diff --git a/docs/zh/07-develop/06-stream.md b/docs/zh/07-develop/06-stream.md index ab4fdf900422f1e76787c49fba68dc6a09f6a473..37d357e19af977801789201db62971f70b7d2179 100644 --- a/docs/zh/07-develop/06-stream.md +++ b/docs/zh/07-develop/06-stream.md @@ -4,8 +4,13 @@ description: "TDengine 流式计算将数据的写入、预处理、复杂分析 title: 流式计算 --- -在时序数据的处理中,经常要对原始数据进行清洗、预处理,再使用时序数据库进行长久的储存。用户通常需要在时序数据库之外再搭建 Kafka、Flink、Spark 等流计算处理引擎,增加了用户的开发成本和维护成本。 -使用 TDengine 3.0 的流式计算引擎能够最大限度的减少对这些额外中间件的依赖,真正将数据的写入、预处理、长期存储、复杂分析、实时计算、实时报警触发等功能融为一体,并且,所有这些任务只需要使用 SQL 完成,极大降低了用户的学习成本、使用成本。 +在时序数据的处理中,经常要对原始数据进行清洗、预处理,再使用时序数据库进行长久的储存。在传统的时序数据解决方案中,常常需要部署 Kafka、Flink 等流处理系统。而流处理系统的复杂性,带来了高昂的开发与运维成本。 +TDengine 3.0 的流式计算引擎提供了实时处理写入的数据流的能力,使用 SQL 定义实时流变换,当数据被写入流的源表后,数据会被以定义的方式自动处理,并根据定义的触发模式向目的表推送结果。它提供了替代复杂流处理系统的轻量级解决方案,并能够在高吞吐的数据写入的情况下,提供毫秒级的计算结果延迟。 +流式计算可以包含数据过滤,标量函数计算(含UDF),以及窗口聚合(支持滑动窗口、会话窗口与状态窗口),可以以超级表、子表、普通表为源表,写入到目的超级表。在创建流时,目的超级表将被自动创建,随后新插入的数据会被流定义的方式处理并写入其中,通过 partition by 子句,可以以表名或标签划分 partition,不同的 partition 将写入到目的超级表的不同子表。 +TDengine 的流式计算能够支持分布在多个 vnode 中的超级表;还能够处理乱序数据的写入:它提供了 watermark 机制以度量容忍数据乱序的程度,并提供了 ignore expired 配置项以决定乱序数据的处理策略——丢弃或者重新计算。 + +详见 [流式计算](../../taos-sql/stream) + ## 流式计算的创建 @@ -14,7 +19,7 @@ CREATE STREAM [IF NOT EXISTS] stream_name [stream_options] INTO stb_name AS subq stream_options: { TRIGGER [AT_ONCE | WINDOW_CLOSE | MAX_DELAY time] WATERMARK time - IGNORE EXPIRED + IGNORE EXPIRED [0 | 1] } ``` @@ -59,7 +64,7 @@ insert into d1004 values("2018-10-03 14:38:05.000", 10.80000, 223, 0.29000); insert into d1004 values("2018-10-03 14:38:06.500", 11.50000, 221, 0.35000); ``` -### 查询以观查结果 +### 查询以观察结果 ```sql taos> select start, end, max_current from current_stream_output_stb; @@ -88,7 +93,7 @@ create stream power_stream into power_stream_output_stb as select ts, concat_ws( 参考示例一 [写入数据](#写入数据) -### 查询以观查结果 +### 查询以观察结果 ```sql taos> select ts, meter_location, active_power, reactive_power from power_stream_output_stb; ts | meter_location | active_power | reactive_power | @@ -102,4 +107,4 @@ taos> select ts, meter_location, active_power, reactive_power from power_stream_ 2018-10-03 14:38:16.800 | California.SanFrancisco.d1001 | 2588.728381186 | 829.240910475 | 2018-10-03 14:38:16.650 | California.SanFrancisco.d1002 | 2175.595991997 | 555.520860397 | Query OK, 8 rows in database (0.014753s) -``` \ No newline at end of file +```