6
For example:
```mysql
create table thermometer (ts timestamp, degree float)
tags (location binary(20), type int)
```
The above statement creates a STable thermometer with two tag "location" and "type"
##Create a Table via STable
To create a table for a device, you can use a STable as its template and assign the tag values. The syntax is:
```mysql
CREATE TABLE <tb_name> USING <stb_name> TAGS (tag_value1,...)
```
You can create any number of tables via a STable, and each table may have different tag values. For example, you create five tables via STable thermometer below:
```mysql
create table t1 using thermometer tags (‘beijing’, 10);
create table t2 using thermometer tags (‘beijing’, 20);
create table t3 using thermometer tags (‘shanghai’, 10);
create table t4 using thermometer tags (‘shanghai’, 20);
create table t5 using thermometer tags (‘new york’, 10);
```
## Aggregate Tables via STable
You can group a set of tables together by specifying the tags filter condition, then apply the aggregation operations. The result set can be grouped and ordered based on tag value. Syntax is：
```mysql
SELECT function<field_name>,…
FROM <stable_name>
WHERE <tag_name> <[=|<=|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
INTERVAL (<time range>)
GROUP BY <tag_name>, <tag_name>…
ORDER BY <tag_name> <asc|desc>
SLIMIT <group_limit>
SOFFSET <group_offset>
LIMIT <record_limit>
OFFSET <record_offset>
```
For the time being, STable supports only the following aggregation/selection functions: *sum, count, avg, first, last, min, max, top, bottom*, and the projection operations, the same syntax as a standard table. Arithmetic operations are not supported, embedded queries not either.
*INTERVAL* is used for the aggregation over a time range.
If *GROUP BY* is not used, the aggregation is applied to all the selected tables, and the result set is output in ascending order of the timestamp, but you can use "*ORDER BY _c0 ASC|DESC*" to specify the order you like.
If *GROUP BY <tag_name>* is used, the aggregation is applied to groups based on tags. Each group is aggregated independently. Result set is a group of aggregation results. The group order is decided by *ORDER BY <tag_name>*. Inside each group, the result set is in the ascending order of the time stamp.
*SLIMIT/SOFFSET* are used to limit the number of groups and starting group number.
*LIMIT/OFFSET* are used to limit the number of records in a group and the starting rows.
###Example 1:
Check the average, maximum, and minimum temperatures of Beijing and Shanghai, and group the result set by location and type. The SQL statement shall be:
```mysql
SELECT COUNT(*), AVG(degree), MAX(degree), MIN(degree)
FROM thermometer
WHERE location=’beijing’ or location=’tianjing’
GROUP BY location, type
```
### Example 2:
List the number of records, average, maximum, and minimum temperature every 10 minutes for the past 24 hours for all the thermometers located in Beijing with type 10. The SQL statement shall be:
```mysql
SELECT COUNT(*), AVG(degree), MAX(degree), MIN(degree)
FROM thermometer
WHERE name=’beijing’ and type=10 and ts>=now-1d
INTERVAL(10M)
```
## Create Table Automatically
Insert operation will fail if the table is not created yet. But for STable, TDengine can create the table automatically if the application provides the STable name, table name and tags' value when inserting data points. The syntax is:
```mysql
INSERT INTO <tb_name> USING <stb_name> TAGS (<tag1_value>, ...) VALUES (field_value, ...) (field_value, ...) ... <tb_name2> USING <stb_name2> TAGS(<tag1_value2>, ...) VALUES (<field1_value1>, ...) ...;
```
When inserting data points into table tb_name, the system will check if table tb_name is created or not. If it is already created, the data points will be inserted as usual. But if the table is not created yet, the system will create the table tb_bame using STable stb_name as the template with the tags. Multiple tables can be specified in the SQL statement.
## Management of STables
After you can create a STable, you can describe, delete, change STables. This section lists all the supported operations.
### Show STables in current DB
```mysql
show stables;
```
It lists all STables in current DB, including the name, created time, number of fileds, number of tags, and number of tables which are created via this STable.
### Describe a STable
```mysql
DESCRIBE <stable_name>
```
It lists the STable's schema and tags
### Drop a STable
```mysql
DROP TABLE <stable_name>
```
To delete a STable, all the tables created via this STable shall be deleted first, otherwise, it will fail.
### List the Associated Tables of a STable
```mysql
SELECT TBNAME,[TAG_NAME,…] FROM <stable_name> WHERE <tag_name> <[=|=<|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
```
It will list all the tables which satisfy the tag filter conditions. The tables are all created from this specific STable. TBNAME is a new keyword introduced, it is the table name associated with the STable.
```mysql
SELECT COUNT(TBNAME) FROM <stable_name> WHERE <tag_name> <[=|=<|>=|<>] values..> ([AND|OR] …)
```
The above SQL statement will list the number of tables in a STable, which satisfy the filter condition.
## Management of Tags
You can add, delete and change the tags for a STable, and you can change the tag value of a table. The SQL commands are listed below.
###Add a Tag
```mysql
ALTER TABLE <stable_name> ADD TAG <new_tag_name> <TYPE>
```
It adds a new tag to the STable with a data type. The maximum number of tags is 6.
###Drop a Tag
```mysql
ALTER TABLE <stable_name> DROP TAG <tag_name>
```
It drops a tag from a STable. The first tag could not be deleted, and there must be at least one tag.
###Change a Tag's Name
```mysql
ALTER TABLE <stable_name> CHANGE TAG <old_tag_name> <new_tag_name>
```
It changes the name of a tag from old to new.
###Change the Tag's Value
```mysql
ALTER TABLE <table_name> SET TAG <tag_name>=<new_tag_value>
```
It changes a table's tag value to a new one.
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# TAOS SQL
本文档说明TAOS SQL支持的语法规则、主要查询功能、支持的SQL查询函数，以及常用技巧等内容。阅读本文档需要读者具有基本的SQL语言的基础。
TAOS SQL是用户对TDengine进行数据写入和查询的主要工具。TAOS SQL为了便于用户快速上手，在一定程度上提供类似于标准SQL类似的风格和模式。严格意义上，TAOS SQL并不是也不试图提供SQL标准的语法。此外，由于TDengine针对的时序性结构化数据不提供修改和更新功能，因此在TAO SQL中不提供数据更新和数据删除的相关功能。
本章节SQL语法遵循如下约定：
- < > 里的内容是用户需要输入的，但不要输入<>本身
- [ ]表示内容为可选项，但不能输入[]本身
- | 表示多选一，选择其中一个即可，但不能输入|本身
- … 表示前面的项可重复多个
为更好地说明SQL语法的规则及其特点，本文假设存在一个数据集。以智能电表(meters)为例，假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量。其建模如下：
```mysql
taos> DESCRIBE meters;
Field | Type | Length | Note |
=================================================================================
ts | TIMESTAMP | 8 | |
current | FLOAT | 4 | |
voltage | INT | 4 | |
phase | FLOAT | 4 | |
location | BINARY | 64 | TAG |
groupid | INT | 4 | TAG |
```
数据集包含4个智能电表的数据，按照TDengine的建模规则，对应4个子表，其名称分别是 d1001, d1002, d1003, d1004。
## 支持的数据类型
使用TDengine，最重要的是时间戳。创建并插入记录、查询历史记录的时候，均需要指定时间戳。时间戳有如下规则：
- 时间格式为```YYYY-MM-DD HH:mm:ss.MS```, 默认时间分辨率为毫秒。比如：```2017-08-12 18:25:58.128```
- 内部函数now是服务器的当前时间
- 插入记录时，如果时间戳为0，插入数据时使用服务器当前时间
- Epoch Time: 时间戳也可以是一个长整数，表示从1970-01-01 08:00:00.000开始的毫秒数
- 时间可以加减，比如 now-2h，表明查询时刻向前推2个小时(最近2小时)。数字后面的时间单位：a(毫秒), s(秒), m(分), h(小时), d(天)，w(周), n(月), y(年)。比如select * from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w, 表示查询两周前整整一周的数据
- TDengine暂不支持时间窗口按照自然年和自然月切分。Where条件中的时间窗口单位的换算关系如下：interval(1y) 等效于 interval(365d), interval(1n) 等效于 interval(30d), interval(1w) 等效于 interval(7d)
TDengine缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数enableMicrosecond就可支持微秒。
在TDengine中，普通表的数据模型中可使用以下10种数据类型。
| | 类型 | Bytes | 说明 |
| ---- | :-------: | ------ | ------------------------------------------------------------ |
| 1 | TIMESTAMP | 8 | 时间戳。最小精度毫秒。从格林威治时间 1970-01-01 00:00:00.000 (UTC/GMT) 开始，计时不能早于该时间。 |
| 2 | INT | 4 | 整型，范围 [-2^31+1, 2^31-1], -2^31用作Null |
| 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 | 用于记录字符串，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个字符的字符串，每个字符占1byte的存储空间。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} |
| 10 | NCHAR | 自定义 | 用于记录非ASCII字符串，如中文字符。每个nchar字符占用4bytes的存储空间。字符串两端使用单引号引用，字符串内的单引号需用转义字符 **\’**。nchar使用时须指定字符串大小，类型为nchar(10)的列表示此列的字符串最多存储10个nchar字符，会固定占用40bytes的空间。如用户字符串长度超出声明长度，则将会报错。 |
**Tips**: 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。
## 数据库管理
- **创建数据库**
```mysql
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [KEEP keep]
```
说明：
1) `KEEP`是该数据库的数据保留多长天数，缺省是3650天(10年)，数据库会自动删除超过时限的数据；
2) 数据库名最大长度为33；
3) 一条SQL 语句的最大长度为65480个字符；
4) 数据库还有更多与存储相关的配置参数，请参见[系统管理](../administrator/#服务端配置)。
- **使用数据库**
```mysql
USE db_name
```
使用/切换数据库
- **删除数据库**
```mysql
DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name
```
删除数据库。所包含的全部数据表将被删除，谨慎使用
- **显示系统所有数据库**
```mysql
SHOW DATABASES
```
## 表管理
- **创建数据表**
```mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...])
```
说明：
1) 表的第一个字段必须是TIMESTAMP，并且系统自动将其设为主键；
2) 表名最大长度为193；
3) 表的每行长度不能超过16k个字符;
5) 使用数据类型binary或nchar，需指定其最长的字节数，如binary(20)，表示20字节；
- **删除数据表**
```mysql
DROP TABLE [IF EXISTS] tb_name
```
- **显示当前数据库下的所有数据表信息**
```mysql
SHOW TABLES [LIKE tb_name_wildcar]
```
显示当前数据库下的所有数据表信息。说明：可在like中使用通配符进行名称的匹配。 通配符匹配：1）’%’ (百分号)匹配0到任意个字符；2）’_’下划线匹配一个字符。
- **获取表的结构信息**
```mysql
DESCRIBE tb_name
```
- **表增加列**
```mysql
ALTER TABLE tb_name ADD COLUMN field_name data_type
```
说明：
1) 列的最大个数为1024，最小个数为2；
2) 列名最大长度为65；
- **表删除列**
```mysql
ALTER TABLE tb_name DROP COLUMN field_name
```
如果表是通过[超级表](../super-table/)创建，更改表结构的操作只能对超级表进行。同时针对超级表的结构更改对所有通过该结构创建的表生效。对于不是通过超级表创建的表，可以直接修改表结构
## 超级表STable管理
- **创建超级表**
```mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] stb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...]) TAGS (tag1_name tag_type1, tag2_name tag_type2 [, tag3_name tag_type3])
```
创建STable, 与创建表的SQL语法相似，但需指定TAGS字段的名称和类型
说明：
1) TAGS 列的数据类型不能是timestamp类型；
2) TAGS 列名不能与其他列名相同；
3) TAGS 列名不能为预留关键字；
4) TAGS 最多允许128个，可以0个，总长度不超过16k个字符
- **删除超级表**
```mysql
DROP TABLE [IF EXISTS] stb_name
```
删除STable会自动删除通过STable创建的字表。
- **显示当前数据库下的所有超级表信息**
```mysql
SHOW STABLES [LIKE tb_name_wildcar]
```
查看数据库内全部STable，及其相关信息，包括STable的名称、创建时间、列数量、标签（TAG）数量、通过该STable建表的数量。
- **获取超级表的结构信息**
```mysql
DESCRIBE stb_name
```
- **超级表增加列**
```mysql
ALTER TABLE stb_name ADD COLUMN field_name data_type
```
- **超级表删除列**
```mysql
ALTER TABLE stb_name DROP COLUMN field_name
```
## 超级表 STable 中 TAG 管理
- **添加标签**
```mysql
ALTER TABLE stb_name ADD TAG new_tag_name tag_type
```
为STable增加一个新的标签，并指定新标签的类型。标签总数不能超过128个，总长度不超过16k个字符.
- **删除标签**
```mysql
ALTER TABLE stb_name DROP TAG tag_name
```
删除超级表的一个标签，从超级表删除某个标签后，该超级表下的所有子表也会自动删除该标签。
- **修改标签名**
```mysql
ALTER TABLE stb_name CHANGE TAG old_tag_name new_tag_name
```
修改超级表的标签名，从超级表修改某个标签名后，该超级表下的所有子表也会自动更新该标签名。
- **修改字表标签值**
```mysql
ALTER TABLE tb_name SET TAG tag_name=new_tag_value
```
说明：除了更新标签的值的操作是针对子表进行，其他所有的标签操作（添加标签、删除标签等）均只能作用于STable，不能对单个子表操作。对STable添加标签以后，依托于该STable建立的所有表将自动增加了一个标签，所有新增标签的默认值都是NULL。
## 数据写入
- **插入一条记录**
```mysql
INSERT INTO tb_name VALUES (field_value, ...);
```
向表tb_name中插入一条记录
- **插入一条记录，数据对应到指定的列**
```mysql
INSERT INTO tb_name (field1_name, ...) VALUES(field1_value, ...)
```
向表tb_name中插入一条记录，数据对应到指定的列。SQL语句中没有出现的列，数据库将自动填充为NULL。主键（时间戳）不能为NULL。
- **插入多条记录**
```mysql
INSERT INTO tb_name VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...)...;
```
向表tb_name中插入多条记录
- **按指定的列插入多条记录**
```mysql
INSERT INTO tb_name (field1_name, ...) VALUES(field1_value1, ...) (field1_value2, ...)
```
向表tb_name中按指定的列插入多条记录
- **向多个表插入多条记录**
```mysql
INSERT INTO tb1_name VALUES (field1_value1, ...)(field1_value2, ...)...
tb2_name VALUES (field1_value1, ...)(field1_value2, ...)...;
```
同时向表tb1_name和tb2_name中分别插入多条记录
- **同时向多个表按列插入多条记录**
```mysql
INSERT INTO tb1_name (tb1_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value1, ...)
tb2_name (tb2_field1_name, ...) VALUES(field1_value1, ...) (field1_value2, ...)
```
同时向表tb1_name和tb2_name中按列分别插入多条记录
注意：
1) 如果时间戳为0，系统将自动使用服务器当前时间作为该记录的时间戳；
2) 允许插入的最老记录的时间戳，是相对于当前服务器时间，减去配置的keep值（数据保留的天数），允许插入的最新记录的时间戳，是相对于当前服务器时间，加上配置的days值（数据文件存储数据的时间跨度，单位为天）。keep和days都是可以在创建数据库时指定的，缺省值分别是3650天和10天。
**历史记录写入**：可使用IMPORT或者INSERT命令，IMPORT的语法，功能与INSERT完全一样。
## 数据查询
### 查询语法：
```mysql
SELECT select_expr [, select_expr ...]
FROM {tb_name_list}
[WHERE where_condition]
[INTERVAL [interval_offset,] interval_val]
[FILL fill_val]
[SLIDING fill_val]
[GROUP BY col_list]
[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 * 可以用于代指全部列。对于普通表，结果中只有普通列。
```mysql
taos> SELECT * FROM d1001;
ts | current | voltage | phase |
======================================================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.30000 | 219 | 0.31000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.60000 | 218 | 0.33000 |
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 | 221 | 0.31000 |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001165s)
```
在针对超级表，通配符包含 _标签列_ 。
```mysql
taos> SELECT * FROM meters;
ts | current | voltage | phase | location | groupid |
=====================================================================================================================================
2018-10-03 14:38:05.500 | 11.80000 | 221 | 0.28000 | Beijing.Haidian | 2 |
2018-10-03 14:38:16.600 | 13.40000 | 223 | 0.29000 | Beijing.Haidian | 2 |
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.80000 | 223 | 0.29000 | Beijing.Haidian | 3 |
2018-10-03 14:38:06.500 | 11.50000 | 221 | 0.35000 | Beijing.Haidian | 3 |
2018-10-03 14:38:04.000 | 10.20000 | 220 | 0.23000 | Beijing.Chaoyang | 3 |
2018-10-03 14:38:16.650 | 10.30000 | 218 | 0.25000 | Beijing.Chaoyang | 3 |
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.30000 | 219 | 0.31000 | Beijing.Chaoyang | 2 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.60000 | 218 | 0.33000 | Beijing.Chaoyang | 2 |
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 | 221 | 0.31000 | Beijing.Chaoyang | 2 |
Query OK, 9 row(s) in set (0.002022s)
```
通配符支持表名前缀，以下两个SQL语句均为返回全部的列：
```mysql
SELECT * FROM d1001;
SELECT d1001.* FROM d1001;
```
在Join查询中，带前缀的\*和不带前缀\*返回的结果有差别， \*返回全部表的所有列数据（不包含标签），带前缀的通配符，则只返回该表的列数据。
```mysql
taos> SELECT * FROM d1001, d1003 WHERE d1001.ts=d1003.ts;
ts | current | voltage | phase | ts | current | voltage | phase |
==================================================================================================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.30000| 219 | 0.31000 | 2018-10-03 14:38:05.000 | 10.80000| 223 | 0.29000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.017385s)
```
```mysql
taos> SELECT d1001.* FROM d1001,d1003 WHERE d1001.ts = d1003.ts;
ts | current | voltage | phase |
======================================================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.30000 | 219 | 0.31000 |
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。
```
taos> select count(*) from d1001;
count(*) |
========================
3 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001035s)
```
```
taos> select first(*) from d1001;
first(ts) | first(current) | first(voltage) | first(phase) |
=========================================================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.30000 | 219 | 0.31000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000849s)
```
#### 结果集列名
```SELECT```子句中，如果不指定返回结果集合的列名，结果集列名称默认使用```SELECT```子句中的表达式名称作为列名称。此外，用户可使用```AS```来重命名返回结果集合中列的名称。例如：
```
taos> select ts, ts as primary_key_ts from d1001;
ts | primary_key_ts |
====================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 2018-10-03 14:38:05.000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 2018-10-03 14:38:15.000 |
2018-10-03 14:38:16.800 | 2018-10-03 14:38:16.800 |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001191s)
```
但是针对```first(*)```、```last(*)```、```last_row(*)```不支持针对单列的重命名。
#### 隐式结果列
```Select_exprs```可以是表所属列的列名，也可以是基于列的函数表达式或计算式，数量的上限256个。当用户使用了```interval```或```group by tags```的子句以后，在最后返回结果中会强制返回时间戳列（第一列）和group by子句中的标签列。后续的版本中可以支持关闭group by子句中隐式列的输出，列输出完全由select子句控制。
#### 表（超级表）列表
FROM关键字后面可以是若干个表（超级表）列表，也可以是子查询的结果。
如果没有指定用户的当前数据库，可以在表名称之前使用数据库的名称来指定表所属的数据库。例如：```power.d1001``` 方式来跨库使用表。
```
SELECT * FROM power.d1001;
------------------------------
use power;
SELECT * FROM d1001;
```
#### 特殊功能
部分特殊的查询功能可以不使用FROM子句执行。获取当前所在的数据库 database()
```
taos> SELECT database();
database() |
=================================
power |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000079s)
```
如果登录的时候没有指定默认数据库，且没有使用```use``命令切换数据，则返回NULL。
```
taos> SELECT database();
database() |
=================================
NULL |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000184s)
```
获取服务器和客户端版本号:
```
taos> SELECT client_version();
client_version() |
===================
2.0.0.0 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000070s)
taos> SELECT server_version();
server_version() |
===================
2.0.0.0 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000077s)
```
服务器状态检测语句。如果服务器正常，返回一个数字（例如 1）。如果服务器异常，返回error code。该SQL语法能兼容连接池对于TDengine状态的检查及第三方工具对于数据库服务器状态的检查。并可以避免出现使用了错误的心跳检测SQL语句导致的连接池连接丢失的问题。
```
taos> SELECT server_status();
server_status() |
==================
1 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000074s)
taos> SELECT server_status() as status;
status |
==============
1 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000081s)
```
#### TAOS SQL中特殊关键词
> TBNAME： 在超级表查询中可视为一个特殊的标签，代表查询涉及的子表名<br>
\_c0: 表示表（超级表）的第一列
#### 小技巧
获取一个超级表所有的子表名及相关的标签信息：
```
SELECT TBNAME, location FROM meters
```
统计超级表下辖子表数量：
```
SELECT COUNT(TBNAME) FROM meters
```
以上两个查询均只支持在Where条件子句中添加针对标签（TAGS）的过滤条件。例如：
```
taos> SELECT TBNAME, location FROM meters;
tbname | location |
==================================================================
d1004 | Beijing.Haidian |
d1003 | Beijing.Haidian |
d1002 | Beijing.Chaoyang |
d1001 | Beijing.Chaoyang |
Query OK, 4 row(s) in set (0.000881s)
taos> SELECT count(tbname) FROM meters WHERE groupId > 2;
count(tbname) |
========================
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
- 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。
- 通过”>>"输出结果可以导出到指定文件
### 支持的条件过滤操作
| Operation | Note | Applicable Data Types |
| --------- | ----------------------------- | ------------------------------------- |
| > | larger than | **`timestamp`** and all numeric types |
| < | smaller than | **`timestamp`** and all numeric types |
| >= | larger than or equal to | **`timestamp`** and all numeric types |
| <= | smaller than or equal to | **`timestamp`** and all numeric types |
| = | equal to | all types |
| <> | not equal to | all types |
| % | match with any char sequences | **`binary`** **`nchar`** |
| _ | match with a single char | **`binary`** **`nchar`** |
1. 同时进行多个字段的范围过滤需要使用关键词AND进行连接不同的查询条件，暂不支持OR连接的查询条件。
2. 针对某一字段的过滤只支持单一区间的过滤条件。例如：value>20 and value<30是合法的过滤条件, 而Value<20 AND value<>5是非法的过滤条件。
### Some Examples
- 对于下面的例子，表tb1用以下语句创建
```mysql
CREATE TABLE tb1 (ts timestamp, col1 int, col2 float, col3 binary(50))
```
- 查询tb1刚过去的一个小时的所有记录
```mysql
SELECT * FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 1h
```
- 查询表tb1从2018-06-01 08:00:00.000 到2018-06-02 08:00:00.000时间范围，并且col3的字符串是'nny'结尾的记录，结果按照时间戳降序
```mysql
SELECT * FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' AND ts <= '2018-06-02 08:00:00.000' AND col3 LIKE '%nny' ORDER BY ts DESC
```
- 查询col1与col2的和，并取名complex, 时间大于2018-06-01 08:00:00.000, col2大于1.2，结果输出仅仅10条记录，从第5条开始
```mysql
SELECT (col1 + col2) AS 'complex' FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' and col2 > 1.2 LIMIT 10 OFFSET 5
```
- 查询过去10分钟的记录，col2的值大于3.14，并且将结果输出到文件 `/home/testoutpu.csv`.
```mysql
SELECT COUNT(*) FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 10m AND col2 > 3.14 >> /home/testoutpu.csv
```
## SQL函数
### 聚合函数
TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数如下：
- **COUNT**
```mysql
SELECT COUNT([*|field_name]) FROM tb_name [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中记录行数或某列的非空值个数。
返回结果数据类型：长整型INT64。
应用字段：应用全部字段。
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。2）针对同一表的（不包含NULL值）字段查询结果均相同。3）如果统计对象是具体的列，则返回该列中非NULL值的记录数量。
示例：
```mysql
taos> SELECT COUNT(*), COUNT(VOLTAGE) FROM meters;
count(*) | count(voltage) |
================================================
9 | 9 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.004475s)
taos> SELECT COUNT(*), COUNT(VOLTAGE) FROM d1001;
count(*) | count(voltage) |
================================================
3 | 3 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001075s)
```
- **AVG**
```mysql
SELECT AVG(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的平均值。
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字段。
适用于：表、超级表。
示例：
```mysql
taos> SELECT AVG(current), AVG(voltage), AVG(phase) FROM meters;
avg(current) | avg(voltage) | avg(phase) |
====================================================================================
11.466666751 | 220.444444444 | 0.293333333 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.004135s)
taos> SELECT AVG(current), AVG(voltage), AVG(phase) from d1001;
avg(current) | avg(voltage) | avg(phase) |
====================================================================================
11.733333588 | 219.333333333 | 0.316666673 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000943s)
```
- **TWA**
```mysql
SELECT TWA(field_name) FROM tb_name WHERE clause
```
功能说明：时间加权平均函数。统计表/超级表中某列在一段时间内的时间加权平均。
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。
说明：时间加权平均(time weighted average, TWA）查询需要指定查询时间段的 _开始时间_ 和 _结束时间_ 。
适用于：表、超级表。
- **SUM**
```mysql
SELECT SUM(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的和。
返回结果数据类型：双精度浮点数Double和长整型INT64。
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 SUM(current), SUM(voltage), SUM(phase) from meters;
sum(current) | sum(voltage) | sum(phase) |
================================================================================
103.200000763 | 1984 | 2.640000001 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001702s)
taos> SELECT SUM(current), SUM(voltage), SUM(phase) from d1001;
sum(current) | sum(voltage) | sum(phase) |
================================================================================
35.200000763 | 658 | 0.950000018 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000980s)
```
- **STDDEV**
```mysql
SELECT STDDEV(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
功能说明：统计表中某列的均方差。
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。
示例：
```mysql
taos> SELECT STDDEV(current) FROM d1001;
stddev(current) |
============================
1.020892909 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000915s)
```
- **LEASTSQUARES**
```mysql
SELECT LEASTSQUARES(field_name, start_val, step_val) FROM tb_name [WHERE clause]
```
功能说明：统计表中某列的值是主键（时间戳）的拟合直线方程。start_val是自变量初始值，step_val是自变量的步长值。
返回结果数据类型：字符串表达式（斜率, 截距）。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
说明：自变量是时间戳，因变量是该列的值。
适用于：表。
示例：
```mysql
taos> SELECT LEASTSQUARES(current, 1, 1) FROM d1001;
leastsquares(current, 1, 1) |
=====================================================
{slop:1.000000, intercept:9.733334} |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000921s)
```
### 选择函数
- **MIN**
```mysql
SELECT MIN(field_name) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的值最小值。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
示例：
```mysql
taos> SELECT MIN(current), MIN(voltage) FROM meters;
min(current) | min(voltage) |
======================================
10.20000 | 218 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001765s)
taos> SELECT MIN(current), MIN(voltage) FROM d1001;
min(current) | min(voltage) |
======================================
10.30000 | 218 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000950s)
```
- **MAX**
```mysql
SELECT MAX(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的值最大值。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
示例：
```mysql
taos> SELECT MAX(current), MAX(voltage) FROM meters;
max(current) | max(voltage) |
======================================
13.40000 | 223 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001123s)
taos> SELECT MAX(current), MAX(voltage) FROM d1001;
max(current) | max(voltage) |
======================================
12.60000 | 221 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000987s)
```
- **FIRST**
```mysql
SELECT FIRST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的值最先写入的非NULL值。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：所有字段。
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(*)；2) 如果结果集中的某列全部为NULL值，则该列的返回结果也是NULL；3) 如果结果集中所有列全部为NULL值，则不返回结果。
示例：
```mysql
taos> SELECT FIRST(*) FROM meters;
first(ts) | first(current) | first(voltage) | first(phase) |
=========================================================================================
2018-10-03 14:38:04.000 | 10.20000 | 220 | 0.23000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.004767s)
taos> SELECT FIRST(current) FROM d1002;
first(current) |
=======================
10.20000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001023s)
```
- **LAST**
```mysql
SELECT LAST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的值最后写入的非NULL值。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：所有字段。
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(*)；2）如果结果集中的某列全部为NULL值，则该列的返回结果也是NULL；如果结果集中所有列全部为NULL值，则不返回结果。
示例：
```mysql
taos> SELECT LAST(*) FROM meters;
last(ts) | last(current) | last(voltage) | last(phase) |
========================================================================================
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 | 221 | 0.31000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001452s)
taos> SELECT LAST(current) FROM d1002;
last(current) |
=======================
10.30000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000843s)
```
- **TOP**
```mysql
SELECT TOP(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明： 统计表/超级表中某列的值最大*k*个非NULL值。若多于k个列值并列最大，则返回时间戳小的。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
说明：1）*k*值取值范围1≤*k*≤100；2）系统同时返回该记录关联的时间戳列。
示例：
```mysql
taos> SELECT TOP(current, 3) FROM meters;
ts | top(current, 3) |
=================================================
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.60000 |
2018-10-03 14:38:16.600 | 13.40000 |
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001548s)
taos> SELECT TOP(current, 2) FROM d1001;
ts | top(current, 2) |
=================================================
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.60000 |
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000810s)
```
- **BOTTOM**
```mysql
SELECT BOTTOM(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的值最小*k*个非NULL值。若多于k个列值并列最小，则返回时间戳小的。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
说明：1）*k*值取值范围1≤*k*≤100；2）系统同时返回该记录关联的时间戳列。
示例：
```mysql
taos> SELECT BOTTOM(voltage, 2) FROM meters;
ts | bottom(voltage, 2) |
===============================================
2018-10-03 14:38:15.000 | 218 |
2018-10-03 14:38:16.650 | 218 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001332s)
taos> SELECT BOTTOM(current, 2) FROM d1001;
ts | bottom(current, 2) |
=================================================
2018-10-03 14:38:05.000 | 10.30000 |
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000793s)
```
- **PERCENTILE**
```mysql
SELECT PERCENTILE(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。
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。
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：
```mysql
taos> SELECT PERCENTILE(current, 20) FROM d1001;
percentile(current, 20) |
============================
11.100000191 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000787s)
```
- **APERCENTILE**
```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。
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。
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
taos> SELECT APERCENTILE(current, 20) FROM d1001;
apercentile(current, 20) |
============================
10.300000191 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000645s)
```
- **LAST_ROW**
```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。
返回结果数据类型：同应用的字段。
应用字段：所有字段。
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：
```mysql
taos> SELECT LAST_ROW(current) FROM meters;
last_row(current) |
=======================
12.30000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001238s)
taos> SELECT LAST_ROW(current) FROM d1002;
last_row(current) |
=======================
10.30000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001042s)
```
### 计算函数
- **DIFF**
```mysql
SELECT DIFF(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
功能说明：统计表中某列的值与前一行对应值的差。
返回结果数据类型： 同应用字段。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
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：
```mysql
taos> SELECT DIFF(current) FROM d1001;
ts | diff(current) |
=================================================
2018-10-03 14:38:15.000 | 2.30000 |
2018-10-03 14:38:16.800 | -0.30000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001162s)
```
- **SPREAD**
```mysql
SELECT SPREAD(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列的最大值和最小值之差。
返回结果数据类型： 双精度浮点数。
应用字段：不能应用在binary、nchar、bool类型字段。
说明：可用于TIMESTAMP字段，此时表示记录的时间覆盖范围。
示例：
```mysql
taos> SELECT SPREAD(voltage) FROM meters;
spread(voltage) |
============================
5.000000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001792s)
taos> SELECT SPREAD(voltage) FROM d1001;
spread(voltage) |
============================
3.000000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.000836s)
```
- **四则运算**
```mysql
SELECT field_name [+|-|*|/|%][Value|field_name] FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
功能说明：统计表/超级表中某列或多列间的值加、减、乘、除、取余计算结果。
返回结果数据类型：双精度浮点数。
应用字段：不能应用在timestamp、binary、nchar、bool类型字段。
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;2）NULL字段不参与计算，如果参与计算的某行中包含NULL，该行的计算结果为NULL。
```mysql
taos> SELECT current + voltage * phase FROM d1001;
(current+(voltage*phase)) |
============================
78.190000713 |
84.540003240 |
80.810000718 |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001046s)
```
## 时间维度聚合
TDengine支持按时间段进行聚合，可以将表中数据按照时间段进行切割后聚合生成结果，比如温度传感器每秒采集一次数据，但需查询每隔10分钟的温度平均值。这个聚合适合于降维(down sample)操作, 语法如下：
```mysql
SELECT function_list FROM tb_name
[WHERE where_condition]
INTERVAL (interval)
[FILL ({NONE | VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
SELECT function_list FROM stb_name
[WHERE where_condition]
INTERVAL (interval)
[FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
[GROUP BY tags]
```
- 聚合时间段的长度由关键词INTERVAL指定，最短时间间隔10毫秒（10a）。聚合查询中，能够同时执行的聚合和选择函数仅限于单个输出的函数：count、avg、sum 、stddev、leastsquares、percentile、min、max、first、last，不能使用具有多行输出结果的函数（例如：top、bottom、diff以及四则运算）。
- WHERE语句可以指定查询的起止时间和其他过滤条件
- FILL语句指定某一时间区间数据缺失的情况下的填充模式。填充模式包括以下几种：
1. 不进行填充：NONE(默认填充模式)。
2. VALUE填充：固定值填充，此时需要指定填充的数值。例如：fill(value, 1.23)。
3. NULL填充：使用NULL填充数据。例如：fill(null)。
4. PREV填充：使用前一个非NULL值填充数据。例如：fill(prev)。
说明：
1. 使用FILL语句的时候可能生成大量的填充输出，务必指定查询的时间区间。针对每次查询，系统可返回不超过1千万条具有插值的结果。
2. 在时间维度聚合中，返回的结果中时间序列严格单调递增。
3. 如果查询对象是超级表，则聚合函数会作用于该超级表下满足值过滤条件的所有表的数据。如果查询中没有使用group by语句，则返回的结果按照时间序列严格单调递增；如果查询中使用了group by语句分组，则返回结果中每个group内不按照时间序列严格单调递增。
**示例:** 智能电表的建表语句如下：
```mysql
CREATE TABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
```
针对智能电表采集的数据，以10分钟为一个阶段，计算过去24小时的电流数据的平均值、最大值、电流的中位数、以及随着时间变化的电流走势拟合直线。如果没有计算值，用前一个非NULL值填充。
使用的查询语句如下：
```mysql
SELECT AVG(current),MAX(current),LEASTSQUARES(current, start_val, step_val), PERCENTILE(current, 50) FROM meters
WHERE TS>=NOW-1d
INTERVAL(10m)
FILL(PREV);
```
## TAOS SQL 边界限制
- 数据库名最大长度为33
- 表名最大长度为193，每行数据最大长度16k个字符
- 列名最大长度为65，最多允许1024列，最少需要2列，第一列必须是时间戳
- 标签最多允许128个，可以0个，标签总长度不超过16k个字符
- SQL语句最大长度65480个字符，但可通过系统配置参数maxSQLLength修改
- 库的数目，超级表的数目、表的数目，系统不做限制，仅受系统资源限制
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# TAOS SQL
TDengine provides a SQL like query language to insert or query data. You can execute the SQL statements through the TDengine Shell, or through C/C++, Java(JDBC), Python, Restful, Go, and Node.js APIs to interact with the `taosd` service.
Before reading through, please have a look at the conventions used for syntax descriptions here in this documentation.
* Squared brackets ("[]") indicate optional arguments or clauses
* Curly braces ("{}") indicate that one member from a set of choices in the braces must be chosen
* A single verticle line ("|") works a separator for multiple optional args or clauses
* Dots ("…") means repeating for as many times
## Data Types
### Timestamp
The timestamp is the most important data type in TDengine. The first column of each table must be **`TIMESTAMP`** type, but other columns can also be **`TIMESTAMP`** type. The following rules for timestamp:
* String Format: `'YYYY-MM-DD HH:mm:ss.MS'`, which represents the year, month, day, hour, minute and second and milliseconds. For example,`'2017-08-12 18:52:58.128'` is a valid timestamp string. Note: timestamp string must be quoted by either single quote or double quote.
* Epoch Time: a timestamp value can also be a long integer representing milliseconds since the epoch. For example, the values in the above example can be represented as an epoch `1502535178128` in milliseconds. Please note the epoch time doesn't need any quotes.
* Internal Function **`NOW`** : this is the current time of the server
* If timestamp is 0 when inserting a record, timestamp will be set to the current time of the server
* Arithmetic operations can be applied to timestamp. For example: `now-2h` represents a timestamp which is 2 hours ago from the current server time. Units include `a` (milliseconds), `s` (seconds), `m` (minutes), `h` (hours), `d` (days), `w` (weeks), `n` (months), `y` (years). **`NOW`** can be used in either insertions or queries.
Default time precision is millisecond, you can change it to microseocnd by setting parameter enableMicrosecond in [system configuration](../administrator/#Configuration-on-Server). For epoch time, the long integer shall be microseconds since the epoch. For the above string format, MS shall be six digits.
### Data Types
The full list of data types is listed below. For string types of data, we will use ***M*** to indicate the maximum length of that type.
| | Data Type | Bytes | Note |
| ---- | :---------: | :-----: | ------------------------------------------------------------ |
| 1 | TINYINT | 1 | A nullable integer type with a range of [-127, 127]​ |
| 2 | SMALLINT | 2 | A nullable integer type with a range of [-32767, 32767]​ |
| 3 | INT | 4 | A nullable integer type with a range of [-2^31+1, 2^31-1 ] |
| 4 | BIGINT | 8 | A nullable integer type with a range of [-2^59, 2^59 ]​ |
| 5 | FLOAT | 4 | A standard nullable float type with 6 -7 significant digits and a range of [-3.4E38, 3.4E38] |
| 6 | DOUBLE | 8 | A standard nullable double float type with 15-16 significant digits and a range of [-1.7E308, 1.7E308]​ |
| 7 | BOOL | 1 | A nullable boolean type, [**`true`**, **`false`**] |
| 8 | TIMESTAMP | 8 | A nullable timestamp type with the same usage as the primary column timestamp |
| 9 | BINARY(*M*) | *M* | A nullable string type whose length is *M*, error should be threw with exceeded chars, the maximum length of *M* is 16374, but as maximum row size is 16K bytes, the actual upper limit will generally less than 16374. This type of string only supports ASCii encoded chars. |
| 10 | NCHAR(*M*) | 4 * *M* | A nullable string type whose length is *M*, error should be threw with exceeded chars. The **`NCHAR`** type supports Unicode encoded chars. |
All the keywords in a SQL statement are case-insensitive, but strings values are case-sensitive and must be quoted by a pair of `'` or `"`. To quote a `'` or a `"` , you can use the escape character `\`.
## Database Management
- **Create a Database**
```mysql
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [KEEP keep]
```
Option: `KEEP` is used for data retention policy. The data records will be removed once keep-days are passed. There are more parameters related to DB storage, please check [system configuration](../administrator/#Configuration-on-Server).
- **Use a Database**
```mysql
USE db_name
```
Use or switch the current database.
- **Drop a Database**
```mysql
DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name
```
Remove a database, all the tables inside the DB will be removed too, be careful.
- **List all Databases**
```mysql
SHOW DATABASES
```
## Table Management
- **Create a Table**
```mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...])
```
Note:
1) The first column must be a `timestamp`, and the system will set it as the primary key.
2) The maximum number of columns is 1024, the minimum number of columns is 2.
3) The maximum length: database name is 33, table nume is 193, column name is 65.
4) The record size is limited to 16k bytes.
5) The total tag length is limited 16k bytes, the maximum number of tags is 128.
6) For `binary` or `nchar` data types, the length must be specified. For example, binary(20) means a binary data type with 20 bytes.
- **Drop a Table**
```mysql
DROP TABLE [IF EXISTS] tb_name
```
- **List all Tables **
```mysql
SHOW TABLES [LIKE tb_name_wildcar]
```
It shows all tables in the current DB.
Note: Wildcard characters can be used in the table name to filter tables.
Wildcard characters:
1) ’%’ means 0 to any number of characters.
2）’_’ underscore means exactly one character.
- **Print Table Schema**
```mysql
DESCRIBE tb_name
```
- **Add a Column**
```mysql
ALTER TABLE tb_name ADD COLUMN field_name data_type
```
- **Drop a Column**
```mysql
ALTER TABLE tb_name DROP COLUMN field_name
```
If the table is created via [Super Table](), the schema can only be changed via STable. But for tables not created from STable, you can change their schema directly.
**Tips**: You can apply an operation on a table not in the current DB by concatenating DB name with the character '.', then with the table name. For example, 'demo.tb1' means the operation is applied to table `tb1` in DB `demo` even though `demo` is not the currently selected DB.
## STable Management
- **Create a STable**
```mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] stb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_name data_type1 [, field2_name data_type2 ...]) TAGS (tag1_name tag_type1, tag2_name tag_type2 [, tag3_name tag_type3])
```
Create a STable is the same as you create a table, but the tag name and type shoudl be specified
Note:
1) The total tag length should not be exceeded 512 bytes
2) The type of tag cannot be timestamp
3) Tag name should not be the same as other column name or tag name
4) Tag name should not be any of Taos key words.
- **Drop a STable**
```mysql
DROP TABLE [IF EXISTS] tb_name
```
Delete a STable will also delete all the tables created using the STable.
- **List all STables**
```mysql
SHOW STABLES [LIKE tb_name_wildcar]
```
It shows all STables in the current DB.
Note: Wildcard characters can be used in the table name to filter tables.
Wildcard characters:
1) ’%’ means 0 to any number of characters.
2）’_’ underscore means exactly one character.
- **Print STable Schema**
```mysql
DESCRIBE stb_name
```
- **Add a Column**
```mysql
ALTER TABLE stb_name ADD COLUMN field_name data_type
```
- **Drop a Column**
```mysql
ALTER TABLE stb_name DROP COLUMN field_name
```
If the table is created via [Super Table](), the schema can only be changed via STable. But for tables not created from STable, you can change their schema directly.
**Tips**: You can apply an operation on a table not in the current DB by concatenating DB name with the character '.', then with the table name. For example, 'demo.tb1' means the operation is applied to table `tb1` in DB `demo` even though `demo` is not the currently selected DB.
## STable Tag Management
- **Add a tag**
```mysql
ALTER TABLE stb_name ADD TAG new_tag_name tag_type
```
Add a tag and specify tag type for STable. The total number of tags should be no more than 128.
- **Drop a tag**
```mysql
ALTER TABLE stb_name DROP TAG tag_name
```
Delete a tag from STable, it will also delete the tag for the tables created using STable.
- **Modify tag name**
```mysql
ALTER TABLE stb_name CHANGE TAG old_tag_name new_tag_name
```
Modify a tag name for a STable, it will also modify the tag name for the tables created using STable.
- **Change tag value**
```mysql
ALTER TABLE tb_name SET TAG tag_name=new_tag_value
```
**Note**: 'Add a tag', 'Drop a tag', 'Modify tag name' used for STable, 'Change tag value' used for table.
## Inserting Records
- **Insert a Record**
```mysql
INSERT INTO tb_name VALUES (field_value, ...);
```
Insert a data record into table tb_name
- **Insert a Record with Selected Columns**
```mysql
INSERT INTO tb_name (field1_name, ...) VALUES(field1_value, ...)
```
Insert a data record into table tb_name, with data in selected columns. If a column is not selected, the system will put NULL there. First column (time stamp ) cant not be null, it must be inserted.
- **Insert a Batch of Records**
```mysql
INSERT INTO tb_name VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...)...;
```
Insert multiple data records into the table
- **Insert a Batch of Records with Selected Columns**
```mysql
INSERT INTO tb_name (field1_name, ...) VALUES(field1_value1, ...) (field1_value2, ...)
```
- **Insert Records into Multiple Tables**
```mysql
INSERT INTO tb1_name VALUES (field1_value1, ...)(field1_value2, ...)...
tb2_name VALUES (field1_value1, ...)(field1_value2, ...)...;
```
Insert data records into table tb1_name and tb2_name
- **Insert Records into Multiple Tables with Selected Columns**
```mysql
INSERT INTO tb1_name (tb1_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value1, ...)
tb2_name (tb2_field1_name, ...) VALUES(field1_value1, ...) (field1_value2, ...)
```
Note: 1. If the timestamp is 0, the time stamp will be set to the system time on the server.
2. The timestamp of the oldest record allowed to be inserted is relative to the current server time, minus the configured keep value (the number of days the data is retained), and the timestamp of the latest record allowed to be inserted is relative to the current server time, plus the configured days value (the time span in which the data file stores data, in days). Both keep and days can be specified when creating the database. The default values are 3650 days and 10 days, respectively.
**IMPORT**: If you do want to insert a historical data record into a table, use IMPORT command instead of INSERT. IMPORT has the same syntax as INSERT.
## Data Query
###Query Syntax:
```mysql
SELECT select_expr [, select_expr ...]
FROM {tb_name_list}
[WHERE where_condition]
[INTERVAL [interval_offset,] interval_val]
[FILL fill_val]
[SLIDING fill_val]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list { DESC | ASC }]
[HAVING expr_list]
[SLIMIT limit_val [, SOFFSET offset_val]]
[LIMIT limit_val [, OFFSET offset_val]]
[>> export_file]
SELECT function_list FROM tb_name
[WHERE where_condition]
[LIMIT limit [, OFFSET offset]]
[>> export_file]
```
- To query a table, use `*` to select all data from a table; or a specified list of expressions `expr_list` of columns. The SQL expression can contain alias and arithmetic operations between numeric typed columns.
- For the `WHERE` conditions, use logical operations to filter the timestamp column and all numeric columns, and wild cards to filter the two string typed columns.
- Sort the result set by the first column timestamp `_c0` (or directly use the timestamp column name) in either descending or ascending order (by default). "Order by" could not be applied to other columns.
- Use `LIMIT` and `OFFSET` to control the number of rows returned and the starting position of the retrieved rows. LIMIT/OFFSET is applied after "order by" operations.
- Export the retrieved result set into a CSV file using `>>`. The target file's full path should be explicitly specified in the statement.
###Supported Operations of Data Filtering:
| Operation | Note | Applicable Data Types |
| --------- | ----------------------------- | ------------------------------------- |
| > | larger than | **`timestamp`** and all numeric types |
| < | smaller than | **`timestamp`** and all numeric types |
| >= | larger than or equal to | **`timestamp`** and all numeric types |
| <= | smaller than or equal to | **`timestamp`** and all numeric types |
| = | equal to | all types |
| <> | not equal to | all types |
| % | match with any char sequences | **`binary`** **`nchar`** |
| _ | match with a single char | **`binary`** **`nchar`** |
1. For two or more conditions, only AND is supported, OR is not supported yet.
2. For filtering, only a single range is supported. For example, `value>20 and value<30` is a valid condition, but `value<20 AND value<>5` is an invalid condition
### Some Examples
- For the examples below, table tb1 is created via the following statements
```mysql
CREATE TABLE tb1 (ts timestamp, col1 int, col2 float, col3 binary(50))
```
- Query all the records in tb1 in the last hour:
```mysql
SELECT * FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 1h
```
- Query all the records in tb1 between 2018-06-01 08:00:00.000 and 2018-06-02 08:00:00.000, and filter out only the records whose col3 value ends with 'nny', and sort the records by their timestamp in a descending order:
```mysql
SELECT * FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' AND ts <= '2018-06-02 08:00:00.000' AND col3 LIKE '%nny' ORDER BY ts DESC
```
- Query the sum of col1 and col2 as alias 'complex_metric', and filter on the timestamp and col2 values. Limit the number of returned rows to 10, and offset the result by 5.
```mysql
SELECT (col1 + col2) AS 'complex_metric' FROM tb1 WHERE ts > '2018-06-01 08:00:00.000' and col2 > 1.2 LIMIT 10 OFFSET 5
```
- Query the number of records in tb1 in the last 10 minutes, whose col2 value is larger than 3.14, and export the result to file `/home/testoutpu.csv`.
```mysql
SELECT COUNT(*) FROM tb1 WHERE ts >= NOW - 10m AND col2 > 3.14 >> /home/testoutpu.csv
```
## SQL Functions
### Aggregation Functions
TDengine supports aggregations over numerical values, they are listed below:
- **COUNT**
```mysql
SELECT COUNT([*|field_name]) FROM tb_name [WHERE clause]
```
Function: return the number of rows.
Return Data Type: `integer`.
Applicable Data Types: all.
Applied to: table/STable.
Note:
1) `*` can be used for all columns, as long as a column has non-NULL values, it will be counted.
2) If it is on a specific column, only rows with non-NULL values will be counted
- **AVG**
```mysql
SELECT AVG(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
Function: return the average value of a specific column.
Return Data Type: `double`.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
- **TWA**
```mysql
SELECT TWA(field_name) FROM tb_name WHERE clause
```
Function: return the time-weighted average value of a specific column
Return Data Type: `double`
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`
Applied to: table/STable
- **SUM**
```mysql
SELECT SUM(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
Function: return the sum of a specific column.
Return Data Type: `long integer` or `double`.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
- **STDDEV**
```mysql
SELECT STDDEV(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
Function: returns the standard deviation of a specific column.
Return Data Type: double.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table.
- **LEASTSQUARES**
```mysql
SELECT LEASTSQUARES(field_name, start_val, step_val) FROM tb_name [WHERE clause]
```
Function: performs a linear fit to the primary timestamp and the specified column.
Return Data Type: return a string of the coefficient and the interception of the fitted line.
Applicable Data Types: all types except timestamp, binary, nchar, bool.
Applied to: table.
Note: The timestmap is taken as the independent variable while the specified column value is taken as the dependent variables.
### Selector Functions
- **MIN**
```mysql
SELECT MIN(field_name) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause]
```
Function: return the minimum value of a specific column.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types except timestamp, binary, nchar, bool.
Applied to: table/STable.
- **MAX**
```mysql
SELECT MAX(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: return the maximum value of a specific column.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types except timestamp, binary, nchar, bool.
Applied to: table/STable.
- **FIRST**
```mysql
SELECT FIRST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: return the first non-NULL value.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types.
Applied to: table/STable.
Note: To return all columns, use first(*).
- **LAST**
```mysql
SELECT LAST(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: return the last non-NULL value.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types.
Applied to: table/STable.
Note: To return all columns, use last(*).
- **TOP**
```mysql
SELECT TOP(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: return the `k` largest values.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
Note:
1) Valid range of `k`: 1≤*k*≤100
2) The associated `timestamp` will be returned too.
- **BOTTOM**
```mysql
SELECT BOTTOM(field_name, K) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: return the `k` smallest values.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
Note:
1) valid range of `k`: 1≤*k*≤100;
2) The associated `timestamp` will be returned too.
- **PERCENTILE**
```mysql
SELECT PERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: the value of the specified column below which `P` percent of the data points fall.
Return Data Type: double.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
Note: The range of `P` is `[0, 100]`. When `P=0` , `PERCENTILE` returns the equal value as `MIN`; when `P=100`, `PERCENTILE` returns the equal value as `MAX`.
- **APERCENTILE**
```mysql
SELECT APERCENTILE(field_name, P) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: the value of the specified column below which `P` percent of the data points fall, it returns approximate value of percentile.
Return Data Type: double.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
Note: The range of `P` is `[0, 100]`. When `P=0` , `APERCENTILE` returns the equal value as `MIN`; when `P=100`, `APERCENTILE` returns the equal value as `MAX`. `APERCENTILE` has a much better performance than `PERCENTILE`.
- **LAST_ROW**
```mysql
SELECT LAST_ROW(field_name) FROM { tb_name | stb_name }
```
Function: return the last row.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types.
Applied to: table/STable.
Note: different from last, last_row returns the last row even if it has NULL values.
### Transformation Functions
- **DIFF**
```mysql
SELECT DIFF(field_name) FROM tb_name [WHERE clause]
```
Function: return the difference between successive values of the specified column.
Return Data Type: the same data type.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table.
- **SPREAD**
```mysql
SELECT SPREAD(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: return the difference between the maximum and the mimimum value.
Return Data Type: double.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
Note: spread gives the range of data variation in a table/supertable; it is equivalent to `MAX()` - `MIN()`
- **Arithmetic Operations**
```mysql
SELECT field_name [+|-|*|/|%][Value|field_name] FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause]
```
Function: arithmetic operations on the selected columns.
Return Data Type: double.
Applicable Data Types: all types except `timestamp`, `binary`, `nchar`, `bool`.
Applied to: table/STable.
Note: 1) bracket can be used for operation priority; 2) If a column has NULL value, the result is NULL.
## Downsampling
Time-series data are usually sampled by sensors at a very high frequency, but more often we are only interested in the downsampled, aggregated data of each timeline. TDengine provides a convenient way to downsample the highly frequently sampled data points as well as filling the missing data with a variety of interpolation choices.
```mysql
SELECT function_list FROM tb_name
[WHERE where_condition]
INTERVAL (interval)
[FILL ({NONE | VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
SELECT function_list FROM stb_name
[WHERE where_condition]
INTERVAL (interval)
[FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR})]
[GROUP BY tags]
```
The downsampling time window is defined by `interval`, which is at least 10 milliseconds. The query returns a new series of downsampled data that has a series of fixed timestamps with an increment of `interval`.
For the time being, only function count, avg, sum, stddev, leastsquares, percentile, min, max, first, last are supported. Functions that may return multiple rows are not supported.
You can also use `FILL` to interpolate the intervals that don't contain any data.`FILL` currently supports four different interpolation strategies which are listed below:
| Interpolation | Usage |
| --------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| `FILL(VALUE, val1 [, val2, ...])` | Interpolate with specified constants |
| `FILL(PREV)` | Interpolate with the value at the previous timestamp |
| `FILL(LINEAR)` | Linear interpolation with the non-null values at the previous timestamp and at the next timestamp |
| `FILL(NULL)` | Interpolate with **`NULL`** value |
A few downsampling examples:
- Find the number of data points, the maximum value of `col1` and minimum value of `col2` in a tb1 for every 10 minutes in the last 5 hours:
```mysql
SELECT COUNT(*), MAX(col1), MIN(col2) FROM tb1 WHERE ts > NOW - 5h INTERVAL (10m)
```
- Fill the above downsampling results using constant-value interpolation:
```mysql
SELECT COUNT(*), MAX(col1), MIN(col2) FROM tb1 WHERE ts > NOW - 5h INTERVAL(10m) FILL(VALUE, 0, 1, -1)
```
Note that the number of constant values in `FILL()` should be equal or fewer than the number of functions in the `SELECT` clause. Exceeding fill constants will be ignored.
- Fill the above downsampling results using `PREV` interpolation:
```mysql
SELECT COUNT(*), MAX(col1), MIN(col2) FROM tb1 WHERE ts > NOW - 5h INTERVAL(10m) FILL(PREV)
```
This will interpolate missing data points with the value at the previous timestamp.
- Fill the above downsampling results using `NULL` interpolation:
```mysql
SELECT COUNT(*), MAX(col1), MIN(col2) FROM tb1 WHERE ts > NOW - 5h INTERVAL(10m) FILL(NULL)
```
Fill **`NULL`** to the interpolated data points.
Notes:
1. `FILL` can generate tons of interpolated data points if the interval is small and the queried time range is large. So always remember to specify a time range when using interpolation. For each query with interpolation, the result set can not exceed 10,000,000 records.
2. The result set will always be sorted by time in ascending order.
3. If the query object is a supertable, then all the functions will be applied to all the tables that qualify the `WHERE` conditions. If the `GROUP BY` clause is also applied, the result set will be sorted ascendingly by time in each single group, otherwise, the result set will be sorted ascendingly by time as a whole.
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#系统管理
## 容量规划
系统的处理能力是有限的，但通过对TDengine配置参数的调整，可以在性能与容量上进行平衡。
**内存需求**
每个Database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，与参数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Database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)
```
**CPU需求**
每个Vnode可以容纳的最大数据表数，可以通过参数maxTablesPerVnode设置，但每个Vnode的数据表数在1万以下性能最佳。系统总的Vnode数目最好不要超过CPU核数的两倍。
**存储需求**
在绝大多数场景下，TDengine的压缩比不会低于5倍。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算：
```
Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable
```
用户可以通过参数keep，设置数据在磁盘中的最大保存时长。
## 容错和灾备
**容错**
TDengine支持**WAL**（Write Ahead Log）机制，实现数据的容错能力，保证数据的高可用。
TDengine接收到应用的请求数据包时，先将请求的原始数据包写入数据库日志文件，等数据成功写入数据库数据文件后，再删除相应的WAL。这样保证了TDengine能够在断电等因素导致的服务重启时从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失。
涉及的系统配置参数有两个.
walLevel：WAL级别，1：写wal, 但不执行fsync; 2：写wal, 而且执行fsync。
fsync：当walLevel设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。
**灾备**
TDengine的集群通过多个副本的机制，来提供系统的高可靠性，实现灾备能力。
TDengine集群是由mnode负责管理的，为保证mnode的高可靠，可以配置多个mnode副本，副本数由系统配置参数numOfMnodes决定，为了支持高可靠，需要设置大于1。为保证元数据的强一致性，mnode副本之间通过同步方式进行数据复制，保证了元数据的强一致性。
TDengine集群中的时序数据的副本数是与数据库关联的，一个集群里可以有多个数据库，每个数据库可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数replica 指定副本数。为了支持高可靠，需要设置副本数大于1。
TDengine集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将报错。
当TDengine集群中的节点部署在不同的物理机上（比如不同的机架、或不同的IDC），并设置多个副本数时，就实现了异地容灾，从而提供系统的高可靠性，无需再使用其他软件或工具。
## 文件目录结构
安装TDengine后，默认会在操作系统中生成下列目录或文件：
| 目录/文件 | 说明 |
| ---------------------- | :------------------------------------------------|
| /usr/local/taos/bin | TDengine可执行文件目录。其中的执行文件都会软链接到/usr/bin目录下。 |
| /usr/local/taos/connector | TDengine各种连接器目录。 |
| /usr/local/taos/driver | TDengine动态链接库目录。会软链接到/usr/lib目录下。 |
| /usr/local/taos/examples | TDengine各种语言应用示例目录。 |
| /usr/local/taos/include | TDengine对外提供的C语言接口的头文件。 |
| /etc/taos/taos.cfg | TDengine默认[配置文件] |
| /var/lib/taos | TDengine默认数据文件目录,可通过[配置文件]修改位置. |
| /var/log/taos | TDengine默认日志文件目录,可通过[配置文件]修改位置 |
**可执行文件**
TDengine的所有可执行文件默认存放在 _/usr/local/taos/bin_ 目录下。其中包括：
- _taosd_：TDengine服务端可执行文件
- _taos_： TDengine Shell可执行文件
- _taosdump_：数据导入导出工具
- remove.sh：卸载TDengine的脚本, 请谨慎执行，链接到/usr/bin目录下的rmtaos命令。会删除TDengine的安装目录/usr/local/taos，但会保留/etc/taos、/var/lib/taos、/var/log/taos。
您可以通过修改系统配置文件taos.cfg来配置不同的数据目录和日志目录。
## 服务端配置
TDengine系统后台服务由taosd提供，可以在配置文件taos.cfg里修改配置参数，以满足不同场景的需求。配置文件的缺省位置在/etc/taos目录，可以通过taosd命令行执行参数-c指定配置文件目录。比如taosd -c /home/user来指定配置文件位于/home/user这个目录。
下面仅仅列出一些重要的配置参数，更多的参数请看配置文件里的说明。各个参数的详细介绍及作用请看前述章节。**注意：配置修改后，需要重启*taosd*服务才能生效。**
- first: taosd启动时，主动连接的集群中第一个dnode的end point, 缺省值为 localhost:6030。
- second: taosd启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个dnode的end point, 缺省值为空。
- fqdn：数据节点的FQDN。如果为空，将自动获取操作系统配置的第一个, 缺省值为空。
- serverPort：taosd启动后，对外服务的端口号，默认值为6030。
- httpPort: RESTful服务使用的端口号，所有的HTTP请求（TCP）都需要向该接口发起查询/写入请求。
- dataDir: 数据文件目录，所有的数据文件都将写入该目录。默认值：/var/lib/taos。
- logDir：日志文件目录，客户端和服务器的运行日志文件将写入该目录。默认值：/var/log/taos。
- arbitrator：系统中裁决器的end point, 缺省值为空。
- role：dnode的可选角色。0-any; 既可作为mnode，也可分配vnode；1-mgmt;只能作为mnode，不能分配vnode；2-dnode;不能作为mnode，只能分配vnode
- debugFlag：运行日志开关。131（输出错误和警告日志），135（ 输出错误、警告和调试日志），143（ 输出错误、警告、调试和跟踪日志）。默认值：131或135（不同模块有不同的默认值）。
- numOfLogLines：单个日志文件允许的最大行数。默认值：10,000,000行。
- maxSQLLength：单条SQL语句允许最长限制。默认值：65380字节。
- maxBinaryDisplayWidth：Shell中binary 和 nchar字段的显示宽度上限，超过此限制的部分将被隐藏。默认值：30。可在 shell 中通过命令 set max_binary_display_width nn动态修改此选项。
不同应用场景的数据往往具有不同的数据特征，比如保留天数、副本数、采集频次、记录大小、采集点的数量、压缩等都可完全不同。为获得在存储上的最高效率，TDengine提供如下存储相关的系统配置参数：
- days：一个数据文件存储数据的时间跨度，单位为天，默认值：10。
- keep：数据库中数据保留的天数，单位为天，默认值：3650。
- minRows: 文件块中记录的最小条数，单位为条，默认值：100。
- maxRows: 文件块中记录的最大条数，单位为条，默认值：4096。
- comp: 文件压缩标志位，0：关闭，1:一阶段压缩，2:两阶段压缩。默认值：2。
- walLevel：WAL级别。1：写wal, 但不执行fsync; 2：写wal, 而且执行fsync。默认值：1。
- fsync：当wal设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。单位为毫秒，默认值：3000。
- cache: 内存块的大小，单位为兆字节（MB），默认值：16。
- blocks: 每个VNODE（TSDB）中有多少cache大小的内存块。因此一个VNODE的用的内存大小粗略为（cache * blocks）。单位为块，默认值：4。
- replica：副本个数，取值范围：1-3。单位为个，默认值：1
- precision：时间戳精度标识，ms表示毫秒，us表示微秒。默认值：ms
对于一个应用场景，可能有多种数据特征的数据并存，最佳的设计是将具有相同数据特征的表放在一个库里，这样一个应用有多个库，而每个库可以配置不同的存储参数，从而保证系统有最优的性能。TDengine允许应用在创建库时指定上述存储参数，如果指定，该参数就将覆盖对应的系统配置参数。举例，有下述SQL：
```
create database demo days 10 cache 32 blocks 8 replica 3
```
该SQL创建了一个库demo, 每个数据文件存储10天数据，内存块为32兆字节，每个VNODE占用8个内存块，副本数为3，而其他参数与系统配置完全一致。
TDengine集群中加入一个新的dnode时，涉及集群相关的一些参数必须与已有集群的配置相同，否则不能成功加入到集群中。会进行校验的参数如下：
- numOfMnodes：系统中管理节点个数。默认值：3。
- balance：是否启动负载均衡。0：否，1：是。默认值：1。
- mnodeEqualVnodeNum: 一个mnode等同于vnode消耗的个数。默认值：4。
- offlineThreshold: dnode离线阈值，超过该时间将导致该dnode从集群中删除。单位为秒，默认值：86400*10（即10天）。
- statusInterval: dnode向mnode报告状态时长。单位为秒，默认值：1。
- maxTablesPerVnode: 每个vnode中能够创建的最大表个数。默认值：1000000。
- maxVgroupsPerDb: 每个数据库中能够使用的最大vnode个数。
- arbitrator: 系统中裁决器的end point。
- timezone：时区。从系统中动态获取当前的时区设置。
- 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。
- 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。
## 客户端配置
TDengine系统的前台交互客户端应用程序为taos，它与taosd共享同一个配置文件taos.cfg。运行taos时，使用参数-c指定配置文件目录，如taos -c /home/cfg，表示使用/home/cfg/目录下的taos.cfg配置文件中的参数，缺省目录是/etc/taos。更多taos的使用方法请见[Shell命令行程序](#_TDengine_Shell命令行程序)。本节主要讲解taos客户端应用在配置文件taos.cfg文件中使用到的参数。
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。
- 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。
日志的配置参数，与server的配置参数完全一样。
启动taos时，也可以从命令行指定一个taosd实例的end point，否则就从taos.cfg读取。
## 用户管理
系统管理员可以在CLI界面里添加、删除用户，也可以修改密码。CLI里SQL语法如下：
```
CREATE USER user_name PASS ‘password’
```
创建用户，并指定用户名和密码，密码需要用单引号引起来
```
DROP USER user_name
```
删除用户，限root用户使用
```
ALTER USER user_name PASS ‘password’
```
修改用户密码, 为避免被转换为小写，密码需要用单引号引用
```
SHOW USERS
```
显示所有用户
## 数据导入
TDengine提供多种方便的数据导入功能，一种按脚本文件导入，一种按数据文件导入，一种是taosdump工具导入本身导出的文件。
**按脚本文件导入**
TDengine的shell支持source filename命令，用于批量运行文件中的SQL语句。用户可将建库、建表、写数据等SQL命令写在同一个文件中，每条命令单独一行，在shell中运行source命令，即可按顺序批量运行文件中的SQL语句。以‘#’开头的SQL语句被认为是注释，shell将自动忽略。
**按数据文件导入**
TDengine也支持在shell对已存在的表从CSV文件中进行数据导入。CSV文件只属于一张表且CSV文件中的数据格式需与要导入表的结构相同, 在导入的时候，其语法如下
```mysql
insert into tb1 file 'path/data.csv'
```
注意：如果CSV文件首行存在描述信息，请手动删除后再导入
例如，现在存在一个子表d1001, 其表结构如下：
```mysql
taos> DESCRIBE d1001
Field | Type | Length | Note |
=================================================================================
ts | TIMESTAMP | 8 | |
current | FLOAT | 4 | |
voltage | INT | 4 | |
phase | FLOAT | 4 | |
location | BINARY | 64 | TAG |
groupid | INT | 4 | TAG |
```
要导入的data.csv的格式如下：
```csv
'2018-10-04 06:38:05.000',10.30000,219,0.31000
'2018-10-05 06:38:15.000',12.60000,218,0.33000
'2018-10-06 06:38:16.800',13.30000,221,0.32000
'2018-10-07 06:38:05.000',13.30000,219,0.33000
'2018-10-08 06:38:05.000',14.30000,219,0.34000
'2018-10-09 06:38:05.000',15.30000,219,0.35000
'2018-10-10 06:38:05.000',16.30000,219,0.31000
'2018-10-11 06:38:05.000',17.30000,219,0.32000
'2018-10-12 06:38:05.000',18.30000,219,0.31000
```
那么可以用如下命令导入数据
```
taos> insert into d1001 file '~/data.csv';
Query OK, 9 row(s) affected (0.004763s)
```
**taosdump工具导入**
TDengine提供了方便的数据库导入导出工具taosdump。用户可以将taosdump从一个系统导出的数据，导入到其他系统中。具体使用方法，请参见博客：
[TDengine DUMP工具使用指南]: https://www.taosdata.com/blog/2020/03/09/1334.html
## 数据导出
为方便数据导出，TDengine提供了两种导出方式，分别是按表导出和用taosdump导出。
**按表导出CSV文件**
如果用户需要导出一个表或一个STable中的数据，可在shell中运行
```
select * from <tb_name> >> data.csv
```
这样，表tb_name中的数据就会按照CSV格式导出到文件data.csv中。
**用taosdump导出数据**
TDengine提供了方便的数据库导出工具taosdump。用户可以根据需要选择导出所有数据库、一个数据库或者数据库中的一张表,所有数据或一时间段的数据，甚至仅仅表的定义。具体使用方法，请参见博客：
[TDengine DUMP工具使用指南]: https://www.taosdata.com/blog/2020/03/09/1334.html
## 系统连接、任务查询管理
系统管理员可以从CLI查询系统的连接、正在进行的查询、流式计算，并且可以关闭连接、停止正在进行的查询和流式计算。CLI里SQL语法如下：
```
SHOW CONNECTIONS
```
显示数据库的连接，其中一列显示ip:port, 为连接的IP地址和端口号。
```
KILL CONNECTION <connection-id>
```
强制关闭数据库连接，其中的connection-id是SHOW CONNECTIONS中显示的第一列的数字。
```
SHOW QUERIES
```
显示数据查询，其中第一列显示的以冒号隔开的两个数字为query-id，为发起该query应用连接的connection-id和查询次数。
```
KILL QUERY <query-id>
```
强制关闭数据查询，其中query-id是SHOW QUERIES中显示的 connection-id:query-no字串，如“105:2”，拷贝粘贴即可。
```
SHOW STREAMS
```
显示流式计算，其中第一列显示的以冒号隔开的两个数字为stream-id, 为启动该stream应用连接的connection-id和发起stream的次数。
```
KILL STREAM <stream-id>
```
强制关闭流式计算，其中的中stream-id是SHOW STREAMS中显示的connection-id:stream-no字串，如103:2，拷贝粘贴即可。
## 系统监控
TDengine启动后，会自动创建一个监测数据库SYS，并自动将服务器的CPU、内存、硬盘空间、带宽、请求数、磁盘读写速度、慢查询等信息定时写入该数据库。TDengine还将重要的系统操作（比如登录、创建、删除数据库等）日志以及各种错误报警信息记录下来存放在SYS库里。系统管理员可以从CLI直接查看这个数据库，也可以在WEB通过图形化界面查看这些监测信息。
这些监测信息的采集缺省是打开的，但可以修改配置文件里的选项enableMonitor将其关闭或打开。
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#Administrator
## Directory and Files
After TDengine is installed, by default, the following directories will be created:
| Directory/File | Description |
| ---------------------- | :------------------------------ |
| /etc/taos/taos.cfg | TDengine configuration file |
| /usr/local/taos/driver | TDengine dynamic link library |
| /var/lib/taos | TDengine default data directory |
| /var/log/taos | TDengine default log directory |
| /usr/local/taos/bin. | TDengine executables |
### Executables
All TDengine executables are located at _/usr/local/taos/bin_ , including:
- `taosd`：TDengine server
- `taos`： TDengine Shell, the command line interface.
- `taosdump`：TDengine data export tool
- `rmtaos`： a script to uninstall TDengine
You can change the data directory and log directory setting through the system configuration file
## Configuration on Server
`taosd` is running on the server side, you can change the system configuration file taos.cfg to customize its behavior. By default, taos.cfg is located at /etc/taos, but you can specify the path to configuration file via the command line parameter -c. For example: `taosd -c /home/user` means the configuration file will be read from directory /home/user.
This section lists only the most important configuration parameters. Please check taos.cfg to find all the configurable parameters. **Note: to make your new configurations work, you have to restart taosd after you change taos.cfg**.
- mgmtShellPort: TCP and UDP port between client and TDengine mgmt (default: 6030). Note: 5 successive UDP ports (6030-6034) starting from this number will be used.
- vnodeShellPort: TCP and UDP port between client and TDengine vnode (default: 6035). Note: 5 successive UDP ports (6035-6039) starting from this number will be used.
- httpPort: TCP port for RESTful service (default: 6020)
- dataDir: data directory, default is /var/lib/taos
- maxUsers: maximum number of users allowed
- maxDbs: maximum number of databases allowed
- maxTables: maximum number of tables allowed
- enableMonitor: turn on/off system monitoring, 0: off, 1: on
- logDir: log directory, default is /var/log/taos
- numOfLogLines: maximum number of lines in the log file
- debugFlag: log level, 131: only error and warnings, 135: all
In different scenarios, data characteristics are different. For example, the retention policy, data sampling period, record size, the number of devices, and data compression may be different. To gain the best performance, you can change the following configurations related to storage:
- days: number of days to cover for a data file
- keep: number of days to keep the data
- rows: number of rows of records in a block in data file.
- comp: compression algorithm, 0: off, 1: standard; 2: maximum compression
- ctime: period (seconds) to flush data to disk
- clog: flag to turn on/off Write Ahead Log, 0: off, 1: on
- tables: maximum number of tables allowed in a vnode
- cache: cache block size (bytes)
- tblocks: maximum number of cache blocks for a table
- abloks: average number of cache blocks for a table
- precision: timestamp precision, us: microsecond ms: millisecond, default is ms
For an application, there may be multiple data scenarios. The best design is to put all data with the same characteristics into one database. One application may have multiple databases, and every database has its own configuration to maximize the system performance. You can specify the above configurations related to storage when you create a database. For example:
```mysql
CREATE DATABASE demo DAYS 10 CACHE 16000 ROWS 2000
```
The above SQL statement will create a database demo, with 10 days for each data file, 16000 bytes for a cache block, and 2000 rows in a file block.
The configuration provided when creating a database will overwrite the configuration in taos.cfg.
## Configuration on Client
*taos* is the TDengine shell and is a client that connects to taosd. TDengine uses the same configuration file taos.cfg for the client, with default location at /etc/taos. You can change it by specifying command line parameter -c when you run taos. For example, *taos -c /home/user*, it will read the configuration file taos.cfg from directory /home/user.
The parameters related to client configuration are listed below:
- masterIP: IP address of TDengine server
- charset: character set, default is the system . For data type nchar, TDengine uses unicode to store the data. Thus, the client needs to tell its character set.
- locale: system language setting
- defaultUser: default login user, default is root
- defaultPass: default password, default is taosdata
For TCP/UDP port, and system debug/log configuration, it is the same as the server side.
For server IP, user name, password, you can always specify them in the command line when you run taos. If they are not specified, they will be read from the taos.cfg
## User Management
System administrator (user root) can add, remove a user, or change the password from the TDengine shell. Commands are listed below:
Create a user, password shall be quoted with the single quote.
```mysql
CREATE USER user_name PASS ‘password’
```
Remove a user
```mysql
DROP USER user_name
```
Change the password for a user
```mysql
ALTER USER user_name PASS ‘password’
```
List all users
```mysql
SHOW USERS
```
## Import Data
Inside the TDengine shell, you can import data into TDengine from either a script or CSV file
**Import from Script**
```
source <filename>
```
Inside the file, you can put all SQL statements there. Each SQL statement has a line. If a line starts with "#", it means comments, it will be skipped. The system will execute the SQL statements line by line automatically until the ends
**Import from CSV**
```mysql
insert into tb1 file 'path/data.csv'
```
CSV file contains records for only one table, and the data structure shall be the same as the defined schema for the table. The header of CSV file shall be removed.
For example, the following is a sub-table d1001:
```mysql
taos> DESCRIBE d1001
Field | Type | Length | Note |
=================================================================================
ts | TIMESTAMP | 8 | |
current | FLOAT | 4 | |
voltage | INT | 4 | |
phase | FLOAT | 4 | |
location | BINARY | 64 | TAG |
groupid | INT | 4 | TAG |
```
The data format in data.csv like this：
```csv
'2018-10-04 06:38:05.000',10.30000,219,0.31000
'2018-10-05 06:38:15.000',12.60000,218,0.33000
'2018-10-06 06:38:16.800',13.30000,221,0.32000
'2018-10-07 06:38:05.000',13.30000,219,0.33000
'2018-10-08 06:38:05.000',14.30000,219,0.34000
'2018-10-09 06:38:05.000',15.30000,219,0.35000
'2018-10-10 06:38:05.000',16.30000,219,0.31000
'2018-10-11 06:38:05.000',17.30000,219,0.32000
'2018-10-12 06:38:05.000',18.30000,219,0.31000
```
then data can be imported into database by this cmd:
```
taos> insert into d1001 file '~/data.csv';
Query OK, 9 row(s) affected (0.004763s)
```
## Export Data
You can export data either from TDengine shell or from tool taosdump.
**Export from TDengine Shell**
```mysql
select * from <tb_name> >> data.csv
```
The above SQL statement will dump the query result set into data.csv file.
**Export Using taosdump**
TDengine provides a data dumping tool taosdump. You can choose to dump a database, a table, all data or data only a time range, even only the metadata. For example:
- Export one or more tables in a DB: taosdump [OPTION…] dbname tbname …
- Export one or more DBs: taosdump [OPTION…] --databases dbname…
- Export all DBs (excluding system DB): taosdump [OPTION…] --all-databases
run *taosdump —help* to get a full list of the options
## Management of Connections, Streams, Queries
The system administrator can check, kill the ongoing connections, streams, or queries.
```
SHOW CONNECTIONS
```
It lists all connections. The first column shows connection-id from the client.
```
KILL CONNECTION <connection-id>
```
It kills the connection, where connection-id is the number of the first column showed by "SHOW CONNECTIONS".
```
SHOW QUERIES
```
It shows the ongoing queries. The first column shows the connection-id:query-no, where connection-id is the connection from the client, and id assigned by the system
```
KILL QUERY <query-id>
```
It kills the query, where query-id is the connection-id:query-no showed by "SHOW QUERIES". You can copy and paste it.
```
SHOW STREAMS
```
It shows the continuous queries. The first column shows the connection-id:stream-no, where connection-id is the connection from the client, and id assigned by the system.
```
KILL STREAM <stream-id>
```
It kills the continuous query, where stream-id is the connection-id:stream-no showed by "SHOW STREAMS". You can copy and paste it.
## System Monitor
TDengine runs a system monitor in the background. Once it is started, it will create a database sys automatically. System monitor collects the metric like CPU, memory, network, disk, number of requests periodically, and writes them into database sys. Also, TDengine will log all important actions, like login, logout, create database, drop database and so on, and write them into database sys.
You can check all the saved monitor information from database sys. By default, system monitor is turned on. But you can turn it off by changing the parameter in the configuration file.
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# 高级功能
## 连续查询(Continuous Query)
连续查询是TDengine定期自动执行的查询，采用滑动窗口的方式进行计算，是一种简化的时间驱动的流式计算。
针对库中的表或超级表，TDengine可提供定期自动执行的连续查询，
用户可让TDengine推送查询的结果，也可以将结果再写回到TDengine中。
每次执行的查询是一个时间窗口，时间窗口随着时间流动向前滑动。
在定义连续查询的时候需要指定时间窗口（time window, 参数interval）大小和每次前向增量时间（forward sliding times, 参数sliding）。
TDengine的连续查询采用时间驱动模式，可以直接使用TAOS SQL进行定义，不需要额外的操作。
使用连续查询，可以方便快捷地按照时间窗口生成结果，从而对原始采集数据进行降采样（down sampling）。
用户通过TAOS SQL定义连续查询以后，TDengine自动在最后的一个完整的时间周期末端拉起查询，
并将计算获得的结果推送给用户或者写回TDengine。
TDengine提供的连续查询与普通流计算中的时间窗口计算具有以下区别：
- 不同于流计算的实时反馈计算结果，连续查询只在时间窗口关闭以后才开始计算。
例如时间周期是1天，那么当天的结果只会在23:59:59以后才会生成。
- 如果有历史记录写入到已经计算完成的时间区间，连续查询并不会重新进行计算，
也不会重新将结果推送给用户。对于写回TDengine的模式，也不会更新已经存在的计算结果。
- 使用连续查询推送结果的模式，服务端并不缓存客户端计算状态，也不提供Exactly-Once的语意保证。
如果用户的应用端崩溃，再次拉起的连续查询将只会从再次拉起的时间开始重新计算最近的一个完整的时间窗口。
如果使用写回模式，TDengine可确保数据写回的有效性和连续性。
### 使用连续查询
下面以智能电表场景为例介绍连续查询的具体使用方法。假设我们通过下列SQL语句创建了超级表和子表：
```sql
create table meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) tags (location binary(64), groupdId int);
create table D1001 using meters tags ("Beijing.Chaoyang", 2);
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)
```
每次执行这条语句，都会重新计算所有数据。
如果需要每隔30秒执行一次来增量计算最近一分钟的数据，
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)
```
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)
```
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，
并将查询结果写入这个表中，用户程序后续只要从 `avg_vol` 中查询数据即可。 例如：
```shell
taos> select * from avg_vol;
ts | avg_voltage_ |
===================================================
2020-07-29 13:37:30.000 | 222.0000000 |
2020-07-29 13:38:00.000 | 221.3500000 |
2020-07-29 13:38:30.000 | 220.1700000 |
2020-07-29 13:39:00.000 | 223.0800000 |
```
需要注意，查询时间窗口的最小值是10毫秒，没有时间窗口范围的上限。
此外，TDengine还支持用户指定连续查询的起止时间。
如果不输入开始时间，连续查询将从第一条原始数据所在的时间窗口开始；
如果没有输入结束时间，连续查询将永久运行；
如果用户指定了结束时间，连续查询在系统时间达到指定的时间以后停止运行。
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)
```
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。
另外，为了尽量避免原始数据延迟写入导致的问题，TDengine中连续查询的计算有一定的延迟。
也就是说，一个时间窗口过去后，TDengine并不会立即计算这个窗口的数据，
所以要稍等一会（一般不会超过1分钟）才能查到计算结果。
### 管理连续查询
用户可在控制台中通过 `show streams` 命令来查看系统中全部运行的连续查询，
并可以通过 `kill stream` 命令杀掉对应的连续查询。
后续版本会提供更细粒度和便捷的连续查询管理命令。
## 数据订阅(Publisher/Subscriber)
基于数据天然的时间序列特性，TDengine的数据写入（insert）与消息系统的数据发布（pub）逻辑上一致，
均可视为系统中插入一条带时间戳的新记录。
同时，TDengine在内部严格按照数据时间序列单调递增的方式保存数据。
本质上来说，TDengine中里每一张表均可视为一个标准的消息队列。
TDengine内嵌支持轻量级的消息订阅与推送服务。
使用系统提供的API，用户可使用普通查询语句订阅数据库中的一张或多张表。
订阅的逻辑和操作状态的维护均是由客户端完成，客户端定时轮询服务器是否有新的记录到达，
有新的记录到达就会将结果反馈到客户。
TDengine的订阅与推送服务的状态是客户端维持，TDengine服务器并不维持。
因此如果应用重启，从哪个时间点开始获取最新数据，由应用决定。
TDengine的API中，与订阅相关的主要有以下三个：
```c
taos_subscribe
taos_consume
taos_unsubscribe
```
这些API的文档请见 [C/C++ 数据订阅接口](TODO: update link)，
下面仍以智能电表场景为例介绍一下它们的具体用法（超级表和子表结构请参考上一节“连续查询”），
完整的示例代码可以在[这里](TODO: update link)找到。
如果我们希望当某个电表的电流超过一定限制（比如10A）后能得到通知并进行一些处理， 有两种方法：
一是分别对每张子表进行查询，每次查询后记录最后一条数据的时间戳，后续只查询这个时间戳之后的数据：
```sql
select * from D1001 where ts > {last_timestamp1} and current > 10;
select * from D1002 where ts > {last_timestamp2} and current > 10;
...
```
这确实可行，但随着电表数量的增加，查询数量也会增加，客户端和服务端的性能都会受到影响，
当电表数增长到一定的程度，系统就无法承受了。
另一种方法是对超级表进行查询。这样，无论有多少电表，都只需一次查询：
```sql
select * from meters where ts > {last_timestamp} and current > 10;
```
但是，如何选择 `last_timestamp` 就成了一个新的问题。
因为，一方面数据的产生时间（也就是数据时间戳）和数据入库的时间一般并不相同，有时偏差还很大；
另一方面，不同电表的数据到达TDengine的时间也会有差异。
所以，如果我们在查询中使用最慢的那台电表的数据的时间戳作为 `last_timestamp`，
就可能重复读入其它电表的数据；
如果使用最快的电表的时间戳，其它电表的数据就可能被漏掉。
TDengine的订阅功能为上面这个问题提供了一个彻底的解决方案。
首先是使用`taos_subscribe`创建订阅：
```c
TAOS_SUB* tsub = NULL;
if (async) {
　　// create an asynchronized subscription, the callback function will be called every 1s
　　tsub = taos_subscribe(taos, restart, topic, sql, subscribe_callback, &blockFetch, 1000);
} else {
　　// create an synchronized subscription, need to call 'taos_consume' manually
　　tsub = taos_subscribe(taos, restart, topic, sql, NULL, NULL, 0);
}
```
TDengine中的订阅既可以是同步的，也可以是异步的，
上面的代码会根据从命令行获取的参数`async`的值来决定使用哪种方式。
这里，同步的意思是用户程序要直接调用`taos_consume`来拉取数据，
而异步则由API在内部的另一个线程中调用`taos_consume`，
然后把拉取到的数据交给回调函数`subscribe_callback`去处理。
参数`taos`是一个已经建立好的数据库连接，在同步模式下无特殊要求。
但在异步模式下，需要注意它不会被其它线程使用，否则可能导致不可预计的错误，
因为回调函数在API的内部线程中被调用，而TDengine的部分API不是线程安全的。
参数`sql`是查询语句，可以在其中使用where子句指定过滤条件。
在我们的例子中，如果只想订阅电流超过10A时的数据，可以这样写：
```sql
select * from meters where current > 10;
```
注意，这里没有指定起始时间，所以会读到所有时间的数据。
如果只想从一天前的数据开始订阅，而不需要更早的历史数据，可以再加上一个时间条件：
```sql
select * from meters where ts > now - 1d and current > 10;
```
订阅的`topic`实际上是它的名字，因为订阅功能是在客户端API中实现的，
所以没必要保证它全局唯一，但需要它在一台客户端机器上唯一。
如果名`topic`的订阅不存在，参数`restart`没有意义；
但如果用户程序创建这个订阅后退出，当它再次启动并重新使用这个`topic`时，
`restart`就会被用于决定是从头开始读取数据，还是接续上次的位置进行读取。
本例中，如果`restart`是 **true**（非零值），用户程序肯定会读到所有数据。
但如果这个订阅之前就存在了，并且已经读取了一部分数据，
且`restart`是 **false**（**0**），用户程序就不会读到之前已经读取的数据了。
`taos_subscribe`的最后一个参数是以毫秒为单位的轮询周期。
在同步模式下，如过前后两次调用`taos_consume`的时间间隔小于此时间，
`taos_consume`会阻塞，直到间隔超过此时间。
异步模式下，这个时间是两次调用回调函数的最小时间间隔。
`taos_subscribe`的倒数第二个参数用于用户程序向回调函数传递附加参数，
订阅API不对其做任何处理，只原样传递给回调函数。此参数在同步模式下无意义。
订阅创建以后，就可以消费其数据了，同步模式下，示例代码是下面的 else 部分：
```c
if (async) {
　　getchar();
} else while(1) {
　　TAOS_RES* res = taos_consume(tsub);
　　if (res == NULL) {
　　　　printf("failed to consume data.");
　　　　break;
　　} else {
　　　　print_result(res, blockFetch);
　　　　getchar();
　　}
}
```
这里是一个 **while** 循环，用户每按一次回车键就调用一次`taos_consume`，
而`taos_consume`的返回值是查询到的结果集，与`taos_use_result`完全相同，
例子中使用这个结果集的代码是函数`print_result`：
```c
void print_result(TAOS_RES* res, int blockFetch) {
　　TAOS_ROW row = NULL;
　　int num_fields = taos_num_fields(res);
　　TAOS_FIELD* fields = taos_fetch_fields(res);
　　int nRows = 0;
　　if (blockFetch) {
　　　　nRows = taos_fetch_block(res, &row);
　　　　for (int i = 0; i < nRows; i++) {
　　　　　　char temp[256];
　　　　　　taos_print_row(temp, row + i, fields, num_fields);
　　　　　　puts(temp);
　　　　}
　　} else {
　　　　while ((row = taos_fetch_row(res))) {
　　　　　　char temp[256];
　　　　　　taos_print_row(temp, row, fields, num_fields);puts(temp);
　　　　　　nRows++;
　　　　}
　　}
　　printf("%d rows consumed.\n", nRows);
}
```
其中的 `taos_print_row` 用于处理订阅到数据，在我们的例子中，它会打印出所有符合条件的记录。
而异步模式下，消费订阅到的数据则显得更为简单：
```c
void subscribe_callback(TAOS_SUB* tsub, TAOS_RES *res, void* param, int code) {
　　print_result(res, *(int*)param);
}
```
当要结束一次数据订阅时，需要调用`taos_unsubscribe`：
```c
taos_unsubscribe(tsub, keep);
```
其第二个参数，用于决定是否在客户端保留订阅的进度信息。
如果这个参数是**false**（**0**），那无论下次调用`taos_subscribe`的时的`restart`参数是什么，
订阅都只能重新开始。
另外，进度信息的保存位置是 *{DataDir}/subscribe/* 这个目录下，
每个订阅有一个与其`topic`同名的文件，删掉某个文件，同样会导致下次创建其对应的订阅时只能重新开始。
代码介绍完毕，我们来看一下实际的运行效果。假设：
* 示例代码已经下载到本地
* TDengine 也已经在同一台机器上安装好
* 示例所需的数据库、超级表、子表已经全部创建好
则可以在示例代码所在目录执行以下命令来编译并启动示例程序：
```shell
$ make
$ ./subscribe -sql='select * from meters where current > 10;'
```
示例程序启动后，打开另一个终端窗口，启动 TDengine 的 shell 向 **D1001** 插入一条电流为 12A 的数据：
```shell
$ taos
> use test;
> insert into D1001 values(now, 12, 220, 1);
```
这时，因为电流超过了10A，您应该可以看到示例程序将它输出到了屏幕上。
您可以继续插入一些数据观察示例程序的输出。
## 缓存(Cache)
TDengine采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Use，LRU），直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候，将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说，对于物联网数据的使用，用户最为关心最近产生的数据，即当前状态。TDengine充分利用了这一特性，将最近到达的（当前状态）数据保存在缓存中。
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中，可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析，整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说，可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用，而不需要再部署额外的缓存系统，可有效地简化系统架构，降低运维的成本。需要注意的是，TDengine重启以后系统的缓存将被清空，之前缓存的数据均会被批量写入磁盘，缓存的数据将不会像专门的Key-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
TDengine分配固定大小的内存空间作为缓存空间，缓存空间可根据应用的需求和硬件资源配置。通过适当的设置缓存空间，TDengine可以提供极高性能的写入和查询的支持。TDengine中每个虚拟节点（virtual node）创建时分配独立的缓存池。每个虚拟节点管理自己的缓存池，不同虚拟节点间不共享缓存池。每个虚拟节点内部所属的全部表共享该虚拟节点的缓存池。
TDengine将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里按照列式存储。一个vnode的内存池是在vnode创建时按块分配好的，而且每个内存块按照先进先出的原则进行管理。一张表所需要的内存块是从vnode的内存池中进行分配的，块的大小由系统配置参数cache决定。每张表最大内存块的数目由配置参数tblocks决定，每张表平均的内存块的个数由配置参数ablocks决定。因此对于一个vnode, 总的内存大小为: `cache * ablocks * tables`。内存块参数cache不宜过小，一个cache block需要能存储至少几十条以上记录，才会有效率。参数ablocks最小为2，保证每张表平均至少能分配两个内存块。
你可以通过函数last_row快速获取一张表或一张超级表的最后一条记录，这样很便于在大屏显示各设备的实时状态或采集值。例如：
```mysql
select last_row(voltage) from meters where location='Beijing.Chaoyang';
```
该SQL语句将获取所有位于北京朝阳区的电表最后记录的电压值。
## 报警监测(Alert)
在 TDengine 的应用场景中，报警监测是一个常见需求，从概念上说，它要求程序从最近一段时间的数据中筛选出符合一定条件的数据，并基于这些数据根据定义好的公式计算出一个结果，当这个结果符合某个条件且持续一定时间后，以某种形式通知用户。
为了满足用户对报警监测的需求，TDengine 以独立模块的形式提供了这一功能，有关它的安装使用方法，请参考博客 [使用 TDengine 进行报警监测](https://www.taosdata.com/blog/2020/04/14/1438.html) 。
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#Advanced Features
##Continuous Query
Continuous Query is a query executed by TDengine periodically with a sliding window, it is a simplified stream computing driven by timers, not by events. Continuous query can be applied to a table or a STable, and the result set can be passed to the application directly via call back function, or written into a new table in TDengine. The query is always executed on a specified time window (window size is specified by parameter interval), and this window slides forward while time flows (the sliding period is specified by parameter sliding).
Continuous query is defined by TAOS SQL, there is nothing special. One of the best applications is downsampling. Once it is defined, at the end of each cycle, the system will execute the query, pass the result to the application or write it to a database.
If historical data pints are inserted into the stream, the query won't be re-executed, and the result set won't be updated. If the result set is passed to the application, the application needs to keep the status of continuous query, the server won't maintain it. If application re-starts, it needs to decide the time where the stream computing shall be started.
####How to use continuous query
- Pass result set to application
Application shall use API taos_stream (details in connector section) to start the stream computing. Inside the API, the SQL syntax is:
```sql
SELECT aggregation FROM [table_name | stable_name]
INTERVAL(window_size) SLIDING(period)
```
where the new keyword INTERVAL specifies the window size, and SLIDING specifies the sliding period. If parameter sliding is not specified, the sliding period will be the same as window size. The minimum window size is 10ms. The sliding period shall not be larger than the window size. If you set a value larger than the window size, the system will adjust it to window size automatically.
For example:
```sql
SELECT COUNT(*) FROM FOO_TABLE
INTERVAL(1M) SLIDING(30S)
```
The above SQL statement will count the number of records for the past 1-minute window every 30 seconds.
- Save the result into a database
If you want to save the result set of stream computing into a new table, the SQL shall be:
```sql
CREATE TABLE table_name AS
SELECT aggregation from [table_name | stable_name]
INTERVAL(window_size) SLIDING(period)
```
Also, you can set the time range to execute the continuous query. If no range is specified, the continuous query will be executed forever. For example, the following continuous query will be executed from now and will stop in one hour.
```sql
CREATE TABLE QUERY_RES AS
SELECT COUNT(*) FROM FOO_TABLE
WHERE TS > NOW AND TS <= NOW + 1H
INTERVAL(1M) SLIDING(30S)
```
###Manage the Continuous Query
Inside TDengine shell, you can use the command "show streams" to list the ongoing continuous queries, the command "kill stream" to kill a specific continuous query.
If you drop a table generated by the continuous query, the query will be removed too.
##Publisher/Subscriber
Time series data is a sequence of data points over time. Inside a table, the data points are stored in order of timestamp. Also, there is a data retention policy, the data points will be removed once their lifetime is passed. From another view, a table in DTengine is just a standard message queue.
To reduce the development complexity and improve data consistency, TDengine provides the pub/sub functionality. To publish a message, you simply insert a record into a table. Compared with popular messaging tool Kafka, you subscribe to a table or a SQL query statement, instead of a topic. Once new data points arrive, TDengine will notify the application. The process is just like Kafka.
The detailed API will be introduced in the [connectors](https://www.taosdata.com/en/documentation/advanced-features/) section.
##Caching
TDengine allocates a fixed-size buffer in memory, the newly arrived data will be written into the buffer first. Every device or table gets one or more memory blocks. For typical IoT scenarios, the hot data shall always be newly arrived data, they are more important for timely analysis. Based on this observation, TDengine manages the cache blocks in First-In-First-Out strategy. If no enough space in the buffer, the oldest data will be saved into hard disk first, then be overwritten by newly arrived data. TDengine also guarantees every device can keep at least one block of data in the buffer.
By this design, the application can retrieve the latest data from each device super-fast, since they are all available in memory. You can use last or last_row function to return the last data record. If the super table is used, it can be used to return the last data records of all or a subset of devices. For example, to retrieve the latest temperature from thermometers in located Beijing, execute the following SQL
```mysql
select last(*) from thermometers where location=’beijing’
```
By this design, caching tool, like Redis, is not needed in the system. It will reduce the complexity of the system.
TDengine creates one or more virtual nodes(vnode) in each data node. Each vnode contains data for multiple tables and has its own buffer. The buffer of a vnode is fully separated from the buffer of another vnode, not shared. But the tables in a vnode share the same buffer.
System configuration parameter cacheBlockSize configures the cache block size in bytes, and another parameter cacheNumOfBlocks configures the number of cache blocks. The total memory for the buffer of a vnode is $cacheBlockSize \times cacheNumOfBlocks$. Another system parameter numOfBlocksPerMeter configures the maximum number of cache blocks a table can use. When you create a database, you can specify these parameters.
\ No newline at end of file
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#数据模型和整体架构
## 数据模型
### 物联网典型场景
在典型的物联网、车联网、运维监测场景中，往往有多种不同类型的数据采集设备，采集一个到多个不同的物理量。而同一种采集设备类型，往往又有多个具体的采集设备分布在不同的地点。大数据处理系统就是要将各种采集的数据汇总，然后进行计算和分析。对于同一类设备，其采集的数据都是很规则的。以智能电表为例，假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量，其采集的数据类似如下的表格：
| Device ID | Time Stamp | current | voltage | phase | | location | groupId |
| :-------: | :-----------: | :-----: | :-----: | :---: | :--- | :--------------: | :-----: |
| D1001 | 1538548685000 | 10.3 | 219 | 0.31 | | Beijing.Chaoyang | 2 |
| D1002 | 1538548684000 | 10.2 | 220 | 0.23 | | Beijing.Chaoyang | 3 |
| D1003 | 1538548686500 | 11.5 | 221 | 0.35 | | Beijing.Haidian | 3 |
| D1004 | 1538548685500 | 13.4 | 223 | 0.29 | | Beijing.Haidian | 2 |
| D1001 | 1538548695000 | 12.6 | 218 | 0.33 | | Beijing.Chaoyang | 2 |
| D1004 | 1538548696600 | 11.8 | 221 | 0.28 | | Beijing.Haidian | 2 |
| D1002 | 1538548696650 | 10.3 | 218 | 0.25 | | Beijing.Chaoyang | 3 |
| D1001 | 1538548696800 | 12.3 | 221 | 0.31 | | Beijing.Chaoyang | 2 |
<center> 表1：智能电表数据示例</center>
每一条记录都有设备ID，时间戳，采集的物理量(如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表一中的位置Location和分组groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
### 数据特征
除时序特征外，仔细研究发现，物联网、车联网、运维监测类数据还具有很多其他明显的特征。
1. 数据是结构化的；
2. 数据极少有更新或删除操作；
3. 无需传统数据库的事务处理；
4. 相对互联网应用，写多读少；
5. 流量平稳，根据设备数量和采集频次，可以预测出来；
6. 用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；
7. 数据是有保留期限的；
8. 数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；
9. 除存储查询外，还往往需要各种统计和实时计算操作；
10. 数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。
充分利用上述特征，TDengine采取了一特殊的优化的存储和计算设计来处理时序数据，能将系统处理能力显著提高。
### 关系型数据库模型
因为采集的数据一般是结构化数据，而且为降低学习门槛，TDengine采用传统的关系型数据库模型管理数据。因此用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。TDengine采用的是结构化存储，而不是NoSQL的key-value存储。
### 一个数据采集点一张表
为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine要求**对每个数据采集点单独建表**（比如有一千万个智能电表，就需创建一千万张表，上述表格中的D1001, D1002, D1003, D1004都需单独建表），用来存储这个采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：
1. 能保证一个采集点的数据在存储介质上是一块一块连续的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
2. 由于不同采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
3. 对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
如果采用传统的方式，将多个设备的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同设备的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个设备的数据是难以保证连续存储在一起的。**采用一个采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的。**
TDengine 建议用数据采集点的名字(如上表中的D1001)来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个物理量(如上表中的curent, voltage, phase)，每个物理量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集的数据，TDengine将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据是用列式存储方式保存。
### 超级表：同一类型数据采集点的集合
由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨大，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine引入超级表(Super Table，简称为STable)的概念。
超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（一特定类型的数据采集点），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。 如果整个系统有N个不同类型的数据采集点，就需要建立N个超级表。
在TDengine的设计里，**表用来代表一个具体的数据采集点，超级表用来代表一组相同类型的数据采集点**。当为某个具体数据采集点创建表时，用户使用超级表的定义做模板，同时指定该具体采集点（表）的标签值。与传统的关系型数据库相比，表（一个数据采集点）是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改。**一张超级表包含有多张表，这些表具有相同的时序数据schema，但带有不同的标签值**。
当对多个具有相同数据类型的数据采集点进行聚合操作时，TDengine将先把满足标签过滤条件的表从超级表的中查找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样能将需要扫描的数据集大幅减少，从而大幅提高聚合计算的性能。
##集群与基本逻辑单元
TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠，基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设进行设计的。因此 TDengine 从研发的第一天起，就按照分布式高可靠架构进行设计，是支持水平扩展的，这样任何单台或多台服务器发生硬件故障或软件错误都不影响系统的可用性和可靠性。同时，通过节点虚拟化并辅以自动化负载均衡技术，TDengine 能最高效率地利用异构集群中的计算和存储资源降低硬件投资。
###主要逻辑单元
TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
<center> <img src="../assets/structure.png"> </center>
<center> 图 1 TDengine架构示意图 </center>
一个完整的 TDengine 系统是运行在一到多个物理节点上的，逻辑上，它包含数据节点(dnode)、TDengine客户端(taosc)以及应用(app)。系统中存在一到多个数据节点，这些数据节点组成一个集群(cluster)。应用通过taosc的API与TDengine集群进行互动。下面对每个逻辑单元进行简要介绍。
**物理节点(pnode):** pnode是一独立运行、拥有自己的计算、存储和网络能力的计算机，可以是安装有OS的物理机、虚拟机或容器。物理节点由其配置的 FQDN(Fully Qualified Domain Name)来标识。
**数据节点(dnode):** dnode 是 TDengine 服务器侧执行代码 taosd 在物理节点上的一个运行实例，一个工作的系统必须有至少一个数据节点。dnode包含零到多个逻辑的虚拟节点(VNODE)，零或者至多一个逻辑的管理节点(mnode). dnode在系统中的唯一标识由实例的End Point(EP)决定。EP是dnode所在物理节点的FQDN(Fully Qualified Domain Name)和系统所配置的网络端口号(Port)的组合。通过配置不同的端口，一个物理节点(一台物理机、虚拟机或容器）可以运行多个实例，或有多个数据节点。
**虚拟节点(vnode)**: 为更好的支持数据分片、负载均衡，防止数据过热或倾斜，数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode，图中V)。每个 vnode 都是一个相对独立的工作单元，是时序数据存储的基本单元，具有独立的运行线程、内存空间与持久化存储的路径。一个 vnode 包含一定数量的表（数据采集点）。当创建一张新表时，系统会检查是否需要创建新的 vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节点所在物理节点的硬件资源。一个 vnode 只属于一个DB，但一个DB可以有多个 vnode。一个 vnode 除存储的时序数据外，也保存有所包含的表的SCHEMA、标签值等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP，以及所属的Vgroup ID在系统内唯一标识，是由管理节点创建并管理的。
**管理节点(mnode):** 一个虚拟的逻辑单元，负责所有数据节点运行状态的监控和维护，以及节点之间的负载均衡(图中M)。同时，管理节点也负责元数据(包括用户、数据库、表、静态标签等)的存储和管理，因此也称为 Meta Node。TDengine 集群中可配置多个(最多不超过5个) mnode，它们自动构建成为一个管理节点集群(图中M0, M1, M2)。mnode 间采用 master/slave 的机制进行管理，而且采取强一致方式进行数据同步, 任何数据更新操作只能在 Master 上进行。mnode 集群的创建由系统自动完成，无需人工干预。每个dnode上至多有一个mnode，由所属的数据节点的EP来唯一标识。每个dnode通过内部消息交互自动获取整个集群中所有 mnode 所在的 dnode 的EP。
**虚拟节点组(VGroup):** 不同数据节点上的 vnode 可以组成一个虚拟节点组(vnode group)来保证系统的高可靠。虚拟节点组内采取master/slave的方式进行管理。写操作只能在 master vnode 上进行，系统采用异步复制的方式将数据同步到 slave vnode，这样确保了一份数据在多个物理节点上有拷贝。一个 vgroup 里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一个DB的副本数为N，系统必须有至少N个数据节点。副本数在创建DB时通过参数 replica 可以指定，缺省为1。使用 TDengine 的多副本特性,可以不再需要昂贵的磁盘阵列等存储设备，获得同样的数据高可靠性。虚拟节点组由管理节点创建、管理，并且由管理节点分配一系统唯一的ID，vnode group ID。如果两个虚拟节点的vnode group ID相同，说明他们属于同一个组，数据互为备份。虚拟节点组里虚拟节点的个数是可以动态改变的，容许只有一个，也就是没有数据复制。Vnode group ID是永远不变的，即使一个虚拟节点组被删除，它的ID也不会被收回重复利用。
**TAOSC:** taosc是TDengine给应用提供的驱动程序(driver)，负责处理应用与集群的接口交互，内嵌于JDBC、ODBC driver中，或者C、Python、Go语言连接库里。应用都是通过taosc，而不是直接连接集群中的数据节点与整个集群进行交互的。这个模块负责获取并缓存元数据；将插入、查询等请求转发到正确的数据节点；在把结果返回给应用时，还需要负责最后一级的聚合、排序、过滤等操作。对于JDBC, ODBC, C/C++接口而言，这个模块是在应用所处的物理节点上运行，但消耗的资源很小。同时，为支持全分布式的RESTful接口，taosc在TDengine集群的每个dnode上都有一运行实例。
### 节点之间的通讯
**通讯方式：**TDengine系统的各个节点之间的通讯是通过TCP/UDP进行的。因为考虑到物联网场景，数据写入的包一般不大，因此TDengine 除采用TCP做传输之外，还采用UDP方式，因为UDP 更加高效，而且不受链接数的限制。TDengine实现了自己的超时、重传、确认等机制，以确保UDP的可靠传输。对于数据量不到15K的数据包，采取UDP的方式进行传输，超过15K的，或者是查询类的操作，自动采取TCP的方式进行传输。同时，TDengine根据配置和数据包，会自动对数据进行压缩/解压缩，数字签名/认证等处理。对于数据节点之间的数据复制，只采用TCP方式进行数据传输。
**FQDN配置**：一个数据节点有一个或多个FQDN，可以在系统配置文件taos.cfg通过选项“fqdn"进行指定，如果没有指定，系统将自动获取FQDN。如果节点没有配置FQDN，可以直接使用IP地址作为FQDN，但不建议使用，因为IP地址可变，一旦变化，将让集群无法正常工作。一个数据节点的EP(End Point)由FQDN + Port组成。
**端口配置：**一个数据节点对外的端口由TDengine的系统配置参数serverPort决定，对集群内部通讯的端口是serverPort+5。集群内数据节点之间的数据复制操作还占有一个TCP端口，是serverPort+10. 为支持多线程高效的处理UDP数据，每个对内和对外的UDP链接，都需要占用5个连续的端口。因此一个数据节点总的端口范围为serverPort到serverPort + 10，总共11个TCP/UDP端口。使用时，需要确保防火墙将这些端口打开。每个数据节点可以配置不同的serverPort。
**集群对外链接:** TDengine集群可以容纳单个、多个甚至几千个数据节点。应用只需要向集群中任何一个数据节点发起连接即可，链接需要提供的网络参数是一数据节点的End Point(FQDN加配置的端口号）。通过命令行CLI启动应用taos时，可以通过选项-h来指定数据节点的FQDN, -P来指定其配置的端口号，如果端口不配置，将采用TDengine的系统配置参数serverPort。
**集群内部通讯**: 各个数据节点之间通过TCP/UDP进行链接。一个数据节点启动时，将获取mnode所在的dnode的EP信息，然后与系统中的mnode建立起链接，交换信息。获取mnode的EP信息有三步，1：检查mnodeEpList文件是否存在，如果不存在或不能正常打开获得mnode EP信息，进入第二步；2：检查系统配置文件taos.cfg, 获取mnode EP配置参数first, second，如果不存在或者taos.cfg里没有这两个配置参数，或无效，进入第三步；3：将自己的EP设为mnode EP, 并独立运行起来。获取mnode EP列表后，数据节点发起链接，如果链接成功，则成功加入进工作的集群，如果不成功，则尝试mnode EP列表中的下一个。如果都尝试了，但链接都仍然失败，则休眠几秒后，再进行尝试。
**MNODE的选择:** TDengine逻辑上有管理节点，但没有单独的执行代码，服务器侧只有一套执行代码taosd。那么哪个数据节点会是管理节点呢？这是系统自动决定的，无需任何人工干预。原则如下：一个数据节点启动时，会检查自己的End Point, 并与获取的mnode EP List进行比对，如果在其中，该数据节点认为自己应该启动mnode模块，成为mnode。如果自己的EP不在mnode EP List里，则不启动mnode模块。在系统的运行过程中，由于负载均衡、宕机等原因，mnode有可能迁移至新的dnode，但一切都是透明的，无需人工干预，配置参数的修改，是mnode自己根据资源做出的决定。
**新数据节点的加入**：系统有了一个数据节点后，就已经成为一个工作的系统。添加新的节点进集群时，有两个步骤，第一步：使用TDengine CLI链接到现有工作的数据节点，然后用命令”create dnode"将新的数据节点的End Point添加进去; 第二步：在新的数据节点的系统配置参数文件taos.cfg里，将first, second参数设置为现有集群中任意两个数据节点的EP即可。具体添加的详细步骤请见详细的用户手册。这样就把集群一步一步的建立起来。
**重定向**：无论是dnode还是taosc，最先都是要发起与mnode的链接，但mnode是系统自动创建并维护的，因此对于用户来说，并不知道哪个dnode在运行mnode。TDengine只要求向系统中任何一个工作的dnode发起链接即可。因为任何一个正在运行的dnode，都维护有目前运行的mnode EP List。当收到一个来自新启动的dnode或taosc的链接请求，如果自己不是mnode，则将mnode EP List回复给对方，taosc或新启动的dnode收到这个list, 就重新尝试建立链接。当mnode EP List发生改变，通过节点之间的消息交互，各个数据节点就很快获取最新列表，并通知taosc。
###一典型的操作流程
为解释vnode, mnode, taosc和应用之间的关系以及各自扮演的角色，下面对写入数据这个典型操作的流程进行剖析。
<center> <img src="../assets/message.png"> </center>
<center> 图 2 TDengine典型的操作流程 </center>
1. 应用通过JDBC、ODBC或其他API接口发起插入数据的请求。
2. taosc会检查缓存，看是有保存有该表的meta data。如果有，直接到第4步。如果没有，taosc将向mnode发出get meta-data请求。
3. mnode将该表的meta-data返回给taosc。Meta-data包含有该表的schema, 而且还有该表所属的vgroup信息（vnode ID以及所在的dnode的End Point，如果副本数为N，就有N组End Point)。如果taosc迟迟得不到mnode回应，而且存在多个mnode, taosc将向下一个mnode发出请求。
4. taosc向master vnode发起插入请求。
5. vnode插入数据后，给taosc一个应答，表示插入成功。如果taosc迟迟得不到vnode的回应，taosc会认为该节点已经离线。这种情况下，如果被插入的数据库有多个副本，taosc将向vgroup里下一个vnode发出插入请求。
6. taosc通知APP，写入成功。
对于第二和第三步，taosc启动时，并不知道mnode的End Point，因此会直接向配置的集群对外服务的End Point发起请求。如果接收到该请求的dnode并没有配置mnode，该dnode会在回复的消息中告知mnode EP列表，这样taosc会重新向新的mnode的EP发出获取meta-data的请求。
对于第四和第五步，没有缓存的情况下，taosc无法知道虚拟节点组里谁是master，就假设第一个vnodeID就是master,向它发出请求。如果接收到请求的vnode并不是master,它会在回复中告知谁是master，这样taosc就向建议的master vnode发出请求。一旦得到插入成功的回复，taosc会缓存住master节点的信息。
上述是插入数据的流程，查询、计算的流程也完全一致。taosc把这些复杂的流程全部封装屏蔽了，对于应用来说无感知也无需任何特别处理。
通过taosc缓存机制，只有在第一次对一张表操作时，才需要访问mnode,因此mnode不会成为系统瓶颈。但因为schema有可能变化，而且vgroup有可能发生改变（比如负载均衡发生），因此taosc会定时和mnode交互，自动更新缓存。
## 存储模型与数据分区、分片
###存储模型
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。
- 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。
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：
- 能够极大地降低标签数据存储的冗余度：一般的NoSQL数据库或时序数据库，采用的K-V存储，其中的Key包含时间戳、设备ID、各种标签。每条记录都带有这些重复的内容，浪费存储空间。而且如果应用要在历史数据上增加、修改或删除标签，需要遍历数据，重写一遍，操作成本极其昂贵。
- 能够实现极为高效的多表之间的聚合查询：做多表之间聚合查询时，先把符合标签过滤条件的表查找出来，然后再查找这些表相应的数据块，这样大幅减少要扫描的数据集，从而大幅提高查询效率。而且标签数据采用全内存的结构进行管理和维护，千万级别规模的标签数据查询可以在毫秒级别返回。
###数据分片
对于海量的数据管理，为实现水平扩展，一般都需要采取分片(Sharding)分区(Partitioning)策略。TDengine是通过vnode来实现数据分片的，通过一个时间段一个数据文件来实现时序数据分区的。
vnode(虚拟数据节点)负责为采集的时序数据提供写入、查询和计算功能。为便于负载均衡、数据恢复、支持异构环境，TDengine将一个数据节点根据其计算和存储资源切分为多个vnode。这些vnode的管理是TDengine自动完成的，对应用完全透明。
对于单独一个数据采集点，无论其数据量多大，一个vnode（或vnode group, 如果副本数大于1）有足够的计算资源和存储资源来处理（如果每秒生成一条16字节的记录，一年产生的原始数据不到0.5G），因此TDengine将一张表（一个数据采集点）的所有数据都存放在一个vnode里，而不会让同一个采集点的数据分布到两个或多个dnode上。而且一个vnode可存储多个数据采集点(表）的数据，一个vnode可容纳的表的数目的上限为一百万。设计上，一个vnode里所有的表都属于同一个DB。一个数据节点上，一个DB拥有的vnode数目不会超过系统核的数目。
创建DB时，系统并不会马上分配资源。但当创建一张表时，系统将看是否有已经分配的vnode, 且该vnode是否有空余的表空间，如果有，立即在该有空位的vnode创建表。如果没有，系统将从集群中，根据当前的负载情况，在一个dnode上创建一新的vnode, 然后创建表。如果DB有多个副本，系统不是只创建一个vnode，而是一个vgroup(虚拟数据节点组)。系统对vnode的数目没有任何限制，仅仅受限于物理节点本身的计算和存储资源。
每张表的meda data（包含schema, 标签等）也存放于vnode里，而不是集中存放于mnode，实际上这是对Meta数据的分片，这样便于高效并行的进行标签过滤操作。
###数据分区
TDengine除vnode分片之外，还按照时间段进行分区。每个数据文件只包含一个时间段的时序数据，时间段的长度由DB的配置参数days决定。这种按时间段分区的方法还便于高效实现数据的保留策略，只要数据文件超过规定的天数（系统配置参数keep)，将被自动删除。而且不同的时间段可以存放于不同的路径和存储介质，以便于大数据的冷热管理，实现多级存储。
总的来说，**TDengine是通过vnode以及时间两个维度，对大数据进行切分**，便于并行高效的管理，实现水平扩展。
###负载均衡
每个dnode都定时向 mnode(虚拟管理节点)报告其状态（包括硬盘空间、内存大小、CPU、网络、虚拟节点个数等），因此mnode了解整个集群的状态。基于整体状态，当mnode发现某个dnode负载过重，它会将dnode上的一个或多个vnode挪到其他dnode。在挪动过程中，对外服务继续进行，数据插入、查询和计算操作都不受影响。
如果mnode一段时间没有收到dnode的状态报告，mnode会认为这个dnode已经离线。如果离线时间超过一定时长（时长由配置参数offlineThreshold决定），该dnode将被mnode强制剔除出集群。该dnode上的vnodes如果副本数大于一，系统将自动在其他dnode上创建新的副本，以保证数据的副本数。如果该dnode上还有mnode, 而且mnode的副本数大于一，系统也将自动在其他dnode上创建新的mnode, 以保证mnode的副本数。
当新的数据节点被添加进集群，因为新的计算和存储被添加进来，系统也将自动启动负载均衡流程。
负载均衡过程无需任何人工干预，应用也无需重启，将自动连接新的节点，完全透明。
##数据写入与复制流程
如果一个数据库有N个副本，那一个虚拟节点组就有N个虚拟节点，但是只有一个是Master，其他都是slave。当应用将新的记录写入系统时，只有Master vnode能接受写的请求。如果slave vnode收到写的请求，系统将通知taosc需要重新定向。
###Master vnode写入流程
Master Vnode遵循下面的写入流程：
<center> <img src="../assets/write_master.png"> </center>
<center> 图 3 TDengine Master写入流程 </center>
1. Master vnode收到应用的数据插入请求，验证OK，进入下一步；
2. 如果系统配置参数walLevel打开（设置为2），vnode将把该请求的原始数据包写入数据库日志文件WAL，以保证TDengine能够在断电等因素导致的服务重启时从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失；
3. 如果有多个副本，vnode将把数据包转发给同一虚拟节点组内slave vnodes, 该转发包带有数据的版本号(version)
4. 写入内存，并加记录加入到skip list；
5. Master vnode返回确认信息给应用，表示写入成功。
6. 如果第2，3，4步中任何一步失败，将直接返回错误给应用。
### Slave vnode写入流程
对于slave vnode, 写入流程是：
<center> <img src="../assets/write_slave.png"> </center>
<center> 图 4 TDengine Slave写入流程 </center>
1. Slave vnode收到Master vnode转发了的数据插入请求。
2. 如果系统配置参数walLevl设置为2，vnode将把该请求的原始数据包写入日志(WAL)；
3. 写入内存，更新内存中的skip list。
与Master vnode相比，slave vnode不存在转发环节，也不存在回复确认环节，少了两步。但写内存与WAL是完全一样的。
### 异地容灾、IDC迁移
从上述Master和Slave流程可以看出，TDengine采用的是异步复制的方式进行数据同步。这种方式能够大幅提高写入性能，网络延时对写入速度不会有大的影响。通过配置每个物理节点的IDC和机架号，可以让一个虚拟节点组内，虚拟节点由来自不同IDC、不同机架的物理节点组成，从而实现异地容灾。因此TDengine原生支持异地容灾，无需再使用其他工具。
另外一方面，TDengine支持动态修改副本数，一旦副本数增加，新加入的虚拟节点将立即进入数据同步流程，同步结束后，新加入的虚拟节点即可提供服务。而在同步过程中，master以及其他已经同步的虚拟节点都可以对外提供服务。利用这一特性，TDengine可以实现无服务中断的IDC机房迁移。只需要将新IDC的物理节点加入现有集群，等数据同步完成后，再将老的IDC的物理节点从集群中剔除即可。
但是，这种异步复制的方式，存在极小的时间窗口，丢失写入的数据。具体场景如下：
1. Master vnode完成了它的5步操作，已经给APP确认写入成功，然后宕机；
2. Slave vnode收到写入请求后，在第2步写入日志之前，处理失败
3. Slave vnode将成为新的master, 从而丢失了一条记录
理论上，只要是异步复制，就无法保证100%不丢失。但是这个窗口极小，mater与slave要同时发生故障，而且发生在刚给应用确认写入成功之后。
注：异地容灾、IDC无中断迁移，仅仅企业版支持
### 主从选择
Vnode会保持一个数据版本号(Version)，对内存数据进行持久化存储时，对该版本号也进行持久化存储。每个数据更新操作，无论是采集的时序数据还是元数据，这个版本号将增一。
一个vnode启动时，角色(master、slave) 是不定的，数据是处于未同步状态，它需要与虚拟节点组内其他节点建立TCP链接，并互相交换status，其中包括version和自己的角色。通过status的交换，系统进入选主流程，规则如下：
1. 如果只有一个副本，该副本永远就是master
2. 所有副本都在线时，版本最高的被选为master
3. 在线的虚拟节点数过半，而且有虚拟节点是slave的话，该虚拟节点自动成为master
4. 对于2和3，如果多个虚拟节点满足成为master的要求，那么虚拟节点组的节点列表里，最前面的选为master
更多的关于数据复制的流程，请见[TDengine 2.0 数据复制模块设计](https://jira.taosdata.com:18090/pages/viewpage.action?pageId=6266055)。
###同步复制
对于数据一致性要求更高的场景，异步数据复制无法满足要求，因为有极小的概率丢失数据，因此TDengine提供同步复制的机制供用户选择。在创建数据库时，除指定副本数replica之外，用户还需要指定新的参数quorum。如果quorum大于一，它表示每次Master转发给副本时，需要等待quorum-1个回复确认，才能通知应用，数据在slave已经写入成功。如果在一定的时间内，得不到quorum-1个回复确认，master vnode将返回错误给应用。
采用同步复制，系统的性能会有所下降，而且latency会增加。因为元数据要强一致，Mnode之间的数据同步就是采用的同步复制。
注：vnode之间的同步复制仅仅企业版支持
##缓存与持久化
###缓存
TDengine采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Used，LRU），直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候，将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说，对于物联网数据的使用，用户最为关心的是刚产生的数据，即当前状态。TDengine充分利用这一特性，将最近到达的（当前状态）数据保存在缓存中。
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中，可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析，整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说，**可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用，而不需要再部署Redis或其他额外的缓存系统**，可有效地简化系统架构，降低运维的成本。需要注意的是，TDengine重启以后系统的缓存将被清空，之前缓存的数据均会被批量写入磁盘，缓存的数据将不会像专门的Key-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
每个vnode有自己独立的内存，而且由多个固定大小的内存块组成，不同vnode之间完全隔离。数据写入时，类似于日志的写法，数据被顺序追加写入内存，但每个vnode维护有自己的skip list，便于迅速查找。当一半以上的内存块写满时，启动落盘操作，而且后续写的操作在新的内存块进行。这样，一个vnode里有一半内存块是保留有最近的数据的，以达到缓存、快速查找的目的。一个vnode的内存块的个数由配置参数blocks决定，内存块的大小由配置参数cache决定。
###持久化存储
TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时，为了不阻塞后续数据的写入，TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件，在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件，避免日志文件无限制的增长。
为充分利用时序数据特点，TDengine将一个vnode保存在持久化存储的数据切分成多个文件，每个文件只保存固定天数的数据，这个天数由系统配置参数days决定。切分成多个文件后，给定查询的起止日期，无需任何索引，就可以立即定位需要打开哪些数据文件，大大加快读取速度。
对于采集的数据，一般有保留时长，这个时长由系统配置参数keep决定。超过这个设置天数的数据文件，将被系统将自动删除，释放存储空间。
给定days与keep两个参数，一个vnode总的数据文件数为：keep/days。总的数据文件个数不宜过大，也不宜过小。10到100以内合适。基于这个原则，可以设置合理的days。 目前的版本，参数keep可以修改，但对于参数days，一但设置后，不可修改。
在每个数据文件里，一张表的数据是一块一块存储的。一张表可以有一到多个数据文件块。在一个文件块里，数据是列式存储的，占用的是一片连续的存储空间，这样大大提高读取速度。文件块的大小由系统参数maxRows（每块最大记录条数）决定，缺省值为4096。这个值不宜过大，也不宜过小。过大，定位具体时间段的数据的搜索时间会变长，影响读取速度；过小，数据块的索引太大，压缩效率偏低，也影响读取速度。
每个数据文件(.data结尾)都有一个对应的索引文件（.head结尾），该索引文件对每张表都有一数据块的摘要信息，记录了每个数据块在数据文件中的偏移量，数据的起止时间等信息，以帮助系统迅速定位需要查找的数据。每个数据文件还有一对应的last文件(.last结尾)，该文件是为防止落盘时数据块碎片化而设计的。如果一张表落盘的记录条数没有达到系统配置参数minRows（每块最小记录条数），将被先存储到last文件，等下次落盘时，新落盘的记录将与last文件的记录进行合并，再写入数据文件。
数据写入磁盘时，根据系统配置参数comp决定是否压缩数据。TDengine提供了三种压缩选项：无压缩、一阶段压缩和两阶段压缩，分别对应comp值为0、1和2的情况。一阶段压缩根据数据的类型进行了相应的压缩，压缩算法包括delta-delta编码、simple 8B方法、zig-zag编码、LZ4等算法。二阶段压缩在一阶段压缩的基础上又用通用压缩算法进行了压缩，压缩率更高。
###多级存储
在默认配置下，TDengine会将所有数据保存在/var/lib/taos目录下，而且每个vnode的数据文件保存在该目录下的不同目录。为扩大存储空间，尽量减少文件读取的瓶颈，提高数据吞吐率 TDengine可通过配置系统参数dataDir让多个挂载的硬盘被系统同时使用。除此之外，TDengine也提供了数据分级存储的功能，即根据数据文件的新老程度存储在不同的存储介质上。比如最新的数据存储在SSD上，超过一周的数据存储在本地硬盘上，超过4周的数据存储在网络存储设备上，这样来降低存储成本，而又保证高效的访问数据。数据在不同存储介质上的移动是由系统自动完成的，对应用是完全透明的。数据的分级存储也是通过系统参数dataDir来配置。
dataDir的配置格式如下：
```
dataDir data_path [tier_level]
```
其中data_path为挂载点的文件夹路径，tier_level为介质存储等级。介质存储等级越高，盛放数据文件越老。同一存储等级可挂载多个硬盘，同一存储等级上的数据文件分布在该存储等级的所有硬盘上。TDengine最多支持3级存储，所以tier_level的取值为0、1和2。在配置dataDir时，必须存在且只有一个挂载路径不指定tier_level，称之为特殊挂载盘（路径）。该挂载路径默认为0级存储介质，且包含特殊文件链接，不可被移除，否则会对写入的数据产生毁灭性影响。
假设一物理节点有六个可挂载的硬盘/mnt/disk1、/mnt/disk2、…、/mnt/disk6，其中disk1和disk2需要被指定为0级存储介质，disk3和disk4为1级存储介质， disk5和disk6为2级存储介质。disk1为特殊挂载盘，则可在/etc/taos/taos.cfg中做如下配置：
```
dataDir /mnt/disk1/taos
dataDir /mnt/disk2/taos 0
dataDir /mnt/disk3/taos 1
dataDir /mnt/disk4/taos 1
dataDir /mnt/disk5/taos 2
dataDir /mnt/disk6/taos 2
```
挂载的盘也可以是非本地的网络盘，只要系统能访问即可。
注：多级存储功能仅企业版支持
##数据查询
TDengine提供了多种多样针对表和超级表的查询处理功能，除了常规的聚合查询之外，还提供针对时序数据的窗口查询、统计聚合等功能。TDengine的查询处理需要客户端、vnode, mnode节点协同完成。
5.1 单表查询
5.4 时间轴聚合、插值
5.2 多表聚合查询
5.3 预计算
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# Data Model and Architecture
## Data Model
### A Typical IoT Scenario
In a typical IoT scenario, there are many types of devices. Each device is collecting one or multiple metrics. For a specific type of device, the collected data looks like the table below:
| Device ID | Time Stamp | Value 1 | Value 2 | Value 3 | Tag 1 | Tag 2 |
| :-------: | :-----------: | :-----: | :-----: | :-----: | :---: | :---: |
| D1001 | 1538548685000 | 10.3 | 219 | 0.31 | Red | Tesla |
| D1002 | 1538548684000 | 10.2 | 220 | 0.23 | Blue | BMW |
| D1003 | 1538548686500 | 11.5 | 221 | 0.35 | Black | Honda |
| D1004 | 1538548685500 | 13.4 | 223 | 0.29 | Red | Volvo |
| D1001 | 1538548695000 | 12.6 | 218 | 0.33 | Red | Tesla |
| D1004 | 1538548696600 | 11.8 | 221 | 0.28 | Black | Honda |
Each data record has device ID, timestamp, the collected metrics, and static tags associated with the device. Each device generates a data record in a pre-defined timer or triggered by an event. It is a sequence of data points, like a stream.
### Data Characteristics
Being a series of data points over time, data points generated by devices, sensors, servers, or applications have strong common characteristics.
1. metric is always structured data;
2. there are rarely delete/update operations on collected data;
3. there is only one single data source for one device or sensor;
4. ratio of read/write is much lower than typical Internet application;
5. the user pays attention to the trend of data, not the specific value at a specific time;
6. there is always a data retention policy;
7. the data query is always executed in a given time range and a subset of devices;
8. real-time aggregation or analytics is mandatory;
9. traffic is predictable based on the number of devices and sampling frequency;
10. data volume is huge, a system may generate 10 billion data points in a day.
By utilizing the above characteristics, TDengine designs the storage and computing engine in a special and optimized way for time-series data. The system efficiency is improved significantly.
### Relational Database Model
Since time-series data is more likely to be structured data, TDengine adopts the traditional relational database model to process them. You need to create a database, create tables with schema definition, then insert data points and execute queries to explore the data. Standard SQL is used, there is no learning curve.
### One Table for One Device
Due to different network latency, the data points from different devices may arrive at the server out of order. But for the same device, data points will arrive at the server in order if system is designed well. To utilize this special feature, TDengine requires the user to create a table for each device (time-stream). For example, if there are over 10,000 smart meters, 10,000 tables shall be created. For the table above, 4 tables shall be created for device D1001, D1002, D1003 and D1004, to store the data collected.
This strong requirement can guarantee the data points from a device can be saved in a continuous memory/hard disk space block by block. If queries are applied only on one device in a time range, this design will reduce the read latency significantly since a whole block is owned by one single device. Also, write latency can be significantly reduced too, since the data points generated by the same device will arrive in order, the new data point will be simply appended to a block. Cache block size and the rows of records in a file block can be configured to fit the scenarios.
### Best Practices
**Table**: TDengine suggests to use device ID as the table name (like D1001 in the above diagram). Each device may collect one or more metrics (like value1, valu2, valu3 in the diagram). Each metric has a column in the table, the metric name can be used as the column name. The data type for a column can be int, float, double, tinyint, bigint, bool or binary. Sometimes, a device may have multiple metric group, each group have different sampling period, you shall create a table for each group for each device. The first column in the table must be time stamp. TDengine uses time stamp as the index, and won’t build the index on any metrics stored.
**Tags:** to support aggregation over multiple tables efficiently, [STable(Super Table)](../super-table) concept is introduced by TDengine. A STable is used to represent the same type of device. The schema is used to define the collected metrics(like value1, value2, value3 in the diagram), and tags are used to define the static attributes for each table or device(like tag1, tag2 in the diagram). A table is created via STable with a specific tag value. All or a subset of tables in a STable can be aggregated by filtering tag values.
**Database:** different types of devices may generate data points in different patterns and shall be processed differently. For example, sampling frequency, data retention policy, replication number, cache size, record size, the compression algorithm may be different. To make the system more efficient, TDengine suggests creating a different database with unique configurations for different scenarios
**Schemaless vs Schema:** compared with NoSQL database, since a table with schema definition shall be created before the data points can be inserted, flexibilities are not that good, especially when the schema is changed. But in most IoT scenarios, the schema is well defined and is rarely changed, the loss of flexibilities won’t be a big pain to developers or the administrator. TDengine allows the application to change the schema in a second even there is a huge amount of historical data when schema has to be changed.
TDengine does not impose a limitation on the number of tables, [STables](../super-table), or databases. You can create any number of STable or databases to fit the scenarios.
## Architecture
There are two main modules in TDengine server as shown in Picture 1: **Management Module (MGMT)** and **Data Module(DNODE)**. The whole TDengine architecture also includes a **TDengine Client Module**.
<center> <img src="../assets/structure.png"> </center>
<center> Picture 1 TDengine Architecture </center>
### MGMT Module
The MGMT module deals with the storage and querying on metadata, which includes information about users, databases, and tables. Applications will connect to the MGMT module at first when connecting the TDengine server. When creating/dropping databases/tables, The request is sent to the MGMT module at first to create/delete metadata. Then the MGMT module will send requests to the data module to allocate/free resources required. In the case of writing or querying, applications still need to visit MGMT module to get meta data, according to which, then access the DNODE module.
### DNODE Module
The DNODE module is responsible for storing and querying data. For the sake of future scaling and high-efficient resource usage, TDengine applies virtualization on resources it uses. TDengine introduces the concept of virtual node (vnode), which is the unit of storage, resource allocation and data replication (enterprise edition). As is shown in Picture 2, TDengine treats each data node as an aggregation of vnodes.
When a DB is created, the system will allocate a vnode. Each vnode contains multiple tables, but a table belongs to only one vnode. Each DB has one or mode vnodes, but one vnode belongs to only one DB. Each vnode contains all the data in a set of tables. Vnodes have their own cache, directory to store data. Resources between different vnodes are exclusive with each other, no matter cache or file directory. However, resources in the same vnode are shared between all the tables in it. By virtualization, TDengine can distribute resources reasonably to each vnode and improve resource usage and concurrency. The number of vnodes on a dnode is configurable according to its hardware resources.
<center> <img src="../assets/vnode.png"> </center>
<center> Picture 2 TDengine Virtualization </center>
### Client Module
TDengine client module accepts requests (mainly in SQL form) from applications and converts the requests to internal representations and sends to the server side. TDengine supports multiple interfaces, which are all built on top of TDengine client module.
For the communication between client and MGMT module, TCP/UDP is used, the port is set by the parameter mgmtShellPort in system configuration file taos.cfg, default is 6030. For the communication between client and DNODE module, TCP/UDP is used, the port is set by the parameter vnodeShellPort in the system configuration file, default is 6035.
## Writing Process
Picture 3 shows the full writing process of TDengine. TDengine uses [Writing Ahead Log] (WAL) strategy to assure data security and integrity. Data received from the client is written to the commit log at first. When TDengine recovers from crashes caused by power lose or other situations, the commit log is used to recover data. After writting to commit log, data will be wrtten to the corresponding vnode cache, then an acknowledgment is sent to the application. There are two mechanisms that can flush data in cache to disk for persistent storage:
1. **Flush driven by timer**: There is a backend timer which flushes data in cache periodically to disks. The period is configurable via parameter commitTime in system configuration file taos.cfg.
2. **Flush driven by data**: Data in the cache is also flushed to disks when the left buffer size is below a threshold. Flush driven by data can reset the timer of flush driven by the timer.
<center> <img src="../assets/write_process.png"> </center>
<center> Picture 3 TDengine Writting Process </center>
New commit log file will be opened when the committing process begins. When the committing process finishes, the old commit file will be removed.
## Data Storage
TDengine data are saved in _/var/lib/taos_ directory by default. It can be changed to other directories by setting the parameter dataDir in system configuration file taos.cfg.
TDengine's metadata includes the database, table, user, super table and tag information. To reduce the latency, metadata are all buffered in the cache.
Data records saved in tables are sharded according to the time range. Data of tables in the same vnode in a certain time range are saved in the same file group. This sharding strategy can effectively improve data searching speed. By default, one group of files contain data in 10 days, which can be configured by *daysPerFile* in the configuration file or by *DAYS* keyword in *CREATE DATABASE* clause.
Data records are removed automatically once their lifetime is passed. The lifetime is configurable via parameter daysToKeep in the system configuration file. The default value is 3650 days.
Data in files are blockwise. A data block only contains one table's data. Records in the same data block are sorted according to the primary timestamp. To improve the compression ratio, records are stored column by column, and the different compression algorithm is applied based on each column's data type.
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# 集群管理
多个taosd的运行实例可以组成一个集群，以保证TDengine的高可靠运行，并提供水平扩展能力。要了解TDengine 2.0的集群管理，需要对集群的基本概念有所了解，请看TDengine 2.0整体架构一章。
TDengine的集群管理极其简单，除添加和删除节点需要人工干预之外，其他全部是自动完成，最大程度的降低了运维的工作量。本章对集群管理的操作做详细的描述。
## 创建第一个节点
集群是由一个一个dnode组成的，是从一个dnode的创建开始的。创建第一个节点很简单，确保系统配置文件taos.cfg里的参数first与second没有进行设置后，简单的运行taosd即可。配置文件taos.cfg里参数first与second缺省都是设置为空，因此无需特殊操作。如果为了统一配置，可以将参数first配置为第一个dnode的End Point。
这个节点创建后，它是集群中的第一个节点。如果该节点收到一个新节点加入集群的请求，它将检查这个新节点的End Point是否在集群的EP列表中，如果在，就容许其加入。如果不在列表中，就拒绝其加入。
## 节点管理
### 添加节点
具体有以下几个步骤：
1. 修改新节点配置文件taos.cfg, 将其中参数first与second设置为现有集群中运行节点的End Point, 然后启动taosd。second可以不用设置，目的是为集群规模较大时，first无法访问时，该节点将尝试访问second节点。
2. 使用CLI程序taos, 登录进系统, 使用命令:
```
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。
3. 使用命令
```
SHOW DNODES
```
查看新节点是否被成功加入。`
**示例：**假设有两个节点，其EP分别为 host1:6030, host2:6050. 可以按照以下步骤创建集群
1. 在host1, 启动taosd;
2. 修改host2:6050的配置文件taos.cfg, 将参数first设置为host1:6030，然后启动host2:6050这个taosd实例;
3. 执行“taos -h host1" 链接到host1, 在TDengine console里执行命令：
```
CREATE DNODE "host2:6050";
```
4. 在TDengine console里执行`"show dnodes"`查看节点是否加入成功.
5. 按照上述第2到第5步，逐步把其他节点添加到集群中。
**提示：**
- first, second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**。
### 删除节点
执行CLI程序taos, 使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
DROP DNODE "fqdn:port";
```
其中fqdn是被删除的节点的FQDN，port是其对外服务器的端口号
### 查看节点
执行CLI程序taos,使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
SHOW DNODES;
```
它将列出集群中所有的dnode,每个dnode的fqdn:port, 状态(ready, offline等），vnode数目，还未使用的vnode数目等信息。在添加或删除一个节点后，可以使用该命令查看。
### 查看虚拟节点组
为充分利用多核技术，并提供scalability，数据需要分片处理。因此TDengine会将一个DB的数据切分成多份，存放在多个vnode里。这些vnode可能分布在多个dnode里，这样就实现了水平扩展。一个vnode仅仅属于一个DB，但一个DB可以有多个vnode。vnode的是mnode根据当前系统资源的情况，自动进行分配的，无需任何人工干预。
执行CLI程序taos,使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
SHOW VGROUPS;
```
## 高可用性
TDengine通过多副本的机制来提供系统的高可用性。副本数是与DB关联的，一个集群里可以有多个DB，根据运营的需求，每个DB可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数replica 指定副本数（缺省为1）。如果副本数为1，系统的可靠性无法保证，只要数据所在的节点宕机，就将无法提供服务。集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将返回错误“more dnodes are needed"。比如下面的命令将创建副本数为3的数据库demo：
```
CREATE DATABASE demo replica 3;
```
一个DB里的数据会被切片分到多个vnode group，vnode group里的vnode数目就是DB的副本数，同一个vnode group里各vnode的数据是完全一致的。为保证高可用性，vnode group里的vnode一定要分布在不同的dnode里（实际部署时，需要在不同的物理机上），只要一个vgroup里超过半数的vnode处于工作状态，这个vgroup就能正常的对外服务。
一个dnode里可能有多个DB的数据，因此一个dnode离线时，可能会影响到多个DB。如果一个vnode group里的一半或一半以上的vnode不工作，那么该vnode group就无法对外服务，无法插入或读取数据，这样会影响到它所属的DB的一部分表的d读写操作。
因为vnode的引入，无法简单的给出结论：“集群中过半dnode工作，集群就应该工作”。但是对于简单的情形，很好下结论。比如副本数为3，只有三个dnode，那如果仅有一个节点不工作，整个集群还是可以正常工作的，但如果有两个节点不工作，那整个集群就无法正常工作了。
## Mnode的高可用
TDengine集群是由mnode (taosd的一个模块，逻辑节点) 负责管理的，为保证mnode的高可用，可以配置多个mnode副本，副本数由系统配置参数numOfMnodes决定，有效范围为1-3。为保证元数据的强一致性，mnode副本之间是通过同步的方式进行数据复制的。
一个集群有多个dnode, 但一个dnode至多运行一个mnode实例。多个dnode情况下，哪个dnode可以作为mnode呢？这是完全由系统根据整个系统资源情况，自动指定的。用户可通过CLI程序taos，在TDengine的console里，执行如下命令：
```
SHOW MNODES;
```
来查看mnode列表，该列表将列出mnode所处的dnode的End Point和角色(master, slave, unsynced 或offline)。
当集群中第一个节点启动时，该节点一定会运行一个mnode实例，否则该dnode无法正常工作，因为一个系统是必须有至少一个mnode的。如果numOfMnodes配置为2，启动第二个dnode时，该dnode也将运行一个mnode实例。
为保证mnode服务的高可用性，numOfMnodes必须设置为2或更大。因为mnode保存的元数据必须是强一致的，如果numOfMnodes大于2，复制参数quorum自动设为2，也就是说，至少要保证有两个副本写入数据成功，才通知客户端应用写入成功。
## 负载均衡
有三种情况，将触发负载均衡，而且都无需人工干预。
- 当一个新节点添加进集群时，系统将自动触发负载均衡，一些节点上的数据将被自动转移到新节点上，无需任何人工干预。
- 当一个节点从集群中移除时，系统将自动把该节点上的数据转移到其他节点，无需任何人工干预。
- 如果一个节点过热（数据量过大），系统将自动进行负载均衡，将该节点的一些vnode自动挪到其他节点。
当上述三种情况发生时，系统将启动一各个节点的负载计算，从而决定如何挪动。
## 节点离线处理
如果一个节点离线，TDengine集群将自动检测到。有如下两种情况：
- 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。
## 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。
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。
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# 连接器
TDengine提供了丰富的应用程序开发接口，其中包括C/C++、JAVA、Python、RESTful、Go等，便于用户快速开发应用。
注意：所有执行 SQL 语句的 API，例如 C/C++ Connector 中的 `tao_query`、`taos_query_a`、`taos_subscribe` 等，以及其它语言中与它们对应的API，每次都只能执行一条 SQL 语句，如果实际参数中包含了多条语句，它们的行为是未定义的。
## C/C++ Connector
C/C++的API类似于MySQL的C API。应用程序使用时，需要包含TDengine头文件 _taos.h_（安装后，位于 _/usr/local/taos/include_）：
```C
#include <taos.h>
```
在编译时需要链接TDengine动态库 _libtaos.so_ （安装后，位于 _/usr/local/taos/driver_，gcc编译时，请加上 -ltaos）。
如未特别说明，当API的返回值是整数时，_0_ 代表成功，其它是代表失败原因的错误码，当返回值是指针时， _NULL_ 表示失败。
### 基础API
基础API用于完成创建数据库连接等工作，为其它API的执行提供运行时环境。
- `void taos_init()`
初始化运行环境。如果应用没有主动调用该API，那么应用在调用`taos_connect`时将自动调用，故应用程序一般无需手动调用该API。
- `void taos_cleanup()`
清理运行环境，应用退出前应调用此API。
- `int taos_options(TSDB_OPTION option, const void * arg, ...)`
设置客户端选项，目前只支持时区设置（_TSDB_OPTION_TIMEZONE_）和编码设置（_TSDB_OPTION_LOCALE_）。时区和编码默认为操作系统当前设置。
- `char *taos_get_client_info()`
获取客户端版本信息。
- `TAOS *taos_connect(const char *ip, const char *user, const char *pass, const char *db, int port)`
创建数据库连接，初始化连接上下文。其中需要用户提供的参数包含：
* ip：TDengine管理主节点的IP地址
* user：用户名
* pass：密码
* db：数据库名字，如果用户没有提供，也可以正常连接，用户可以通过该连接创建新的数据库，如果用户提供了数据库名字，则说明该数据库用户已经创建好，缺省使用该数据库
* port：端口号
返回值为空表示失败。应用程序需要保存返回的参数，以便后续API调用。
- `char *taos_get_server_info(TAOS *taos)`
获取服务端版本信息。
- `int taos_select_db(TAOS *taos, const char *db)`
将当前的缺省数据库设置为`db`。
- `void taos_close(TAOS *taos)`
关闭连接, 其中`taos`是`taos_connect`函数返回的指针。
### 同步查询API
传统的数据库操作API，都属于同步操作。应用调用API后，一直处于阻塞状态，直到服务器返回结果。TDengine支持如下API：
- `TAOS_RES* taos_query(TAOS *taos, const char *sql)`
该API用来执行SQL语句，可以是DQL、DML或DDL语句。 其中的`taos`参数是通过`taos_connect`获得的指针。返回值 NULL 表示失败。
- `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。
- `TAOS_ROW taos_fetch_row(TAOS_RES *res)`
按行获取查询结果集中的数据。
- `int taos_fetch_block(TAOS_RES *res, TAOS_ROW *rows)`
批量获取查询结果集中的数据，返回值为获取到的数据的行数。
- `int taos_num_fields(TAOS_RES *res)` 和 `int taos_field_count(TAOS_RES *res)`
这两个API等价，用于获取查询结果集中的列数。
- `int* taos_fetch_lengths(TAOS_RES *res)`
获取结果集中每个字段的长度。 返回值是一个数组，其长度为结果集的列数。
- `int taos_affected_rows(TAOS_RES *res)`
获取被所执行的 SQL 语句影响的行数。
- `TAOS_FIELD *taos_fetch_fields(TAOS_RES *res)`
获取查询结果集每列数据的属性（数据类型、名字、字节数），与taos_num_fileds配合使用，可用来解析`taos_fetch_row`返回的一个元组(一行)的数据。 `TAOS_FIELD` 的结构如下：
```c
typedef struct taosField {
char name[65]; // 列名
uint8_t type; // 数据类型
int16_t bytes; // 字节数
} TAOS_FIELD;
```
- `void taos_stop_query(TAOS_RES *res)`
停止一个查询的执行。
- `void taos_free_result(TAOS_RES *res)`
释放查询结果集以及相关的资源。查询完成后，务必调用该API释放资源，否则可能导致应用内存泄露。
- `char *taos_errstr(TAOS_RES *res)`
获取最近一次API调用失败的原因,返回值为字符串。
- `char *taos_errno(TAOS_RES *res)`
获取最近一次API调用失败的原因，返回值为错误代码。
**注意**：对于单个数据库连接，在同一时刻只能有一个线程使用该链接调用API，否则会有未定义的行为出现并可能导致客户端crash。客户端应用可以通过建立多个连接进行多线程的数据写入或查询处理。
### 异步查询API
同步API之外，TDengine还提供性能更高的异步调用API处理数据插入、查询操作。在软硬件环境相同的情况下，异步API处理数据插入的速度比同步API快2~4倍。异步API采用非阻塞式的调用方式，在系统真正完成某个具体数据库操作前，立即返回。调用的线程可以去处理其他工作，从而可以提升整个应用的性能。异步API在网络延迟严重的情况下，优点尤为突出。
异步API都需要应用提供相应的回调函数，回调函数参数设置如下：前两个参数都是一致的，第三个参数依不同的API而定。第一个参数param是应用调用异步API时提供给系统的，用于回调时，应用能够找回具体操作的上下文，依具体实现而定。第二个参数是SQL操作的结果集，如果为空，比如insert操作，表示没有记录返回，如果不为空，比如select操作，表示有记录返回。
异步API对于使用者的要求相对较高，用户可根据具体应用场景选择性使用。下面是三个重要的异步API：
- `void taos_query_a(TAOS *taos, const char *sql, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, int code), void *param);`
异步执行SQL语句。
* taos：调用taos_connect返回的数据库连接
* sql：需要执行的SQL语句
* fp：用户定义的回调函数，其第三个参数`code`用于指示操作是否成功，`0`表示成功，负数表示失败(调用`taos_errstr`获取失败原因)。应用在定义回调函数的时候，主要处理第二个参数`TAOS_RES *`，该参数是查询返回的结果集
* param：应用提供一个用于回调的参数
- `void taos_fetch_rows_a(TAOS_RES *res, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, int numOfRows), void *param);`
批量获取异步查询的结果集，只能与`taos_query_a`配合使用。其中：
* res：`taos_query_a`回调时返回的结果集
* fp：回调函数。其参数`param`是用户可定义的传递给回调函数的参数结构体；`numOfRows`是获取到的数据的行数（不是整个查询结果集的函数）。 在回调函数中，应用可以通过调用`taos_fetch_row`前向迭代获取批量记录中每一行记录。读完一块内的所有记录后，应用需要在回调函数中继续调用`taos_fetch_rows_a`获取下一批记录进行处理，直到返回的记录数（numOfRows）为零（结果返回完成）或记录数为负值（查询出错）。
- `void taos_fetch_row_a(TAOS_RES *res, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, TAOS_ROW row), void *param);`
异步获取一条记录。其中：
* res：`taos_query_a`回调时返回的结果集
* fp：回调函数。其参数`param`是应用提供的一个用于回调的参数。回调时，第三个参数`row`指向一行记录。不同于`taos_fetch_rows_a`，应用无需调用`taos_fetch_row`来获取一行数据，更加简单，但数据提取性能不及批量获取的API。
TDengine的异步API均采用非阻塞调用模式。应用程序可以用多线程同时打开多张表，并可以同时对每张打开的表进行查询或者插入操作。需要指出的是，**客户端应用必须确保对同一张表的操作完全串行化**，即对同一个表的插入或查询操作未完成时（未返回时），不能够执行第二个插入或查询操作。
### 参数绑定API
除了直接调用 `taos_query` 进行查询，TDengine也提供了支持参数绑定的Prepare API，与 MySQL 一样，这些API目前也仅支持用问号`?`来代表待绑定的参数，具体如下：
- `TAOS_STMT* taos_stmt_init(TAOS *taos)`
创建一个 TAOS_STMT 对象用于后续调用。
- `int taos_stmt_prepare(TAOS_STMT *stmt, const char *sql, unsigned long length)`
解析一条sql语句，将解析结果和参数信息绑定到stmt上，如果参数length大于0，将使用此参数作为sql语句的长度，如等于0，将自动判断sql语句的长度。
- `int taos_stmt_bind_param(TAOS_STMT *stmt, TAOS_BIND *bind)`
进行参数绑定，bind指向一个数组，需保证此数组的元素数量和顺序与sql语句中的参数完全一致。TAOS_BIND 的使用方法与 MySQL中的 MYSQL_BIND 一致，具体定义如下：
```c
typedef struct TAOS_BIND {
int buffer_type;
void * buffer;
unsigned long buffer_length; // 未实际使用
unsigned long *length;
int * is_null;
int is_unsigned; // 未实际使用
int * error; // 未实际使用
} TAOS_BIND;
```
- `int taos_stmt_add_batch(TAOS_STMT *stmt)`
将当前绑定的参数加入批处理中，调用此函数后，可以再次调用`taos_stmt_bind_param`绑定新的参数。需要注意，此函数仅支持 insert/import 语句，如果是select等其他SQL语句，将返回错误。
- `int taos_stmt_execute(TAOS_STMT *stmt)`
执行准备好的语句。目前，一条语句只能执行一次。
- `TAOS_RES* taos_stmt_use_result(TAOS_STMT *stmt)`
获取语句的结果集。结果集的使用方式与非参数化调用时一致，使用完成后，应对此结果集调用 `taos_free_result`以释放资源。
- `int taos_stmt_close(TAOS_STMT *stmt)`
执行完毕，释放所有资源。
### 连续查询接口
TDengine提供时间驱动的实时流式计算API。可以每隔一指定的时间段，对一张或多张数据库的表(数据流)进行各种实时聚合计算操作。操作简单，仅有打开、关闭流的API。具体如下：
- `TAOS_STREAM *taos_open_stream(TAOS *taos, const char *sql, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, TAOS_ROW row), int64_t stime, void *param, void (*callback)(void *))`
该API用来创建数据流，其中：
* taos：已经建立好的数据库连接
* sql：SQL查询语句（仅能使用查询语句）
* fp：用户定义的回调函数指针，每次流式计算完成后，TDengine将查询的结果（TAOS_ROW）、查询状态（TAOS_RES）、用户定义参数（PARAM）传递给回调函数，在回调函数内，用户可以使用taos_num_fields获取结果集列数，taos_fetch_fields获取结果集每列数据的类型。
* stime：是流式计算开始的时间，如果是0，表示从现在开始，如果不为零，表示从指定的时间开始计算（UTC时间从1970/1/1算起的毫秒数）
* param：是应用提供的用于回调的一个参数，回调时，提供给应用
* callback: 第二个回调函数，会在连续查询自动停止时被调用。
返回值为NULL，表示创建成功，返回值不为空，表示成功。
- `void taos_close_stream (TAOS_STREAM *tstr)`
关闭数据流，其中提供的参数是taos_open_stream的返回值。用户停止流式计算的时候，务必关闭该数据流。
### 数据订阅接口
订阅API目前支持订阅一张或多张表，并通过定期轮询的方式不断获取写入表中的最新数据。
* `TAOS_SUB *taos_subscribe(TAOS* taos, int restart, const char* topic, const char *sql, TAOS_SUBSCRIBE_CALLBACK fp, void *param, int interval)`
该函数负责启动订阅服务，成功时返回订阅对象，失败时返回 `NULL`，其参数为：
* taos：已经建立好的数据库连接
* restart：如果订阅已经存在，是重新开始，还是继续之前的订阅
* topic：订阅的主题（即名称），此参数是订阅的唯一标识
* sql：订阅的查询语句，此语句只能是 `select` 语句，只应查询原始数据，只能按时间正序查询数据
* fp：收到查询结果时的回调函数（稍后介绍函数原型），只在异步调用时使用，同步调用时此参数应该传 `NULL`
* param：调用回调函数时的附加参数，系统API将其原样传递到回调函数，不进行任何处理
* interval：轮询周期，单位为毫秒。异步调用时，将根据此参数周期性的调用回调函数，为避免对系统性能造成影响，不建议将此参数设置的过小；同步调用时，如两次调用`taos_consume`的间隔小于此周期，API将会阻塞，直到时间间隔超过此周期。
* `typedef void (*TAOS_SUBSCRIBE_CALLBACK)(TAOS_SUB* tsub, TAOS_RES *res, void* param, int code)`
异步模式下，回调函数的原型，其参数为：
* tsub：订阅对象
* res：查询结果集，注意结果集中可能没有记录
* param：调用 `taos_subscribe`时客户程序提供的附加参数
* code：错误码
* `TAOS_RES *taos_consume(TAOS_SUB *tsub)`
同步模式下，该函数用来获取订阅的结果。 用户应用程序将其置于一个循环之中。 如两次调用`taos_consume`的间隔小于订阅的轮询周期，API将会阻塞，直到时间间隔超过此周期。 如果数据库有新记录到达，该API将返回该最新的记录，否则返回一个没有记录的空结果集。 如果返回值为 `NULL`，说明系统出错。 异步模式下，用户程序不应调用此API。
* `void taos_unsubscribe(TAOS_SUB *tsub, int keepProgress)`
取消订阅。 如参数 `keepProgress` 不为0，API会保留订阅的进度信息，后续调用 `taos_subscribe` 时可以基于此进度继续；否则将删除进度信息，后续只能重新开始读取数据。
## Java Connector
### JDBC接口
如果用户使用Java开发企业级应用，可选用TDengine提供的JDBC Driver来调用服务。TDengine提供的JDBC Driver是标准JDBC规范的子集，遵循JDBC 标准(3.0)API规范，支持现有的各种Java开发框架。目前TDengine的JDBC driver并未发布到在线依赖仓库比如maven的中心仓库。因此用户开发时，需要手动把驱动包`taos-jdbcdriver-x.x.x-dist.jar`安装到开发环境的依赖仓库中。
TDengine 的驱动程序包的在不同操作系统上依赖不同的本地函数库（均由C语言编写）。Linux系统上，依赖一个名为`libtaos.so` 的本地库，.so即"Shared Object"缩写。成功安装TDengine后，`libtaos.so` 文件会被自动拷贝至`/usr/local/lib/taos`目录下，该目录也包含在Linux上自动扫描路径上。Windows系统上，JDBC驱动程序依赖于一个名为`taos.dll` 的本地库，.dll是动态链接库"Dynamic Link Library"的缩写。Windows上成功安装客户端后，JDBC驱动程序包默认位于`C:/TDengine/driver/JDBC/`目录下;其依赖的动态链接库`taos.dll`文件位于`C:/TDengine/driver/C`目录下，`taos.dll` 会被自动拷贝至系统默认搜索路径`C:/Windows/System32`下。
TDengine的JDBC Driver遵循标准JDBC规范，开发人员可以参考Oracle官方的JDBC相关文档来找到具体的接口和方法的定义与用法。TDengine的JDBC驱动在连接配置和支持的方法上与传统数据库驱动稍有不同。
TDengine的JDBC URL规范格式为：
`jdbc:TSDB://{host_ip}:{port}/{database_name}?[user={user}|&password={password}|&charset={charset}|&cfgdir={config_dir}|&locale={locale}|&timezone={timezone}]`
其中，`{}`中的内容必须，`[]`中为可选。配置参数说明如下：
- user：登陆TDengine所用用户名；默认值root
- password：用户登陆密码；默认值taosdata
- charset：客户端使用的字符集；默认值为系统字符集
- cfgdir：客户端配置文件目录路径；Linux OS上默认值`/etc/taos` ，Windows OS上默认值 `C:/TDengine/cfg`
- locale：客户端语言环境；默认值系统当前locale
- timezone：客户端使用的时区；默认值为系统当前时区
以上所有参数均可在调用java.sql.DriverManager类创建连接时指定，示例如下：
```java
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.Properties;
import com.taosdata.jdbc.TSDBDriver;
public Connection getConn() throws Exception{
Class.forName("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver");
String jdbcUrl = "jdbc:TAOS://127.0.0.1:0/db?user=root&password=taosdata";
Properties connProps = new Properties();
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_USER, "root");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_PASSWORD, "taosdata");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CONFIG_DIR, "/etc/taos");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CHARSET, "UTF-8");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_LOCALE, "en_US.UTF-8");
connProps.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_TIMEZONE, "UTC-8");
Connection conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, connProps);
return conn;
}
```
这些配置参数中除了cfgdir外，均可在客户端配置文件taos.cfg中进行配置。调用java.sql.DriverManager时声明的配置参数优先级最高，JDBC URL的优先级次之，配置文件的优先级最低。例如charset同时在配置文件taos.cfg中配置，也在JDBC URL中配置，则使用JDBC URL中的配置值。
此外，尽管TDengine的JDBC驱动实现尽可能的与关系型数据库驱动保持一致，但时序空间数据库与关系对象型数据库服务的对象和技术特征的差异导致TDengine的Java API并不能与标准完全相同。对于有大量关系型数据库开发经验而初次接触TDengine的开发者来说，有以下一些值的注意的地方：
* TDengine不提供针对单条数据记录的删除和修改的操作，驱动中也没有支持相关方法
* 目前TDengine不支持表间的join或union操作，因此也缺乏对该部分API的支持
* TDengine支持批量写入，但是支持停留在SQL语句级别，而不是API级别，也就是说用户需要通过写特殊的SQL语句来实现批量
* 目前TDengine不支持嵌套查询(nested query)，对每个Connection的实例，至多只能有一个打开的ResultSet实例；如果在ResultSet还没关闭的情况下执行了新的查询，TSDBJDBCDriver则会自动关闭上一个ResultSet
对于TDengine操作的报错信息，用户可使用JDBCDriver包里提供的枚举类TSDBError.java来获取error message和error code的列表。对于更多的具体操作的相关代码，请参考TDengine提供的使用示范项目`JDBCDemo`。
## Python Connector
### 安装准备
* 已安装TDengine, 如果客户端在Windows上，需要安装Windows 版本的TDengine客户端 [（Windows TDengine 客户端安装）](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector/#Windows客户端及程序接口)
* 已安装python 2.7 or >= 3.4
* 已安装pip
### Python客户端安装
#### Linux
用户可以在源代码的src/connector/python文件夹下找到python2和python3的安装包。用户可以通过pip命令安装：
​ `pip install src/connector/python/linux/python2/`
或
​ `pip install src/connector/python/linux/python3/`
#### Windows
在已安装Windows TDengine 客户端的情况下， 将文件"C:\TDengine\driver\taos.dll" 拷贝到 "C:\windows\system32" 目录下, 然后进入Windwos <em>cmd</em> 命令行界面
```cmd
cd C:\TDengine\connector\python\windows
pip install python2\
```
或
```cmd
cd C:\TDengine\connector\python\windows
pip install python3\
```
*如果机器上没有pip命令，用户可将src/connector/python/python3或src/connector/python/python2下的taos文件夹拷贝到应用程序的目录使用。
对于windows 客户端，安装TDengine windows 客户端后，将C:\TDengine\driver\taos.dll拷贝到C:\windows\system32目录下即可。
### 使用
#### 代码示例
* 导入TDengine客户端模块
```python
import taos
```
* 获取连接并获取游标对象
```python
conn = taos.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="taosdata", config="/etc/taos")
c1 = conn.cursor()
```
*<em>host</em> 是TDengine 服务端所有IP, <em>config</em> 为客户端配置文件所在目录
* 写入数据
```python
import datetime
# 创建数据库
c1.execute('create database db')
c1.execute('use db')
# 建表
c1.execute('create table tb (ts timestamp, temperature int, humidity float)')
# 插入数据
start_time = datetime.datetime(2019, 11, 1)
affected_rows = c1.execute('insert into tb values (\'%s\', 0, 0.0)' %start_time)
# 批量插入数据
time_interval = datetime.timedelta(seconds=60)
sqlcmd = ['insert into tb values']
for irow in range(1,11):
start_time += time_interval
sqlcmd.append('(\'%s\', %d, %f)' %(start_time, irow, irow*1.2))
affected_rows = c1.execute(' '.join(sqlcmd))
```
* 查询数据
```python
c1.execute('select * from tb')
# 拉取查询结果
data = c1.fetchall()
# 返回的结果是一个列表，每一行构成列表的一个元素
numOfRows = c1.rowcount
numOfCols = len(c1.description)
for irow in range(numOfRows):
print("Row%d: ts=%s, temperature=%d, humidity=%f" %(irow, data[irow][0], data[irow][1],data[irow][2]))
# 直接使用cursor 循环拉取查询结果
c1.execute('select * from tb')
for data in c1:
print("ts=%s, temperature=%d, humidity=%f" %(data[0], data[1],data[2]))
```
* 创建订阅
```python
# 创建一个主题为 'test' 消费周期为1000毫秒的订阅
# 第一个参数为 True 表示重新开始订阅，如为 False 且之前创建过主题为 'test' 的订阅，则表示继续消费此订阅的数据，而不是重新开始消费所有数据
sub = conn.subscribe(True, "test", "select * from tb;", 1000)
```
* 消费订阅的数据
```python
data = sub.consume()
for d in data:
print(d)
```
* 取消订阅
```python
sub.close()
```
* 关闭连接
```python
c1.close()
conn.close()
```
#### 帮助信息
用户可通过python的帮助信息直接查看模块的使用信息，或者参考tests/examples/python中的示例程序。以下为部分常用类和方法：
- _TDengineConnection_类
参考python中help(taos.TDengineConnection)。
这个类对应客户端和TDengine建立的一个连接。在客户端多线程的场景下，这个连接实例可以是每个线程申请一个，也可以多线程共享一个连接。
- _TDengineCursor_类
参考python中help(taos.TDengineCursor)。
这个类对应客户端进行的写入、查询操作。在客户端多线程的场景下，这个游标实例必须保持线程独享，不能夸线程共享使用，否则会导致返回结果出现错误。
- _connect_方法
用于生成taos.TDengineConnection的实例。
### Python客户端使用示例代码
在tests/examples/python中，我们提供了一个示例Python程序read_example.py，可以参考这个程序来设计用户自己的写入、查询程序。在安装了对应的客户端后，通过import taos引入taos类。主要步骤如下
- 通过taos.connect获取TDengineConnection对象，这个对象可以一个程序只申请一个，在多线程中共享。
- 通过TDengineConnection对象的 .cursor()方法获取一个新的游标对象，这个游标对象必须保证每个线程独享。
- 通过游标对象的execute()方法，执行写入或查询的SQL语句
- 如果执行的是写入语句，execute返回的是成功写入的行数信息affected rows
- 如果执行的是查询语句，则execute执行成功后，需要通过fetchall方法去拉取结果集。
具体方法可以参考示例代码。
## RESTful Connector
为支持各种不同类型平台的开发，TDengine提供符合REST设计标准的API，即RESTful API。为最大程度降低学习成本，不同于其他数据库RESTful API的设计方法，TDengine直接通过HTTP POST 请求BODY中包含的SQL语句来操作数据库，仅需要一个URL。
### HTTP请求格式
```
http://<ip>:<PORT>/rest/sql
```
参数说明：
- IP: 集群中的任一台主机
- PORT: 配置文件中httpPort配置项，缺省为6020
例如：http://192.168.0.1:6020/rest/sql 是指向IP地址为192.168.0.1的URL.
HTTP请求的Header里需带有身份认证信息，TDengine支持Basic认证与自定义认证两种机制，后续版本将提供标准安全的数字签名机制来做身份验证。
- 自定义身份认证信息如下所示（<token>稍后介绍）
```
Authorization: Taosd <TOKEN>
```
- Basic身份认证信息如下所示
```
Authorization: Basic <TOKEN>
```
HTTP请求的BODY里就是一个完整的SQL语句，SQL语句中的数据表应提供数据库前缀，例如\<db-name>.\<tb-name>。如果表名不带数据库前缀，系统会返回错误。因为HTTP模块只是一个简单的转发，没有当前DB的概念。
使用curl通过自定义身份认证方式来发起一个HTTP Request，语法如下：
```
curl -H 'Authorization: Basic <TOKEN>' -d '<SQL>' <ip>:<PORT>/rest/sql
```
或者
```
curl -u username:password -d '<SQL>' <ip>:<PORT>/rest/sql
```
其中，`TOKEN`为`{username}:{password}`经过Base64编码之后的字符串，例如`root:taosdata`编码后为`cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==`
### HTTP返回格式
返回值为JSON格式，如下:
```
{
"status": "succ",
"head": ["Time Stamp","current", …],
"data": [
["2018-10-03 14:38:05.000", 10.3, …],
["2018-10-03 14:38:15.000", 12.6, …]
],
"rows": 2
}
```
说明：
- status: 告知操作结果是成功还是失败
- head: 表的定义，如果不返回结果集，仅有一列“affected_rows”
- data: 具体返回的数据，一排一排的呈现，如果不返回结果集，仅[[affected_rows]]
- rows: 表明总共多少行数据
### 自定义授权码
HTTP请求中需要带有授权码`<TOKEN>`，用于身份识别。授权码通常由管理员提供，可简单的通过发送`HTTP GET`请求来获取授权码，操作如下：
```
curl http://<ip>:6020/rest/login/<username>/<password>
```
其中，`ip`是TDengine数据库的IP地址，`username`为数据库用户名，`password`为数据库密码，返回值为`JSON`格式，各字段含义如下：
- status：请求结果的标志位
- code：返回值代码
- desc: 授权码
获取授权码示例：
```
curl http://192.168.0.1:6020/rest/login/root/taosdata
```
返回值：
```
{
"status": "succ",
"code": 0,
"desc": "/KfeAzX/f9na8qdtNZmtONryp201ma04bEl8LcvLUd7a8qdtNZmtONryp201ma04"
}
```
### 使用示例
- 在demo库里查询表d1001的所有记录：
```
curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'select * from demo.d1001' 192.168.0.1:6020/rest/sql`
```
返回值：
```
{
"status": "succ",
"head": ["Time Stamp","current","voltage","phase"],
"data": [
["2018-10-03 14:38:05.000",10.3,219,0.31],
["2018-10-03 14:38:15.000",12.6,218,0.33]
],
"rows": 2
}
```
- 创建库demo：
```
curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'create database demo' 192.168.0.1:6020/rest/sql`
```
返回值：
```
{
"status": "succ",
"head": ["affected_rows"],
"data": [[1]],
"rows": 1,
}
```
### 其他用法
#### 结果集采用Unix时间戳
HTTP请求URL采用`sqlt`时，返回结果集的时间戳将采用Unix时间戳格式表示，例如
```
curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'select * from demo.d1001' 192.168.0.1:6020/rest/sqlt
```
返回值：
```
{
"status": "succ",
"head": ["column1","column2","column3"],
"data": [
[1538548685000,10.3,219,0.31],
[1538548695000,12.6,218,0.33]
],
"rows": 2
}
```
#### 结果集采用UTC时间字符串
HTTP请求URL采用`sqlutc`时，返回结果集的时间戳将采用UTC时间字符串表示，例如
```
curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'select * from demo.t1' 192.168.0.1:6020/rest/sqlutc
```
返回值：
```
{
"status": "succ",
"head": ["column1","column2","column3"],
"data": [
["2018-10-03T14:38:05.000+0800",10.3,219,0.31],
["2018-10-03T14:38:15.000+0800",12.6,218,0.33]
],
"rows": 2
}
```
### 重要配置项
下面仅列出一些与RESTFul接口有关的配置参数，其他系统参数请看配置文件里的说明。注意：配置修改后，需要重启taosd服务才能生效
- httpPort: 对外提供RESTFul服务的端口号，默认绑定到6020
- httpMaxThreads: 启动的线程数量，默认为2
- restfulRowLimit: 返回结果集（JSON格式）的最大条数，默认值为10240
- httpEnableCompress: 是否支持压缩，默认不支持，目前TDengine仅支持gzip压缩格式
- httpDebugFlag: 日志开关，131：仅错误和报警信息，135：调试信息，143：非常详细的调试信息，默认131
## Go Connector
TDengine提供了GO驱动程序`taosSql`. `taosSql`实现了GO语言的内置接口`database/sql/driver`。用户只需按如下方式引入包就可以在应用程序中访问TDengin, 详见`https://github.com/taosdata/driver-go/blob/develop/taosSql/driver_test.go`
```Go
import (
"database/sql"
_ "github.com/taosdata/driver-go/taoSql"
)
```
### 常用API
* `sql.Open(DRIVER_NAME string, dataSourceName string) *DB`
该API用来打开DB，返回一个类型为*DB的对象，一般情况下，DRIVER_NAME设置为字符串`taosSql`, dataSourceName设置为字符串`user:password@/tcp(host:port)/dbname`，如果客户想要用多个goroutine并发访问TDengine, 那么需要在各个goroutine中分别创建一个sql.Open对象并用之访问TDengine
**注意**： 该API成功创建的时候，并没有做权限等检查，只有在真正执行Query或者Exec的时候才能真正的去创建连接，并同时检查user/password/host/port是不是合法。 另外，由于整个驱动程序大部分实现都下沉到taosSql所依赖的libtaos中。所以，sql.Open本身特别轻量。
* `func (db *DB) Exec(query string, args ...interface{}) (Result, error)`
sql.Open内置的方法，用来执行非查询相关SQL
* `func (db *DB) Query(query string, args ...interface{}) (*Rows, error)`
sql.Open内置的方法，用来执行查询语句
## Node.js Connector
TDengine 同时也提供了node.js 的连接器。用户可以通过[npm](https://www.npmjs.com/)来进行安装，也可以通过源代码*src/connector/nodejs/* 来进行安装。[具体安装步骤如下](https://github.com/taosdata/tdengine/tree/master/src/connector/nodejs)：
首先，通过[npm](https://www.npmjs.com/)安装node.js 连接器.
```cmd
npm install td2.0-connector
```
我们建议用户使用npm 安装node.js连接器。如果您没有安装npm, 可以将*src/connector/nodejs/*拷贝到您的nodejs 项目目录下
我们使用[node-gyp](https://github.com/nodejs/node-gyp)和TDengine服务端进行交互。安装node.js 连接器之前，还需安装以下软件：
### Linux
- `python` (建议`v2.7` , `v3.x.x` 目前还不支持)
- `node` 必须采用v10.x版本，其他版本存在包兼容性的问题。
- `make`
- c语言编译器比如[GCC](https://gcc.gnu.org)
### macOS
- `python` (建议`v2.7` , `v3.x.x` 目前还不支持)
- Xcode
- 然后通过Xcode安装
```
Command Line Tools
```
在
```
Xcode -> Preferences -> Locations
```
目录下可以找到这个工具。或者在终端里执行
```
xcode-select --install
```
- 该步执行后 `gcc` 和 `make`就被安装上了
### Windows
#### 安装方法1
使用微软的[windows-build-tools](https://github.com/felixrieseberg/windows-build-tools)在`cmd` 命令行界面执行`npm install --global --production windows-build-tools` 即可安装所有的必备工具
#### 安装方法2
手动安装以下工具:
- 安装Visual Studio相关：[Visual Studio Build 工具](https://visualstudio.microsoft.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=BuildTools) 或者 [Visual Studio 2017 Community](https://visualstudio.microsoft.com/pl/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community)
- 安装 [Python 2.7](https://www.python.org/downloads/) (`v3.x.x` 暂不支持) 并执行 `npm config set python python2.7`
- 进入`cmd`命令行界面, `npm config set msvs_version 2017`
如果以上步骤不能成功执行, 可以参考微软的node.js用户手册[Microsoft's Node.js Guidelines for Windows](https://github.com/Microsoft/nodejs-guidelines/blob/master/windows-environment.md#compiling-native-addon-modules)
如果在Windows 10 ARM 上使用ARM64 Node.js, 还需添加 "Visual C++ compilers and libraries for ARM64" 和 "Visual C++ ATL for ARM64".
### 使用方法
(http://docs.taosdata.com/node)
以下是node.js 连接器的一些基本使用方法，详细的使用方法可参考[该文档](http://docs.taosdata.com/node)
#### 连接
使用node.js连接器时，必须先<em>require</em> ```td2.0-connector```，然后使用 ```taos.connect``` 函数。```taos.connect``` 函数必须提供的参数是```host```，其它参数在没有提供的情况下会使用如下的默认值。最后需要初始化```cursor``` 来和TDengine服务端通信
```javascript
const taos = require('td2.0-connector');
var conn = taos.connect({host:"127.0.0.1", user:"root", password:"taosdata", config:"/etc/taos",port:0})
var cursor = conn.cursor(); // Initializing a new cursor
```
关闭连接可执行
```javascript
conn.close();
```
#### 查询
可通过 ```cursor.query``` 函数来查询数据库。
```javascript
var query = cursor.query('show databases;')
```
查询的结果可以通过 ```query.execute()``` 函数获取并打印出来
```javascript
var promise = query.execute();
promise.then(function(result) {
result.pretty();
});
```
格式化查询语句还可以使用```query```的```bind```方法。如下面的示例：```query```会自动将提供的数值填入查询语句的```?```里。
```javascript
var query = cursor.query('select * from meterinfo.meters where ts <= ? and areaid = ?;').bind(new Date(), 5);
query.execute().then(function(result) {
result.pretty();
})
```
如果在```query```语句里提供第二个参数并设为```true```也可以立即获取查询结果。如下：
```javascript
var promise = cursor.query('select * from meterinfo.meters where v1 = 30;', true)
promise.then(function(result) {
result.pretty();
})
```
#### 异步函数
异步查询数据库的操作和上面类似，只需要在`cursor.execute`, `TaosQuery.execute`等函数后面加上`_a`。
```javascript
var promise1 = cursor.query('select count(*), avg(v1), avg(v2) from meter1;').execute_a()
var promise2 = cursor.query('select count(*), avg(v1), avg(v2) from meter2;').execute_a();
promise1.then(function(result) {
result.pretty();
})
promise2.then(function(result) {
result.pretty();
})
```
### 示例
[这里](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/master/tests/examples/nodejs/node-example.js)提供了一个使用NodeJS 连接器建表，插入天气数据并查询插入的数据的代码示例
[这里](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/master/tests/examples/nodejs/node-example-raw.js)同样是一个使用NodeJS 连接器建表，插入天气数据并查询插入的数据的代码示例，但和上面不同的是，该示例只使用`cursor`.
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#常见问题
#### 1. TDengine2.0之前的版本升级到2.0及以上的版本应该注意什么？☆☆☆
2.0版本在之前版本的基础上，进行了完全的重构，配置文件和数据文件是不兼容的。在升级之前务必进行如下操作：
1. 删除配置文件，执行 <code> sudo rm -rf /etc/taos/taos.cfg </code>
2. 删除日志文件，执行 <code> sudo rm -rf /var/log/taos/ </code>
3. 确保数据已经不再需要的前提下，删除数据文件，执行 <code> sudo rm -rf /var/lib/taos/ </code>
4. 安装最新稳定版本的TDengine
5. 如果数据需要迁移数据或者数据文件损坏，请联系涛思数据官方技术支持团队，进行协助解决
#### 2. <a href='blog/2019/12/03/jdbcdriver找不到动态链接库/'>Windows平台下JDBCDriver找不到动态链接库</a>
#### 3. <a href='blog/2019/12/03/创建数据表时提示more-dnodes-are-needed/'>创建数据表时提示more dnodes are needed</a>
#### 4. <a href='blog/2019/12/06/tdengine-crash时生成core文件的方法/'>TDengine crash时生成core文件的方法</a>
#### 5. 遇到错误"failed to connect to server", 我怎么办？
客户端遇到链接故障，请按照下面的步骤进行检查：
1. 确保客户端与服务端版本号是完全一致的，开源社区版和企业版也不能混用
2. 在服务器，执行 `systemctl status taosd` 检查*taosd*运行状态。如果没有运行，启动*taosd*
3. 确认客户端连接时指定了正确的服务器IP地址
4. ping服务器IP，如果没有反应，请检查你的网络
5. 检查防火墙设置，确认TCP/UDP 端口6030-6039 是打开的
6. 对于Linux上的JDBC（ODBC, Python, Go等接口类似）连接, 确保*libtaos.so*在目录*/usr/local/lib/taos*里, 并且*/usr/local/lib/taos*在系统库函数搜索路径*LD_LIBRARY_PATH*里
7. 对于windows上的JDBC, ODBC, Python, Go等连接，确保*driver/c/taos.dll*在你的系统搜索目录里 (建议*taos.dll*放在目录 *C:\Windows\System32*)
8. 如果仍不能排除连接故障，请使用命令行工具nc来分别判断指定端口的TCP和UDP连接是否通畅
检查UDP端口连接是否工作：`nc -vuz {hostIP} {port} `
检查服务器侧TCP端口连接是否工作：`nc -l {port}`
检查客户端侧TCP端口链接是否工作：`nc {hostIP} {port}`
#### 6. 虽然语法正确，为什么我还是得到 "Invalid SQL" 错误
如果你确认语法正确，2.0之前版本，请检查SQL语句长度是否超过64K。如果超过，也会返回这个错误。
#### 7. 是否支持validation queries?
TDengine还没有一组专用的validation queries。然而建议你使用系统监测的数据库”log"来做。
#### 8. 我可以删除或更新一条记录吗？
不能。因为TDengine是为联网设备采集的数据设计的，不容许修改。但TDengine提供数据保留策略，只要数据记录超过保留时长，就会被自动删除。
#### 10. 我怎么创建超过250列的表？
使用2.0及其以上版本，默认支持1024列；2.0之前的版本，TDengine最大允许创建250列的表。但是如果确实超过限值，建议按照数据特性，逻辑地将这个宽表分解成几个小表。
#### 10. 最有效的写入数据的方法是什么？
批量插入。每条写入语句可以一张表同时插入多条记录，也可以同时插入多张表的记录。
#### 11. 最有效的写入数据的方法是什么？windows系统下插入的nchar类数据中的汉字被解析成了乱码如何解决？
windows下插入nchar类的数据中如果有中文，请先确认系统的地区设置成了中国（在Control Panel里可以设置），这时cmd中的`taos`客户端应该已经可以正常工作了；如果是在IDE里开发Java应用，比如Eclipse， Intellij，请确认IDE里的文件编码为GBK（这是Java默认的编码类型），然后在生成Connection时，初始化客户端的配置，具体语句如下：
​ Class.forName("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver");
​ Properties properties = new Properties();
​ properties.setProperty(TSDBDriver.LOCALE_KEY, "UTF-8");
​ Connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
#### 12. <a href='blog/2020/01/06/tdengine-go-windows驱动的编译/'>TDengine GO windows驱动的编译</a>
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#FAQ
#### 1. How to upgrade TDengine from 1.X versions to 2.X and above versions?
Version 2.X is a complete refactoring of the previous version, and configuration files and data files are incompatible. Be sure to do the following before upgrading:
1. Delete the configuration file, and execute <code>sudo rm -rf /etc/taos/taos</code>
2. Delete the log file, and execute <code>sudo rm -rf /var/log/taos </code>
3. ENSURE THAT YOUR DATAS ARE NO LONGER NEEDED! Delete the data file, and execute <code>sudo rm -rf /var/lib/taos </code>
4. Enjoy the latest stable version of TDengine
5. If the data needs to be migrated or the data file is corrupted, please contact the official technical support team for assistance
#### 2. When encoutered with the error "failed to connect to server", what can I do?
The client may encounter connection errors. Please follow the steps below for troubleshooting:
1. Make sure that the client and server version Numbers are exactly the same, and that the open source community and Enterprise versions are not mixed.
2. On the server side, execute `systemctl status taosd` to check the status of *taosd* service. If *taosd* is not running, start it and retry connecting.
3. Make sure you have used the correct server IP address to connect to.
4. Ping the server. If no response is received, check your network connection.
5. Check the firewall setting, make sure the TCP/UDP ports from 6030-6039 are enabled.
6. For JDBC, ODBC, Python, Go connections on Linux, make sure the native library *libtaos.so* are located at /usr/local/lib/taos, and /usr/local/lib/taos is in the *LD_LIBRARY_PATH*.
7. For JDBC, ODBC, Python, Go connections on Windows, make sure *driver/c/taos.dll* is in the system search path (or you can copy taos.dll into *C:\Windows\System32*)
8. If the above steps can not help, try the network diagnostic tool *nc* to check if TCP/UDP port works
check UDP port：`nc -vuz {hostIP} {port} `
check TCP port on server: `nc -l {port}`
check TCP port on client: ` nc {hostIP} {port}`
#### 3. Why I get "Invalid SQL" error when a query is syntactically correct?
If you are sure your query has correct syntax, please check the length of the SQL string. Before version 2.0, it shall be less than 64KB.
#### 4. Does TDengine support validation queries?
For the time being, TDengine does not have a specific set of validation queries. However, TDengine comes with a system monitoring database named 'sys', which can usually be used as a validation query object.
#### 5. Can I delete or update a record that has been written into TDengine?
The answer is NO. The design of TDengine is based on the assumption that records are generated by the connected devices, you won't be allowed to change it. But TDengine provides a retention policy, the data records will be removed once their lifetime is passed.
#### 6. What is the most efficient way to write data to TDengine?
TDengine supports several different writing regimes. The most efficient way to write data to TDengine is to use batch inserting. For details on batch insertion syntax, please refer to [Taos SQL](../documentation/taos-sql)
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# 高效写入数据
TDengine支持多种接口写入数据，包括SQL, Prometheus, Telegraf, EMQ MQTT Broker, CSV文件等，后续还将提供Kafka, OPC等接口。数据可以单条插入，也可以批量插入，可以插入一个数据采集点的数据，也可以同时插入多个数据采集点的数据。支持多线程插入，支持时间乱序数据插入，也支持历史数据插入。
## SQL写入
应用通过C/C++, JDBC, GO, 或Python Connector 执行SQL insert语句来插入数据，用户还可以通过TAOS Shell，手动输入SQL insert语句插入数据。比如下面这条insert 就将一条记录写入到表d1001中：
```mysql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);
```
TDengine支持一次写入多条记录，比如下面这条命令就将两条记录写入到表d1001中：
```mysql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548684000, 10.2, 220, 0.23) (1538548696650, 10.3, 218, 0.25);
```
TDengine也支持一次向多个表写入数据，比如下面这条命令就向d1001写入两条记录，向d1002写入一条记录：
```mysql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31);
```
**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）。
详细的SQL INSERT语法规则请见TAOS SQL
## 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。
### 从源代码编译blm_prometheus
用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件：
- Linux操作系统的服务器
- 安装好Golang, 1.10版本以上
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在bailongma所在的linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
Bailongma项目中有一个文件夹blm_prometheus，存放了prometheus的写入API程序。编译过程如下：
```
cd blm_prometheus
go build
```
一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_prometheus的可执行程序。
### 安装Prometheus
通过Prometheus的官网下载安装。[下载地址](https://prometheus.io/download/)
### 配置Prometheus
参考Prometheus的[配置文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/),在Prometheus的配置文件中的<remote_write>部分，增加以下配置
- url: bailongma API服务提供的URL, 参考下面的blm_prometheus启动示例章节
启动Prometheus后，可以通过taos客户端查询确认数据是否成功写入。
### 启动blm_prometheus程序
blm_prometheus程序有以下选项，在启动blm_prometheus程序时可以通过设定这些选项来设定blm_prometheus的配置。
```sh
--tdengine-name
如果TDengine安装在一台具备域名的服务器上，也可以通过配置TDengine的域名来访问TDengine。在K8S环境下，可以配置成TDengine所运行的service name
--batch-size
blm_prometheus会将收到的prometheus的数据拼装成TDengine的写入请求，这个参数控制一次发给TDengine的写入请求中携带的数据条数。
--dbname
设置在TDengine中创建的数据库名称，blm_prometheus会自动在TDengine中创建一个以dbname为名称的数据库，缺省值是prometheus。
--dbuser
设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root'
--dbpassword
设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata'
--port
blm_prometheus对prometheus提供服务的端口号。
```
### 启动示例
通过以下命令启动一个blm_prometheus的API服务
```
./blm_prometheus -port 8088
```
假设blm_prometheus所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在prometheus的配置文件中<remote_write>部分增加url为
```yaml
remote_write:
- url: "http://10.1.2.3:8088/receive"
```
### 查询prometheus写入数据
prometheus产生的数据格式如下：
```
Timestamp: 1576466279341,
Value: 37.000000,
apiserver_request_latencies_bucket {
component="apiserver",
instance="192.168.99.116:8443",
job="kubernetes-apiservers",
le="125000",
resource="persistentvolumes", s
cope="cluster",
verb="LIST",
version=“v1"
}
```
其中，apiserver_request_latencies_bucket为prometheus采集的时序数据的名称，后面{}中的为该时序数据的标签。blm_prometheus会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将{}中的标签转换成TDengine的tag值，Timestamp作为时间戳，value作为该时序数据的值。因此在TDengine的客户端中，可以通过以下指令查到这个数据是否成功写入。
```
use prometheus;
select * from apiserver_request_latencies_bucket;
```
## Telegraf直接写入
[Telegraf](https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/)是一流行的IT运维数据采集开源工具，TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Telegraf做简单配置，无需任何代码，就可将Telegraf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。
### 从源代码编译blm_telegraf
用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件：
- Linux操作系统的服务器
- 安装好Golang, 1.10版本以上
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在bailongma所在的linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
Bailongma项目中有一个文件夹blm_telegraf，存放了Telegraf的写入API程序。编译过程如下：
```
cd blm_telegraf
go build
```
一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_telegraf的可执行程序。
### 安装Telegraf
目前TDengine支持Telegraf 1.7.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Telegraf官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://portal.influxdata.com/downloads
### 配置Telegraf
修改Telegraf配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf中与TDengine有关的配置项。
在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项：
- url： bailongma API服务提供的URL, 参考下面的启动示例章节
- data_format: "json"
- json_timestamp_units: "1ms"
在agent部分：
- hostname: 区分不同采集设备的机器名称，需确保其唯一性
- metric_batch_size: 100，允许Telegraf每批次写入记录最大数量，增大其数量可以降低Telegraf的请求发送频率。
关于如何使用Telegraf采集数据以及更多有关使用Telegraf的信息，请参考Telegraf官方的[文档](https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.11/)。
### 启动blm_telegraf程序
blm_telegraf程序有以下选项，在启动blm_telegraf程序时可以通过设定这些选项来设定blm_telegraf的配置。
```sh
--host
TDengine服务端的IP地址，缺省值为空
--batch-size
blm_telegraf会将收到的telegraf的数据拼装成TDengine的写入请求，这个参数控制一次发给TDengine的写入请求中携带的数据条数。
--dbname
设置在TDengine中创建的数据库名称，blm_telegraf会自动在TDengine中创建一个以dbname为名称的数据库，缺省值是prometheus。
--dbuser
设置访问TDengine的用户名，缺省值是'root'
--dbpassword
设置访问TDengine的密码，缺省值是'taosdata'
--port
blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
```
### 启动示例
通过以下命令启动一个blm_telegraf的API服务
```
./blm_telegraf -host 127.0.0.1 -port 8089
```
假设blm_telegraf所在服务器的IP地址为"10.1.2.3"，则在telegraf的配置文件中, 在output plugins部分，增加[[outputs.http]]配置项：
```yaml
url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf"
```
### 查询telegraf写入数据
telegraf产生的数据格式如下：
```
{
"fields": {
"usage_guest": 0,
"usage_guest_nice": 0,
"usage_idle": 89.7897897897898,
"usage_iowait": 0,
"usage_irq": 0,
"usage_nice": 0,
"usage_softirq": 0,
"usage_steal": 0,
"usage_system": 5.405405405405405,
"usage_user": 4.804804804804805
},
"name": "cpu",
"tags": {
"cpu": "cpu2",
"host": "bogon"
},
"timestamp": 1576464360
}
```
其中，name字段为telegraf采集的时序数据的名称，tags字段为该时序数据的标签。blm_telegraf会以时序数据的名称在TDengine中自动创建一个超级表，并将tags字段中的标签转换成TDengine的tag值，Timestamp作为时间戳，fields字段中的值作为该时序数据的值。因此在TDengine的客户端中，可以通过以下指令查到这个数据是否成功写入。
```
use telegraf;
select * from cpu;
```
## EMQ X Broker直接写入
MQTT是一流行的物联网数据传输协议，[EMQ](https://github.com/emqx/emqx)是一开源的MQTT Broker软件，无需任何代码，只需要在EMQ里做简单配置，即可将MQTT的数据直接写入TDengine。
documentation20/webdocs/markdowndocs/Documentation-ch.md
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#TDengine文档
# TDengine文档
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是[数据模型](data-model-and-architecture)与数据建模一节。除本文档之外，欢迎[下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine%20White%20Paper.pdf)。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是[数据模型](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/data-model-and-architecture)与[数据建模](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/model)一节。除本文档之外，欢迎[下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。如需查阅TDengine 1.6 文档，请点击[这里](https://www.taosdata.com/cn/documentation16/)访问。
## TDengine介绍
##TDengine 介绍
- TDengine 简介及特色
- TDengine 适用场景
- TDengine 性能指标介绍和验证方法
##立即开始
- 快捷安装：可通过源码、安装包或docker安装，三秒钟搞定
- 轻松启动：使用systemctl 启停TDengine
- 命令行程序TAOS：访问TDengine的简便方式
- [极速体验](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#TDengine-极速体验)：运行示例程序，快速体验高效的数据插入、查询
##数据模型和整体架构
- 数据模型：关系型数据库模型，但要求每个采集点单独建表
- 集群与基本逻辑单元：吸取NoSQL优点，支持水平扩展，支持高可靠
- 存储模型与数据分区：标签数据与时序数据完全分离，按vnode和时间两个维度对数据切分
- 数据写入与复制流程：先写入WAL、之后写入缓存，再给应用确认，支持多副本
- 缓存与持久化：最新数据缓存在内存中，但落盘时采用列式存储、超高压缩比
- 高效查询：支持各种函数、时间轴聚合、插值、多表聚合
##数据建模
- 创建库：为具有相似数据特征的数据采集点创建一个库
- 创建超级表：为同一类型的数据采集点创建一个超级表
- 创建表：使用超级表做模板，为每一个具体的数据采集点单独建表
##高效写入数据
- SQL写入：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
- Telegraf 写入：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
- Prometheus写入：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
- EMQ X Broker：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
##高效查询数据
- 主要查询功能：支持各种标准函数，设置过滤条件，时间段查询
- 多表聚合查询：使用超级表，设置标签过滤条件，进行高效聚合查询
- 降采样查询：按时间段分段聚合，支持插值
##高级功能
- 连续查询(Continuous Query)：基于滑动窗口，定时自动的对数据流进行查询计算
- 数据订阅(Publisher/Subscriber)：象典型的消息队列，应用可订阅接收到的最新数据
- [缓存 (Cache)](https://www.taosdata.com/cn/documentation/advanced-features/#缓存-(Cache))：每个设备最新的数据都会缓存在内存中，可快速获取
- [报警监测(Alarm monitoring)](https://www.taosdata.com/blog/2020/04/14/1438.html/)：根据配置规则，自动监测超限行为数据，并主动推送
##连接器
- C/C++ Connector：通过libtaos客户端的库，连接TDengine服务器的主要方法
- Java Connector(JDBC)：通过标准的JDBC API，给Java应用提供到TDengine的连接
- Python Connector：给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- RESTful Connector：提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
- Go Connector：给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- Node.js Connector：给node应用提供一个链接TDengine服务器的驱动
##与其他工具的连接
- Grafana：获取并可视化保存在TDengine的数据
- Matlab：通过配置Matlab的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
- R：通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
## TDengine集群的安装、管理
- 安装：与单节点的安装一样，但要设好配置文件里的参数first
- 节点管理：增加、删除、查看集群的节点
- mnode的管理：系统自动创建、无需任何人工干预
- 负载均衡：一旦节点个数或负载有变化，自动进行
- 节点离线处理：节点离线超过一定时长，将从集群中剔除
- Arbitrator：对于偶数个副本的情形，使用它可以防止split brain。
##TDengine的运营和维护
- 容量规划：根据场景，估算硬件资源
- 容错和灾备：设置正确的WAL和数据副本数
- 系统配置：端口，缓存大小，文件块大小和其他系统配置
- 用户管理：添加、删除TDengine用户，修改用户密码
- 数据导入：可按脚本文件导入，也可按数据文件导入
- 数据导出：从shell按表导出，也可用taosdump工具做各种导出
- 系统监控：检查系统现有的连接、查询、流式计算，日志和事件等
- 文件目录结构：TDengine数据文件、配置文件等所在目录 Hui Li
##TAOS SQL
- 支持的数据类型：支持时间戳、整型、浮点型、布尔型、字符型等多种数据类型
- 数据库管理：添加、删除、查看数据库
- 表管理：添加、删除、查看、修改表
- 超级表管理：添加、删除、查看、修改超级表
- 标签管理：增加、删除、修改标签
- 数据写入：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
- 数据查询：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
- SQL函数：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
- 时间维度聚合：将表中数据按照时间段进行切割后聚合，降维处理
##TDengine的技术设计
## [立即开始](https://www.taosdata.com/cn/getting-started)
- [快捷安装](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/getting-started/#快捷安装)：可通过源码、安装包或docker安装，三秒钟搞定
- [轻松启动](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/getting-started/#轻松启动)：使用systemctl 启停TDengine
- [命令行程序TAOS](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/getting-started/#TDengine命令行程序)：访问TDengine的简便方式
- [极速体验](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/getting-started/#TDengine-极速体验)：运行示例程序，快速体验高效的数据插入、查询
## [数据模型和整体架构](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture)
- [数据模型](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture/#数据模型)：关系型数据库模型，但要求每个采集点单独建表
- [集群与基本逻辑单元](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture/#集群与基本逻辑单元)：吸取NoSQL优点，支持水平扩展，支持高可靠
- [存储模型与数据分区、分片](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture/#存储模型与数据分区、分片)：标签数据与时序数据完全分离，按vnode和时间两个维度对数据切分
- [数据写入与复制流程](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture/#数据写入与复制流程)：先写入WAL、之后写入缓存，再给应用确认，支持多副本
- [缓存与持久化](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture/#缓存与持久化)：最新数据缓存在内存中，但落盘时采用列式存储、超高压缩比
- [数据查询](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/architecture/#数据查询)：支持各种函数、时间轴聚合、插值、多表聚合
## [数据建模](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/model)
- [创建库](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/model/#创建库)：为具有相似数据特征的数据采集点创建一个库
- [创建超级表](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/model/#创建超级表)：为同一类型的数据采集点创建一个超级表
- [创建表](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/model/#创建表)：使用超级表做模板，为每一个具体的数据采集点单独建表
## [高效写入数据](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/insert)
- [SQL写入](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/insert/#SQL写入)：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
- [Telegraf写入](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/insert/#Telegraf直接写入)：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
- [Prometheus写入](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/insert/#Prometheus直接写入)：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
- [EMQ X Broker](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/insert/#EMQ-X-Broker直接写入)：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
## [高效查询数据](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/queries)
- [主要查询功能](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/queries/#主要查询功能)：支持各种标准函数，设置过滤条件，时间段查询
- [多表聚合查询](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/queries/#多表聚合查询)：使用超级表，设置标签过滤条件，进行高效聚合查询
- [降采样查询值](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/queries/#降采样查询、插值)：按时间段分段聚合，支持插值
## [高级功能](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/advanced-features)
- [连续查询(Continuous Query)](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/advanced-features/#连续查询(Continuous-Query))：基于滑动窗口，定时自动的对数据流进行查询计算
- [数据订阅(Publisher/Subscriber)](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/advanced-features/#数据订阅(Publisher/Subscriber))：象典型的消息队列，应用可订阅接收到的最新数据
- [缓存(Cache)](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/advanced-features/#缓存(Cache))：每个设备最新的数据都会缓存在内存中，可快速获取
- [报警监测](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/advanced-features/#报警监测(Alert))：根据配置规则，自动监测超限行为数据，并主动推送
## [连接器](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector)
- [C/C++ Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/#C/C++-Connector)：通过libtaos客户端的库，连接TDengine服务器的主要方法
- [Java Connector(JDBC)](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/#Java-Connector)：通过标准的JDBC API，给Java应用提供到TDengine的连接
- [Python Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/#Python-Connector)：给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- [RESTful Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/#RESTful-Connector)：提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
- [Go Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/#Go-Connector)：给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- [Node.js Connector](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connector/#Node.js-Connector)：给node应用提供一个链接TDengine服务器的驱动
## [与其他工具的连接](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connections-with-other-tools)
- [Grafana](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connections-with-other-tools/#Grafana)：获取并可视化保存在TDengine的数据
- [Matlab](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connections-with-other-tools/#Matlab)：通过配置Matlab的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
- [R](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/connections-with-other-tools/#R)：通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
## [TDengine集群的安装、管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster)
- [安装](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster/#创建第一个节点)：与单节点的安装一样，但要设好配置文件里的参数first
- [节点管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster/#节点管理)：增加、删除、查看集群的节点
- [mnode的管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster/#Mnode的高可用)：系统自动创建、无需任何人工干预
- [负载均衡](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster/#负载均衡)：一旦节点个数或负载有变化，自动进行
- [节点离线处理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster/#节点离线处理)：节点离线超过一定时长，将从集群中剔除
- [Arbitrator](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/cluster/#Arbitrator的使用)：对于偶数个副本的情形，使用它可以防止split brain
## [TDengine的运营和维护](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator)
- [容量规划](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#容量规划)：根据场景，估算硬件资源
- [容错和灾备](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#容错和灾备)：设置正确的WAL和数据副本数
- [系统配置](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#服务端配置)：端口，缓存大小，文件块大小和其他系统配置
- [用户管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#用户管理)：添加、删除TDengine用户，修改用户密码
- [数据导入](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#数据导入)：可按脚本文件导入，也可按数据文件导入
- [数据导出](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#数据导出)：从shell按表导出，也可用taosdump工具做各种导出
- [系统监控](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#系统监控)：检查系统现有的连接、查询、流式计算，日志和事件等
- [文件目录结构](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/administrator/#文件目录结构)：TDengine数据文件、配置文件等所在目录
## [TAOS SQL](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql)
- [支持的数据类型](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#支持的数据类型)：支持时间戳、整型、浮点型、布尔型、字符型等多种数据类型
- [数据库管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#数据库管理)：添加、删除、查看数据库
- [表管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#表管理)：添加、删除、查看、修改表
- [超级表管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#超级表STable管理)：添加、删除、查看、修改超级表
- [标签管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#超级表-STable-中-TAG-管理)：增加、删除、修改标签
- [数据写入](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#数据写入)：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
- [数据查询](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#数据查询)：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
- [SQL函数](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#SQL函数)：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
- [时间维度聚合](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/#时间维度聚合)：将表中数据按照时间段进行切割后聚合，降维处理
## TDengine的技术设计
- 系统模块：taosd的功能和模块划分
- 技术博客：更多的技术分析和架构设计文章
- 数据复制：支持实时同步、异步复制，保证系统的High Availibility
- [技术博客](https://www.taosdata.com/cn/blog/?categories=3)：更多的技术分析和架构设计文章
## 常用工具
- [TDengine样例数据导入工具](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2020/01/18/如何快速验证性能和主要功能？tdengine样例数据导入工/)
- [TDengine性能对比测试工具](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2020/01/13/用influxdb开源的性能测试工具对比influxdb和tdengine/)
- [TDengine样例导入工具](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/18/1166.html)
- [TDengine性能对比测试工具](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/18/1166.html)
##TDengine与其他数据库的对比测试
## TDengine与其他数据库的对比测试
- [用InfluxDB开源的性能测试工具对比InfluxDB和TDengine](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2020/01/13/用influxdb开源的性能测试工具对比influxdb和tdengine/)
- [TDengine与OpenTSDB对比测试](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2019/08/21/tdengine与opentsdb对比测试/)
- [TDengine与Cassandra对比测试](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2019/08/14/tdengine与cassandra对比测试/)
- [TDengine与InfluxDB对比测试](https://www.taosdata.com/cn/documentation/blog/2019/07/19/tdengine与influxdb对比测试/)
- [用InfluxDB开源的性能测试工具对比InfluxDB和TDengine](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/13/1105.html)
- [TDengine与OpenTSDB对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/21/621.html)
- [TDengine与Cassandra对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/14/573.html)
- [TDengine与InfluxDB对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/19/419.html)
- [TDengine与InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse等数据库的对比测试报告](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine_Testing_Report_cn.pdf)
##物联网大数据
- [物联网、工业互联网大数据的特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/物联网、工业互联网大数据的特点/)
- [物联网大数据平台应具备的功能和特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/29/物联网大数据平台应具备的功能和特点/)
- [通用大数据架构为什么不适合处理物联网数据？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/通用互联网大数据处理架构为什么不适合处理物联/)
- [物联网、车联网、工业互联网大数据平台，为什么推荐使用TDengine？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/物联网、车联网、工业互联网大数据平台，为什么/)
##培训和FAQ
- <a href='https://www.taosdata.com/en/faq'>FAQ</a>：常见问题与答案
- <a href='https://www.taosdata.com/en/blog/?categories=4'>应用案列</a>：一些使用实例来解释如何使用TDengine
- [物联网、工业互联网大数据的特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)
- [物联网大数据平台应具备的功能和特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/29/542.html)
- [通用大数据架构为什么不适合处理物联网数据？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/107.html)
- [物联网、车联网、工业互联网大数据平台，为什么推荐使用TDengine？](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/109.html)
## [培训和FAQ](https://www.taosdata.com/cn/faq)
- [FAQ](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/faq)：常见问题与答案
- [应用案列](https://www.taosdata.com/cn/blog/?categories=4)：一些使用实例来解释如何使用TDengine
\ No newline at end of file
documentation20/webdocs/markdowndocs/Evaluation-ch.md
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# TDengine 介绍
## TDengine 简介
TDengine是涛思数据面对高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的复杂度、系统维护的难度，TDengine还提供缓存、消息队列、订阅、流式计算等功能，为物联网、工业互联网大数据的处理提供全栈的技术方案，是一个高效易用的物联网大数据平台。与Hadoop等典型的大数据平台相比，它具有如下鲜明的特点：
......@@ -15,46 +16,45 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
采用TDengine，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。但需要指出的是，因充分利用了物联网时序数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM等通用型数据。
## TDengine 总体适用场景
作为一个IoT大数据平台，TDengine的典型适用场景是在IoT范畴，而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统，比如CRM，ERP等，不在本文讨论范围内。
作为一个IOT大数据平台，TDengine的典型适用场景是在IOT范畴，而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统，比如CRM，ERP等，不在本文讨论范围内。
### 数据源特点和需求
从数据源角度，设计人员可以从如下几个角度分析TDengine在目标应用系统里面的适用性。
从数据源角度，设计人员可以从已经角度分析TDengine在目标应用系统里面的适用性。
|数据源特点和需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|总体数据量巨大| | | ✅ |TDengine在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构和多级存储，达到业界最优的存储效率。|
|数据输入速度偶尔或者持续巨大| | | ✅ | TDengine的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。|
|数据源数目巨大| | | ✅ |TDengine设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。|
|总体数据量巨大| | | √ |TDengine在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构，达到业界最优的存储效率。|
|数据输入速度偶尔或者持续巨大| | | √ | TDengine的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。|
|数据源数目巨大| | | √ |TDengine设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。|
###系统架构要求
### 系统架构要求
|系统架构要求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求简单可靠的系统架构| | | ✅ |TDengine的系统架构非常简单可靠，自带消息队列，缓存，流式计算，监控等功能，无需集成额外的第三方产品。|
|要求容错和高可靠| | | ✅ |TDengine的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能|
|标准化规范| | | ✅ |TDengine使用标准的SQL语言提供主要功能，遵守标准化规范|
|要求简单可靠的系统架构| | | √ |TDengine的系统架构非常简单可靠，自带消息队列，缓存，流式计算，监控等功能，无需集成额外的第三方产品。|
|要求容错和高可靠| | | √ |TDengine的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能|
|标准化规范| | | √ |TDengine使用标准的SQL语言提供主要功能，遵守标准化规范|
###系统功能需求
### 系统功能需求
|系统功能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求完整的内置数据处理算法| | ✅ | |TDengine的实现了通用的数据处理算法，但是还没有做到妥善处理各行各业的所有要求，因此特殊类型的处理还需要应用层面处理。|
|需要大量的交叉查询处理| | ✅ | |这种类型的处理更多应该用关系型数据系统处理，或者应该考虑TDengine和关系型数据系统配合实现系统功能|
|要求完整的内置数据处理算法| | √ | |TDengine的实现了通用的数据处理算法，但是还没有做到妥善处理各行各业的所有要求，因此特殊类型的处理还需要应用层面处理。|
|需要大量的交叉查询处理| | √ | |这种类型的处理更多应该用关系型数据系统处理，或者应该考虑TDengine和关系型数据系统配合实现系统功能|
###系统性能需求
### 系统性能需求
|系统性能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求较大的总体处理能力| | | ✅ |TDengine的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。|
|要求高速处理数据 | | | ✅ |TDengine的专门为IOT优化的存储和数据处理的设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。|
|要求快速处理小粒度数据| | | ✅ |这方面TDengine性能可以完全对标关系型和NoSQL型数据处理系统。|
|要求较大的总体处理能力| | | √ |TDengine的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。|
|要求高速处理数据 | | | √ |TDengine的专门为IOT优化的存储和数据处理的设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。|
|要求快速处理小粒度数据| | | √ |这方面TDengine性能可以完全对标关系型和NoSQL型数据处理系统。|
###系统维护需求
### 系统维护需求
|系统维护需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
|---|---|---|---|---|
|要求系统可靠运行| | | ✅ |TDengine的系统架构非常稳定可靠，日常维护也简单便捷，对维护人员的要求简洁明了，最大程度上杜绝人为错误和事故。|
|要求运维学习成本可控| | | ✅ |同上|
|要求市场有大量人才储备| ✅ | | |TDengine作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务|
##TDengine 性能指标介绍和验证方法
|要求系统可靠运行| | | √ |TDengine的系统架构非常稳定可靠，日常维护也简单便捷，对维护人员的要求简洁明了，最大程度上杜绝人为错误和事故。|
|要求运维学习成本可控| | | √ |同上|
|要求市场有大量人才储备| √ | | |TDengine作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务|
## TDengine 性能指标介绍和验证方法
documentation20/webdocs/markdowndocs/Getting Started-ch.md
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -38,7 +38,7 @@ which systemd
如果系统中不存在`systemd`命令，请考虑[通过源码安装](#通过源码安装)TDengine。
具体的安装过程，请参见[`TDengine多种安装包的安装和卸载`](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html)
具体的安装过程，请参见<a href="https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html">TDengine多种安装包的安装和卸载</a>。
## 轻松启动
......
documentation20/webdocs/markdowndocs/Model-ch.md
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -11,7 +11,7 @@ TDengine采用关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一个
```cmd
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 REPLICA 3 BLOCKS 4;
```
上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，副本数为3, 内存块数为4。详细的语法及参数请见TAOS SQL。
上述语句将创建一个名为power的库，这个库的数据将保留365天（超过365天将被自动删除），每10天一个数据文件，副本数为3, 内存块数为4。详细的语法及参数请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>
注意：任何一张表或超级表是属于一个库的，在创建表之前，必须先创建库。
......@@ -20,7 +20,7 @@ CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 REPLICA 3 BLOCKS 4;
```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 TAOS SQL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，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。
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。一个系统可以有多个DB，一个DB里可以有一到多个超级表。
......
documentation20/webdocs/markdowndocs/Queries-ch.md
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -27,7 +27,7 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)
```
为满足物联网场景的需求，TDengine支持几个特殊的函数，比如twa(时间加权平均)，spread (最大值与最小值的差)，last_row(最后一条记录)等，更多与物联网场景相关的函数将添加进来。TDengine还支持连续查询。
具体的查询语法请看TAOS SQL。
具体的查询语法请看<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>。
## 多表聚合查询
......@@ -82,5 +82,5 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.001538s)
物联网场景里，每个数据采集点采集数据的时间是难同步的，但很多分析算法(比如FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐，在很多系统里，需要应用自己写程序来处理，但使用TDengine的降采样操作就轻松解决。如果一个时间间隔里，没有采集的数据，TDengine还提供插值计算的功能。
语法规则细节请见TAOS SQL。
语法规则细节请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>。
documentation20/webdocs/markdowndocs/administrator-ch.md
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#系统管理
# TDengine的运营与维护
## 容量规划
一个系统的处理能力是有限的，但通过对TDengine配置参数的调整，可以做到资源的最佳配置。
使用TDengine来搭建一个物联网大数据平台，计算资源、存储资源需要根据业务场景进行规划。下面分别讨论系统运行所需要的内存、CPU以及硬盘空间。
###内存需求
### 内存需求
每个Database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Database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：
```
Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10Mb) + numOfTables * (tagSizePerTable + 0.5Kb)
```
示例：假设是4核机器，cache是缺省大小16M, blocks是缺省值6，假设有10万张表，标签总长度是256字节，则从的内存需求为：4\*(16\*6+10) + 100000*(0.25+0.5)/1000 = 499M
示例：假设是4核机器，cache是缺省大小16M, blocks是缺省值6，假设有10万张表，标签总长度是256字节，则总的内存需求为：4\*(16\*6+10) + 100000*(0.25+0.5)/1000 = 499M。
实际运行的系统往往会根据数据特点的不同，将数据存放在不同的DB里。因此做规划时，也需要考虑。
如果内存充裕，可以加大Blocks的配置，这样更多数据将保存在内存里，提高查询速度。
###CPU需求
### CPU需求
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。条数越大，插入效率越高。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。
- 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。
###存储需求
### 存储需求
TDengine相对于通用数据库，有超高的压缩比，在绝大多数场景下，TDengine的压缩比不会低于5倍，有的场合，压缩比可达到10倍以上，取决于数据特征。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算：
TDengine相对于通用数据库，有超高的压缩比，在绝大多数场景下，TDengine的压缩比不会低于5倍，有的场合，压缩比可达到10倍以上，取决于实际场景的数据特征。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算：
```
Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable
......@@ -39,6 +41,12 @@ Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable
为提高速度，可以配置多快硬盘，这样可以并发写入或读取数据。
### 物理机或虚拟机台数
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。
## 容错和灾备
### 容错
......@@ -47,15 +55,16 @@ TDengine支持**WAL**（Write Ahead Log）机制，实现数据的容错能力
TDengine接收到应用的请求数据包时，先将请求的原始数据包写入数据库日志文件，等数据成功写入数据库数据文件后，再删除相应的WAL。这样保证了TDengine能够在断电等因素导致的服务重启时从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失。
涉及的系统配置参数有两个.
涉及的系统配置参数有两个：
walLevel：WAL级别，0：不写wal; 1：写wal, 但不执行fsync; 2：写wal, 而且执行fsync。
- walLevel：WAL级别，0：不写wal; 1：写wal, 但不执行fsync; 2：写wal, 而且执行fsync。
- fsync：当walLevel设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。
fsync：当walLevel设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。
如果要100%的保证数据不丢失，需要将walLevel设置为2，fsync设置为0。这时写入速度将会下降。但如果应用侧启动的写数据的线程数达到一定的数量(超过50)，那么写入数据的性能也会很不错，只会比fsync设置为3000毫秒下降30%左右。
**灾备**
### 灾备
TDengine的集群通过多个副本的机制，来提供系统的高可靠性，实现灾备能力。
TDengine的集群通过多个副本的机制，来提供系统的高可用性，实现灾备能力。
TDengine集群是由mnode负责管理的，为保证mnode的高可靠，可以配置多个mnode副本，副本数由系统配置参数numOfMnodes决定，为了支持高可靠，需要设置大于1。为保证元数据的强一致性，mnode副本之间通过同步方式进行数据复制，保证了元数据的强一致性。
......@@ -63,33 +72,7 @@ TDengine集群中的时序数据的副本数是与数据库关联的，一个集
TDengine集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将报错。
当TDengine集群中的节点部署在不同的物理机上（比如不同的机架、或不同的IDC），并设置多个副本数时，就实现了异地容灾，从而提供系统的高可靠性，无需再使用其他软件或工具。
## 文件目录结构
安装TDengine后，默认会在操作系统中生成下列目录或文件：
| 目录/文件 | 说明 |
| ---------------------- | :------------------------------------------------|
| /usr/local/taos/bin | TDengine可执行文件目录。其中的执行文件都会软链接到/usr/bin目录下。 |
| /usr/local/taos/connector | TDengine各种连接器目录。 |
| /usr/local/taos/driver | TDengine动态链接库目录。会软链接到/usr/lib目录下。 |
| /usr/local/taos/examples | TDengine各种语言应用示例目录。 |
| /usr/local/taos/include | TDengine对外提供的C语言接口的头文件。 |
| /etc/taos/taos.cfg | TDengine默认[配置文件] |
| /var/lib/taos | TDengine默认数据文件目录,可通过[配置文件]修改位置. |
| /var/log/taos | TDengine默认日志文件目录,可通过[配置文件]修改位置 |
**可执行文件**
TDengine的所有可执行文件默认存放在 _/usr/local/taos/bin_ 目录下。其中包括：
- _taosd_：TDengine服务端可执行文件
- _taos_： TDengine Shell可执行文件
- _taosdump_：数据导入导出工具
- remove.sh：卸载TDengine的脚本, 请谨慎执行，链接到/usr/bin目录下的rmtaos命令。会删除TDengine的安装目录/usr/local/taos，但会保留/etc/taos、/var/lib/taos、/var/log/taos。
您可以通过修改系统配置文件taos.cfg来配置不同的数据目录和日志目录。
当TDengine集群中的节点部署在不同的物理机上，并设置多个副本数时，就实现了系统的高可靠性，无需再使用其他软件或工具。TDengine企业版还可以将副本部署在不同机房，从而实现异地容灾。
## 服务端配置
......@@ -97,8 +80,8 @@ TDengine系统后台服务由taosd提供，可以在配置文件taos.cfg里修
下面仅仅列出一些重要的配置参数，更多的参数请看配置文件里的说明。各个参数的详细介绍及作用请看前述章节。**注意：配置修改后，需要重启*taosd*服务才能生效。**
- first: taosd启动时，主动连接的集群中第一个dnode的end point, 缺省值为 localhost:6030。
- second: taosd启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个dnode的end point, 缺省值为空。
- firstEp: taosd启动时，主动连接的集群中第一个dnode的end point, 缺省值为 localhost:6030。
- secondEp: taosd启动时，如果first连接不上，尝试连接集群中第二个dnode的end point, 缺省值为空。
- fqdn：数据节点的FQDN。如果为空，将自动获取操作系统配置的第一个, 缺省值为空。
- serverPort：taosd启动后，对外服务的端口号，默认值为6030。
- httpPort: RESTful服务使用的端口号，所有的HTTP请求（TCP）都需要向该接口发起查询/写入请求。
......@@ -142,7 +125,7 @@ TDengine集群中加入一个新的dnode时，涉及集群相关的一些参数
- statusInterval: dnode向mnode报告状态时长。单位为秒，默认值：1。
- maxTablesPerVnode: 每个vnode中能够创建的最大表个数。默认值：1000000。
- maxVgroupsPerDb: 每个数据库中能够使用的最大vnode个数。
- arbitrator: 系统中裁决器的end point。
- arbitrator: 系统中裁决器的end point，缺省为空
- timezone：时区。从系统中动态获取当前的时区设置。
- 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。
- 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。
......@@ -313,3 +296,31 @@ TDengine启动后，会自动创建一个监测数据库SYS，并自动将服务
这些监测信息的采集缺省是打开的，但可以修改配置文件里的选项enableMonitor将其关闭或打开。
## 文件目录结构
安装TDengine后，默认会在操作系统中生成下列目录或文件：
| 目录/文件 | 说明 |
| ------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
| /usr/local/taos/bin | TDengine可执行文件目录。其中的执行文件都会软链接到/usr/bin目录下。 |
| /usr/local/taos/connector | TDengine各种连接器目录。 |
| /usr/local/taos/driver | TDengine动态链接库目录。会软链接到/usr/lib目录下。 |
| /usr/local/taos/examples | TDengine各种语言应用示例目录。 |
| /usr/local/taos/include | TDengine对外提供的C语言接口的头文件。 |
| /etc/taos/taos.cfg | TDengine默认[配置文件] |
| /var/lib/taos | TDengine默认数据文件目录,可通过[配置文件]修改位置. |
| /var/log/taos | TDengine默认日志文件目录,可通过[配置文件]修改位置 |
**可执行文件**
TDengine的所有可执行文件默认存放在 _/usr/local/taos/bin_ 目录下。其中包括：
- _taosd_：TDengine服务端可执行文件
- _taos_： TDengine Shell可执行文件
- _taosdump_：数据导入导出工具
- remove.sh：卸载TDengine的脚本, 请谨慎执行，链接到/usr/bin目录下的rmtaos命令。会删除TDengine的安装目录/usr/local/taos，但会保留/etc/taos、/var/lib/taos、/var/log/taos。
您可以通过修改系统配置文件taos.cfg来配置不同的数据目录和日志目录。
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......@@ -14,7 +14,9 @@
| D1004 | 1538548696600 | 11.8 | 221 | 0.28 | | Beijing.Haidian | 2 |
| D1002 | 1538548696650 | 10.3 | 218 | 0.25 | | Beijing.Chaoyang | 3 |
| D1001 | 1538548696800 | 12.3 | 221 | 0.31 | | Beijing.Chaoyang | 2 |
<center> 表1：智能电表数据示例</center>
每一条记录都有设备ID，时间戳，采集的物理量(如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表一中的位置Location和分组groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
### 数据特征
......@@ -62,7 +64,6 @@ TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠，基于任何
###主要逻辑单元
TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
<center> <img src="../assets/structure.png"> </center>
<center> 图 1 TDengine架构示意图 </center>
一个完整的 TDengine 系统是运行在一到多个物理节点上的，逻辑上，它包含数据节点(dnode)、TDengine客户端(taosc)以及应用(app)。系统中存在一到多个数据节点，这些数据节点组成一个集群(cluster)。应用通过taosc的API与TDengine集群进行互动。下面对每个逻辑单元进行简要介绍。
......@@ -98,9 +99,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
###一典型的操作流程
为解释vnode, mnode, taosc和应用之间的关系以及各自扮演的角色，下面对写入数据这个典型操作的流程进行剖析。
<center> <img src="../assets/message.png"> </center>
<center> 图 2 TDengine典型的操作流程 </center>
1. 应用通过JDBC、ODBC或其他API接口发起插入数据的请求。
2. taosc会检查缓存，看是有保存有该表的meta data。如果有，直接到第4步。如果没有，taosc将向mnode发出get meta-data请求。
3. mnode将该表的meta-data返回给taosc。Meta-data包含有该表的schema, 而且还有该表所属的vgroup信息（vnode ID以及所在的dnode的End Point，如果副本数为N，就有N组End Point)。如果taosc迟迟得不到mnode回应，而且存在多个mnode, taosc将向下一个mnode发出请求。
......@@ -160,9 +159,7 @@ TDengine除vnode分片之外，还按照时间段进行分区。每个数据文
###Master vnode写入流程
Master Vnode遵循下面的写入流程：
<center> <img src="../assets/write_master.png"> </center>
<center> 图 3 TDengine Master写入流程 </center>
1. Master vnode收到应用的数据插入请求，验证OK，进入下一步；
2. 如果系统配置参数walLevel打开（设置为2），vnode将把该请求的原始数据包写入数据库日志文件WAL，以保证TDengine能够在断电等因素导致的服务重启时从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失；
3. 如果有多个副本，vnode将把数据包转发给同一虚拟节点组内slave vnodes, 该转发包带有数据的版本号(version)
......@@ -173,9 +170,7 @@ Master Vnode遵循下面的写入流程：
### Slave vnode写入流程
对于slave vnode, 写入流程是：
<center> <img src="../assets/write_slave.png"> </center>
<center> 图 4 TDengine Slave写入流程 </center>
1. Slave vnode收到Master vnode转发了的数据插入请求。
2. 如果系统配置参数walLevl设置为2，vnode将把该请求的原始数据包写入日志(WAL)；
3. 写入内存，更新内存中的skip list。
......
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# 集群管理
#TDengine 集群安装、管理
多个taosd的运行实例可以组成一个集群，以保证TDengine的高可靠运行，并提供水平扩展能力。要了解TDengine 2.0的集群管理，需要对集群的基本概念有所了解，请看TDengine 2.0整体架构一章。
集群的每个节点是由End Point来唯一标识的，End Point是由FQDN(Fully Qualified Domain Name)外加Port组成，比如 h1.taosdata.com:6030。一般FQDN就是服务器的hostname，可通过Linux命令“hostname"获取。端口是这个节点对外服务的端口号，缺省是6030，但可以通过taos.cfg里配置参数serverPort进行修改。
TDengine的集群管理极其简单，除添加和删除节点需要人工干预之外，其他全部是自动完成，最大程度的降低了运维的工作量。本章对集群管理的操作做详细的描述。
## 创建第一个节点
集群是由一个一个dnode组成的，是从一个dnode的创建开始的。创建第一个节点很简单，确保系统配置文件taos.cfg里的参数first与second没有进行设置后，简单的运行taosd即可。配置文件taos.cfg里参数first与second缺省都是设置为空，因此无需特殊操作。如果为了统一配置，可以将参数first配置为第一个dnode的End Point。
##安装、创建第一个节点
集群是由一个一个dnode组成的，是从一个dnode的创建开始的。创建第一个节点很简单，就按照["立即开始“](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/)一章的方法进行安装、启动即可。
这个节点创建后，它是集群中的第一个节点。如果该节点收到一个新节点加入集群的请求，它将检查这个新节点的End Point是否在集群的EP列表中，如果在，就容许其加入。如果不在列表中，就拒绝其加入。
启动后，请执行taos, 启动taos shell，从shell里执行命令"show dnodes;"，如下所示：
```
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.0.0
Copyright (c) 2017 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
## 节点管理
### 添加节点
具体有以下几个步骤：
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time |
=====================================================================================
1 | h1.taos.com:6030 | 0 | 2 | ready | any | 2020-07-31 03:49:29.202 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.006385s)
1. 修改新节点配置文件taos.cfg, 将其中参数first与second设置为现有集群中运行节点的End Point, 然后启动taosd。second可以不用设置，目的是为集群规模较大时，first无法访问时，该节点将尝试访问second节点。
2. 使用CLI程序taos, 登录进系统, 使用命令:
taos>
```
CREATE DNODE "fqdn:port"；
上述命令里，可以看到这个刚启动的这个节点的End Point是：h1.taos.com:6030
## 安装、创建后续节点
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
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：
```
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。
3. 使用命令
firstEp h1.taos.com:6030
```
SHOW DNODES
请注意将示例的“h1.taos.com:6030" 替换为你自己第一个节点的End Point
3. 按照["立即开始“](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/)一章的方法启动taosd
4. 在Linux shell里执行命令"hostname"找出本机的FQDN, 假设为h2.taos.com。如果无法找到，可以查看taosd日志文件taosdlog.0里前面几行日志(一般在/var/log/taos目录)，fqdn以及port都会打印出来。
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"；
```
查看新节点是否被成功加入。`
**示例：**假设有两个节点，其EP分别为 host1:6030, host2:6050. 可以按照以下步骤创建集群
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
6. 使用命令
1. 在host1, 启动taosd;
2. 修改host2:6050的配置文件taos.cfg, 将参数first设置为host1:6030，然后启动host2:6050这个taosd实例;
3. 执行“taos -h host1" 链接到host1, 在TDengine console里执行命令：
```
CREATE DNODE "host2:6050";
SHOW DNODES；
```
4. 在TDengine console里执行`"show dnodes"`查看节点是否加入成功.
5. 按照上述第2到第5步，逐步把其他节点添加到集群中。
查看新节点是否被成功加入。
按照上述步骤可以源源不断的将新的节点加入到集群。
**提示：**
- first, second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。
- 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**。
### 删除节点
##节点管理
###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"；
```
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。
###删除节点
执行CLI程序taos, 使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
DROP DNODE "fqdn:port";
```
其中fqdn是被删除的节点的FQDN，port是其对外服务器的端口号
### 查看节点
###查看节点
执行CLI程序taos,使用root账号登录进TDengine系统，执行：
```
SHOW DNODES;
```
它将列出集群中所有的dnode,每个dnode的fqdn:port, 状态(ready, offline等），vnode数目，还未使用的vnode数目等信息。在添加或删除一个节点后，可以使用该命令查看。
### 查看虚拟节点组
###查看虚拟节点组
为充分利用多核技术，并提供scalability，数据需要分片处理。因此TDengine会将一个DB的数据切分成多份，存放在多个vnode里。这些vnode可能分布在多个dnode里，这样就实现了水平扩展。一个vnode仅仅属于一个DB，但一个DB可以有多个vnode。vnode的是mnode根据当前系统资源的情况，自动进行分配的，无需任何人工干预。
......@@ -63,7 +97,7 @@ SHOW DNODES;
```
SHOW VGROUPS;
```
## 高可用性
##高可用性
TDengine通过多副本的机制来提供系统的高可用性。副本数是与DB关联的，一个集群里可以有多个DB，根据运营的需求，每个DB可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数replica 指定副本数（缺省为1）。如果副本数为1，系统的可靠性无法保证，只要数据所在的节点宕机，就将无法提供服务。集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将返回错误“more dnodes are needed"。比如下面的命令将创建副本数为3的数据库demo：
```
CREATE DATABASE demo replica 3;
......@@ -74,7 +108,7 @@ CREATE DATABASE demo replica 3;
因为vnode的引入，无法简单的给出结论：“集群中过半dnode工作，集群就应该工作”。但是对于简单的情形，很好下结论。比如副本数为3，只有三个dnode，那如果仅有一个节点不工作，整个集群还是可以正常工作的，但如果有两个节点不工作，那整个集群就无法正常工作了。
## Mnode的高可用
##Mnode的高可用
TDengine集群是由mnode (taosd的一个模块，逻辑节点) 负责管理的，为保证mnode的高可用，可以配置多个mnode副本，副本数由系统配置参数numOfMnodes决定，有效范围为1-3。为保证元数据的强一致性，mnode副本之间是通过同步的方式进行数据复制的。
一个集群有多个dnode, 但一个dnode至多运行一个mnode实例。多个dnode情况下，哪个dnode可以作为mnode呢？这是完全由系统根据整个系统资源情况，自动指定的。用户可通过CLI程序taos，在TDengine的console里，执行如下命令：
......@@ -86,7 +120,7 @@ SHOW MNODES;
为保证mnode服务的高可用性，numOfMnodes必须设置为2或更大。因为mnode保存的元数据必须是强一致的，如果numOfMnodes大于2，复制参数quorum自动设为2，也就是说，至少要保证有两个副本写入数据成功，才通知客户端应用写入成功。
## 负载均衡
##负载均衡
有三种情况，将触发负载均衡，而且都无需人工干预。
......@@ -96,12 +130,12 @@ SHOW MNODES;
当上述三种情况发生时，系统将启动一各个节点的负载计算，从而决定如何挪动。
## 节点离线处理
##节点离线处理
如果一个节点离线，TDengine集群将自动检测到。有如下两种情况：
- 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。
## Arbitrator的使用
##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。
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......@@ -5,19 +5,19 @@
2.0版本在之前版本的基础上，进行了完全的重构，配置文件和数据文件是不兼容的。在升级之前务必进行如下操作：
1. 删除配置文件，执行 <code> sudo rm -rf /etc/taos/taos.cfg </code>
2. 删除日志文件，执行 <code> sudo rm -rf /var/log/taos/ </code>
3. 确保数据已经不再需要的前提下，删除数据文件，执行 <code> sudo rm -rf /var/lib/taos/ </code>
4. 安装最新稳定版本的TDengine
5. 如果数据需要迁移数据或者数据文件损坏，请联系涛思数据官方技术支持团队，进行协助解决
#### 2. <a href='blog/2019/12/03/jdbcdriver找不到动态链接库/'>Windows平台下JDBCDriver找不到动态链接库</a>
#### 2. Windows平台下JDBCDriver找不到动态链接库，怎么办？
请看为此问题撰写的<a href='blog/2019/12/03/jdbcdriver找不到动态链接库/'>技术博客 </a>
#### 3. <a href='blog/2019/12/03/创建数据表时提示more-dnodes-are-needed/'>创建数据表时提示more dnodes are needed</a>
#### 3. 创建数据表时提示more dnodes are needed
请看为此问题撰写的<a href='blog/2019/12/03/创建数据表时提示more-dnodes-are-needed/'>技术博客</a>
#### 4. <a href='blog/2019/12/06/tdengine-crash时生成core文件的方法/'>TDengine crash时生成core文件的方法</a>
#### 4. 如何让TDengine crash时生成core文件？
请看为此问题撰写的<a href='blog/2019/12/06/tdengine-crash时生成core文件的方法/'>技术博客</a>
#### 5. 遇到错误"failed to connect to server", 我怎么办？
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......@@ -18,9 +18,12 @@ TDengine也支持一次向多个表写入数据，比如下面这条命令就向
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31);
```
**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）。
详细的SQL INSERT语法规则请见<a href="https://www.taosdata.com/cn/documentation20/taos-sql/">TAOS SQL </a>
详细的SQL INSERT语法规则请见TAOS SQL
**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。
## 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。
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# TDengine 2.0 数据复制模块设计
## 数据复制概述
数据复制(Replication)是指同一份数据在多个物理地点保存。它的目的是防止数据丢失，提高系统的高可用性(High Availability)，而且通过应用访问多个副本，提升数据查询性能。
在高可靠的大数据系统里，数据复制是必不可少的一大功能。数据复制又分为实时复制与非实时复制。实时复制是指任何数据的更新(包括数据的增加、删除、修改）操作，会被实时的复制到所有副本，这样任何一台机器宕机或网络出现故障，整个系统还能提供最新的数据，保证系统的正常工作。而非实时复制，是指传统的数据备份操作，按照固定的时间周期，将一份数据全量或增量复制到其他地方。如果主节点宕机，副本是很大可能没有最新数据，因此在有些场景是无法满足要求的。
TDengine面向的是物联网场景，需要支持数据的实时复制，来最大程度保证系统的可靠性。实时复制有两种方式，一种是异步复制，一种是同步复制。异步复制(Asynchronous Replication)是指数据由Master转发给Slave后，Master并不需要等待Slave回复确认，这种方式效率高，但有极小的概率会丢失数据。同步复制是指Master将数据转发给Slave后，需要等待Slave的回复确认，才会通知应用写入成功，这种方式效率偏低，但能保证数据绝不丢失。
数据复制是与数据存储（写入、读取）密切相关的，但两者又是相对独立，可以完全脱耦的。在TDengine系统中，有两种不同类型的数据，一种是时序数据，由TSDB模块负责；一种是元数据(Meta Data), 由MNODE负责。这两种性质不同的数据都需要同步功能。数据复制模块通过不同的实例启动配置参数，为这两种类型数据都提供同步功能。
在阅读本文之前，请先阅读《<a href="../architecture/ ">TDengine 2.0 整体架构</a >》，了解TDengine的集群设计和基本概念
特别注明：本文中提到数据更新操作包括数据的增加、删除与修改。
## 基本概念和定义
TDengine里存在vnode, mnode, vnode用来存储时序数据，mnode用来存储元数据。但从同步数据复制的模块来看，两者没有本质的区别，因此本文里的虚拟节点不仅包括vnode, 也包括mnode, vgoup也指mnode group, 除非特别注明。
**版本(version)**：
一个虚拟节点组里多个虚拟节点互为备份，来保证数据的有效与可靠，是依靠虚拟节点组的数据版本号来维持的。TDengine2.0设计里，对于版本的定义如下：客户端发起增加、删除、修改的流程，无论是一条记录还是多条，只要是在一个请求里，这个数据更新请求被TDengine的一个虚拟节点收到后，经过合法性检查后，可以被写入系统时，就会被分配一个版本号。这个版本号在一个虚拟节点里从1开始，是单调连续递增的。无论这条记录是采集的时序数据还是meta data, 一样处理。当Master转发一个写入请求到slave时，必须带上版本号。一个虚拟节点将一数据更新请求写入WAL时，需要带上版本号。
不同虚拟节点组的数据版本号是完全独立的，互不相干的。版本号本质上是数据更新记录的transaction ID，但用来标识数据集的版本。
**角色(role)：**
一个虚拟节点可以是master, slave, unsynced或offline状态。
- master： 具有最新的数据，容许客户端往里写入数据，一个虚拟节点组，至多一个master.
- slave：与master是同步的，但不容许客户端往里写入数据，根据配置，可以容许客户端对其进行查询。
- unsynced: 节点处于非同步状态，比如虚拟节点刚启动、或与其他虚拟节点的连接出现故障等。处于该状态时，该虚拟节点既不能提供写入，也不能提供查询服务
- offline: 由于宕机或网络原因，无法访问到某虚拟节点时，其他虚拟节点将该虚拟节点标为离线。但请注意，该虚拟节点本身的状态可能是unsynced或其他，但不会是离线。
**Quorum:**
指数据写入成功所需要的确认数。对于异步复制，quorum设为1，具有master角色的虚拟节点自己确认即可。对于同步复制，需要至少大于等于2。原则上，Quorum >=1 并且 Quorum <= replication(副本数）。这个参数在启动一个同步模块实例时需要提供。
**WAL：**
TDengine的WAL(Write Ahead Log)与cassandra的commit log, mySQL的bin log, Postgres的WAL没本质区别。没有写入数据库文件，还保存在内存的数据都会先存在WAL。当数据已经成功写入数据库数据文件，相应的WAL会被删除。但需要特别指明的是，在TDengine系统里，有几点：
- 每个虚拟节点有自己独立的wal
- WAL里包含而且仅仅包含来自客户端的数据更新操作，每个更新操作都会被打上一个版本号
**复制实例：**
复制模块只是一可执行的代码，复制实例是指正在运行的复制模块的一个实例，一个节点里，可以存在多个实例。原则上，一个节点有多少虚拟节点，就可以启动多少实例。对于副本数为1的场景，应用可以决定是否需要启动同步实例。应用启动一个同步模块的实例时，需要提供的就是虚拟节点组的配置信息，包括：
- 虚拟节点个数，即replication number
- 各虚拟节点所在节点的信息，包括node的end point
- quorum, 需要的数据写入成功的确认数
- 虚拟节点的初始版本号
## 数据复制模块的基本工作原理
TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性算法比较一致。总结下来，有几点：
1. 一个vgroup里有一到多个虚拟节点，每个虚拟节点都有自己的角色
2. 客户端只能向角色是master的虚拟节点发起数据更新操作，因为master具有最新版本的数据，如果向非Master发起数据更新操作，会直接收到错误
3. 客户端可以向master, 也可以向角色是Slave的虚拟节点发起查询操作，但不能对unsynced的虚拟节点发起任何操作
4. 如果master不存在，这个vgroup是不能对外提供数据更新和查询服务的
5. master收到客户端的数据更新操作时，会将其转发给slave节点
6. 一个虚拟节点的版本号比master低的时候，会发起数据恢复流程，成功后，才会成为slave
数据实时复制有三个主要流程：选主、数据转发、数据恢复。后续做详细讨论。
## 虚拟节点之间的网络链接
虚拟节点之间通过TCP进行链接，节点之间的状态交换、数据包的转发都是通过这个TCP链接(peerFd)进行。为避免竞争，两个虚拟节点之间的TCP链接，总是由IP地址(UINT32)小的节点作为TCP客户端发起。一旦TCP链接被中断，虚拟节点能通过TCP socket自动检测到，将对方标为offline。如果监测到任何错误（比如数据恢复流程），虚拟节点将主动重置该链接。
一旦作为客户端的节点链接不成或中断，它将周期性的每隔一秒钟去试图去链接一次。因为TCP本身有心跳机制，虚拟节点之间不再另行提供心跳。
如果一个unsynced节点要发起数据恢复流程，它与Master将建立起专有的TCP链接(syncFd)。数据恢复完成后，该链接会被关闭。而且为限制资源的使用，系统只容许一定数量(配置参数tsMaxSyncNum)的数据恢复的socket存在。如果超过这个数字，系统会将新的数据恢复请求延后处理。
任意一个节点，无论有多少虚拟节点，都会启动而且只会启动一个TCP server, 来接受来自其他虚拟节点的上述两类TCP的链接请求。当TCP socket建立起来，客户端侧发送的消息体里会带有vgId（全局唯一的vgroup ID), TCP 服务器侧会检查该vgId是否已经在该节点启动运行。如果已经启动运行，就接受其请求。如果不存在，就直接将链接请求关闭。在TDengine代码里，mnode group的vgId设置为1。
## 选主流程
当同一组的两个虚拟节点之间(vnode A, vnode B)建立连接后，他们互换status消息。status消息里包含本地存储的同一虚拟节点组内所有虚拟节点的role和version。
如果一个虚拟节点(vnode A)检测到与同一虚拟节点组内另外一虚拟节点（vnode B）的链接中断，vnode A将立即把vnode B的role设置为offline。无论是接收到另外一虚拟节点发来的status消息，还是检测与另外一虚拟节点的链接中断，该虚拟节点都将进入状态处理流程。状态处理流程的规则如下：
1. 如果检测到在线的节点数没有超过一半，则将自己的状态设置为unsynced.
2. 如果在线的虚拟节点数超过一半，会检查master节点是否存在，如果存在，则会决定是否将自己状态改为slave或启动数据恢复流程
3. 如果master不存在，则会检查自己保存的各虚拟节点的状态信息与从另一节点接收到的是否一致，如果一致，说明节点组里状态已经稳定一致，则会触发选举流程。如果不一致，说明状态还没趋于一致，即使master不存在，也不进行选主。由于要求状态信息一致才进行选举，每个虚拟节点根据同样的信息，会选出同一个虚拟节点做master，无需投票表决。
4. 自己的状态是根据规则自己决定并修改的，并不需要其他节点同意，包括成为master。一个节点无权修改其他节点的状态。
5. 如果一个虚拟节点检测到自己或其他虚拟节点的role发生改变，该节点会广播它自己保存的各个虚拟节点的状态信息（role和version).
具体的流程图如下：
<center> <img src="../assets/replica-master.png"> </center>
选择Master的具体规则如下：
1. 如果只有一个副本，该副本永远就是master
2. 所有副本都在线时，版本最高的被选为master
3. 在线的虚拟节点数过半，而且有虚拟节点是slave的话，该虚拟节点自动成为master
4. 对于2和3，如果多个虚拟节点满足成为master的要求，那么虚拟节点组的节点列表里，最前面的选为master
按照上面的规则，如果所有虚拟节点都是unsynced(比如全部重启），只有所有虚拟节点上线，才能选出master，该虚拟节点组才能开始对外提供服务。当一个虚拟节点的role发生改变时，sync模块回通过回调函数notifyRole通知应用。
## 数据转发流程
如果vnode A是master, vnode B是slave, vnode A能接受客户端的写请求，而vnode B不能。当vnode A收到写的请求后，遵循下面的流程：
<center> <img src="../assets/replica-forward.png"> </center>
1. 应用对写请求做基本的合法性检查，通过，则给改请求包打上一个版本号(version, 单调递增）
2. 应用将打上版本号的写请求封装一个WAL Head, 写入WAL(Write Ahead Log)
3. 应用调用API syncForwardToPeer，如多vnode B是slave状态，sync模块将包含WAL Head的数据包通过Forward消息发送给vnode B，否则就不转发。
4. vnode B收到Forward消息后，调用回调函数writeToCache, 交给应用处理
5. vnode B应用在写入成功后，都需要调用syncAckForward通知sync模块已经写入成功。
6. 如果quorum大于1，vnode B需要等待应用的回复确认，收到确认后，vnode B发送Forward Response消息给node A。
7. 如果quorum大于1，vnode A需要等待vnode B或其他副本对Forward消息的确认。
8. 如果quorum大于1，vnode A收到quorum-1条确认消息后，调用回调函数confirmForward，通知应用写入成功。
9. 如果quorum为1，上述6，7，8步不会发生。
10. 如果要等待slave的确认，master会启动2秒的定时器（可配置），如果超时，则认为失败。
对于回复确认，sync模块提供的是异步回调函数，因此APP在调用syncForwardToPeer之后，无需等待，可以处理下一个操作。在Master与Slave的TCP链接管道里，可能有多个Forward消息，这些消息是严格按照应用提供的顺序排好的。对于Forward Response也是一样，TCP管道里存在多个，但都是排序好的。这个顺序，SYNC模块并没有做特别的事情，是由APP单线程顺序写来保证的(TDengine里每个vnode的写数据，都是单线程）。
## 数据恢复流程
如果一虚拟节点(vnode B) 处于unsynced状态，master存在（vnode A)，而且其版本号比master的低，它将立即启动数据恢复流程。在理解恢复流程时，需要澄清几个关于文件的概念和处理规则。
1. 每个文件（无论是archived data的file还是wal)都有一个index, 这需要应用来维护(vnode里，该index就是fileId*3 + 0/1/2, 对应data, head与last三个文件）。如果index为0，表示系统里最老的数据文件。对于mnode里的文件，数量是固定的，对应于acct, user, db, table等文件。
2. 任何一个数据文件(file)有名字、大小，还有一个magic number。只有文件名、大小与magic number一致时，两个文件才判断是一样的，无需同步。Magic number可以是checksum, 也可以是简单的文件大小。怎么计算magic，换句话说，如何检测数据文件是否有效，完全由应用决定。
3. 文件名的处理有点复杂，因为每台服务器的路径可能不一致。比如node A的TDengine的数据文件存放在 /etc/taos目录下，而node B的数据存放在 /home/jhtao目录下。因此同步模块需要应用在启动一个同步实例时提供一个path，这样两台服务器的绝对路径可以不一样，但仍然可以做对比，做同步。
4. 当sync模块调用回调函数getFileInfo获得数据文件信息时，有如下的规则
1. index 为0，表示获取最老的文件，同时修改index返回给sync模块。如果index不为0，表示获取指定位置的文件。
2. 如果name为空，表示sync想获取位于index位置的文件信息，包括magic, size。Master节点会这么调用
3. 如果name不为空，表示sync想获取指定文件名和index的信息，slave节点会这么调用
4. 如果某个index的文件不存在，magic返回0，表示文件已经是最后一个。因此整个系统里，文件的index必须是连续的一段整数。
5. 当sync模块调用回调函数getWalInfo获得wal信息时，有如下规则
1. index为0，表示获得最老的WAL文件, 返回时，index更新为具体的数字
2. 如果返回0，表示这是最新的一个WAL文件，如果返回值是1，表示后面还有更新的WAL文件
3. 返回的文件名为空，那表示没有WAL文件
6. 无论是getFileInfo, 还是getWalInfo, 只要获取出错（不是文件不存在），返回-1即可，系统会报错，停止同步
整个数据恢复流程分为两大步骤，第一步，先恢复archived data(file), 然后恢复wal。具体流程如下：
<center> <img src="../assets/replica-restore.png"> </center>
1. 通过已经建立的TCP链接，发送sync req给master节点
2. master收到sync req后，以client的身份，向vnode B主动建立一新的专用于同步的TCP链接（syncFd)
3. 新的TCP链接建立成功后，master将开始retrieve流程，对应的，vnode B将同步启动restore流程
4. Retrieve/Restore流程里，先处理所有archived data (vnode里的data, head, last文件），后处理WAL data。
5. 对于archived data，master将通过回调函数getFileInfo获取数据文件的基本信息，包括文件名、magic以及文件大小。
6. master 将获得的文件名、magic以及文件大小发给vnode B
7. vnode B将回调函数getFile获得magic和文件大小，如果两者一致，就认为无需同步，如果两者不一致 ，就认为需要同步。vnode B将结果通过消息FileAck发回master
8. 如果文件需要同步，master就调用sendfile把整个文件发往vnode B
9. 如果文件不需要同步，master(vnode A)就重复5，6，7，8，直到所有文件被处理完
对于WAL同步，流程如下：
1. master节点调用回调函数getWalInfo，获取WAL的文件名。
2. 如果getWalInfo返回值大于0，表示该文件还不是最后一个WAL，因此master调用sendfile一下把该文件发送给vnode B
3. 如果getWalInfo返回时为0，表示该文件是最后一个WAL，因为文件可能还处于写的状态中，sync模块要根据WAL Head的定义逐条读出记录，然后发往vnode B。
4. vnode A读取TCP链接传来的数据，按照WAL Head，逐条读取，如果版本号比现有的大，调用回调函数writeToCache，交给应用处理。如果小，直接扔掉。
5. 上述流程循环，直到所有WAL文件都被处理完。处理完后，master就会将新来的数据包通过Forward消息转发给slave。
从同步文件启动起，sync模块会通过inotify监控所有处理过的file以及wal。一旦发现被处理过的文件有更新变化，同步流程将中止，会重新启动。因为有可能落盘操作正在进行（比如历史数据导入，内存数据落盘），把已经处理过的文件进行了修改，需要重新同步才行。
对于最后一个WAL (LastWal)的处理逻辑有点复杂，因为这个文件往往是打开写的状态，有很多场景需要考虑，比如：
- LastWal文件size在增长，需要重新读；
- LastWal文件虽然已经打开写，但内容为空；
- LastWal文件已经被关闭，应用生成了新的Last WAL文件;
- LastWal文件没有被关闭，但数据落盘的原因，没有读到完整的一条记录;
- LastWal文件没有被关闭，但数据落盘的原因，还有部分记录暂时读取不到；
sync模块通过inotify监控LastWal文件的更新和关闭操作。而且在确认已经尽可能读完LastWal的数据后，会将对方同步状态设置为SYNC_CACHE。该状态下，master节点会将新的记录转发给vnode B，而此时vnode B并没有完成同步，需要把这些转发包先存在recv buffer里，等WAL处理完后，vnode A再把recv buffer里的数据包通过回调writeToCache交给应用处理。
等vnode B把这些buffered forwards处理完，同步流程才算结束，vnode B正式变为slave。
## Master分布均匀性问题
因为Master负责写、转发，消耗的资源会更多，因此Master在整个集群里分布均匀比较理想。
但在TDengine的设计里，如果多个虚拟节点都符合master条件，TDengine选在列表中最前面的做Master, 这样是否导致在集群里，Master数量的分布不均匀问题呢？这取决于应用的设计。
给一个具体例子，系统里仅仅有三个节点，IP地址分别为IP1, IP2, IP3. 在各个节点上，TDengine创建了多个虚拟节点组，每个虚拟节点组都有三个副本。如果三个副本的顺序在所有虚拟节点组里都是IP1, IP2, IP3, 那毫无疑问，master将集中在IP1这个节点，这是我们不想看到的。
但是，如果在创建虚拟节点组时，增加随机性，这个问题就不存在了。比如在vgroup 1, 顺序是IP1, IP2, IP3, 在vgroup 2里，顺序是IP2, IP3, IP1, 在vgroup 3里，顺序是IP3, IP1, IP2。最后master的分布会是均匀的。
因此在创建一个虚拟节点组时，应用需要保证节点的顺序是round robin或完全随机。
## 少数虚拟节点写入成功的问题
在某种情况下，写入成功的确认数大于0，但小于配置的Quorum, 虽然有虚拟节点数据更新成功，master仍然会认为数据更新失败，并通知客户端写入失败。
这个时候，系统存在数据不一致的问题，因为有的虚拟节点已经写入成功，而有的写入失败。一个处理方式是，Master重置(reset)与其他虚拟节点的连接，该虚拟节点组将自动进入选举流程。按照规则，已经成功写入数据的虚拟节点将成为新的master，组内的其他虚拟节点将从master那里恢复数据。
因为写入失败，客户端会重新写入数据。但对于TDengine而言，是OK的。因为时序数据都是有时间戳的，时间戳相同的数据更新操作，第一次会执行，但第二次会自动扔掉。对于Meta Data(增加、删除库、表等等）的操作，也是OK的。一张表、库已经被创建或删除，再创建或删除，不会被执行的。
在TDengine的设计里，虚拟节点与虚拟节点之间，是一个TCP链接，是一个pipeline，数据块一个接一个按顺序在这个pipeline里等待处理。一旦某个数据块的处理失败，这个链接会被重置，后续的数据块的处理都会失败。因此不会存在Pipeline里一个数据块更新失败，但下一个数据块成功的可能。
## Split Brain的问题
选举流程中，有个强制要求，那就是一定有超过半数的虚拟节点在线。但是如果replication正好是偶数，这个时候，完全可能存在splt brain问题。
为解决这个问题，TDengine提供Arbitrator的解决方法。Arbitrator是一个节点，它的任务就是接受任何虚拟节点的链接请求，并保持它。
在启动复制模块实例时，在配置参数中，应用可以提供Arbitrator的IP地址。如果是奇数个副本，复制模块不会与这个arbitrator去建立链接，但如果是偶数个副本，就会主动去建立链接。
Arbitrator的程序tarbitrator.c在复制模块的同一目录, 编译整个系统时，会在bin目录生成。命令行参数“-？”查看可以配置的参数，比如绑定的IP地址，监听的端口号。
## 与RAFT相比的异同
数据一致性协议流行的有两种，Paxos与Raft. 本设计的实现与Raft有很多类同之处，下面做一些比较
相同之处：
- 三大流程一致：Raft里有Leader election, replication, safety，完全对应TDengine的选举、数据转发、数据恢复三个流程
- 节点状态定义一致：Raft里每个节点有Leader, Follower, Candidate三个状态，TDengine里是Master, Slave, Unsynced, Offline。多了一个offlince, 但本质上是一样的，因为offline是外界看一个节点的状态，但该节点本身是处于master, slave 或unsynced的
- 数据转发流程完全一样，Master(leader)需要等待回复确认。
- 数据恢复流程几乎一样，Raft没有涉及历史数据同步问题，只考虑了WAL数据同步
不同之处：
- 选举流程不一样：Raft里任何一个节点是candidate时，主动向其他节点发出vote request, 如果超过半数回答Yes, 这个candidate就成为Leader,开始一个新的term. 而TDengine的实现里，节点上线、离线或角色改变都会触发状态消息在节点组类传播，等节点组里状态稳定一致之后才触发选举流程，因为状态稳定一致，基于同样的状态信息，每个节点做出的决定会是一致的，一旦某个节点符合成为master的条件，无需其他节点认可，它会自动将自己设为master。TDengine里，任何一个节点检测到其他节点或自己的角色发生改变，就会给节点组内其他节点进行广播的。Raft里不存在这样的机制，因此需要投票来解决。
- 对WAL的一条记录，Raft用term + index来做唯一标识。但TDengine只用version（类似index)，在TDengine实现里，仅仅用version是完全可行的, 因为TDengine的选举机制，没有term的概念。
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
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Meta Data包括以下：
- account 信息
- 一个account下面，可以有多个user, 多个DB
- 一个DB下面有多个vgroup
- 一个DB下面有多个stable
- 一个vgroup下面有多个table
- 整个系统有多个mnode, dnode
- 一个dnode可以有多个vnode
上述的account, user, DB, vgroup, table, stable, mnode, dnode都有自己的属性，这些属性是TDengine自己定义的，不会开放给用户进行修改。这些Meta Data的查询都比较简单，都可以采用key-value模型进行存储。这些Meta Data还具有几个特点：
1. 上述的Meta Data之间有一定的层级关系，比如必须先创建DB，才能创建table, stable。只有先创建dnode，才可能创建vnode, 才可能创建vgroup。因此他们创建的顺序是绝对不能错的。
2. 在客户端应用的数据更新操作得到TDengine服务器侧确认后，所执行的数据更新操作绝对不能丢失。否则会造成客户端应用与服务器的数据不一致。
3. 上述的Meta Data是容许重复操作的。比如插入新记录后，再插入一次，删除一次后，再删除一次，更新一次后，再更新一次，不会对系统产生任何影响，不会改变系统任何状态。
对于特点1，本设计里，数据的写入是单线程的，按照到达的先后顺序，给每个数据更新操作打上版本号，版本号大的记录一定是晚于版本号小的写入系统，数据写入顺序是100%保证的，绝对不会让版本号大的记录先写入。复制过程中，数据块的转发也是严格按照顺序进行的，因此TDengine的数据复制设计是能保证Meta Data的创建顺序的。
对于特点2，只要Quorum数设置等于replica，那么一定能保证回复确认过的数据更新操作不会在服务器侧丢失。即使某节点永不起来，只要超过一半的节点还是online, 查询服务不会受到任何影响。这时，如果某个节点离线超过一定时长，系统可以自动补充新的节点，以保证在线的节点数在绝大部分时间是100%的。
对于特点3，完全可能发生，服务器确实持久化存储了某一数据更新操作，但客户端应用出了问题，认为操作不成功，它会重新发起操作。但对于Meta Data而言，没有关系，客户端可以再次发起同样的操作，不会有任何影响。
总结来看，只要quorum设置大于一，本数据复制的设计是能满足Meta Data的需求的。目前，还没有发现漏洞。
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# TDengine 2.0 执行代码taosd的设计
逻辑上，TDengine系统包含dnode, taosc和App，dnode是服务器侧执行代码taosd的一个运行实例，因此taosd是TDengine的核心，本文对taosd的设计做一简单的介绍，模块内的实现细节请见其他文档。
## 系统模块图
taosd包含rpc, dnode, vnode, tsdb, query, cq, sync, wal, mnode, http, monitor等模块，具体如下图：
<center> <img src="../assets/modules.png"> </center>
taosd的启动入口是dnode模块，dnode然后启动其他模块，包括可选配置的http, monitor模块。taosc或dnode之间交互的消息都是通过rpc模块进行，dnode模块根据接收到的消息类型，将消息分发到vnode或mnode的消息队列，或由dnode模块自己消费。dnode的工作线程(worker)消费消息队列里的消息，交给mnode或vnode进行处理。下面对各个模块做简要说明。
## RPC模块
该模块负责taosd与taosc, 以及其他数据节点之间的通讯。TDengine没有采取标准的HTTP或gRPC等第三方工具，而是实现了自己的通讯模块RPC。
考虑到物联网场景下，数据写入的包一般不大，因此除支持TCP链接之外，RPC还支持UDP链接。当数据包小于15K时，RPC将采用UDP方式进行链接，否则将采用TCP链接。对于查询类的消息，RPC不管包的大小，总是采取TCP链接。对于UDP链接，RPC实现了自己的超时、重传、顺序检查等机制，以保证数据可靠传输。
RPC模块还提供数据压缩功能，如果数据包的字节数超过系统配置参数compressMsgSize, RPC在传输中将自动压缩数据，以节省带宽。
为保证数据的安全和数据的integrity, RPC模块采用MD5做数字签名，对数据的真实性和完整性进行认证。
## DNODE模块
该模块是整个taosd的入口，它具体负责如下任务：
- 系统的初始化，包括
- 从文件taos.cfg读取系统配置参数，从文件dnodeCfg.json读取数据节点的配置参数；
- 启动RPC模块，并建立起与taosc通讯的server链接，与其他数据节点通讯的server链接；
- 启动并初始化dnode的内部管理, 该模块将扫描该数据节点已有的vnode，并打开它们；
- 初始化可配置的模块，如mnode, http, monitor等。
- 数据节点的管理，包括
- 定时的向mnode发送status消息，报告自己的状态；
- 根据mnode的指示，创建、改变、删除vnode；
- 根据mnode的指示，修改自己的配置参数；
- 消息的分发、消费，包括
- 为每一个vnode和mnode的创建并维护一个读队列、一个写队列；
- 将从taosc或其他数据节点来的消息，根据消息类型，将其直接分发到不同的消息队列，或由自己的管理模块直接消费；
- 维护一个读的线程池，消费读队列的消息，交给vnode或mnode处理。为支持高并发，一个读线程(Worker)可以消费多个队列的消息，一个读队列可以由多个worker消费；
- 维护一个写的线程池，消费写队列的消息，交给vnode或mnode处理。为保证写操作的序列化，一个写队列只能由一个写线程负责，但一个写线程可以负责多个写队列。
taosd的消息消费由dnode通过读写线程池进行控制，是系统的中枢。该模块内的结构体图如下：
<center> <img src="../assets/dnode.png"> </center>
## VNODE模块
vnode是一独立的数据存储查询逻辑单元，但因为一个vnode只能容许一个DB，因此vnode内部没有account, DB, user等概念。为实现更好的模块化、封装以及未来的扩展，它有很多子模块，包括负责存储的TSDB，负责查询的Query, 负责数据复制的sync，负责数据库日志的的wal, 负责连续查询的cq(continuous query), 负责事件触发的流计算的event等模块，这些子模块只与vnode模块发生关系，与其他模块没有任何调用关系。模块图如下：
<center> <img src="../assets/vnode.png"> </center>
vnode模块向下，与dnodeVRead，dnodeVWrite发生互动，向上，与子模块发生互动。它主要的功能有：
- 协调各个子模块的互动。各个子模块之间都不直接调用，都需要通过vnode模块进行；
- 对于来自taosc或mnode的写操作，vnode模块将其分解为写日志(wal), 转发(sync), 本地存储(tsdb)子模块的操作；
- 对于查询操作，分发到query模块进行。
一个数据节点里有多个vnode, 因此vnode模块是有多个运行实例的。每个运行实例是完全独立的。
vnode与其子模块是通过API直接调用，而不是通过消息队列传递。而且各个子模块只与vnode模块有交互，不与dnode, rpc等模块发生任何直接关联。
## MNODE模块
mnode是整个系统的大脑，负责整个系统的资源调度，负责meta data的管理与存储。
一个运行的系统里，只有一个mnode，但它有多个副本（由系统配置参数numOfMpeers控制）。这些副本分布在不同的dnode里，目的是保证系统的高可靠运行。副本之间的数据复制是采用同步而非异步的方式，以确保数据的一致性，确保数据不会丢失。这些副本会自动选举一个Master，其他副本是slave。所有数据更新类的操作，都只能在master上进行，而查询类的可以在slave节点上进行。代码实现上，同步模块与vnode共享，但mnode被分配一个特殊的vgroup ID: 1，而且quorum大于1。整个集群系统是由多个dnode组成的，运行的mnode的副本数不可能超过dnode的个数，但不会超过配置的副本数。如果某个mnode副本宕机一段时间，只要超过半数的mnode副本仍在运行，运行的mnode会自动根据整个系统的资源情况，在其他dnode里再启动一个mnode, 以保证运行的副本数。
各个dnode通过信息交换，保存有mnode各个副本的End Point列表，并向其中的master节点定时（间隔由系统配置参数statusInterval控制）发送status消息，消息体里包含该dnode的CPU、内存、剩余存储空间、vnode个数，以及各个vnode的状态(存储空间、原始数据大小、记录条数、角色等）。这样mnode就了解整个系统的资源情况，如果用户创建新的表，就可以决定需要在哪个dnode创建；如果增加或删除dnode, 或者监测到某dnode数据过热、或离线太长，就可以决定需要挪动那些vnode，以实现负载均衡。
mnode里还负责account, user, DB, stable, table, vgroup, dnode的创建、删除与更新。mnode不仅把这些entity的meta data保存在内存，还做持久化存储。但为节省内存，各个表的标签值不保存在mnode（保存在vnode)，而且子表不维护自己的schema, 而是与stable共享。为减小mnode的查询压力，taosc会缓存table、stable的schema。对于查询类的操作，各个slave mnode也可以提供，以减轻master压力。
## TSDB模块
TSDB模块是VNODE中的负责快速高并发地存储和读取属于该VNODE的表的元数据及采集的时序数据的引擎。除此之外，TSDB还提供了表结构的修改、表标签值的修改等功能。TSDB提供API供VNODE和Query等模块调用。TSDB中存储了两类数据，1：元数据信息；2：时序数据
### 元数据信息
TSDB中存储的元数据包含属于其所在的VNODE中表的类型，schema的定义等。对于超级表和超级表下的子表而言，又包含了tag的schema定义以及子表的tag值等。对于元数据信息而言，TSDB就相当于一个全内存的KV型数据库，属于该VNODE的表对象全部在内存中，方便快速查询表的信息。除此之外，TSDB还对其中的子表，按照tag的第一列取值做了全内存的索引，大大加快了对于标签的过滤查询。TSDB中的元数据的最新状态在落盘时，会以追加（append-only）的形式，写入到meta文件中。meta文件只进行追加操作，即便是元数据的删除，也会以一条记录的形式写入到文件末尾。TSDB也提供了对于元数据的修改操作，如表schema的修改，tag schema的修改以及tag值的修改等。
### 时序数据
每个TSDB在创建时，都会事先分配一定量的内存缓冲区，且内存缓冲区的大小可配可修改。表采集的时序数据，在写入TSDB时，首先以追加的方式写入到分配的内存缓冲区中，同时建立基于时间戳的内存索引，方便快速查询。当内存缓冲区的数据积累到一定的程度时（达到内存缓冲区总大小的1/3），则会触发落盘操作，将缓冲区中的数据持久化到硬盘文件上。时序数据在内存缓冲区中是以行（row）的形式存储的。
而时序数据在写入到TSDB的数据文件时，是以列（column）的形式存储的。TSDB中的数据文件包含多个数据文件组，每个数据文件组中又包含.head、.data和.last三个文件，如（v2f1801.head、v2f1801.data、v2f1801.last）数据文件组。TSDB中的数据文件组是按照时间跨度进行分片的，默认是10天一个文件组，且可通过配置文件及建库选项进行配置。分片的数据文件组又按照编号递增排列，方便快速定位某一时间段的时序数据，高效定位数据文件组。时序数据在TSDB的数据文件中是以块的形式进行列式存储的，每个块中只包含一张表的数据，且数据在一个块中是按照时间顺序递增排列的。在一个数据文件组中，.head文件负责存储数据块的索引及统计信息，如每个块的位置，压缩算法，时间戳范围等。存储在.head文件中一张表的索引信息是按照数据块中存储的数据的时间递增排列的，方便进行折半查找等工作。.head和.last文件是存储真实数据块的文件，若数据块中的数据累计到一定程度，则会写入.data文件中，否则，会写入.last文件中，等待下次落盘时合并数据写入.data文件中，从而大大减少文件中块的个数，避免数据的过度碎片化。
## Query模块
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。
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》
## 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。
每个vnode/mnode模块实例会有一对应的wal模块实例，是完全一一对应的。WAL的落盘操作由两个参数walLevel, fsync控制。看具体场景，如果要100%保证数据不会丢失，需要将walLevel配置为2，fsync设置为0，每条数据插入请求，都会实时落盘后，才会给应用确认
## HTTP模块
该模块负责处理系统对外的RESTful接口，可以通过配置，由dnode启动或停止。
该模块将接收到的RESTful请求，做了各种合法性检查后，将其变成标准的SQL语句，通过taosc的异步接口，将请求发往整个系统中的任一dnode。收到处理后的结果后，再翻译成HTTP协议，返回给应用。
如果HTTP模块启动，就意味着启动了一个taosc的实例。任一一个dnode都可以启动该模块，以实现对RESTful请求的分布式处理。
## Monitor模块
该模块负责检测一个dnode的运行状态，可以通过配置，由dnode启动或停止。原则上，每个dnode都应该启动一个monitor实例。
Monitor采集TDengine里的关键操作，比如创建、删除、更新账号、表、库等，而且周期性的收集CPU、内存、网络等资源的使用情况（采集周期由系统配置参数monitorInterval控制）。获得这些数据后，monitor模块将采集的数据写入系统的日志库(DB名字由系统配置参数monitorDbName控制）。
Monitor模块使用taosc来将采集的数据写入系统，因此每个monitor实例，都有一个taosc运行实例。
src/connector/jdbc/pom.xml
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -53,11 +53,6 @@
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>${commons-lang3.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jacoco</groupId>
<artifactId>jacoco-maven-plugin</artifactId>
<version>0.8.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
......@@ -106,31 +101,6 @@
<testFailureIgnore>true</testFailureIgnore>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.jacoco</groupId>
<artifactId>jacoco-maven-plugin</artifactId>
<version>0.8.3</version>
<configuration>
<includes>
<include>com/**/*</include>
</includes>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>pre-test</id>
<goals>
<goal>prepare-agent</goal>
</goals>
</execution>
<execution>
<id>post-test</id>
<phase>test</phase>
<goals>
<goal>report</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
src/dnode/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -16,7 +16,8 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
AUX_SOURCE_DIRECTORY(src SRC)
ADD_EXECUTABLE(taosd ${SRC})
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosd mnode taos_static monitor http mqtt tsdb twal vnode cJson lz4 balance sync)
# TARGET_LINK_LIBRARIES(taosd mnode taos_static monitor http mqtt tsdb twal vnode cJson lz4 balance sync)
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosd mnode taos monitor http mqtt tsdb twal vnode cJson lz4 balance sync)
IF (TD_ACCOUNT)
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosd account)
......
src/kit/shell/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -15,11 +15,11 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
LIST(REMOVE_ITEM SRC ./src/shellDarwin.c)
ADD_EXECUTABLE(shell ${SRC})
IF (TD_PAGMODE_LITE)
# IF (TD_PAGMODE_LITE)
TARGET_LINK_LIBRARIES(shell taos)
ELSE ()
TARGET_LINK_LIBRARIES(shell taos_static)
ENDIF ()
# ELSE ()
# TARGET_LINK_LIBRARIES(shell taos_static)
# ENDIF ()
SET_TARGET_PROPERTIES(shell PROPERTIES OUTPUT_NAME taos)
ELSEIF (TD_WINDOWS_64)
......
src/kit/taosdemo/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -11,10 +11,10 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
AUX_SOURCE_DIRECTORY(. SRC)
ADD_EXECUTABLE(taosdemo ${SRC})
IF (TD_PAGMODE_LITE)
# IF (TD_PAGMODE_LITE)
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosdemo taos)
ELSE ()
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosdemo taos_static)
ENDIF ()
# ELSE ()
# TARGET_LINK_LIBRARIES(taosdemo taos_static)
# ENDIF ()
ENDIF ()
src/kit/taosdump/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -13,11 +13,11 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
AUX_SOURCE_DIRECTORY(. SRC)
ADD_EXECUTABLE(taosdump ${SRC})
IF (TD_PAGMODE_LITE)
# IF (TD_PAGMODE_LITE)
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosdump taos)
ELSE ()
TARGET_LINK_LIBRARIES(taosdump taos_static)
ENDIF ()
# ELSE ()
# TARGET_LINK_LIBRARIES(taosdump taos_static)
# ENDIF ()
ENDIF ()
src/plugins/http/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -14,7 +14,8 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
INCLUDE_DIRECTORIES(inc)
AUX_SOURCE_DIRECTORY(src SRC)
ADD_LIBRARY(http ${SRC})
TARGET_LINK_LIBRARIES(http taos_static z)
# TARGET_LINK_LIBRARIES(http taos_static z)
TARGET_LINK_LIBRARIES(http taos z)
IF (TD_ADMIN)
TARGET_LINK_LIBRARIES(http admin)
......
src/plugins/monitor/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -11,5 +11,6 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
INCLUDE_DIRECTORIES(inc)
AUX_SOURCE_DIRECTORY(./src SRC)
ADD_LIBRARY(monitor ${SRC})
TARGET_LINK_LIBRARIES(monitor taos_static)
# TARGET_LINK_LIBRARIES(monitor taos_static)
TARGET_LINK_LIBRARIES(monitor taos)
ENDIF ()
src/plugins/mqtt/CMakeLists.txt
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -14,7 +14,8 @@ IF ((TD_LINUX_64) OR (TD_LINUX_32 AND TD_ARM))
INCLUDE_DIRECTORIES(inc)
AUX_SOURCE_DIRECTORY(src SRC)
ADD_LIBRARY(mqtt ${SRC})
TARGET_LINK_LIBRARIES(mqtt taos_static cJson mqttc)
# TARGET_LINK_LIBRARIES(mqtt taos_static cJson mqttc)
TARGET_LINK_LIBRARIES(mqtt taos cJson mqttc)
IF (TD_ADMIN)
TARGET_LINK_LIBRARIES(mqtt admin cJson)
......
src/tsdb/inc/tsdbMain.h
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -183,10 +183,10 @@ typedef struct {
} STsdbFileH;
typedef struct {
int numOfFGroups;
SFileGroup *base;
SFileGroup *pFileGroup;
int direction;
STsdbFileH* pFileH;
int fileId;
int index;
} SFileGroupIter;
// ------------------ tsdbMain.c
......
src/tsdb/src/tsdbFile.c
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -155,8 +155,10 @@ SFileGroup *tsdbCreateFGroupIfNeed(STsdbRepo *pRepo, char *dataDir, int fid) {
goto _err;
}
pthread_rwlock_wrlock(&pFileH->fhlock);
pFileH->pFGroup[pFileH->nFGroups++] = fGroup;
qsort((void *)(pFileH->pFGroup), pFileH->nFGroups, sizeof(SFileGroup), compFGroup);
pthread_rwlock_unlock(&pFileH->fhlock);
return tsdbSearchFGroup(pFileH, fid, TD_EQ);
}
......@@ -167,54 +169,72 @@ _err:
return NULL;
}
void tsdbInitFileGroupIter(STsdbFileH *pFileH, SFileGroupIter *pIter, int direction) { // TODO
void tsdbInitFileGroupIter(STsdbFileH *pFileH, SFileGroupIter *pIter, int direction) {
pIter->pFileH = pFileH;
pIter->direction = direction;
pIter->base = pFileH->pFGroup;
pIter->numOfFGroups = pFileH->nFGroups;
if (pFileH->nFGroups == 0) {
pIter->pFileGroup = NULL;
pIter->index = -1;
pIter->fileId = -1;
} else {
if (direction == TSDB_FGROUP_ITER_FORWARD) {
pIter->pFileGroup = pFileH->pFGroup;
pIter->index = 0;
} else {
pIter->pFileGroup = pFileH->pFGroup + pFileH->nFGroups - 1;
pIter->index = pFileH->nFGroups - 1;
}
pIter->fileId = pFileH->pFGroup[pIter->index].fileId;
}
}
void tsdbSeekFileGroupIter(SFileGroupIter *pIter, int fid) { // TODO
if (pIter->numOfFGroups == 0) {
assert(pIter->pFileGroup == NULL);
void tsdbSeekFileGroupIter(SFileGroupIter *pIter, int fid) {
STsdbFileH *pFileH = pIter->pFileH;
if (pFileH->nFGroups == 0) {
pIter->index = -1;
pIter->fileId = -1;
return;
}
int flags = (pIter->direction == TSDB_FGROUP_ITER_FORWARD) ? TD_GE : TD_LE;
void *ptr = taosbsearch(&fid, pIter->base, pIter->numOfFGroups, sizeof(SFileGroup), keyFGroupCompFunc, flags);
void *ptr = taosbsearch(&fid, (void *)pFileH->pFGroup, pFileH->nFGroups, sizeof(SFileGroup), keyFGroupCompFunc, flags);
if (ptr == NULL) {
pIter->pFileGroup = NULL;
pIter->index = -1;
pIter->fileId = -1;
} else {
pIter->pFileGroup = (SFileGroup *)ptr;
pIter->index = POINTER_DISTANCE(ptr, pFileH->pFGroup) / sizeof(SFileGroup);
pIter->fileId = ((SFileGroup *)ptr)->fileId;
}
}
SFileGroup *tsdbGetFileGroupNext(SFileGroupIter *pIter) {//TODO
SFileGroup *ret = pIter->pFileGroup;
if (ret == NULL) return NULL;
SFileGroup *tsdbGetFileGroupNext(SFileGroupIter *pIter) {
STsdbFileH *pFileH = pIter->pFileH;
SFileGroup *pFGroup = NULL;
if (pIter->index < 0 || pIter->index >= pFileH->nFGroups || pIter->fileId < 0) return NULL;
pFGroup = &pFileH->pFGroup[pIter->index];
if (pFGroup->fileId != pIter->fileId) {
tsdbSeekFileGroupIter(pIter, pIter->fileId);
}
if (pIter->index < 0) return NULL;
pFGroup = &pFileH->pFGroup[pIter->index];
ASSERT(pFGroup->fileId == pIter->fileId);
if (pIter->direction == TSDB_FGROUP_ITER_FORWARD) {
if ((pIter->pFileGroup + 1) == (pIter->base + pIter->numOfFGroups)) {
pIter->pFileGroup = NULL;
pIter->index++;
} else {
pIter->pFileGroup += 1;
pIter->index--;
}
if (pIter->index >= 0 && pIter->index < pFileH->nFGroups) {
pIter->fileId = pFileH->pFGroup[pIter->index].fileId;
} else {
if (pIter->pFileGroup == pIter->base) {
pIter->pFileGroup = NULL;
} else {
pIter->pFileGroup -= 1;
}
pIter->fileId = -1;
}
return ret;
return pFGroup;
}
int tsdbOpenFile(SFile *pFile, int oflag) {
......
src/tsdb/src/tsdbMain.c
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -783,6 +783,7 @@ static int tsdbRestoreInfo(STsdbRepo *pRepo) {
tsdbInitFileGroupIter(pFileH, &iter, TSDB_ORDER_DESC);
while ((pFGroup = tsdbGetFileGroupNext(&iter)) != NULL) {
if (tsdbSetAndOpenHelperFile(&rhelper, pFGroup) < 0) goto _err;
if (tsdbLoadCompIdx(&rhelper, NULL) < 0) goto _err;
for (int i = 1; i < pMeta->maxTables; i++) {
STable *pTable = pMeta->tables[i];
if (pTable == NULL) continue;
......
src/tsdb/src/tsdbMemTable.c
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -574,6 +574,7 @@ static int tsdbCommitToFile(STsdbRepo *pRepo, int fid, SCommitIter *iters, SRWHe
STsdbFileH *pFileH = pRepo->tsdbFileH;
SFileGroup *pGroup = NULL;
SMemTable * pMem = pRepo->imem;
bool newLast = false;
TSKEY minKey = 0, maxKey = 0;
tsdbGetFidKeyRange(pCfg->daysPerFile, pCfg->precision, fid, &minKey, &maxKey);
......@@ -603,6 +604,13 @@ static int tsdbCommitToFile(STsdbRepo *pRepo, int fid, SCommitIter *iters, SRWHe
goto _err;
}
newLast = TSDB_NLAST_FILE_OPENED(pHelper);
if (tsdbLoadCompIdx(pHelper, NULL) < 0) {
tsdbError("vgId:%d failed to load SCompIdx part since %s", REPO_ID(pRepo), tstrerror(terrno));
goto _err;
}
// Loop to commit data in each table
for (int tid = 1; tid < pMem->maxTables; tid++) {
SCommitIter *pIter = iters + tid;
......@@ -651,12 +659,24 @@ static int tsdbCommitToFile(STsdbRepo *pRepo, int fid, SCommitIter *iters, SRWHe
tsdbCloseHelperFile(pHelper, 0);
pthread_rwlock_wrlock(&(pFileH->fhlock));
#ifdef TSDB_IDX
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_IDX] = *(helperIdxF(pHelper));
rename(helperNewIdxF(pHelper)->fname, helperIdxF(pHelper)->fname);
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_IDX].info = helperNewIdxF(pHelper)->info;
#endif
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_HEAD] = *(helperHeadF(pHelper));
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_DATA] = *(helperDataF(pHelper));
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_LAST] = *(helperLastF(pHelper));
rename(helperNewHeadF(pHelper)->fname, helperHeadF(pHelper)->fname);
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_HEAD].info = helperNewHeadF(pHelper)->info;
if (newLast) {
rename(helperNewLastF(pHelper)->fname, helperLastF(pHelper)->fname);
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_LAST].info = helperNewLastF(pHelper)->info;
} else {
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_LAST].info = helperLastF(pHelper)->info;
}
pGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_DATA].info = helperDataF(pHelper)->info;
pthread_rwlock_unlock(&(pFileH->fhlock));
return 0;
......
src/tsdb/src/tsdbRWHelper.c
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -119,12 +119,12 @@ int tsdbSetAndOpenHelperFile(SRWHelper *pHelper, SFileGroup *pGroup) {
// Open the files
#ifdef TSDB_IDX
if (tsdbOpenFile(helperIdxF(pHelper), O_RDONLY) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(helperIdxF(pHelper), O_RDONLY) < 0) return -1;
#endif
if (tsdbOpenFile(helperHeadF(pHelper), O_RDONLY) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(helperHeadF(pHelper), O_RDONLY) < 0) return -1;
if (helperType(pHelper) == TSDB_WRITE_HELPER) {
if (tsdbOpenFile(helperDataF(pHelper), O_RDWR) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(helperLastF(pHelper), O_RDWR) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(helperDataF(pHelper), O_RDWR) < 0) return -1;
if (tsdbOpenFile(helperLastF(pHelper), O_RDWR) < 0) return -1;
#ifdef TSDB_IDX
// Create and open .i file
......@@ -145,23 +145,20 @@ int tsdbSetAndOpenHelperFile(SRWHelper *pHelper, SFileGroup *pGroup) {
// Create and open .l file if should
if (tsdbShouldCreateNewLast(pHelper)) {
pFile = helperNewLastF(pHelper);
if (tsdbOpenFile(pFile, O_WRONLY | O_CREAT) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(pFile, O_WRONLY | O_CREAT) < 0) return -1;
pFile->info.size = TSDB_FILE_HEAD_SIZE;
pFile->info.magic = TSDB_FILE_INIT_MAGIC;
pFile->info.len = 0;
if (tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0) < 0) return -1;
}
} else {
if (tsdbOpenFile(helperDataF(pHelper), O_RDONLY) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(helperLastF(pHelper), O_RDONLY) < 0) goto _err;
if (tsdbOpenFile(helperDataF(pHelper), O_RDONLY) < 0) return -1;
if (tsdbOpenFile(helperLastF(pHelper), O_RDONLY) < 0) return -1;
}
helperSetState(pHelper, TSDB_HELPER_FILE_SET_AND_OPEN);
return tsdbLoadCompIdx(pHelper, NULL);
_err:
return -1;
return 0;
}
int tsdbCloseHelperFile(SRWHelper *pHelper, bool hasError) {
......@@ -184,8 +181,12 @@ int tsdbCloseHelperFile(SRWHelper *pHelper, bool hasError) {
pFile = helperDataF(pHelper);
if (pFile->fd > 0) {
if (helperType(pHelper) == TSDB_WRITE_HELPER) {
if (!hasError) {
tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
fsync(pFile->fd);
} else {
// TODO: shrink back to origin
}
}
close(pFile->fd);
pFile->fd = -1;
......@@ -194,7 +195,12 @@ int tsdbCloseHelperFile(SRWHelper *pHelper, bool hasError) {
pFile = helperLastF(pHelper);
if (pFile->fd > 0) {
if (helperType(pHelper) == TSDB_WRITE_HELPER && !TSDB_NLAST_FILE_OPENED(pHelper)) {
if (!hasError) {
tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
fsync(pFile->fd);
} else {
// TODO: shrink back to origin
}
}
close(pFile->fd);
pFile->fd = -1;
......@@ -204,60 +210,36 @@ int tsdbCloseHelperFile(SRWHelper *pHelper, bool hasError) {
#ifdef TSDB_IDX
pFile = helperNewIdxF(pHelper);
if (pFile->fd > 0) {
if (!hasError) tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
if (!hasError) {
tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
fsync(pFile->fd);
}
close(pFile->fd);
pFile->fd = -1;
if (hasError) {
(void)remove(pFile->fname);
} else {
if (rename(pFile->fname, helperIdxF(pHelper)->fname) < 0) {
tsdbError("failed to rename file from %s to %s since %s", pFile->fname, helperIdxF(pHelper)->fname,
strerror(errno));
terrno = TAOS_SYSTEM_ERROR(errno);
return -1;
}
helperIdxF(pHelper)->info = pFile->info;
}
if (hasError) (void)remove(pFile->fname);
}
#endif
pFile = helperNewHeadF(pHelper);
if (pFile->fd > 0) {
if (!hasError) tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
if (!hasError) {
tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
fsync(pFile->fd);
}
close(pFile->fd);
pFile->fd = -1;
if (hasError) {
(void)remove(pFile->fname);
} else {
if (rename(pFile->fname, helperHeadF(pHelper)->fname) < 0) {
tsdbError("failed to rename file from %s to %s since %s", pFile->fname, helperHeadF(pHelper)->fname,
strerror(errno));
terrno = TAOS_SYSTEM_ERROR(errno);
return -1;
}
helperHeadF(pHelper)->info = pFile->info;
}
if (hasError) (void)remove(pFile->fname);
}
pFile = helperNewLastF(pHelper);
if (pFile->fd > 0) {
if (!hasError) tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
if (!hasError) {
tsdbUpdateFileHeader(pFile, 0);
fsync(pFile->fd);
}
close(pFile->fd);
pFile->fd = -1;
if (hasError) {
(void)remove(pFile->fname);
} else {
if (rename(pFile->fname, helperLastF(pHelper)->fname) < 0) {
tsdbError("failed to rename file from %s to %s since %s", pFile->fname, helperLastF(pHelper)->fname,
strerror(errno));
terrno = TAOS_SYSTEM_ERROR(errno);
return -1;
}
helperLastF(pHelper)->info = helperNewLastF(pHelper)->info;
}
if (hasError) (void)remove(pFile->fname);
}
}
return 0;
......
src/tsdb/src/tsdbRead.c
浏览文件 @ 0432fd39
......@@ -554,16 +554,6 @@ static int32_t binarySearchForBlock(SCompBlock* pBlock, int32_t numOfBlocks, TSK
}
static int32_t getFileCompInfo(STsdbQueryHandle* pQueryHandle, int32_t* numOfBlocks) {
SFileGroup* fileGroup = pQueryHandle->pFileGroup;
assert(fileGroup->files[TSDB_FILE_TYPE_HEAD].fname > 0);
int32_t code = tsdbSetAndOpenHelperFile(&pQueryHandle->rhelper, fileGroup);
//open file failed, return error code to client
if (code != TSDB_CODE_SUCCESS) {
return code;
}
// load all the comp offset value for all tables in this file
*numOfBlocks = 0;
size_t numOfTables = taosArrayGetSize(pQueryHandle->pTableCheckInfo);
......@@ -1460,12 +1450,20 @@ static int32_t getDataBlocksInFilesImpl(STsdbQueryHandle* pQueryHandle, bool* ex
STsdbCfg* pCfg = &pQueryHandle->pTsdb->config;
STimeWindow win = TSWINDOW_INITIALIZER;
while ((pQueryHandle->pFileGroup = tsdbGetFileGroupNext(&pQueryHandle->fileIter)) != NULL) {
while (true) {
pthread_rwlock_rdlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
if ((pQueryHandle->pFileGroup = tsdbGetFileGroupNext(&pQueryHandle->fileIter)) == NULL) {
pthread_rwlock_unlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
break;
}
tsdbGetFidKeyRange(pCfg->daysPerFile, pCfg->precision, pQueryHandle->pFileGroup->fileId, &win.skey, &win.ekey);
// current file are not overlapped with query time window, ignore remain files
if ((ASCENDING_TRAVERSE(pQueryHandle->order) && win.skey > pQueryHandle->window.ekey) ||
(!ASCENDING_TRAVERSE(pQueryHandle->order) && win.ekey < pQueryHandle->window.ekey)) {
pthread_rwlock_unlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
tsdbDebug("%p remain files are not qualified for qrange:%" PRId64 "-%" PRId64 ", ignore, %p", pQueryHandle,
pQueryHandle->window.skey, pQueryHandle->window.ekey, pQueryHandle->qinfo);
pQueryHandle->pFileGroup = NULL;
......@@ -1473,6 +1471,19 @@ static int32_t getDataBlocksInFilesImpl(STsdbQueryHandle* pQueryHandle, bool* ex
break;
}
if (tsdbSetAndOpenHelperFile(&pQueryHandle->rhelper, pQueryHandle->pFileGroup) < 0) {
pthread_rwlock_unlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
code = terrno;
break;
}
pthread_rwlock_unlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
if (tsdbLoadCompIdx(&pQueryHandle->rhelper, NULL) < 0) {
code = terrno;
break;
}
if ((code = getFileCompInfo(pQueryHandle, &numOfBlocks)) != TSDB_CODE_SUCCESS) {
break;
}
......@@ -1527,8 +1538,10 @@ static int32_t getDataBlocksInFiles(STsdbQueryHandle* pQueryHandle, bool* exists
STsdbCfg* pCfg = &pQueryHandle->pTsdb->config;
int32_t fid = getFileIdFromKey(pQueryHandle->window.skey, pCfg->daysPerFile, pCfg->precision);
pthread_rwlock_rdlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
tsdbInitFileGroupIter(pFileHandle, &pQueryHandle->fileIter, pQueryHandle->order);
tsdbSeekFileGroupIter(&pQueryHandle->fileIter, fid);
pthread_rwlock_unlock(&pQueryHandle->pTsdb->tsdbFileH->fhlock);
return getDataBlocksInFilesImpl(pQueryHandle, exists);
} else {
......
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