[TD-5641] <docs>: describe UDF.

documentation20/cn/00.index/docs.md

@@ -44,13 +44,15 @@ TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专
 * [SQL函数](/taos-sql#functions)：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
 * [窗口切分聚合](/taos-sql#aggregation)：将表中数据按照时间段等方式进行切割后聚合，降维处理
 * [边界限制](/taos-sql#limitation)：库、表、SQL等边界限制条件
+* [UDF](/taos-sql/udf)：用户定义函数的创建和管理方法
 * [错误码](/taos-sql/error-code)：TDengine 2.0 错误码以及对应的十进制码
 
 ## [高效写入数据](/insert)
 
-* [SQL写入](/insert#sql)：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
-* [Prometheus写入](/insert#prometheus)：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
-* [Telegraf写入](/insert#telegraf)：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
+* [SQL 写入](/insert#sql)：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
+* [Schemaless 写入](/insert#schemaless)：免于预先建表，将数据直接写入时自动维护元数据结构
+* [Prometheus 写入](/insert#prometheus)：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
+* [Telegraf 写入](/insert#telegraf)：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
 * [EMQ X Broker](/insert#emq)：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
 * [HiveMQ Broker](/insert#hivemq)：配置HiveMQ，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
 

documentation20/cn/08.connector/docs.md

@@ -776,7 +776,7 @@ curl -u username:password -d '<SQL>' <ip>:<PORT>/rest/sql/[db_name]
 - data: 具体返回的数据，一行一行的呈现，如果不返回结果集，那么就仅有 [[affected_rows]]。data 中每一行的数据列顺序，与 column_meta 中描述数据列的顺序完全一致。
 - rows: 表明总共多少行数据。
 
-column_meta 中的列类型说明：
+<a class="anchor" id="column_meta"></a>column_meta 中的列类型说明：
 * 1：BOOL
 * 2：TINYINT
 * 3：SMALLINT

documentation20/cn/12.taos-sql/02.udf/docs.md

+# UDF（用户定义函数）
+
+在有些应用场景中，应用逻辑需要的查询无法直接使用系统内置的函数来表示。利用 UDF 功能，TDengine 可以插入用户编写的处理代码并在查询中使用它们，就能够很方便地解决特殊应用场景中的使用需求。
+
+从 2.2.0.0 版本开始，TDengine 支持通过 C/C++ 语言进行 UDF 定义。接下来结合示例讲解 UDF 的使用方法。
+
+## 用 C/C++ 语言来定义 UDF
+
+TDengine 提供 3 个 UDF 的源代码示例，分别为：
+* [add_one.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/add_one.c)
+* [abs_max.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/abs_max.c)
+* [sum_double.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/sum_double.c)
+
+### 无需中间变量的标量函数
+
+[add_one.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/add_one.c) 是结构最简单的 UDF 实现。其功能为：对传入的一个数据列（可能因 WHERE 子句进行了筛选）中的每一项，都输出 +1 之后的值，并且要求输入的列数据类型为 INT。
+
+这一具体的处理逻辑在函数 `void add_one(char* data, short itype, short ibytes, int numOfRows, long long* ts, char* dataOutput, char* interBUf, char* tsOutput, int* numOfOutput, short otype, short obytes, SUdfInit* buf)` 中定义。这类用于实现 UDF 的基础计算逻辑的函数，我们称为 udfNormalFunc，也就是对行数据块的标量计算函数。需要注意的是，udfNormalFunc 的参数项是固定的，用于按照约束完成与引擎之间的数据交换。
+
+- udfNormalFunc 中各参数的具体含义是：
+  * data：存有输入的数据。
+  * itype：输入数据的类型。这里采用的是短整型表示法，与各种数据类型对应的值可以参见 [column_meta 中的列类型说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#column_meta)。例如 4 用于表示 INT 型。
+  * iBytes：输入数据中每个值会占用的字节数。
+  * numOfRows：输入数据的总行数。
+  * ts：主键时间戳在输入中的列数据。
+  * dataOutput：输出数据的缓冲区。
+  * interBuf：系统使用的中间临时缓冲区，通常用户逻辑无需对 interBuf 进行处理。
+  * tsOutput：主键时间戳在输出时的列数据。
+  * numOfOutput：输出数据的个数。
+  * oType：输出数据的类型。取值含义与 itype 参数一致。
+  * oBytes：输出数据中每个值会占用的字节数。
+  * buf：计算过程的中间变量缓冲区。
+
+其中 buf 参数需要用到一个自定义结构体 SUdfInit。在这个例子中，因为 add_one 的计算过程无需用到中间变量缓存，所以可以把 SUdfInit 定义成一个空结构体。
+
+### 无需中间变量的聚合函数
+
+[abs_max.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/abs_max.c) 实现的是一个聚合函数，功能是对一组数据按绝对值取最大值。
+
+其计算过程为：与所在查询语句相关的数据会被分为多个行数据块，对每个行数据块调用 udfNormalFunc（在本例的实现代码中，实际函数名是 `abs_max`)，再将每个数据块的计算结果调用 udfMergeFunc（本例中，其实际的函数名是 `abs_max_merge`）进行聚合，生成每个子表的聚合结果。如果查询指令涉及超级表，那么最后还会通过 udfFinalizeFunc（本例中，其实际的函数名是 `abs_max_finalize`）再把子表的计算结果聚合为超级表的计算结果。
+
+值得注意的是，udfNormalFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc 之间，函数名约定使用相同的前缀，此前缀即 udfNormalFunc 的实际函数名。udfMergeFunc 的函数名后缀 `_merge`、udfFinalizeFunc 的函数名后缀 `_finalize`，是 UDF 实现规则的一部分，系统会按照这些函数名后缀来调用相应功能。
+
+- udfMergeFunc 用于对计算中间结果进行聚合。本例中 udfMergeFunc 对应的实现函数为 `void abs_max_merge(char* data, int32_t numOfRows, char* dataOutput, int32_t* numOfOutput, SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
+  * data：udfNormalFunc 的输出组合在一起的数据，也就成为了 udfMergeFunc 的输入。
+  * numOfRows：data 中数据的行数。
+  * dataOutput：输出数据的缓冲区。
+  * numOfOutput：输出数据的个数。
+  * buf：计算过程的中间变量缓冲区。
+
+- udfFinalizeFunc 用于对计算结果进行最终聚合。本例中 udfFinalizeFunc 对应的实现函数为 `void abs_max_finalize(char* dataOutput, char* interBuf, int* numOfOutput, SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
+  * dataOutput：输出数据的缓冲区。对 udfFinalizeFunc 来说，其输入数据也来自于这里。
+  * interBuf：系统使用的中间临时缓冲区，与 udfNormalFunc 中的同名参数含义一致。
+  * numOfOutput：输出数据的个数。
+  * buf：计算过程的中间变量缓冲区。
+
+同样因为 abs_max 的计算过程无需用到中间变量缓存，所以同样是可以把 SUdfInit 定义成一个空结构体。
+
+### 使用中间变量的聚合函数
+
+[sum_double.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/sum_double.c) 也是一个聚合函数，功能是对一组数据输出求和结果的倍数。
+
+出于功能演示的目的，在这个用户定义函数的实现方法中，用到了中间变量缓冲区 buf。因此，在这个源代码文件中，SUdfInit 就不再是一个空的结构体，而是定义了缓冲区的具体存储内容。
+
+也正是因为用到了中间变量缓冲区，因此就需要对这一缓冲区进行初始化和资源释放。具体来说，也即对应 udfInitFunc（本例中，其实际的函数名是 `sum_double_init`）和 udfDestroyFunc（本例中，其实际的函数名是 `sum_double_destroy`）。其函数名命名规则同样是采取以 udfNormalFunc 的实际函数名为前缀，以 `_init` 和 `_destroy` 为后缀。系统会在初始化和资源释放时调用对应名称的函数。
+
+- udfInitFunc 用于初始化中间变量缓冲区中的变量和内容。本例中 udfInitFunc 对应的实现函数为 `int sum_double_init(SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
+  * buf：计算过程的中间变量缓冲区。
+
+- udfDestroyFunc 用于释放中间变量缓冲区中的变量和内容。本例中 udfDestroyFunc 对应的实现函数为 `void sum_double_destroy(SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
+  * buf：计算过程的中间变量缓冲区。
+
+注意，UDF 的实现过程中需要小心处理对中间变量缓冲区的使用，如果使用不当则有可能导致内存泄露或对资源的过度占用，甚至导致系统服务进程崩溃等。
+
+### UDF 实现方式的规则总结
+
+根据所要实现的 UDF 类型不同，用户所要实现的功能函数内容也会有所区别：
+* 无需中间变量的标量函数：结构体 SUdfInit 可以为空，需实现 udfNormalFunc。
+* 无需中间变量的聚合函数：结构体 SUdfInit 可以为空，需实现 udfNormalFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc。
+* 使用中间变量的标量函数：结构体 SUdfInit 需要具体定义，并需实现 udfNormalFunc、udfInitFunc、udfDestroyFunc。
+* 使用中间变量的聚合函数：结构体 SUdfInit 需要具体定义，并需实现 udfNormalFunc、udfInitFunc、udfDestroyFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc。
+
+## 编译 UDF
+
+用户定义函数的 C 语言源代码无法直接被 TDengine 系统使用，而是需要先编译为 .so 链接库，之后才能载入 TDengine 系统。
+
+例如，按照上一章节描述的规则准备好了用户定义函数的源代码 add_one.c，那么可以执行如下指令编译得到动态链接库文件：
+```bash
+gcc -g -O0 -fPIC -shared add_one.c -o add_one.so
+```
+
+这样就准备好了动态链接库 add_one.so 文件，可以供后文创建 UDF 时使用了。
+
+## 在系统中管理和使用 UDF
+
+### 创建 UDF
+
+用户可以通过 SQL 指令在系统中加载客户端所在主机上的 UDF 函数库（不能通过 RESTful 接口或 HTTP 管理界面来进行这一过程）。一旦创建成功，则当前 TDengine 集群的所有用户都可以在 SQL 指令中使用这些函数。UDF 存储在系统的 MNode 节点上，因此即使重启 TDengine 系统，已经创建的 UDF 也仍然可用。
+
+在创建 UDF 时，需要区分标量函数和聚合函数。如果创建时声明了错误的函数类别，则可能导致通过 SQL 指令调用函数时出错。
+
+- 创建标量函数：`CREATE FUNCTION ids(X) AS ids(Y) OUTPUTTYPE typename(Z) bufsize(B);`
+  * X：标量函数未来在 SQL 指令中被调用时的函数名，必须与函数实现中 udfNormalFunc 的实际名称一致；
+  * Y：包含 UDF 函数实现的动态链接库的库文件路径（指的是库文件在当前客户端所在主机上的保存路径，通常是指向一个 .so 文件）；
+  * Z：此函数计算结果的数据类型，使用数字表示，含义与上文中 udfNormalFunc 的 itype 参数一致；
+  * B：系统使用的中间临时缓冲区大小，单位是字节，最小 0，最大 512，通常可以设置为 128。
+
+- 创建聚合函数：`CREATE AGGREGATE FUNCTION ids(X) AS ids(Y) OUTPUTTYPE typename(Z) bufsize(B);`
+  * X：标量函数未来在 SQL 指令中被调用时的函数名，必须与函数实现中 udfNormalFunc 的实际名称一致；
+  * Y：包含 UDF 函数实现的动态链接库的库文件路径（指的是库文件在当前客户端所在主机上的保存路径，通常是指向一个 .so 文件）；
+  * Z：此函数计算结果的数据类型，使用数字表示，含义与上文中 udfNormalFunc 的 itype 参数一致；
+  * B：系统使用的中间临时缓冲区大小，单位是字节，最小 0，最大 512，通常可以设置为 128。
+
+### 管理 UDF
+
+- 删除指定名称的用户定义函数：`DROP FUNCTION ids(X);`
+  * X：此参数的含义与 CREATE 指令中的 X 参数一致。
+- 显示系统中当前可用的所有 UDF：`SHOW FUNCTIONS;`
+
+### 调用 UDF
+
+在 SQL 指令中，可以直接以在系统中创建 UDF 时赋予的函数名来调用用户定义函数。例如：
+```sql
+SELECT X(c) FROM table/stable;
+```
+
+表示对名为 c 的数据列调用名为 X 的用户定义函数。SQL 指令中用户定义函数可以配合 WHERE 等查询特性来使用。
+
+## UDF 的一些使用限制
+
+在当前版本下，使用 UDF 存在如下这些限制：
+1. UDF 不能与系统内建的 SQL 函数混合使用；
+2. UDF 只支持以单个数据列作为输入；
+3. UDF 只要创建成功，就会被持久化存储到 MNode 节点中；
+4. 无法通过 RESTful 接口来创建 UDF；
+5. UDF 在 SQL 中定义的函数名，必须与 .so 库文件实现中的接口函数名前缀保持一致，也即必须是 udfNormalFunc 的名称，而且不可与 TDengine 中已有的内建 SQL 函数重名。