refine modle part (#10981)

docs-cn/02-concept/02-concept.md

@@ -13,6 +13,7 @@
 |   D1001   | 1538548695000 |  12.6   |   218   |  0.33   |  Red  | Tesla |
 |   D1004   | 1538548696600 |  11.8   |   221   |  0.28   | Black | Honda |
 
+
 每一条记录都有设备 ID，时间戳，采集的物理量，还有与每个设备相关的静态标签。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**

docs-cn/04-connect/04-connect.mdx

@@ -53,7 +53,7 @@ TDengine 提供了 RESTful 接口，应用程序无需安装任何依赖，只
   <TabItem label="Rust" value="rust">
     <ConnRust />
   </TabItem>
-  <TabItem label="NodeJS" value="node">
+  <TabItem label="Node.js" value="node">
     <ConnNode />
   </TabItem>
 </Tabs>
@@ -79,7 +79,7 @@ TDengine 提供了 RESTful 接口，应用程序无需安装任何依赖，只
   <TabItem label="Rust" value="rust">
     <ConnRustNative />
   </TabItem>
-  <TabItem label="NodeJS" value="nodejs">
+  <TabItem label="Node.js" value="node">
     <ConnNodeNative />
   </TabItem>
   <TabItem label="C#" value="csharp">

docs-cn/05-model/05-model.mdx

-
 # TDengine 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、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。
@@ -9,15 +8,15 @@ TDengine 采用关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一
 
 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，是否允许更新数据等等。为了在各种场景下 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：
 
-```mysql
+```sql
 CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 6 UPDATE 1;
 ```
 
-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，内存块数为 6，允许更新数据。详细的语法及参数请见 [TAOS SQL 的数据管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#management) 章节。
+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，内存块数为 6，允许更新数据。详细的语法及参数请见 [数据库管理](/reference/taos-sql/database) 章节。
 
-创建库之后，需要使用 SQL 命令 USE 将当前库切换过来，例如：
+创建库之后，需要使用 SQL 命令 `USE` 将当前库切换过来，例如：
 
-```mysql
+```sql
 USE power;
 ```
 
@@ -33,9 +32,9 @@ USE power;
 
 ## 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, 需要对每个类型的数据采集点创建一个超级表。以[表 1](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1) 中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令创建超级表：
+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, 需要对每个类型的数据采集点创建一个超级表。以[表 1](/tdinternal/arch#model_table1) 中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令创建超级表：
 
-```mysql
+```sql
 CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
 ```
 
@@ -43,7 +42,7 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
 这一指令中的 STABLE 关键字，在 2.0.15 之前的版本中需写作 TABLE 。
 :::
 
-与创建普通表一样，创建表时，需要提供表名（示例中为 meters），表结构 Schema，即数据列的定义。第一列必须为时间戳（示例中为 ts)，其他列为采集的物理量（示例中为 current, voltage, phase)，数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外，还需要提供标签的 schema (示例中为 location, groupId)，标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组 ID、管理员 ID 等等。标签的 schema 可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 [TAOS SQL 的超级表管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#super-table) 章节。
+与创建普通表一样，创建表时，需要提供表名（示例中为 meters），表结构 Schema，即数据列的定义。第一列必须为时间戳（示例中为 ts)，其他列为采集的物理量（示例中为 current, voltage, phase)，数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外，还需要提供标签的 schema (示例中为 location, groupId)，标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组 ID、管理员 ID 等等。标签的 schema 可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 [TAOS SQL 的超级表管理](/reference/taos-sql/stable) 章节。
 
 每一种类型的数据采集点需要建立一个超级表，因此一个物联网系统，往往会有多个超级表。对于电网，我们就需要对智能电表、变压器、母线、开关等都建立一个超级表。在物联网中，一个设备就可能有多个数据采集点（比如一台风力发电的风机，有的采集点采集电流、电压等电参数，有的采集点采集温度、湿度、风向等环境参数），这个时候，对这一类型的设备，需要建立多张超级表。一张超级表里包含的采集物理量必须是同时采集的（时间戳是一致的）。
 
@@ -51,29 +50,32 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
 
 ## 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库一样，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 1](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令建表：
+TDengine 对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据库一样，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 1](/tdinternal/arch#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令建表：
 
-```mysql
+```sql
 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 的表管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#table) 章节。
+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 的表管理](/reference/taos-sql/table) 章节。
 
-:::note
+:::warning
 目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database (dbA)的超级表作为模板建立另一个 database (dbB)的子表，后续会禁止这种用法，不建议使用这种方法建表。
+
 :::
 
 TDengine 建议将数据采集点的全局唯一 ID 作为表名(比如设备序列号）。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：
+### 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：
 
-```mysql
+```sql
 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`。
+上述 SQL 语句将记录`(now, 10.2, 219, 0.32)`插入表 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`。
 
-关于自动建表的详细语法请参见 [插入记录时自动建表](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#auto_create_table) 章节。
+关于自动建表的详细语法请参见 [插入记录时自动建表](reference/taos-sql/insert#插入记录时自动建表) 章节。
 
 ## 多列模型 vs 单列模型
 

docs-cn/13-tdinternal/01-arch.md

@@ -10,8 +10,6 @@ sidebar_label: 数据模型和整体架构
 
 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：
 
-<a class="anchor" id="model_table1"></a>
-
 <table>
 <thead><tr>
     <th >设备ID</th>
@@ -105,7 +103,7 @@ sidebar_label: 数据模型和整体架构
 </tbody>
 </table>
 
-<center> 表 1：智能电表数据示例</center>
+<center> <a href="#model_table1">表 1：智能电表数据示例</a></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 1 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。
 
@@ -231,7 +229,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
 
 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。
 
-## <a class="anchor" id="sharding"></a>存储模型与数据分区、分片
+## 存储模型与数据分区、分片
 
 ### 存储模型
 
@@ -276,7 +274,7 @@ TDengine 除 vnode 分片之外，还对时序数据按照时间段进行分区
 
 **提示：负载均衡由参数 balance 控制，决定开启/关闭自动负载均衡。**
 
-## <a class="anchor" id="replication"></a>数据写入与复制流程
+## 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。
 
@@ -328,7 +326,7 @@ Vnode 会保持一个数据版本号(version)，对内存数据进行持久化
 
 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 之间的数据同步缺省就是采用的同步复制。
 
-## <a class="anchor" id="persistence"></a>缓存与持久化
+## 缓存与持久化
 
 ### 缓存
 
@@ -395,7 +393,7 @@ dataDir /mnt/data6 2 0
 2. 禁止手动移除使用中的挂载盘，挂载盘目前不支持非本地的网络盘。
 3. 多级存储目前不支持删除已经挂载的硬盘的功能。
 
-## <a class="anchor" id="query"></a>数据查询
+## 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。
 

docs-cn/14-reference/01-taos-sql/05-insert.md

@@ -41,7 +41,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES ('2021-07-13 14:06:32.272', 10.2, 219, 0.32) (162616420
 
 :::
 
-## 插入记录，数据对应到指定的列\*
+## 插入记录，数据对应到指定的列
 
 向数据子表中插入记录时，无论插入一行还是多行，都可以让数据对应到指定的列。对于 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。例如：