Merge remote-tracking branch 'origin/3.0' into feature/3.0_insert_perf_wxy

.gitignore

@@ -118,4 +118,12 @@ contrib/*
 !contrib/test
 sql
 debug*/
-.env
+.env
\ No newline at end of file
+tools/README
+tools/LICENSE
+tools/README.1ST
+tools/THANKS
+tools/NEWS
+tools/COPYING
+tools/BUGS
+tools/taos-tools
\ No newline at end of file

Jenkinsfile2

@@ -38,40 +38,21 @@ def pre_test(){
     sh '''
         cd ${WK}
         git reset --hard
+        git remote prune origin
+        git fetch
         cd ${WKC}
         git reset --hard
         git clean -fxd
+        git remote prune origin
+        git fetch
     '''
     script {
-        if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
-            sh '''
-                cd ${WK}
-                git checkout master
-                cd ${WKC}
-                git checkout master
-            '''
-        } else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0') {
-            sh '''
-                cd ${WK}
-                git checkout 2.0
-                cd ${WKC}
-                git checkout 2.0
-            '''
-        } else if(env.CHANGE_TARGET == '3.0') {
-            sh '''
-                cd ${WK}
-                git checkout 3.0
-                cd ${WKC}
-                git checkout 3.0
-            '''
-        } else {
-            sh '''
-                cd ${WK}
-                git checkout develop
-                cd ${WKC}
-                git checkout develop
-            '''
-        }
+        sh '''
+            cd ${WK}
+            git checkout ''' + env.CHANGE_TARGET + '''
+            cd ${WKC}
+            git checkout ''' + env.CHANGE_TARGET + '''
+        '''
     }
     if (env.CHANGE_URL =~ /\/TDengine\//) {
         sh '''
@@ -169,49 +150,24 @@ def pre_test_win(){
     bat '''
         cd %WIN_INTERNAL_ROOT%
         git reset --hard
+        git remote prune origin
+        git fetch
     '''
     bat '''
         cd %WIN_COMMUNITY_ROOT%
         git reset --hard
+        git remote prune origin
+        git fetch
     '''
     script {
-        if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
-            bat '''
-                cd %WIN_INTERNAL_ROOT%
-                git checkout master
-            '''
-            bat '''
-                cd %WIN_COMMUNITY_ROOT%
-                git checkout master
-            '''
-        } else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0') {
-            bat '''
-                cd %WIN_INTERNAL_ROOT%
-                git checkout 2.0
-            '''
-            bat '''
-                cd %WIN_COMMUNITY_ROOT%
-                git checkout 2.0
-            '''
-        } else if(env.CHANGE_TARGET == '3.0') {
-            bat '''
-                cd %WIN_INTERNAL_ROOT%
-                git checkout 3.0
-            '''
-            bat '''
-                cd %WIN_COMMUNITY_ROOT%
-                git checkout 3.0
-            '''
-        } else {
-            bat '''
-                cd %WIN_INTERNAL_ROOT%
-                git checkout develop
-            '''
-            bat '''
-                cd %WIN_COMMUNITY_ROOT%
-                git checkout develop
-            '''
-        }
+        bat '''
+            cd %WIN_INTERNAL_ROOT%
+            git checkout ''' + env.CHANGE_TARGET + '''
+        '''
+        bat '''
+            cd %WIN_COMMUNITY_ROOT%
+            git checkout ''' + env.CHANGE_TARGET + '''
+        '''
     }
     script {
         if (env.CHANGE_URL =~ /\/TDengine\//) {
@@ -309,6 +265,7 @@ def pre_test_build_win() {
     '''
     bat '''
         cd %WIN_CONNECTOR_ROOT%
+        python.exe -m pip install --upgrade pip
         python -m pip install .
         xcopy /e/y/i/f %WIN_INTERNAL_ROOT%\\debug\\build\\lib\\taos.dll C:\\Windows\\System32
     '''
@@ -327,6 +284,7 @@ def run_win_test() {
     bat '''
         echo "windows test ..."
         cd %WIN_CONNECTOR_ROOT%
+        python.exe -m pip install --upgrade pip
         python -m pip install .
         xcopy /e/y/i/f %WIN_INTERNAL_ROOT%\\debug\\build\\lib\\taos.dll C:\\Windows\\System32
         ls -l C:\\Windows\\System32\\taos.dll

README-CN.md

@@ -14,132 +14,99 @@
 [![Build status](https://ci.appveyor.com/api/projects/status/kf3pwh2or5afsgl9/branch/master?svg=true)](https://ci.appveyor.com/project/sangshuduo/tdengine-2n8ge/branch/master)
 [![Coverage Status](https://coveralls.io/repos/github/taosdata/TDengine/badge.svg?branch=develop)](https://coveralls.io/github/taosdata/TDengine?branch=develop)
 [![CII Best Practices](https://bestpractices.coreinfrastructure.org/projects/4201/badge)](https://bestpractices.coreinfrastructure.org/projects/4201)
-[![tdengine](https://snapcraft.io//tdengine/badge.svg)](https://snapcraft.io/tdengine)
 
 简体中文 | [English](README.md) | 很多职位正在热招中，请看[这里](https://www.taosdata.com/cn/careers/)
 
 # TDengine 简介
 
-TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库（Time-Series Database）。而且除时序数据库功能外，它还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度，且核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。与其他时序数据数据库相比，TDengine 有以下特点：
+TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库 (Time-Series Database, TSDB)。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，是一极简的时序数据处理平台，最大程度的减小系统设计的复杂度，降低研发和运营成本。与其他时序数据库相比，TDengine 的主要优势如下：
 
-- **高性能**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，而且存储空间也大为节省。
+- 高性能：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，存储空间不及通用数据库的1/10。
 
-- **分布式**：通过原生分布式的设计，TDengine 提供了水平扩展的能力，只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力，同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
+- 云原生：通过原生分布式的设计，充分利用云平台的优势，TDengine 提供了水平扩展能力，具备弹性、韧性和可观测性，支持k8s部署，可运行在公有云、私有云和混合云上。
 
-- **支持 SQL**：TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言，减少学习和迁移成本，同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析，而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入。
+- 极简时序数据平台：TDengine 内建消息队列、缓存、流式计算等功能，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件，大幅降低系统的复杂度，降低应用开发和运营成本。
 
-- **All in One**：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 等软件，大幅降低应用开发和维护成本。
+- 分析能力：支持 SQL，同时为时序数据特有的分析提供SQL扩展。通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算、自定义函数等技术，TDengine 具备强大的分析能力。
 
-- **零管理**：安装、集群几秒搞定，无任何依赖，不用分库分表，系统运行状态监测能与 Grafana 或其他运维工具无缝集成。
+- 简单易用：无任何依赖，安装、集群几秒搞定；提供REST以及各种语言连接器，与众多第三方工具无缝集成；提供命令行程序，便于管理和即席查询；提供各种运维工具。
 
-- **零学习成本**：采用 SQL 查询语言，支持 Python、Java、C/C++、Go、Rust、Node.js 等多种编程语言，与 MySQL 相似，零学习成本。
-
-- **无缝集成**：不用一行代码，即可与 Telegraf、Grafana、EMQX、Prometheus、StatsD、collectd、Matlab、R 等第三方工具无缝集成。
-
-- **互动 Console**: 通过命令行 console，不用编程，执行 SQL 语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护.
-
-TDengine 可以广泛应用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域，让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据能得到高效实时的处理，对业务的运行状态进行实时的监测、预警，从大数据中挖掘出商业价值。
+- 核心开源：TDengine 的核心代码包括集群功能全部开源，截止到2022年8月1日，全球超过 135.9k 个运行实例，GitHub Star 18.7k，Fork 4.4k，社区活跃。
 
 # 文档
 
-TDengine 采用传统的关系数据库模型，您可以像使用关系型数据库 MySQL 一样来使用它。但由于引入了超级表，一个采集点一张表的概念，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/documentation/architecture) 与 [数据建模](https://www.taosdata.com/cn/documentation/model)。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine%20White%20Paper.pdf)。
+关于完整的使用手册，系统架构和更多细节，请参考 [TDengine 文档](https://docs.taosdata.com) 或者  [TDengine Documentation](https://docs.tdengine.com)。
 
 # 构建
 
-TDengine 目前 2.0 版服务器仅能在 Linux 系统上安装和运行，后续会支持 Windows、macOS 等系统。客户端可以在 Windows 或 Linux 上安装和运行。任何 OS 的应用也可以选择 RESTful 接口连接服务器 taosd。CPU 支持 X64/ARM64/MIPS64/Alpha64，后续会支持 ARM32、RISC-V 等 CPU 架构。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。本快速指南仅适用于通过源码安装。
+TDengine 目前可以在 Linux、 Windows 等平台上安装和运行。任何 OS 的应用也可以选择 taosAdapter 的 RESTful 接口连接服务端 taosd。CPU 支持 X64/ARM64，后续会支持 MIPS64、Alpha64、ARM32、RISC-V 等 CPU 架构。
 
-## 安装工具
+用户可根据需求选择通过源码、[容器](https://docs.taosdata.com/get-started/docker/)、[安装包](https://docs.taosdata.com/get-started/package/)或[Kubenetes](https://docs.taosdata.com/deployment/k8s/)来安装。本快速指南仅适用于通过源码安装。
+  
+TDengine 还提供一组辅助工具软件 taosTools，目前它包含 taosBenchmark（曾命名为 taosdemo）和 taosdump 两个软件。默认 TDengine 编译不包含 taosTools, 您可以在编译 TDengine 时使用`cmake .. -DBUILD_TOOLS=true` 来同时编译 taosTools。
 
-### Ubuntu 16.04 及以上版本 & Debian：
+为了构建TDengine, 请使用 [CMake](https://cmake.org/) 3.0.2 或者更高版本。
 
-```bash
-sudo apt-get install -y gcc cmake build-essential git libssl-dev
-```
-
-### Ubuntu 14.04：
-
-```bash
-sudo apt-get install -y gcc cmake3 build-essential git binutils-2.26
-export PATH=/usr/lib/binutils-2.26/bin:$PATH
-```
-
-编译或打包 JDBC 驱动源码，需安装 Java JDK 8 或以上版本和 Apache Maven 2.7 或以上版本。
-
-安装 OpenJDK 8：
-
-```bash
-sudo apt-get install -y openjdk-8-jdk
-```
+## 安装工具
 
-安装 Apache Maven：
+### Ubuntu 18.04 及以上版本 & Debian：
 
 ```bash
-sudo apt-get install -y  maven
+sudo apt-get install -y gcc cmake build-essential git libssl-dev
 ```
 
 #### 为 taos-tools 安装编译需要的软件
 
-taosTools 是用于 TDengine 的辅助工具软件集合。目前它包含 taosBenchmark（曾命名为 taosdemo）和 taosdump 两个软件。
-
-默认 TDengine 编译不包含 taosTools。您可以在编译 TDengine 时使用`cmake .. -DBUILD_TOOLS=true` 来同时编译 taosTools。
-
 为了在 Ubuntu/Debian 系统上编译 [taos-tools](https://github.com/taosdata/taos-tools) 需要安装如下软件：
 
 ```bash
 sudo apt install build-essential libjansson-dev libsnappy-dev liblzma-dev libz-dev pkg-config
 ```
 
-### CentOS 7：
+### CentOS 7.9
 
 ```bash
-sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake git openssl-devel
+sudo yum install epel-release
+sudo yum update
+sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake3 git openssl-devel
+sudo ln -sf /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
 ```
 
-安装 OpenJDK 8：
+### CentOS 8 & Fedora
 
 ```bash
-sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk
+sudo dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git openssl-devel
 ```
 
-安装 Apache Maven：
-
-```bash
-sudo yum install -y maven
-```
+#### 在 CentOS 上构建 taosTools 安装依赖软件
 
-### CentOS 8 & Fedora
 
-```bash
-sudo dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git openssl-devel
-```
+#### CentOS 7.9
 
-安装 OpenJDK 8：
 
-```bash
-sudo dnf install -y java-1.8.0-openjdk
+```
+sudo yum install -y zlib-devel xz-devel snappy-devel jansson jansson-devel pkgconfig libatomic libstdc++-static openssl-devel
 ```
 
-安装 Apache Maven：
+#### CentOS 8/Rocky Linux 
 
-```bash
-sudo dnf install -y maven
+```
+sudo yum install -y epel-release
+sudo yum install -y dnf-plugins-core
+sudo yum config-manager --set-enabled powertools
+sudo yum install -y zlib-devel xz-devel snappy-devel jansson jansson-devel pkgconfig libatomic libstdc++-static openssl-devel
 ```
 
-#### 在 CentOS 上构建 taosTools 安装依赖软件
-
-为了在 CentOS 上构建 [taosTools](https://github.com/taosdata/taos-tools) 需要安装如下依赖软件
+注意：由于 snappy 缺乏 pkg-config 支持（参考 [链接](https://github.com/google/snappy/pull/86)），会导致 cmake 提示无法发现 libsnappy，实际上工作正常。
 
-```bash
-sudo yum install zlib-devel xz-devel snappy-devel jansson jansson-devel pkgconfig libatomic libstdc++-static openssl-devel
+若 powertools 安装失败，可以尝试改用：
+```
+sudo yum config-manager --set-enabled Powertools
 ```
-
-注意：由于 snappy 缺乏 pkg-config 支持
-（参考 [链接](https://github.com/google/snappy/pull/86)），会导致
-cmake 提示无法发现 libsnappy，实际上工作正常。
 
 ### 设置 golang 开发环境
 
-TDengine 包含数个使用 Go 语言开发的组件，请参考 golang.org 官方文档设置 go 开发环境。
+TDengine 包含数个使用 Go 语言开发的组件，比如taosAdapter, 请参考 golang.org 官方文档设置 go 开发环境。
 
 请使用 1.14 及以上版本。对于中国用户，我们建议使用代理来加速软件包下载。
 
@@ -148,6 +115,12 @@ go env -w GO111MODULE=on
 go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
 ```
 
+缺省是不会构建 taosAdapter, 但您可以使用以下命令选择构建 taosAdapter 作为 RESTful 接口的服务。
+
+```
+cmake .. -DBUILD_HTTP=false
+```
+
 ### 设置 rust 开发环境
 
 TDengine 包含数个使用 Rust 语言开发的组件. 请参考 rust-lang.org 官方文档设置 rust 开发环境。
@@ -160,14 +133,16 @@ TDengine 包含数个使用 Rust 语言开发的组件. 请参考 rust-lang.org
 git clone https://github.com/taosdata/TDengine.git
 cd TDengine
 ```
-
-Go 连接器和 Grafana 插件已移到其他独立仓库。
 如果使用 https 协议下载比较慢，可以通过修改 ~/.gitconfig 文件添加以下两行设置使用 ssh 协议下载。需要首先上传 ssh 密钥到 GitHub，详细方法请参考 GitHub 官方文档。
 
 ```
 [url "git@github.com:"]
     insteadOf = https://github.com/
 ```
+## 特别说明
+
+[JDBC 连接器](https://github.com/taosdata/taos-connector-jdbc)， [Go 连接器](https://github.com/taosdata/driver-go)，[Python 连接器](https://github.com/taosdata/taos-connector-python)，[Node.js 连接器](https://github.com/taosdata/taos-connector-node)，[C# 连接器](https://github.com/taosdata/taos-connector-dotnet) ，[Rust 连接器](https://github.com/taosdata/taos-connector-rust) 和 [Grafana 插件](https://github.com/taosdata/grafanaplugin)已移到独立仓库。
+
 
 ## 构建 TDengine
 
@@ -195,7 +170,7 @@ apt install autoconf
 cmake .. -DJEMALLOC_ENABLED=true
 ```
 
-在 X86-64、X86、arm64、arm32 和 mips64 平台上，TDengine 生成脚本可以自动检测机器架构。也可以手动配置 CPUTYPE 参数来指定 CPU 类型，如 aarch64 或 aarch32 等。
+在 X86-64、X86、arm64 平台上，TDengine 生成脚本可以自动检测机器架构。也可以手动配置 CPUTYPE 参数来指定 CPU 类型，如 aarch64 等。
 
 aarch64：
 
@@ -203,18 +178,6 @@ aarch64：
 cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 && cmake --build .
 ```
 
-aarch32：
-
-```bash
-cmake .. -DCPUTYPE=aarch32 && cmake --build .
-```
-
-mips64：
-
-```bash
-cmake .. -DCPUTYPE=mips64 && cmake --build .
-```
-
 ### Windows 系统
 
 如果你使用的是 Visual Studio 2013 版本：
@@ -266,9 +229,9 @@ cmake .. && cmake --build .
 sudo make install
 ```
 
-用户可以在[文件目录结构](https://www.taosdata.com/cn/documentation/administrator#directories)中了解更多在操作系统中生成的目录或文件。
-从 2.0 版本开始, 从源代码安装也会为 TDengine 配置服务管理。
-用户也可以选择[从安装包中安装](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package)。
+用户可以在[文件目录结构](https://docs.taosdata.com/reference/directory/)中了解更多在操作系统中生成的目录或文件。
+
+从源代码安装也会为 TDengine 配置服务管理 ，用户也可以选择[从安装包中安装](https://docs.taosdata.com/get-started/package/)。
 
 安装成功后，在终端中启动 TDengine 服务：
 
@@ -276,13 +239,13 @@ sudo make install
 sudo systemctl start taosd
 ```
 
-用户可以使用 TDengine Shell 来连接 TDengine 服务，在终端中，输入：
+用户可以使用 TDengine CLI 来连接 TDengine 服务，在终端中，输入：
 
 ```bash
 taos
 ```
 
-如果 TDengine Shell 连接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印出错误消息。
+如果 TDengine CLI 连接服务成功，将会打印出欢迎消息和版本信息。如果失败，则会打印出错误消息。
 
 ## Windows 系统
 
@@ -300,24 +263,6 @@ nmake install
 sudo make install
 ```
 
-安装成功后，如果想以服务形式启动，先配置 `.plist` 文件，在终端中执行：
-
-```bash
-sudo cp ../packaging/macOS/com.taosdata.tdengine.plist /Library/LaunchDaemons
-```
-
-在终端中启动 TDengine 服务：
-
-```bash
-sudo launchctl load /Library/LaunchDaemons/com.taosdata.tdengine.plist
-```
-
-在终端中停止 TDengine 服务：
-
-```bash
-sudo launchctl unload /Library/LaunchDaemons/com.taosdata.tdengine.plist
-```
-
 ## 快速运行
 
 如果不希望以服务方式运行 TDengine，也可以在终端中直接运行它。也即在生成完成后，执行以下命令（在 Windows 下，生成的可执行文件会带有 .exe 后缀，例如会名为 taosd.exe ）：
@@ -326,7 +271,7 @@ sudo launchctl unload /Library/LaunchDaemons/com.taosdata.tdengine.plist
 ./build/bin/taosd -c test/cfg
 ```
 
-在另一个终端，使用 TDengine shell 连接服务器：
+在另一个终端，使用 TDengine CLI 连接服务器：
 
 ```bash
 ./build/bin/taos -c test/cfg
@@ -358,33 +303,14 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001700s)
 
 TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，其中包括 C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C# 、RESTful 等，便于用户快速开发应用：
 
-- [Java](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector/java)
-
+- [Java](https://docs.taosdata.com/reference/connector/java/)
 - [C/C++](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#c-cpp)
-
-- [Python](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#python)
-
-- [Go](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#go)
-
-- [RESTful API](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#restful)
-
-- [Node.js](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#nodejs)
-
-- [Rust](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector/rust)
-
-## 第三方连接器
-
-TDengine 社区生态中也有一些非常友好的第三方连接器，可以通过以下链接访问它们的源码。
-
-- [Rust Bindings](https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings/tree/master/examples)
-- [.Net Core Connector](https://github.com/maikebing/Maikebing.EntityFrameworkCore.Taos)
-- [Lua Connector](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/develop/examples/lua)
-
-# 运行和添加测试例
-
-TDengine 的测试框架和所有测试例全部开源。
-
-点击 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/How-To-Run-Test-And-How-To-Add-New-Test-Case.md)，了解如何运行测试例和添加新的测试例。
+- [Python](https://docs.taosdata.com/reference/connector/python/)
+- [Go](https://docs.taosdata.com/reference/connector/go/)
+- [Node.js](https://docs.taosdata.com/reference/connector/node/)
+- [Rust](https://docs.taosdata.com/reference/connector/rust/)
+- [C#](https://docs.taosdata.com/reference/connector/csharp/)
+- [RESTful API](https://docs.taosdata.com/reference/rest-api/)
 
 # 成为社区贡献者
 
@@ -393,7 +319,3 @@ TDengine 的测试框架和所有测试例全部开源。
 # 加入技术交流群
 
 TDengine 官方社群「物联网大数据群」对外开放，欢迎您加入讨论。搜索微信号 "tdengine"，加小 T 为好友，即可入群。
-
-# [谁在使用 TDengine](https://github.com/taosdata/TDengine/issues/2432)
-
-欢迎所有 TDengine 用户及贡献者在 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/issues/2432) 分享您在当前工作中开发/使用 TDengine 的故事。

cmake/cmake.install

-IF (TD_LINUX)
+IF (EXISTS /var/lib/taos/dnode/dnodeCfg.json)
+  INSTALL(CODE "MESSAGE(\"The default data directory /var/lib/taos contains old data of tdengine 2.x, please clear it before installing!\")")
+ELSEIF (EXISTS C:/TDengine/data/dnode/dnodeCfg.json)
+  INSTALL(CODE "MESSAGE(\"The default data directory C:/TDengine/data contains old data of tdengine 2.x, please clear it before installing!\")")
+ELSEIF (TD_LINUX)
   SET(TD_MAKE_INSTALL_SH "${TD_SOURCE_DIR}/packaging/tools/make_install.sh")
   INSTALL(CODE "MESSAGE(\"make install script: ${TD_MAKE_INSTALL_SH}\")")
   INSTALL(CODE "execute_process(COMMAND bash ${TD_MAKE_INSTALL_SH} ${TD_SOURCE_DIR} ${PROJECT_BINARY_DIR} Linux ${TD_VER_NUMBER})")
@@ -22,6 +26,9 @@ ELSEIF (TD_WINDOWS)
   INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taos.exe DESTINATION .)
   INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taosd.exe DESTINATION .)
   INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/udfd.exe DESTINATION .)
+  IF (BUILD_TOOLS)
+    INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taosBenchmark.exe DESTINATION .)
+  ENDIF ()
 
   IF (TD_MVN_INSTALLED)
     INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.38-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)

cmake/cmake.platform

@@ -97,13 +97,13 @@ IF ("${CPUTYPE}" STREQUAL "")
 ELSE ()
   # if generate ARM version:
   #   cmake -DCPUTYPE=aarch32 .. or cmake -DCPUTYPE=aarch64
-  IF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch32")
+  IF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch32" OR ${CPUTYPE} MATCHES "arm32")
     SET(PLATFORM_ARCH_STR "arm")
     MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch32")
     ADD_DEFINITIONS("-D_TD_ARM_")
     ADD_DEFINITIONS("-D_TD_ARM_32")
     SET(TD_ARM_32 TRUE)
-  ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch64")
+  ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch64" OR ${CPUTYPE} MATCHES "arm64")
     SET(PLATFORM_ARCH_STR "arm64")
     MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch64")
     ADD_DEFINITIONS("-D_TD_ARM_")

cmake/taosadapter_CMakeLists.txt.in

@@ -2,7 +2,7 @@
 # taosadapter
 ExternalProject_Add(taosadapter
         GIT_REPOSITORY https://github.com/taosdata/taosadapter.git
-        GIT_TAG 766dcc4
+        GIT_TAG 3d21433
         SOURCE_DIR "${TD_SOURCE_DIR}/tools/taosadapter"
         BINARY_DIR ""
         #BUILD_IN_SOURCE TRUE

cmake/taostools_CMakeLists.txt.in

@@ -2,7 +2,7 @@
 # taos-tools
 ExternalProject_Add(taos-tools
         GIT_REPOSITORY https://github.com/taosdata/taos-tools.git
-        GIT_TAG 3c7dafe
+        GIT_TAG d237772
         SOURCE_DIR "${TD_SOURCE_DIR}/tools/taos-tools"
         BINARY_DIR ""
         #BUILD_IN_SOURCE TRUE

cmake/taosws_CMakeLists.txt.in

 
 # taosws-rs
 ExternalProject_Add(taosws-rs
-        GIT_REPOSITORY https://github.com/taosdata/taosws-rs.git
-        GIT_TAG 29424d5
+        GIT_REPOSITORY https://github.com/taosdata/taos-connector-rust.git
+        GIT_TAG 7a54d21
         SOURCE_DIR "${TD_SOURCE_DIR}/tools/taosws-rs"
         BINARY_DIR ""
         #BUILD_IN_SOURCE TRUE

contrib/CMakeLists.txt

@@ -27,10 +27,6 @@ else ()
     cat("${TD_SUPPORT_DIR}/taosadapter_CMakeLists.txt.in" ${CONTRIB_TMP_FILE})
 endif()
 
-if(TD_LINUX_64 AND JEMALLOC_ENABLED)
-    cat("${TD_SUPPORT_DIR}/jemalloc_CMakeLists.txt.in" ${CONTRIB_TMP_FILE})
-endif()
-
 # pthread
 if(${BUILD_PTHREAD})
     cat("${TD_SUPPORT_DIR}/pthread_CMakeLists.txt.in" ${CONTRIB_TMP_FILE})
@@ -396,19 +392,6 @@ if(${BUILD_WITH_SQLITE})
     endif(NOT TD_WINDOWS)
 endif(${BUILD_WITH_SQLITE})
 
-# jemalloc
-IF (TD_LINUX_64 AND JEMALLOC_ENABLED)
-    include(ExternalProject)
-    ExternalProject_Add(jemalloc
-        PREFIX        "jemalloc"
-        SOURCE_DIR    ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/jemalloc
-        BUILD_IN_SOURCE     1
-        CONFIGURE_COMMAND   ./autogen.sh COMMAND ./configure --prefix=${CMAKE_BINARY_DIR}/build/
-        BUILD_COMMAND       ${MAKE}
-        )
-    INCLUDE_DIRECTORIES(${CMAKE_BINARY_DIR}/build/include)
-ENDIF ()
-
 # addr2line
 if(${BUILD_ADDR2LINE})
     if(NOT ${TD_WINDOWS})    

docs/en/05-get-started/01-docker.md

+---
+sidebar_label: Docker
+title: 通过 Docker 快速体验 TDengine
+---
+:::info
+如果您希望对 TDengine 贡献代码或对内部实现感兴趣，请参考我们的 [TDengine GitHub 主页](https://github.com/taosdata/TDengine) 下载源码构建和安装.
+:::
+
+本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine，然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。
+
+## 启动 TDengine
+
+如果已经安装了 docker， 只需执行下面的命令。
+
+```shell
+docker run -d -p 6030:6030 -p 6041/6041 -p 6043-6049/6043-6049 -p 6043-6049:6043-6049/udp tdengine/tdengine
+```
+
+注意：TDengine 3.0 服务端仅使用 6030 TCP 端口。6041 为 taosAdapter 所使用提供 REST 服务端口。6043-6049 为 taosAdapter 提供第三方应用接入所使用端口，可根据需要选择是否打开。
+
+确定该容器已经启动并且在正常运行
+
+```shell
+docker ps
+```
+
+进入该容器并执行 bash
+
+```shell
+docker exec -it <container name> bash
+```
+
+然后就可以执行相关的 Linux 命令操作和访问 TDengine
+
+## 运行 TDengine CLI
+
+进入容器，执行 taos 
+
+```
+$ taos
+Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:3.0.0.0
+Copyright (c) 2022 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
+
+Server is Community Edition.
+
+taos> 
+
+```
+
+## 写入数据
+
+可以使用 TDengine 的自带工具 taosBenchmark 快速体验 TDengine 的写入。
+
+进入容器，启动 taosBenchmark：
+
+   ```bash
+   $ taosBenchmark
+   
+   ```
+
+   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 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "San Francisco" 或者 "Los Angeles"等城市名称。
+
+   这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能。
+
+   taosBenchmark 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，您可以设置不同参数进行体验，请执行 `taosBenchmark --help` 详细列出。taosBenchmark 详细使用方法请参照 [taosBenchmark 参考手册](../../reference/taosbenchmark)。
+
+## 体验查询
+
+使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI 输入查询命令，体验查询速度。。
+
+查询超级表下记录总条数：
+
+```sql
+taos> select count(*) from test.meters;
+```
+
+查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值等：
+
+```sql
+taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters;
+```
+
+查询 location="San Francisco" 的记录总条数：
+
+```sql
+taos> select count(*) from test.meters where location="San Francisco";
+```
+
+查询 groupId=10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
+
+```sql
+taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where groupId=10;
+```
+
+对表 d10 按 10s 进行平均值、最大值和最小值聚合统计：
+
+```sql
+taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
+```
+
+## 其它
+
+更多关于在 Docker 环境下使用 TDengine 的细节，请参考 [在 Docker 下使用 TDengine](../../reference/docker)

docs/en/05-get-started/03-package.md

+---
+sidebar_label: 安装包
+title: 使用安装包立即开始
+---
+
+import Tabs from "@theme/Tabs";
+import TabItem from "@theme/TabItem";
+
+:::info
+如果您希望对 TDengine 贡献代码或对内部实现感兴趣，请参考我们的 [TDengine GitHub 主页](https://github.com/taosdata/TDengine) 下载源码构建和安装.
+
+:::
+
+TDengine 开源版本提供 deb 和 rpm 格式安装包，用户可以根据自己的运行环境选择合适的安装包。其中 deb 支持 Debian/Ubuntu 及衍生系统，rpm 支持 CentOS/RHEL/SUSE 及衍生系统。同时我们也为企业用户提供 tar.gz 格式安装包，也支持通过 `apt-get` 工具从线上进行安装。
+
+## 安装
+
+<Tabs>
+<TabItem value="apt-get" label="apt-get">
+可以使用 apt-get 工具从官方仓库安装。
+
+**安装包仓库**
+
+```bash
+wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
+echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
+```
+
+如果安装 Beta 版需要安装包仓库
+
+```bash
+echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
+```
+
+**使用 apt-get 命令安装**
+
+```bash
+sudo apt-get update
+apt-cache policy tdengine
+sudo apt-get install tdengine
+```
+
+:::tip
+apt-get 方式只适用于 Debian 或 Ubuntu 系统
+::::
+</TabItem>
+<TabItem label="Deb 安装" value="debinst">
+
+1、从官网下载获得 deb 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.deb；
+2、进入到 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.deb 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
+
+```bash
+sudo dpkg -i TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.deb
+```
+
+</TabItem>
+
+<TabItem label="RPM 安装" value="rpminst">
+
+1、从官网下载获得 rpm 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.rpm；
+2、进入到 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.rpm 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
+
+```bash
+sudo rpm -ivh TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.rpm
+```
+
+</TabItem>
+
+<TabItem label="tar.gz 安装" value="tarinst">
+
+1、从官网下载获得 tar.gz 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.tar.gz；
+2、进入到 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.tar.gz 安装包所在目录，先解压文件后，进入子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本：
+
+```bash
+tar -zxvf TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.tar.gz
+```
+
+解压后进入相应路径，执行
+
+```bash
+sudo ./install.sh
+```
+
+:::info
+install.sh 安装脚本在执行过程中，会通过命令行交互界面询问一些配置信息。如果希望采取无交互安装方式，那么可以用 -e no 参数来执行 install.sh 脚本。运行 `./install.sh -h` 指令可以查看所有参数的详细说明信息。
+
+:::
+
+</TabItem>
+</Tabs>
+
+:::note
+当安装第一个节点时，出现 Enter FQDN：提示的时候，不需要输入任何内容。只有当安装第二个或以后更多的节点时，才需要输入已有集群中任何一个可用节点的 FQDN，支持该新节点加入集群。当然也可以不输入，而是在新节点启动前，配置到新节点的配置文件中。
+
+:::
+
+## 启动
+
+安装后，请使用 `systemctl` 命令来启动 TDengine 的服务进程。
+
+```bash
+systemctl start taosd
+```
+
+检查服务是否正常工作：
+
+```bash
+systemctl status taosd
+```
+
+如果服务进程处于活动状态，则 status 指令会显示如下的相关信息：
+
+```
+Active: active (running)
+```
+
+如果后台服务进程处于停止状态，则 status 指令会显示如下的相关信息：
+
+```
+Active: inactive (dead)
+```
+
+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。
+
+systemctl 命令汇总：
+
+- 启动服务进程：`systemctl start taosd`
+
+- 停止服务进程：`systemctl stop taosd`
+
+- 重启服务进程：`systemctl restart taosd`
+
+- 查看服务状态：`systemctl status taosd`
+
+:::info
+
+- 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 。
+- `systemctl stop taosd` 指令在执行后并不会马上停止 TDengine 服务，而是会等待系统中必要的落盘工作正常完成。在数据量很大的情况下，这可能会消耗较长时间。
+- 如果系统中不支持 `systemd`，也可以用手动运行 `/usr/local/taos/bin/taosd` 方式启动 TDengine 服务。
+
+:::
+
+## TDengine 命令行 (CLI)
+
+为便于检查 TDengine 的状态，执行数据库 (Database) 的各种即席(Ad Hoc)查询，TDengine 提供一命令行应用程序(以下简称为 TDengine CLI) taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在安装有 TDengine 的 Linux 终端执行 `taos` 即可。
+
+```bash
+taos
+```
+
+如果连接服务成功，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](/train-faq/faq) 来解决终端连接服务端失败的问题）。 TDengine CLI 的提示符号如下：
+
+```cmd
+taos>
+```
+
+在 TDengine CLI 中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行数据库(database)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：
+
+```sql
+create database demo;
+use demo;
+create table t (ts timestamp, speed 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    |
+========================================
+ 2019-07-15 00:00:00.000 |          10 |
+ 2019-07-15 01:00:00.000 |          20 |
+Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
+```
+
+除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine CLI 进行检查系统运行状态、添加删除用户账号等操作。TDengine CLI 连同应用驱动也可以独立安装在 Linux 或 Windows 机器上运行，更多细节请参考 [这里](../../reference/taos-shell/)
+
+## 使用 taosBenchmark 体验写入速度
+
+启动 TDengine 的服务，在 Linux 终端执行 `taosBenchmark` （曾命名为 `taosdemo`）：
+
+```bash
+taosBenchmark
+```
+
+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 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "California.SanFrancisco" 或者 "California.LosAngeles"。
+
+这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能，即使在一台普通的 PC 服务器往往也仅需十几秒。
+
+taosBenchmark 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，您可以设置不同参数进行体验，请执行 `taosBenchmark --help` 详细列出。taosBenchmark 详细使用方法请参照 [如何使用 taosBenchmark 对 TDengine 进行性能测试](https://www.taosdata.com/2021/10/09/3111.html)。
+
+## 使用 TDengine CLI 体验查询速度
+
+使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI 输入查询命令，体验查询速度。
+
+查询超级表下记录总条数：
+
+```sql
+taos> select count(*) from test.meters;
+```
+
+查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值等：
+
+```sql
+taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters;
+```
+
+查询 location="California.SanFrancisco" 的记录总条数：
+
+```sql
+taos> select count(*) from test.meters where location="California.SanFrancisco";
+```
+
+查询 groupId=10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：
+
+```sql
+taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where groupId=10;
+```
+
+对表 d10 按 10s 进行平均值、最大值和最小值聚合统计：
+
+```sql
+taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
+```

docs/en/05-get-started/_apt_get_install.mdx

-`apt-get` can be used to install TDengine from official package repository. 
+可以使用 apt-get 工具从官方仓库安装。
 
-**Package Repository**
+**安装包仓库**
 
 ```
 wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
 echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
 ```
 
-The repository required for installing beta versions can be configured as below:
+如果安装 Beta 版需要安装包仓库
 
 ```
 echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
 ```
 
-**Install With apt-get**
+**使用 apt-get 命令安装**
 
 ```
 sudo apt-get update
@@ -22,5 +22,5 @@ sudo apt-get install tdengine
 ```
 
 :::tip
-`apt-get` can only be used on Debian or Ubuntu Linux.
+apt-get 方式只适用于 Debian 或 Ubuntu 系统
 ::::

docs/en/05-get-started/_category_.yml

-label: Get Started
+label: 立即开始

docs/en/05-get-started/_pkg_install.mdx

 import PkgList from "/components/PkgList";
 
-It's very easy to install TDengine and would take you only a few minutes from downloading to finishing installation.
+TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟。
 
-For the convenience of users, from version 2.4.0.10, the standard server side installation package includes `taos`, `taosd`, `taosAdapter`, `taosBenchmark` and sample code. If only the `taosd` server and C/C++ connector are required, you can also choose to download the lite package.
+为方便使用，从 2.4.0.10 开始，标准的服务端安装包包含了 taos、taosd、taosAdapter、taosdump、taosBenchmark、TDinsight 安装脚本和示例代码；如果您只需要用到服务端程序和客户端连接的 C/C++ 语言支持，也可以仅下载 lite 版本的安装包。
 
-Three kinds of packages are provided, tar.gz, rpm and deb. Especially the tar.gz package is provided for the convenience of enterprise customers on different kinds of operating systems, it includes `taosdump`  and TDinsight installation script which are normally only provided in taos-tools rpm and deb packages.
+在安装包格式上，我们提供 tar.gz, rpm 和 deb 格式，为企业客户提供 tar.gz 格式安装包，以方便在特定操作系统上使用。需要注意的是，rpm 和 deb 包不含 taosdump、taosBenchmark 和 TDinsight 安装脚本，这些工具需要通过安装 taosTool 包获得。
 
-Between two major release versions, some beta versions may be delivered for users to try some new features.
+发布版本包括稳定版和 Beta 版，Beta 版含有更多新功能。正式上线或测试建议安装稳定版。您可以根据需要选择下载：
 
 <PkgList type={0}/>
 
-For the details please refer to [Install and Uninstall](/operation/pkg-install)。
-
-To see the details of versions, please refer to [Download List](https://tdengine.com/all-downloads) and [Release Notes](https://github.com/taosdata/TDengine/releases).
+具体的安装方法，请参见[安装包的安装和卸载](/operation/pkg-install)。
 
+下载其他组件、最新 Beta 版及之前版本的安装包，请点击[这里](https://www.taosdata.com/all-downloads)
 
+查看 Release Notes, 请点击[这里](https://github.com/taosdata/TDengine/releases) 

docs/en/05-get-started/index.md

 ---
-title: Get Started
-description: 'Install TDengine from Docker image, apt-get or package, and run TDengine CLI and taosBenchmark to experience the features'
+title: 立即开始
+description: '快速设置 TDengine 环境并体验其高效写入和查询'
 ---
 
-import Tabs from "@theme/Tabs";
-import TabItem from "@theme/TabItem";
-import PkgInstall from "./\_pkg_install.mdx";
-import AptGetInstall from "./\_apt_get_install.mdx";
+TDengine 完整的软件包包括服务端（taosd）、用于与第三方系统对接并提供 RESTful 接口的 taosAdapter、应用驱动（taosc）、命令行程序 (CLI，taos) 和一些工具软件。TDengine 除了提供多种语言的连接器之外，还通过 [taosAdapter](/reference/taosadapter) 提供 [RESTful 接口](/reference/rest-api)。
 
-## Quick Install
+本章主要介绍如何利用 Docker 或者安装包快速设置 TDengine 环境并体验其高效写入和查询。
 
-The full package of TDengine includes the server(taosd), taosAdapter for connecting with third-party systems and providing a RESTful interface, client driver(taosc), command-line program(CLI, taos) and some tools. For the current version, the server taosd and taosAdapter can only be installed and run on Linux systems. In the future taosd and taosAdapter will also be supported on Windows, macOS and other systems. The client driver taosc and TDengine CLI can be installed and run on Windows or Linux. In addition to connectors for multiple languages, TDengine also provides a [RESTful interface](/reference/rest-api) through [taosAdapter](/reference/taosadapter). Prior to version 2.4.0.0, taosAdapter did not exist and the RESTful interface was provided by the built-in HTTP service of taosd.
+```mdx-code-block
+import DocCardList from '@theme/DocCardList';
+import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
 
-TDengine supports X64/ARM64/MIPS64/Alpha64 hardware platforms, and will support ARM32, RISC-V and other CPU architectures in the future.
-
-<Tabs defaultValue="apt-get">
+<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
+```
\ No newline at end of file
-<TabItem value="docker" label="Docker">
-If docker is already installed on your computer, execute the following command:
-
-```shell
-docker run -d -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine
-```
-
-Make sure the container is running
-
-```shell
-docker ps
-```
-
-Enter into container and execute bash
-
-```shell
-docker exec -it <container name> bash
-```
-
-Then you can execute the Linux commands and access TDengine.
-
-For detailed steps, please visit [Experience TDengine via Docker](/train-faq/docker)。
-
-:::info
-Starting from 2.4.0.10，besides taosd，TDengine docker image includes: taos，taosAdapter，taosdump，taosBenchmark，TDinsight, scripts and sample code. Once the TDengine container is started，it will start both taosAdapter and taosd automatically to support RESTful interface.
-
-:::
-
-</TabItem>
-<TabItem value="apt-get" label="apt-get">
-<AptGetInstall />
-</TabItem>
-<TabItem value="pkg" label="Package">
-<PkgInstall />
-</TabItem>
-<TabItem value="src" label="Source Code">
-
-If you like to check the source code, build the package by yourself or contribute to the project, please check [TDengine GitHub Repository](https://github.com/taosdata/TDengine)
-
-</TabItem>
-</Tabs>
-
-## Quick Launch
-
-After installation, you can launch the TDengine service by the 'systemctl' command to start 'taosd'.
-
-```bash
-systemctl start taosd
-```
-
-Check if taosd is running：
-
-```bash
-systemctl status taosd
-```
-
-If everything is fine, you can run TDengine command-line interface `taos` to access TDengine and test it out yourself.
-
-:::info
-
-- systemctl requires _root_ privileges，if you are not _root_ ，please add sudo before the command.
-- To get feedback and keep improving the product, TDengine is collecting some basic usage information, but you can turn it off by setting telemetryReporting to 0 in configuration file taos.cfg. 
-- TDengine uses FQDN (usually hostname）as the ID for a node. To make the system work, you need to configure the FQDN for the server running taosd, and configure the DNS service or hosts file on the the machine where the application or TDengine CLI runs to ensure that the FQDN can be resolved.     
-- `systemctl stop taosd` won't stop the server right away, it will wait until all the data in memory are flushed to disk. It may takes time depending on the cache size.
-
-TDengine supports the installation on system which runs [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) for process management，use `which systemctl` to check if the system has `systemd` installed:
-
-```bash
-which systemctl
-```
-
-If the system does not have `systemd`，you can start TDengine manually by executing `/usr/local/taos/bin/taosd`
-
-:::note
-
-## Command Line Interface
-
-To manage the TDengine running instance，or execute ad-hoc queries, TDengine provides a Command Line Interface (hereinafter referred to as TDengine CLI) taos. To enter into the interactive CLI，execute `taos` on a Linux terminal where TDengine is installed.
-
-```bash
-taos
-```
-
-If it connects to the TDengine server successfully, it will print out the version and welcome message. If it fails, it will print out the error message, please check [FAQ](/train-faq/faq) for trouble shooting connection issue. TDengine CLI's prompt is：
-
-```cmd
-taos>
-```
-
-Inside TDengine CLI，you can execute SQL commands to create/drop database/table, and run queries. The SQL command must be ended with a semicolon. For example:
-
-```sql
-create database demo;
-use demo;
-create table t (ts timestamp, speed 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    |
-========================================
- 2019-07-15 00:00:00.000 |          10 |
- 2019-07-15 01:00:00.000 |          20 |
-Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
-```
-
-Besides executing SQL commands, system administrators can check running status, add/drop user accounts and manage the running instances. TDengine CLI with client driver can be installed and run on either Linux or Windows machines. For more details on CLI, please [check here](../reference/taos-shell/).
-
-## Experience the blazing fast speed
-
-After TDengine server is running，execute `taosBenchmark` (previously named taosdemo) from a Linux terminal：
-
-```bash
-taosBenchmark
-```
-
-This command will create a super table "meters" under database "test". Under "meters", 10000 tables are created with names from "d0" to "d9999". Each table has 10000 rows and each row has four columns (ts, current, voltage, phase). Time stamp is starting from "2017-07-14 10:40:00 000" to "2017-07-14 10:40:09 999". Each table has tags "location" and "groupId". groupId is set 1 to 10 randomly, and location is set to "California.SanFrancisco" or "California.SanDiego".
-
-This command will insert 100 million rows into the database quickly. Time to insert depends on the hardware configuration, it only takes a dozen seconds for a regular PC server.            
-
-taosBenchmark provides command-line options and a configuration file to customize the scenarios, like number of tables, number of rows per table, number of columns and more. Please execute `taosBenchmark --help` to list them. For details on running taosBenchmark, please check [reference for taosBenchmark](/reference/taosbenchmark)
-
-## Experience query speed
-           
-After using taosBenchmark to insert a number of rows data, you can execute queries from TDengine CLI to experience the lightning fast query speed.
-
-query the total number of rows under super table "meters"：
-
-```sql
-taos> select count(*) from test.meters;
-```
-
-query the average, maximum, minimum of 100 million rows:
-
-```sql
-taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters;
-```
-
-query the total number of rows with location="California.SanFrancisco":
-
-```sql
-taos> select count(*) from test.meters where location="California.SanFrancisco";
-```
-
-query the average, maximum, minimum of all rows with groupId=10:
-
-```sql
-taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where groupId=10;
-```
-
-query the average, maximum, minimum for table d10 in 10 seconds time interval：
-
-```sql
-taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
-```

docs/en/07-develop/03-insert-data/02-influxdb-line.mdx

@@ -55,9 +55,6 @@ For more details please refer to [InfluxDB Line Protocol](https://docs.influxdat
   <TabItem label="Go" value="go">
     <GoLine />
   </TabItem>
-  <TabItem label="Rust" value="rust">
-    <RustLine />
-  </TabItem>
   <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
     <NodeLine />
   </TabItem>

docs/en/07-develop/03-insert-data/03-opentsdb-telnet.mdx

@@ -46,9 +46,6 @@ Please refer to [OpenTSDB Telnet API](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_te
   <TabItem label="Go" value="go">
     <GoTelnet />
   </TabItem>
-  <TabItem label="Rust" value="rust">
-    <RustTelnet />
-  </TabItem>
   <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
     <NodeTelnet />
   </TabItem>

docs/en/07-develop/03-insert-data/04-opentsdb-json.mdx

@@ -63,9 +63,6 @@ Please refer to [OpenTSDB HTTP API](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_http
   <TabItem label="Go" value="go">
     <GoJson />
   </TabItem>
-  <TabItem label="Rust" value="rust">
-    <RustJson />
-  </TabItem>
   <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
     <NodeJson />
   </TabItem>

docs/en/07-develop/03-insert-data/_rust_line.mdx

 ```rust
-{{#include docs/examples/rust/schemalessexample/examples/influxdb_line_example.rs}}
 ```

docs/en/07-develop/03-insert-data/_rust_opts_json.mdx

 ```rust
-{{#include docs/examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_json_example.rs}}
 ```

docs/en/07-develop/03-insert-data/_rust_opts_telnet.mdx

 ```rust
-{{#include docs/examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_telnet_example.rs}}
 ```

docs/en/07-develop/_sub_java.mdx

 ```java
 {{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/SubscribeDemo.java}}
 ```
-:::note
-For now Java connector doesn't provide asynchronous subscription, but `TimerTask` can be used to achieve similar purpose.
-
-:::
+```java
+{{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/MetersDeserializer.java}}
+```
+```java
\ No newline at end of file
+{{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/Meters.java}}
+```
\ No newline at end of file

docs/en/07-develop/_sub_rust.mdx

-```rs
+```rust
 {{#include docs/examples/rust/nativeexample/examples/subscribe_demo.rs}}
-```
+```
\ No newline at end of file

docs/en/14-reference/03-connector/03-connector.mdx

@@ -8,17 +8,13 @@ TDengine provides a rich set of APIs (application development interface). To fac
 
 ## Supported platforms
 
-Currently, TDengine's native interface connectors can support platforms such as X64/X86/ARM64/ARM32/MIPS/Alpha hardware platforms and Linux/Win64/Win32 development environments. The comparison matrix is as follows.
+Currently, TDengine's native interface connectors can support platforms such as X64/ARM64 hardware platforms and Linux/Win64 development environments. The comparison matrix is as follows.
 
 | **CPU** | **OS** | **JDBC** | **Python** | **Go** | **Node.js** | **C#** | **Rust** | C/C++ |
 | ------- | ------ | -------- | ---------- | ------ | ----------- | ------ | -------- | ----- |
 | **X86 64bit** | **Linux** | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
 | **X86 64bit** | **Win64** | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
-| **X86 64bit** | **Win32** | ● | ● | ● | ● | ○ | ○ | ● |
-| **X86 32bit** | **Win32** | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ● |
 | **ARM64** | **Linux** | ● | ● | ● | ● | ○ | ○ | ● |
-| **ARM32** | **Linux** | ● | ● | ● | ● | ○ | ○ | ● |
-| **MIPS** | **Linux** | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
 
 Where ● means the official test verification passed, ○ means the unofficial test verification passed, -- means no assurance.
 

docs/en/14-reference/03-connector/java.mdx

@@ -41,19 +41,20 @@ Please refer to [Version Support List](/reference/connector#version-support).
 
 TDengine currently supports timestamp, number, character, Boolean type, and the corresponding type conversion with Java is as follows:
 
-| TDengine DataType | JDBCType (driver version < 2.0.24) | JDBCType (driver version > = 2.0.24) |
-| ----------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------ |
-| TIMESTAMP         | java.lang.Long                     | java.sql.Timestamp                   |
-| INT               | java.lang.Integer                  | java.lang.Integer                    |
-| BIGINT            | java.lang.Long                     | java.lang.Long                       |
-| FLOAT             | java.lang.Float                    | java.lang.Float                      |
-| DOUBLE            | java.lang.Double                   | java.lang.Double                     |
-| SMALLINT          | java.lang.Short                    | java.lang.Short                      |
-| TINYINT           | java.lang.Byte                     | java.lang.Byte                       |
-| BOOL              | java.lang.Boolean                  | java.lang.Boolean                    |
-| BINARY            | java.lang.String                   | byte array                           |
-| NCHAR             | java.lang.String                   | java.lang.String                     |
-| JSON              | -                                  | java.lang.String                     |
+
+| TDengine DataType | JDBCType  |
+| ----------------- | ---------------------------------- |
+| TIMESTAMP         | java.sql.Timestamp                 |
+| INT               | java.lang.Integer                  |
+| BIGINT            | java.lang.Long                     |
+| FLOAT             | java.lang.Float                    |
+| DOUBLE            | java.lang.Double                   |
+| SMALLINT          | java.lang.Short                    |
+| TINYINT           | java.lang.Byte                     |
+| BOOL              | java.lang.Boolean                  |
+| BINARY            | byte array                         |
+| NCHAR             | java.lang.String                   |
+| JSON              | java.lang.String                   |
 
 **Note**: Only TAG supports JSON types
 
@@ -81,7 +82,7 @@ Add following dependency in the `pom.xml` file of your Maven project:
 <dependency>
  <groupId>com.taosdata.jdbc</groupId>
  <artifactId>taos-jdbcdriver</artifactId>
- <version>2.0.**</version>
+ <version>3.0.0</version>
 </dependency>
 ```
 
@@ -845,7 +846,13 @@ Please refer to: [JDBC example](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/develo
 
    **Cause**: Currently, TDengine only supports 64-bit JDK.
 
-   **Solution**: Reinstall the 64-bit JDK. 4.
+   **Solution**: Reinstall the 64-bit JDK.
+
+4. java.lang.NoSuchMethodError: setByteArray
+
+  **Cause**: taos-jdbcdriver version 3.* only supports TDengine 3.0 or above.
+
+  **Solution**: connect TDengine 2.* using taos-jdbcdriver 2.* version.
 
 For other questions, please refer to [FAQ](/train-faq/faq)
 

docs/en/14-reference/08-taos-shell.md

@@ -47,27 +47,28 @@ If the displayed content is followed by `...` you can use this command to change
 
 You can change the behavior of TDengine CLI by specifying command-line parameters. The following parameters are commonly used.
 
-- -h, --host=HOST: FQDN of the server where the TDengine server is to be connected. Default is to connect to the local service
-- -P, --port=PORT: Specify the port number to be used by the server. Default is `6030`
-- -u, --user=USER: the user name to use when connecting. Default is `root`
-- -p, --password=PASSWORD: the password to use when connecting to the server. Default is `taosdata`
+- -h HOST: FQDN of the server where the TDengine server is to be connected. Default is to connect to the local service
+- -P PORT: Specify the port number to be used by the server. Default is `6030`
+- -u USER: the user name to use when connecting. Default is `root`
+- -p PASSWORD: the password to use when connecting to the server. Default is `taosdata`
 - -?, --help: print out all command-line arguments 
 
 And many more parameters.
 
-- -c, --config-dir: Specify the directory where configuration file exists. The default is `/etc/taos`, and the default name of the configuration file in this directory is `taos.cfg`
-- -C, --dump-config: Print the configuration parameters of `taos.cfg` in the default directory or specified by -c
-- -d, --database=DATABASE: Specify the database to use when connecting to the server
-- -D, --directory=DIRECTORY: Import the SQL script file in the specified path
-- -f, --file=FILE: Execute the SQL script file in non-interactive mode
-- -k, --check=CHECK: Specify the table to be checked
-- -l, --pktlen=PKTLEN: Test package size to be used for network testing
-- -n, --netrole=NETROLE: test scope for network connection test, default is `startup`. The value can be `client`, `server`, `rpc`, `startup`, `sync`, `speed`, or `fqdn`.
-- -r, --raw-time: output the timestamp format as unsigned 64-bits integer (uint64_t in C language)
-- -s, --commands=COMMAND: execute SQL commands in non-interactive mode
-- -S, --pkttype=PKTTYPE: Specify the packet type used for network testing. The default is TCP, can be specified as either TCP or UDP when `speed` is specified to `netrole` parameter
-- -T, --thread=THREADNUM: The number of threads to import data in multi-threaded mode
-- -s, --commands: Run TDengine CLI commands without entering the terminal
+- -a AUTHSTR: The auth string to use when connecting to the server
+- -A: Generate auth string from password
+- -c CONFIGDIR: Specify the directory where configuration file exists. The default is `/etc/taos`, and the default name of the configuration file in this directory is `taos.cfg`
+- -C: Print the configuration parameters of `taos.cfg` in the default directory or specified by -c
+- -d DATABASE: Specify the database to use when connecting to the server
+- -f FILE: Execute the SQL script file in non-interactive mode
+- -k: Check the service status, 0: unavailable，1: network ok，2: service ok，3: service degraded，4: exiting
+- -l PKTLEN: Test package length to be used for network testing
+- -n NETROLE: test scope for network connection test, default is `client`. The value can be `client`, `server`
+- -N PKTNUM: Test package numbers to be used for network testing
+- -r: output the timestamp format as unsigned 64-bits integer (uint64_t in C language)
+- -s COMMAND: execute SQL commands in non-interactive mode
+- -t: Check the details of the service status，status same as -k
+- -w DISPLAYWIDTH: 客户端列显示宽度
 - -z, --timezone=TIMEZONE: Specify time zone. Default is the value of current configuration file
 - -V, --version: Print out the current version number
 

docs/en/14-reference/09-support-platform/index.md

@@ -5,12 +5,11 @@ description: "List of platforms supported by TDengine server, client, and connec
 
 ## List of supported platforms for TDengine server
 
-|              | **CentOS 7/8** | **Ubuntu 16/18/20** | **Other Linux** |
-| ------------ | -------------- | ------------------- | --------------- |
-| X64          | ●              | ●                   |                 |
-| MIPS64       |                |                     | ●               |
-| ARM64        |                | ○                   | ○               |
-| Alpha64      |                |                     | ○               |
+|                    | **Windows server 2016/2019** | **Windows 10/11** | **CentOS 7.9/8** | **Ubuntu 18/20** | **UOS** | **kylin** | **Ningsi V60/V80** |
+| ------------------ | ---------------------------- | ----------------- | ---------------- | ---------------- | ------- | --------- | ------------------ |
+| X64                | ●                            | ●                 | ●                | ●                | ●       | ●         | ●                  |
+| Raspberry Pi ARM64 |                              |                   | ●                |                  |         |           |                    |
+| HUAWEI Cloud ARM64 |                              |                   |                  | ●                |         |           |                    |
 
 Note: ● means officially tested and verified, ○ means unofficially tested and verified.
 
@@ -20,15 +19,15 @@ TDengine's connector can support a wide range of platforms, including X64/X86/AR
 
 The comparison matrix is as follows.
 
-| **CPU**     | **X64 64bit** |           |           | **X86 32bit** | **ARM64** | **ARM32** | **MIPS**  | **Alpha** |
-| ----------- | ------------- | --------- | --------- | ------------- | --------- | --------- | --------- | --------- |
-| **OS**      | **Linux**     | **Win64** | **Win32** | **Win32**     | **Linux** | **Linux** | **Linux** | **Linux** |
-| **C/C++**   | ●             | ●         | ●         | ○             | ●         | ●         | ●         | ●         |
-| **JDBC**    | ●             | ●         | ●         | ○             | ●         | ●         | ●         | ●         |
-| **Python**  | ●             | ●         | ●         | ○             | ●         | ●         | ●         | --        |
-| **Go**      | ●             | ●         | ●         | ○             | ●         | ●         | ○         | --        |
-| **NodeJs**  | ●             | ●         | ○         | ○             | ●         | ●         | ○         | --        |
-| **C#**      | ●             | ●         | ○         | ○             | ○         | ○         | ○         | --        |
-| **RESTful** | ●             | ●         | ●         | ●             | ●         | ●         | ●         | ●         |
+| **CPU**     | **X64 64bit** | **X64 64bit** | **ARM64** |
+| ----------- | ------------- | ------------- | --------- |
+| **OS**      | **Linux**     | **Win64**     | **Linux** |
+| **C/C++**   | ●             | ●             | ●         |
+| **JDBC**    | ●             | ●             | ●         |
+| **Python**  | ●             | ●             | ●         |
+| **Go**      | ●             | ●             | ●         |
+| **NodeJs**  | ●             | ●             | ●         |
+| **C#**      | ●             | ●             | ○         |
+| **RESTful** | ●             | ●             | ●         |
 
 Note: ● means the official test is verified, ○ means the unofficial test is verified, -- means not verified.

docs/en/14-reference/12-directory.md

@@ -25,7 +25,6 @@ All executable files of TDengine are in the _/usr/local/taos/bin_ directory by d
 - _taosBenchmark_: TDengine testing tool
 - _remove.sh_: script to uninstall TDengine, please execute it carefully, link to the **rmtaos** command in the /usr/bin directory. Will remove the TDengine installation directory `/usr/local/taos`, but will keep `/etc/taos`, `/var/lib/taos`, `/var/log/taos`
 - _taosadapter_: server-side executable that provides RESTful services and accepts writing requests from a variety of other softwares
-- _tarbitrator_: provides arbitration for two-node cluster deployments
 - _TDinsight.sh_: script to download TDinsight and install it
 - _set_core.sh_: script for setting up the system to generate core dump files for easy debugging
 - _taosd-dump-cfg.gdb_: script to facilitate debugging of taosd's gdb execution.

docs/en/14-reference/13-schemaless/13-schemaless.md

@@ -3,7 +3,7 @@ title: Schemaless Writing
 description: "The Schemaless write method eliminates the need to create super tables/sub tables in advance and automatically creates the storage structure corresponding to the data, as it is written to the interface."
 ---
 
-In IoT applications, data is collected for many purposes such as intelligent control, business analysis, device monitoring and so on. Due to changes in business or functional requirements or changes in device hardware, the application logic and even the data collected may change. To provide the flexibility needed in such cases and in a rapidly changing IoT landscape, TDengine starting from version 2.2.0.0, provides a series of interfaces for the schemaless writing method. These interfaces eliminate the need to create super tables and subtables in advance by automatically creating the storage structure corresponding to the data as the data is written to the interface. When necessary, schemaless writing will automatically add the required columns to ensure that the data written by the user is stored correctly.
+In IoT applications, data is collected for many purposes such as intelligent control, business analysis, device monitoring and so on. Due to changes in business or functional requirements or changes in device hardware, the application logic and even the data collected may change. To provide the flexibility needed in such cases and in a rapidly changing IoT landscape, TDengine provides a series of interfaces for the schemaless writing method. These interfaces eliminate the need to create super tables and subtables in advance by automatically creating the storage structure corresponding to the data as the data is written to the interface. When necessary, schemaless writing will automatically add the required columns to ensure that the data written by the user is stored correctly.
 
 The schemaless writing method creates super tables and their corresponding subtables. These are completely indistinguishable from the super tables and subtables created directly via SQL. You can write data directly to them via SQL statements. Note that the names of tables created by schemaless writing are based on fixed mapping rules for tag values, so they are not explicitly ideographic and they lack readability.
 
@@ -39,10 +39,10 @@ In the schemaless writing data line protocol, each data item in the field_set ne
 | -------- | -------- | ------------ | -------------- |
 | 1 | none or f64 | double | 8 |
 | 2 | f32 | float | 4 |
-| 3 | i8 | TinyInt | 1 |
-| 4 | i16 | SmallInt | 2 |
-| 5 | i32 | Int | 4 |
-| 6 | i64 or i | Bigint | 8 |
+| 3 | i8/u8 | TinyInt/UTinyInt | 1 |
+| 4 | i16/u16 | SmallInt/USmallInt | 2 |
+| 5 | i32/u32 | Int/UInt | 4 |
+| 6 | i64/i/u64/u | Bigint/Bigint/UBigint/UBigint | 8 |
 
 - `t`, `T`, `true`, `True`, `TRUE`, `f`, `F`, `false`, and `False` will be handled directly as BOOL types.
 
@@ -72,11 +72,11 @@ If the subtable obtained by the parse line protocol does not exist, Schemaless c
 4. If the specified tag or regular column in the data row does not exist, the corresponding tag or regular column is added to the super table (only incremental).
 5. If there are some tag columns or regular columns in the super table that are not specified to take values in a data row, then the values of these columns are set to NULL.
 6. For BINARY or NCHAR columns, if the length of the value provided in a data row exceeds the column type limit, the maximum length of characters allowed to be stored in the column is automatically increased (only incremented and not decremented) to ensure complete preservation of the data.
-7. If the specified data subtable already exists, and the specified tag column takes a value different from the saved value this time, the value in the latest data row overwrites the old tag column take value.
-8. Errors encountered throughout the processing will interrupt the writing process and return an error code.
+7. Errors encountered throughout the processing will interrupt the writing process and return an error code.
+8. In order to improve the efficiency of writing, it is assumed by default that the order of the fields in the same Super is the same (the first data contains all fields, and the following data is in this order). If the order is different, the parameter smlDataFormat needs to be configured to be false. Otherwise, the data is written in the same order, and the data in the library will be abnormal.
 
 :::tip
-All processing logic of schemaless will still follow TDengine's underlying restrictions on data structures, such as the total length of each row of data cannot exceed 48k bytes. See [TAOS SQL Boundary Limits](/taos-sql/limit) for specific constraints in this area.
+All processing logic of schemaless will still follow TDengine's underlying restrictions on data structures, such as the total length of each row of data cannot exceed 16k bytes. See [TAOS SQL Boundary Limits](/taos-sql/limit) for specific constraints in this area.
 :::
 
 ## Time resolution recognition

docs/examples/csharp/QueryExample.cs

@@ -10,7 +10,7 @@ namespace TDengineExample
         {
             IntPtr conn = GetConnection();
             // run query
-            IntPtr res = TDengine.Query(conn, "SELECT * FROM test.meters LIMIT 2");
+            IntPtr res = TDengine.Query(conn, "SELECT * FROM meters LIMIT 2");
             if (TDengine.ErrorNo(res) != 0)
             {
                 Console.WriteLine("Failed to query since: " + TDengine.Error(res));

docs/examples/java/pom.xml

@@ -21,7 +21,7 @@
     <dependency>
       <groupId>com.taosdata.jdbc</groupId>
       <artifactId>taos-jdbcdriver</artifactId>
-      <version>2.0.38</version>
+      <version>3.0.0</version>
     </dependency>
 <!--    ANCHOR_END: dep-->
     <dependency>

docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/Meters.java

+package com.taos.example;
+
+import java.sql.Timestamp;
+
+public class Meters {
+    private Timestamp ts;
+    private float current;
+    private int voltage;
+    private int groupid;
+    private String location;
+
+    public Timestamp getTs() {
+        return ts;
+    }
+
+    public void setTs(Timestamp ts) {
+        this.ts = ts;
+    }
+
+    public float getCurrent() {
+        return current;
+    }
+
+    public void setCurrent(float current) {
+        this.current = current;
+    }
+
+    public int getVoltage() {
+        return voltage;
+    }
+
+    public void setVoltage(int voltage) {
+        this.voltage = voltage;
+    }
+
+    public int getGroupid() {
+        return groupid;
+    }
+
+    public void setGroupid(int groupid) {
+        this.groupid = groupid;
+    }
+
+    public String getLocation() {
+        return location;
+    }
+
+    public void setLocation(String location) {
+        this.location = location;
+    }
+
+    @Override
+    public String toString() {
+        return "Meters{" +
+                "ts=" + ts +
+                ", current=" + current +
+                ", voltage=" + voltage +
+                ", groupid=" + groupid +
+                ", location='" + location + '\'' +
+                '}';
+    }
+}

docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/MetersDeserializer.java

+package com.taos.example;
+
+import com.taosdata.jdbc.tmq.ReferenceDeserializer;
+
+public class MetersDeserializer extends ReferenceDeserializer<Meters> {
+}
\ No newline at end of file

docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/SubscribeDemo.java

 package com.taos.example;
 
-import com.taosdata.jdbc.TSDBConnection;
-import com.taosdata.jdbc.TSDBDriver;
-import com.taosdata.jdbc.TSDBResultSet;
-import com.taosdata.jdbc.TSDBSubscribe;
+import com.taosdata.jdbc.tmq.ConsumerRecords;
+import com.taosdata.jdbc.tmq.TMQConstants;
+import com.taosdata.jdbc.tmq.TaosConsumer;
 
 import java.sql.Connection;
 import java.sql.DriverManager;
-import java.sql.ResultSetMetaData;
 import java.sql.SQLException;
+import java.sql.Statement;
+import java.time.Duration;
+import java.util.Collections;
 import java.util.Properties;
-import java.util.concurrent.TimeUnit;
+import java.util.Timer;
+import java.util.TimerTask;
+import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
 
 public class SubscribeDemo {
-    private static final String topic = "topic-meter-current-bg-10";
-    private static final String sql = "select * from meters where current > 10";
+    private static final String TOPIC = "tmq_topic";
+    private static final String DB_NAME = "meters";
+    private static final AtomicBoolean shutdown = new AtomicBoolean(false);
 
     public static void main(String[] args) {
-        Connection connection = null;
-        TSDBSubscribe subscribe = null;
-
+        Timer timer = new Timer();
+        timer.schedule(new TimerTask() {
+            public void run() {
+                shutdown.set(true);
+            }
+        }, 3_000);
         try {
+            // prepare
             Class.forName("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver");
+            String jdbcUrl = "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030/?user=root&password=taosdata";
+            Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl);
+            try (Statement statement = connection.createStatement()) {
+                statement.executeUpdate("drop topic if exists " + TOPIC);
+                statement.executeUpdate("drop database if exists " + DB_NAME);
+                statement.executeUpdate("create database " + DB_NAME);
+                statement.executeUpdate("use " + DB_NAME);
+                statement.executeUpdate(
+                        "CREATE TABLE `meters` (`ts` TIMESTAMP, `current` FLOAT, `voltage` INT) TAGS (`groupid` INT, `location` BINARY(16))");
+                statement.executeUpdate("CREATE TABLE `d0` USING `meters` TAGS(0, 'Los Angles')");
+                statement.executeUpdate("INSERT INTO `d0` values(now - 10s, 0.32, 116)");
+                statement.executeUpdate("INSERT INTO `d0` values(now - 8s, NULL, NULL)");
+                statement.executeUpdate(
+                        "INSERT INTO `d1` USING `meters` TAGS(1, 'San Francisco') values(now - 9s, 10.1, 119)");
+                statement.executeUpdate(
+                        "INSERT INTO `d1` values (now-8s, 10, 120) (now - 6s, 10, 119) (now - 4s, 11.2, 118)");
+                // create topic
+                statement.executeUpdate("create topic " + TOPIC + " as select * from meters");
+            }
+
+            // create consumer
             Properties properties = new Properties();
-            properties.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CHARSET, "UTF-8");
-            properties.setProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_TIME_ZONE, "UTC-8");
-            String jdbcUrl = "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030/power?user=root&password=taosdata";
-            connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, properties);
-            // create subscribe
-            subscribe = ((TSDBConnection) connection).subscribe(topic, sql, true); 
-            int count = 0;
-            while (count < 10) {
-                // wait 1 second to avoid frequent calls to consume
-                TimeUnit.SECONDS.sleep(1); 
-                // consume
-                TSDBResultSet resultSet = subscribe.consume();
-                if (resultSet == null) {
-                    continue;
-                }
-                ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
-                while (resultSet.next()) {
-                    int columnCount = metaData.getColumnCount();
-                    for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
-                        System.out.print(metaData.getColumnLabel(i) + ": " + resultSet.getString(i) + "\t");
+            properties.setProperty(TMQConstants.BOOTSTRAP_SERVERS, "127.0.0.1:6030");
+            properties.setProperty(TMQConstants.MSG_WITH_TABLE_NAME, "true");
+            properties.setProperty(TMQConstants.ENABLE_AUTO_COMMIT, "true");
+            properties.setProperty(TMQConstants.GROUP_ID, "test");
+            properties.setProperty(TMQConstants.VALUE_DESERIALIZER,
+                    "com.taosdata.jdbc.MetersDeserializer");
+
+            // poll data
+            try (TaosConsumer<Meters> consumer = new TaosConsumer<>(properties)) {
+                consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC));
+                while (!shutdown.get()) {
+                    ConsumerRecords<Meters> meters = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
+                    for (Meters meter : meters) {
+                        System.out.println(meter);
                     }
-                    System.out.println();
-                    count++;
                 }
             }
-        } catch (Exception e) {
+        } catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
             e.printStackTrace();
-        } finally {
-            try {
-                if (null != subscribe)
-                    // close subscribe
-                    subscribe.close(true);
-                if (connection != null)
-                    connection.close();
-            } catch (SQLException throwable) {
-                throwable.printStackTrace();
-            }
         }
+        timer.cancel();
     }
 }
\ No newline at end of file

docs/examples/node/nativeexample/connect.js

-const { options, connect } = require("@tdengine/rest");
+//A cursor also needs to be initialized in order to interact with TDengine from Node.js.
+const taos = require("@tdengine/client");
+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
 
-async function test() {
-  options.path = "/rest/sql";
-  options.host = "localhost";
+//Close a connection
+conn.close();
\ No newline at end of file
-  let conn = connect(options);
-  let cursor = conn.cursor();
-  try {
-    let res = await cursor.query("SELECT server_version()");
-    res.toString();
-  } catch (err) {
-    console.log(err);
-  }
-}
-test();
-
-// output:
-// server_version() |
-// ===================
-// 3.0.0.0          |

docs/examples/node/restexample/connect.js

 const { options, connect } = require("@tdengine/rest");
 
 async function test() {
-  options.path = "/rest/sqlt";
+  options.path = "/rest/sql";
   options.host = "localhost";
   let conn = connect(options);
   let cursor = conn.cursor();

docs/examples/python/tmq_example.py

+import taos
+from taos.tmq import *
+
+conn = taos.connect()
+
+# create database
+conn.execute("drop database if exists py_tmq")
+conn.execute("create database if not exists py_tmq vgroups 2")
+
+# create table and stables
+conn.select_db("py_tmq")
+conn.execute("create stable if not exists stb1 (ts timestamp, c1 int, c2 float, c3 binary(10)) tags(t1 int)")
+conn.execute("create table if not exists tb1 using stb1 tags(1)")
+conn.execute("create table if not exists tb2 using stb1 tags(2)")
+conn.execute("create table if not exists tb3 using stb1 tags(3)")
+
+# create topic
+conn.execute("drop topic if exists topic_ctb_column")
+conn.execute("create topic if not exists topic_ctb_column as select ts, c1, c2, c3 from stb1")
+
+# set consumer configure options
+conf = TaosTmqConf()
+conf.set("group.id", "tg2")
+conf.set("td.connect.user", "root")
+conf.set("td.connect.pass", "taosdata")
+conf.set("enable.auto.commit", "true")
+conf.set("msg.with.table.name", "true")
+
+def tmq_commit_cb_print(tmq, resp, offset, param=None):
+    print(f"commit: {resp}, tmq: {tmq}, offset: {offset}, param: {param}")
+    
+conf.set_auto_commit_cb(tmq_commit_cb_print, None)
+
+# build consumer
+tmq = conf.new_consumer()
+
+# build topic list
+topic_list = TaosTmqList()
+topic_list.append("topic_ctb_column")
+
+# subscribe consumer
+tmq.subscribe(topic_list)
+
+# check subscriptions
+sub_list = tmq.subscription()
+print("subscribed topics: ",sub_list)
+
+# start subscribe
+while 1:
+    res = tmq.poll(1000)
+    if res:
+        topic = res.get_topic_name()
+        vg = res.get_vgroup_id()
+        db = res.get_db_name()
+        print(f"topic: {topic}\nvgroup id: {vg}\ndb: {db}")
+        for row in res:
+            print(row)
+            tb = res.get_table_name()
+            print(f"from table: {tb}")

docs/examples/rust/Cargo.toml

 [workspace]
-members = ["restexample", "nativeexample", "schemalessexample"]
+members = ["restexample", "nativeexample"]

docs/examples/rust/nativeexample/Cargo.toml

@@ -5,6 +5,9 @@ edition = "2021"
 
 # See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html
 [dependencies]
-libtaos = { version = "0.4.3" }
-tokio = { version = "*", features = ["rt", "macros", "rt-multi-thread"] }
-bstr = { version = "*" }
+anyhow = "1"
+chrono = "0.4"
+serde = { version = "1", features = ["derive"] }
+tokio = { version = "1", features = ["rt", "macros", "rt-multi-thread"] }
+
+taos = { version = "0.*" }

docs/examples/rust/nativeexample/examples/connect.rs

-use libtaos::*;
+use taos::*;
 
-fn taos_connect() -> Result<Taos, Error> {
-    TaosCfgBuilder::default()
-        .ip("localhost")
-        .user("root")
-        .pass("taosdata")
-        // .db("log") // remove comment if you want to connect to database log by default.
-        .port(6030u16)
-        .build()
-        .expect("TaosCfg builder error")
-        .connect()
-}
-
-fn main() {
+#[tokio::main]
+async fn main() -> Result<(), Error> {
     #[allow(unused_variables)]
-    let taos = taos_connect().unwrap();
-    println!("Connected")
+    let taos = TaosBuilder::from_dsn("taos://")?.build()?;
+    println!("Connected");
+    Ok(())
 }

docs/examples/rust/nativeexample/examples/stmt_example.rs

-use bstr::BString;
-use libtaos::*;
+use taos::*;
 
 #[tokio::main]
-async fn main() -> Result<(), Error> {
-    let taos = TaosCfg::default().connect().expect("fail to connect");
+async fn main() -> anyhow::Result<()> {
+    let taos = TaosBuilder::from_dsn("taos://")?.build()?;
     taos.create_database("power").await?;
     taos.use_database("power").await?;
-    taos.exec("CREATE STABLE meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT)").await?;
-    let mut stmt = taos.stmt("INSERT INTO ? USING meters TAGS(?, ?) VALUES(?, ?, ?, ?)")?;
+    taos.exec("CREATE STABLE IF NOT EXISTS meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT)").await?;
+
+    let mut stmt = Stmt::init(&taos)?;
+    stmt.prepare("INSERT INTO ? USING meters TAGS(?, ?) VALUES(?, ?, ?, ?)")?;
     // bind table name and tags
     stmt.set_tbname_tags(
         "d1001",
-        [
-            Field::Binary(BString::from("California.SanFrancisco")),
-            Field::Int(2),
-        ],
+        &[Value::VarChar("San Fransico".into()), Value::Int(2)],
     )?;
     // bind values.
     let values = vec![
-        Field::Timestamp(Timestamp::new(1648432611249, TimestampPrecision::Milli)),
-        Field::Float(10.3),
-        Field::Int(219),
-        Field::Float(0.31),
+        ColumnView::from_millis_timestamp(vec![1648432611249]),
+        ColumnView::from_floats(vec![10.3]),
+        ColumnView::from_ints(vec![219]),
+        ColumnView::from_floats(vec![0.31]),
     ];
     stmt.bind(&values)?;
     // bind one more row
     let values2 = vec![
-        Field::Timestamp(Timestamp::new(1648432611749, TimestampPrecision::Milli)),
-        Field::Float(12.6),
-        Field::Int(218),
-        Field::Float(0.33),
+        ColumnView::from_millis_timestamp(vec![1648432611749]),
+        ColumnView::from_floats(vec![12.6]),
+        ColumnView::from_ints(vec![218]),
+        ColumnView::from_floats(vec![0.33]),
     ];
     stmt.bind(&values2)?;
-    // execute
-    stmt.execute()?;
+    
+    stmt.add_batch()?;
+    
+    // execute.
+    let rows = stmt.execute()?;
+    assert_eq!(rows, 2);
     Ok(())
 }

docs/examples/rust/nativeexample/examples/subscribe_demo.rs

-fn main() {
-  
-}
+use std::time::Duration;
+
+use chrono::{DateTime, Local};
\ No newline at end of file
+use taos::*;
+
+// Query options 2, use deserialization with serde.
+#[derive(Debug, serde::Deserialize)]
+#[allow(dead_code)]
+struct Record {
+    // deserialize timestamp to chrono::DateTime<Local>
+    ts: DateTime<Local>,
+    // float to f32
+    current: Option<f32>,
+    // int to i32
+    voltage: Option<i32>,
+    phase: Option<f32>,
+}
+
+async fn prepare(taos: Taos) -> anyhow::Result<()> {
+    let inserted = taos.exec_many([
+        // create child table
+        "CREATE TABLE `d0` USING `meters` TAGS(0, 'Los Angles')",
+        // insert into child table
+        "INSERT INTO `d0` values(now - 10s, 10, 116, 0.32)",
+        // insert with NULL values
+        "INSERT INTO `d0` values(now - 8s, NULL, NULL, NULL)",
+        // insert and automatically create table with tags if not exists
+        "INSERT INTO `d1` USING `meters` TAGS(1, 'San Francisco') values(now - 9s, 10.1, 119, 0.33)",
+        // insert many records in a single sql
+        "INSERT INTO `d1` values (now-8s, 10, 120, 0.33) (now - 6s, 10, 119, 0.34) (now - 4s, 11.2, 118, 0.322)",
+    ]).await?;
+    assert_eq!(inserted, 6);
+    Ok(())
+}
+
+#[tokio::main]
+async fn main() -> anyhow::Result<()> {
+    let dsn = "taos://localhost:6030";
+    let builder = TaosBuilder::from_dsn(dsn)?;
+
+    let taos = builder.build()?;
+    let db = "tmq";
+
+    // prepare database
+    taos.exec_many([
+        format!("DROP TOPIC IF EXISTS tmq_meters"),
+        format!("DROP DATABASE IF EXISTS `{db}`"),
+        format!("CREATE DATABASE `{db}`"),
+        format!("USE `{db}`"),
+        // create super table
+        format!("CREATE TABLE `meters` (`ts` TIMESTAMP, `current` FLOAT, `voltage` INT, `phase` FLOAT) TAGS (`groupid` INT, `location` BINARY(16))"),
+        // create topic for subscription
+        format!("CREATE TOPIC tmq_meters with META AS DATABASE {db}")
+    ])
+    .await?;
+
+    let task = tokio::spawn(prepare(taos));
+
+    tokio::time::sleep(Duration::from_secs(1)).await;
+
+    // subscribe
+    let tmq = TmqBuilder::from_dsn("taos://localhost:6030/?group.id=test")?;
+
+    let mut consumer = tmq.build()?;
+    consumer.subscribe(["tmq_meters"]).await?;
+
+    {
+        let mut stream = consumer.stream();
+
+        while let Some((offset, message)) = stream.try_next().await? {
+            // get information from offset
+
+            // the topic
+            let topic = offset.topic();
+            // the vgroup id, like partition id in kafka.
+            let vgroup_id = offset.vgroup_id();
+            println!("* in vgroup id {vgroup_id} of topic {topic}\n");
+
+            if let Some(data) = message.into_data() {
+                while let Some(block) = data.fetch_raw_block().await? {
+                    // one block for one table, get table name if needed
+                    let name = block.table_name();
+                    let records: Vec<Record> = block.deserialize().try_collect()?;
+                    println!(
+                        "** table: {}, got {} records: {:#?}\n",
+                        name.unwrap(),
+                        records.len(),
+                        records
+                    );
+                }
+            }
+            consumer.commit(offset).await?;
+        }
+    }
+
+    consumer.unsubscribe().await;
+
+    task.await??;
+
+    Ok(())
+}

docs/examples/rust/restexample/Cargo.toml

@@ -4,5 +4,9 @@ version = "0.1.0"
 edition = "2021"
 
 [dependencies]
-libtaos = { version = "0.4.3", features = ["rest"] }
-tokio = { version = "*", features = ["rt", "macros", "rt-multi-thread"] }
+anyhow = "1"
+chrono = "0.4"
+serde = { version = "1", features = ["derive"] }
+tokio = { version = "1", features = ["rt", "macros", "rt-multi-thread"] }
+
+taos = { version = "0.*" }

docs/examples/rust/restexample/examples/connect.rs

-use libtaos::*;
-
-fn taos_connect() -> Result<Taos, Error> {
-    TaosCfgBuilder::default()
-        .ip("localhost")
-        .user("root")
-        .pass("taosdata")
-        // .db("log") // remove comment if you want to connect to database log by default.
-        .port(6030u16)
-        .build()
-        .expect("TaosCfg builder error")
-        .connect()
-}
+use taos::*;
 
 #[tokio::main]
-async fn main() {
+async fn main() -> Result<(), Error> {
     #[allow(unused_variables)]
-    let taos = taos_connect().expect("connect error");
-    println!("Connected")
+    let taos = TaosBuilder::from_dsn("taos://")?.build()?;
+    println!("Connected");
+    Ok(())
 }

docs/examples/rust/restexample/examples/insert_example.rs

-use libtaos::*;
+use taos::*;
 
 #[tokio::main]
-async fn main() -> Result<(), Error> {
-    let taos = TaosCfg::default().connect().expect("fail to connect");
-    taos.create_database("power").await?;
-    taos.exec("CREATE STABLE power.meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT)").await?;
-    let sql = "INSERT INTO power.d1001 USING power.meters TAGS(California.SanFrancisco, 2) VALUES ('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)
-    power.d1002 USING power.meters TAGS(California.SanFrancisco, 3) VALUES ('2018-10-03 14:38:16.650', 10.30000, 218, 0.25000)
-    power.d1003 USING power.meters TAGS(California.LosAngeles, 2) VALUES ('2018-10-03 14:38:05.500', 11.80000, 221, 0.28000) ('2018-10-03 14:38:16.600', 13.40000, 223, 0.29000)
-    power.d1004 USING power.meters TAGS(California.LosAngeles, 3) VALUES ('2018-10-03 14:38:05.000', 10.80000, 223, 0.29000) ('2018-10-03 14:38:06.500', 11.50000, 221, 0.35000)";
-    let result = taos.query(sql).await?;
-    println!("{:?}", result);
+async fn main() -> anyhow::Result<()> {
+    let dsn = "ws://";
+    let taos = TaosBuilder::from_dsn(dsn)?.build()?;
+
+
+    taos.exec_many([
+        "DROP DATABASE IF EXISTS power",
+        "CREATE DATABASE power",
+        "USE power",
+        "CREATE STABLE power.meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT)"
+    ]).await?;
+
+    let inserted = taos.exec("INSERT INTO 
+    power.d1001 USING power.meters TAGS('San Francisco', 2)
+     VALUES ('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)
+    power.d1002 USING power.meters TAGS('San Francisco', 3)
+     VALUES ('2018-10-03 14:38:16.650', 10.30000, 218, 0.25000)
+    power.d1003 USING power.meters TAGS('Los Angeles', 2) 
+     VALUES ('2018-10-03 14:38:05.500', 11.80000, 221, 0.28000) ('2018-10-03 14:38:16.600', 13.40000, 223, 0.29000)
+    power.d1004 USING power.meters TAGS('Los Angeles', 3) 
+     VALUES ('2018-10-03 14:38:05.000', 10.80000, 223, 0.29000) ('2018-10-03 14:38:06.500', 11.50000, 221, 0.35000)").await?;
+
+    assert_eq!(inserted, 8);
     Ok(())
 }
-
-// output:
-// TaosQueryData { column_meta: [ColumnMeta { name: "affected_rows", type_: Int, bytes: 4 }], rows: [[Int(8)]] }

docs/examples/rust/restexample/examples/query_example.rs

-use libtaos::*;
+use taos::sync::*;
 
-fn taos_connect() -> Result<Taos, Error> {
-    TaosCfgBuilder::default()
-        .ip("localhost")
-        .user("root")
-        .pass("taosdata")
-        .db("power")
-        .port(6030u16)
-        .build()
-        .expect("TaosCfg builder error")
-        .connect()
-}
-
-#[tokio::main]
-async fn main() -> Result<(), Error> {
-    let taos = taos_connect().expect("connect error");
-    let result = taos.query("SELECT ts, current FROM meters LIMIT 2").await?;
+fn main() -> anyhow::Result<()> {
+    let taos = TaosBuilder::from_dsn("ws:///power")?.build()?;
+    let mut result = taos.query("SELECT ts, current FROM meters LIMIT 2")?;
     // print column names
-    let meta: Vec<ColumnMeta> = result.column_meta;
-    for column in meta {
-        print!("{}\t", column.name)
-    }
-    println!();
+    let meta = result.fields();
+    println!("{}", meta.iter().map(|field| field.name()).join("\t"));
+
     // print rows
-    let rows: Vec<Vec<Field>> = result.rows;
+    let rows = result.rows();
     for row in rows {
-        for field in row {
-            print!("{}\t", field);
+        let row = row?;
+        for (_name, value) in row {
+            print!("{}\t", value);
         }
         println!();
     }
     Ok(())
 }
 
-// output:
+// output(suppose you are in +8 timezone):
 // ts      current
-// 2022-03-28 09:56:51.249 10.3
-// 2022-03-28 09:56:51.749 12.6
+// 2018-10-03T14:38:05+08:00       10.3
+// 2018-10-03T14:38:15+08:00       12.6

docs/examples/rust/schemalessexample/Cargo.toml

-[package]
-name = "schemalessexample"
-version = "0.1.0"
-edition = "2021"
-
-[dependencies]
-libtaos = { version = "0.4.3" }

docs/examples/rust/schemalessexample/examples/influxdb_line_example.rs

-use libtaos::schemaless::*;
-use libtaos::*;
-
-fn main() {
-    let taos = TaosCfg::default().connect().expect("fail to connect");
-    taos.raw_query("CREATE DATABASE test").unwrap();
-    taos.raw_query("USE test").unwrap();
-    let lines = ["meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=11.8,voltage=221,phase=0.28 1648432611249",
-    "meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611250",
-    "meters,location=California.LosAngeles,groupid=3 current=10.8,voltage=223,phase=0.29 1648432611249",
-    "meters,location=California.LosAngeles,groupid=3 current=11.3,voltage=221,phase=0.35 1648432611250"];
-    let affected_rows = taos
-        .schemaless_insert(
-            &lines,
-            TSDB_SML_LINE_PROTOCOL,
-            TSDB_SML_TIMESTAMP_MILLISECONDS,
-        )
-        .unwrap();
-    println!("affected_rows={}", affected_rows);
-}
-
-// run with:  cargo run --example influxdb_line_example

docs/examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_json_example.rs

-use libtaos::schemaless::*;
-use libtaos::*;
-
-fn main() {
-    let taos = TaosCfg::default().connect().expect("fail to connect");
-    taos.raw_query("CREATE DATABASE test").unwrap();
-    taos.raw_query("USE test").unwrap();
-    let lines = [
-        r#"[{"metric": "meters.current", "timestamp": 1648432611249, "value": 10.3, "tags": {"location": "California.SanFrancisco", "groupid": 2}},
-        {"metric": "meters.voltage", "timestamp": 1648432611249, "value": 219, "tags": {"location": "California.LosAngeles", "groupid": 1}},
-        {"metric": "meters.current", "timestamp": 1648432611250, "value": 12.6, "tags": {"location": "California.SanFrancisco", "groupid": 2}},
-        {"metric": "meters.voltage", "timestamp": 1648432611250, "value": 221, "tags": {"location": "California.LosAngeles", "groupid": 1}}]"#,
-    ];
-
-    let affected_rows = taos
-        .schemaless_insert(
-            &lines,
-            TSDB_SML_JSON_PROTOCOL,
-            TSDB_SML_TIMESTAMP_NOT_CONFIGURED,
-        )
-        .unwrap();
-    println!("affected_rows={}", affected_rows); // affected_rows=4
-}
-
-// run with:  cargo run --example opentsdb_json_example

docs/examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_telnet_example.rs

-use libtaos::schemaless::*;
-use libtaos::*;
-
-fn main() {
-    let taos = TaosCfg::default().connect().expect("fail to connect");
-    taos.raw_query("CREATE DATABASE test").unwrap();
-    taos.raw_query("USE test").unwrap();
-    let lines = [
-        "meters.current 1648432611249 10.3 location=California.SanFrancisco groupid=2",
-        "meters.current 1648432611250 12.6 location=California.SanFrancisco groupid=2",
-        "meters.current 1648432611249 10.8 location=California.LosAngeles groupid=3",
-        "meters.current 1648432611250 11.3 location=California.LosAngeles groupid=3",
-        "meters.voltage 1648432611249 219 location=California.SanFrancisco groupid=2",
-        "meters.voltage 1648432611250 218 location=California.SanFrancisco groupid=2",
-        "meters.voltage 1648432611249 221 location=California.LosAngeles groupid=3",
-        "meters.voltage 1648432611250 217 location=California.LosAngeles groupid=3",
-    ];
-    let affected_rows = taos
-        .schemaless_insert(
-            &lines,
-            TSDB_SML_TELNET_PROTOCOL,
-            TSDB_SML_TIMESTAMP_NOT_CONFIGURED,
-        )
-        .unwrap();
-    println!("affected_rows={}", affected_rows); // affected_rows=8
-}
-
-// run with:  cargo run --example opentsdb_telnet_example

docs/examples/rust/schemalessexample/src/main.rs

-fn main() {
-    println!("Hello, world!");
-}

docs/zh/01-index.md

@@ -4,13 +4,13 @@ sidebar_label: 文档首页
 slug: /
 ---
 
-TDengine是一款开源、[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、云原生的时序数据库(Time-Series Database, TSDB), 它专为物联网、工业互联网、金融等场景优化设计。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一极简的时序数据处理平台。本文档是 TDengine 用户手册，主要是介绍 TDengine 的基本概念、安装、使用、功能、开发接口、运营维护、TDengine 内核设计等等，它主要是面向架构师、开发者与系统管理员的。
+TDengine是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)、[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)的<a href="https://www.taosdata.com/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="时序数据库" target="_blank" rel="noopener">时序数据库</a>（<a href="https://www.taosdata.com/time-series-database" data-internallinksmanager029f6b8e52c="9" title="Time Series DataBase" target="_blank" rel="noopener">Time Series Database</a>, <a href="https://www.taosdata.com/tsdb" data-internallinksmanager029f6b8e52c="8" title="TSDB" target="_blank" rel="noopener">TSDB</a>）, 它专为物联网、工业互联网、金融等场景优化设计。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一极简的时序数据处理平台。本文档是 TDengine 用户手册，主要是介绍 TDengine 的基本概念、安装、使用、功能、开发接口、运营维护、TDengine 内核设计等等，它主要是面向架构师、开发者与系统管理员的。
 
 TDengine 充分利用了时序数据的特点，提出了“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念，设计了创新的存储引擎，让数据的写入、查询和存储效率都得到极大的提升。为正确理解并使用TDengine, 无论如何，请您仔细阅读[基本概念](./concept)一章。
 
 如果你是开发者，请一定仔细阅读[开发指南](./develop)一章，该部分对数据库连接、建模、插入数据、查询、流式计算、缓存、数据订阅、用户自定义函数等功能都做了详细介绍，并配有各种编程语言的示例代码。大部分情况下，你只要把示例代码拷贝粘贴，针对自己的应用稍作改动，就能跑起来。
 
-我们已经生活在大数据的时代，纵向扩展已经无法满足日益增长的业务需求，任何系统都必须具有水平扩展的能力，集群成为大数据以及 database 系统的不可缺失功能。TDengine 团队不仅实现了集群功能，而且将这一重要核心功能开源。怎么部署、管理和维护 TDengine 集群，请参考[集群管理](./cluster)一章。
+我们已经生活在大数据的时代，纵向扩展已经无法满足日益增长的业务需求，任何系统都必须具有水平扩展的能力，集群成为大数据以及 database 系统的不可缺失功能。TDengine 团队不仅实现了集群功能，而且将这一重要核心功能开源。怎么部署、管理和维护 TDengine 集群，请参考[部署集群](./deployment)一章。
 
 TDengine 采用 SQL 作为其查询语言，大大降低学习成本、降低迁移成本，但同时针对时序数据场景，又做了一些扩展，以支持插值、降采样、时间加权平均等操作。[SQL 手册](./taos-sql)一章详细描述了 SQL 语法、详细列出了各种支持的命令和函数。
 

docs/zh/02-intro.md

@@ -3,7 +3,7 @@ title: 产品简介
 toc_max_heading_level: 2
 ---
 
-TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库 (Time-Series Database, TSDB)。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等功能，是一极简的时序数据处理平台，最大程度的减小系统设计的复杂度，降低研发和运营成本。
+TDengine 是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)、[高性能](https://www.taosdata.com/tdengine/fast)、[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)的<a href="https://www.taosdata.com/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="时序数据库" target="_blank" rel="noopener">时序数据库</a>（<a href="https://www.taosdata.com/time-series-database" data-internallinksmanager029f6b8e52c="9" title="Time Series DataBase" target="_blank" rel="noopener">Time Series Database</a>, <a href="https://www.taosdata.com/tsdb" data-internallinksmanager029f6b8e52c="8" title="TSDB" target="_blank" rel="noopener">TSDB</a>）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供[缓存](../develop/cache/)、[数据订阅](../develop/tmq)、[流式计算](../develop/stream)等功能，是一极简的时序数据处理平台，最大程度的减小系统设计的复杂度，降低研发和运营成本。
 
 本章节介绍TDengine的主要功能、竞争优势、适用场景、与其他数据库的对比测试等等，让大家对TDengine有个整体的了解。
 
@@ -11,21 +11,22 @@ TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库 (Time-Series
 
 TDengine的主要功能如下：
 
-1. 高速数据写入，除 [SQL 写入](/develop/insert-data/sql-writing)外，还支持 [Schemaless 写入](/reference/schemaless/)，支持 [InfluxDB LINE 协议](/develop/insert-data/influxdb-line)，[OpenTSDB Telnet](/develop/insert-data/opentsdb-telnet), [OpenTSDB JSON ](/develop/insert-data/opentsdb-json)等协议写入；
-2. 第三方数据采集工具 [Telegraf](/third-party/telegraf)，[Prometheus](/third-party/prometheus)，[StatsD](/third-party/statsd)，[collectd](/third-party/collectd)，[icinga2](/third-party/icinga2), [TCollector](/third-party/tcollector), [EMQ](/third-party/emq-broker), [HiveMQ](/third-party/hive-mq-broker) 等都可以进行配置后，不用任何代码，即可将数据写入；
-3. 支持[各种查询](/develop/query-data),包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
-4. 支持[用户自定义函数](/develop/udf)
-5. 支持[缓存](/develop/cache)，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis
-6. 支持[流式计算](/develop/continuous-query)(Stream Processing)
-7. 支持[数据订阅](/develop/subscribe)，而且可以指定过滤条件
-8. 支持[集群](/cluster/)，可以通过多节点进行水平扩展，并通过多副本实现高可靠
-9. 提供[命令行程序](/reference/taos-shell)，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
-10. 提供多种数据的[导入](/operation/import)、[导出](/operation/export)
-11. 支持对[TDengine 集群本身的监控](/operation/monitor)
-12. 提供 [C/C++](/reference/connector/cpp), [Java](/reference/connector/java), [Python](/reference/connector/python), [Go](/reference/connector/go), [Rust](/reference/connector/rust), [Node.js](/reference/connector/node) 等多种编程语言的[连接器](/reference/connector/)
-13. 支持 [REST 接口](/reference/rest-api/)
-14. 支持与[ Grafana 无缝集成](/third-party/grafana)
+1. 高速数据写入，除 [SQL 写入](../develop/insert-data/sql-writing)外，还支持 [Schemaless 写入](../reference/schemaless/)，支持 [InfluxDB LINE 协议](../develop/insert-data/influxdb-line)，[OpenTSDB Telnet](../develop/insert-data/opentsdb-telnet), [OpenTSDB JSON ](../develop/insert-data/opentsdb-json)等协议写入；
+2. 第三方数据采集工具 [Telegraf](../third-party/telegraf)，[Prometheus](../third-party/prometheus)，[StatsD](../third-party/statsd)，[collectd](../third-party/collectd)，[icinga2](../third-party/icinga2), [TCollector](../third-party/tcollector), [EMQ](../third-party/emq-broker), [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) 等都可以进行配置后，不用任何代码，即可将数据写入；
+3. 支持[各种查询](../develop/query-data),包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
+4. 支持[用户自定义函数](../develop/udf)
+5. 支持[缓存](../develop/cache)，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis
+6. 支持[流式计算](../develop/stream)(Stream Processing)
+7. 支持[数据订阅](../develop/tmq)，而且可以指定过滤条件
+8. 支持[集群](../deployment/)，可以通过多节点进行水平扩展，并通过多副本实现高可靠
+9. 提供[命令行程序](../reference/taos-shell)，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
+10. 提供多种数据的[导入](../operation/import)、[导出](../operation/export)
+11. 支持对[TDengine 集群本身的监控](../operation/monitor)
+12. 提供 [C/C++](../reference/connector/cpp), [Java](../reference/connector/java), [Python](../reference/connector/python), [Go](../reference/connector/go), [Rust](../reference/connector/rust), [Node.js](../reference/connector/node) 等多种编程语言的[连接器](../reference/connector/)
+13. 支持 [REST 接口](../reference/rest-api/)
+14. 支持与[ Grafana 无缝集成](../third-party/grafana)
 15. 支持与 Google Data Studio 无缝集成
+16. 支持 [Kubernetes 部署](../deployment/k8s)
 
 更多细小的功能，请阅读整个文档。
 
@@ -33,17 +34,17 @@ TDengine的主要功能如下：
 
 由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)，比如结构化、无需事务、很少删除或更新、写多读少等等，设计了全新的针对时序数据的存储引擎和计算引擎，因此与其他时序数据库相比，TDengine 有以下特点：
 
-- **高性能**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，存储空间不及通用数据库的1/10。
+- **[高性能](https://www.taosdata.com/tdengine/fast)**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，存储空间不及通用数据库的1/10。
 
-- **云原生**：通过原生分布式的设计，充分利用云平台的优势，TDengine 提供了水平扩展能力，具备弹性、韧性和可观测性，支持k8s部署，可运行在公有云、私有云和混合云上。
+- **[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)**：通过原生分布式的设计，充分利用云平台的优势，TDengine 提供了水平扩展能力，具备弹性、韧性和可观测性，支持k8s部署，可运行在公有云、私有云和混合云上。
 
-- **极简时序数据平台**：TDengine 内建消息队列、缓存、流式计算等功能，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件，大幅降低系统的复杂度，降低应用开发和运营成本。
+- **[极简时序数据平台](https://www.taosdata.com/tdengine/simplified_solution_for_time-series_data_processing)**：TDengine 内建消息队列、缓存、流式计算等功能，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件，大幅降低系统的复杂度，降低应用开发和运营成本。
 
-- **分析能力**：支持 SQL，同时为时序数据特有的分析提供SQL扩展。通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算、自定义函数等技术，TDengine 具备强大的分析能力。
+- **[分析能力](https://www.taosdata.com/tdengine/easy_data_analytics)**：支持 SQL，同时为时序数据特有的分析提供SQL扩展。通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算、自定义函数等技术，TDengine 具备强大的分析能力。
 
-- **简单易用**：无任何依赖，安装、集群几秒搞定；提供REST以及各种语言连接器，与众多第三方工具无缝集成；提供命令行程序，便于管理和即席查询；提供各种运维工具。
+- **[简单易用](https://www.taosdata.com/tdengine/ease_of_use)**：无任何依赖，安装、集群几秒搞定；提供REST以及各种语言连接器，与众多第三方工具无缝集成；提供命令行程序，便于管理和即席查询；提供各种运维工具。
 
-- **核心开源**：TDengine 的核心代码包括集群功能全部开源，截止到2022年8月1日，全球超过 135.9k 个运行实例，GitHub Star 18.7k，Fork 4.4k，社区活跃。 
+- **[核心开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)**：TDengine 的核心代码包括集群功能全部开源，截止到2022年8月1日，全球超过 135.9k 个运行实例，GitHub Star 18.7k，Fork 4.4k，社区活跃。 
 
 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。表现在几个方面：
 

docs/zh/05-get-started/01-docker.md

@@ -2,6 +2,9 @@
 sidebar_label: Docker
 title: 通过 Docker 快速体验 TDengine
 ---
+:::info
+如果您希望为 TDengine 贡献代码或对内部技术实现感兴趣，请参考[TDengine GitHub 主页](https://github.com/taosdata/TDengine) 下载源码构建和安装.
+:::
 
 本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine，然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。
 
@@ -29,77 +32,24 @@ docker exec -it <container name> bash
 
 然后就可以执行相关的 Linux 命令操作和访问 TDengine
 
-:::info
-
-Docker 工具自身的下载请参考 [Docker 官网文档](https://docs.docker.com/get-docker/)。
-
-安装完毕后可以在命令行终端查看 Docker 版本。如果版本号正常输出，则说明 Docker 环境已经安装成功。
-
-```bash
-$ docker -v
-Docker version 20.10.3, build 48d30b5
-```
-
-:::
+注: Docker 工具自身的下载和使用请参考 [Docker 官网文档](https://docs.docker.com/get-docker/)。
 
 ## 运行 TDengine CLI
 
-有两种方式在 Docker 环境下使用 TDengine CLI (taos) 访问 TDengine. 
-- 进入容器后，执行 taos 
-- 在宿主机使用容器映射到主机的端口进行访问 `taos -h <hostname> -P <port>`
+进入容器，执行 taos 
 
 ```
 $ taos
-Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:3.0.0.0
-Copyright (c) 2022 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
-
-Server is Community Edition.
 
 taos> 
 
 ```
 
-## 访问 REST 接口
-
-taosAdapter 是 TDengine 中提供 REST 服务的组件。下面这条命令会在容器中同时启动 `taosd` 和 `taosadapter` 两个服务组件。默认 Docker 镜像同时启动 TDengine 后台服务 taosd 和 taosAdatper。
-
-可以在宿主机使用 curl 通过 RESTful 端口访问 Docker 容器内的 TDengine server。
-
-```
-curl -L -u root:taosdata -d "show databases" 127.0.0.1:6041/rest/sql
-```
-
-输出示例如下：
-
-```
-{"code":0,"column_meta":[["name","VARCHAR",64],["create_time","TIMESTAMP",8],["vgroups","SMALLINT",2],["ntables","BIGINT",8],["replica","TINYINT",1],["strict","VARCHAR",4],["duration","VARCHAR",10],["keep","VARCHAR",32],["buffer","INT",4],["pagesize","INT",4],["pages","INT",4],["minrows","INT",4],["maxrows","INT",4],["wal","TINYINT",1],["fsync","INT",4],["comp","TINYINT",1],["cacheModel","VARCHAR",11],["precision","VARCHAR",2],["single_stable","BOOL",1],["status","VARCHAR",10],["retention","VARCHAR",60]],"data":[["information_schema",null,null,14,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"ready"],["performance_schema",null,null,3,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"ready"]],"rows":2}
-```
-
-这条命令，通过 REST API 访问 TDengine server，这时连接的是从容器映射到主机的 6041 端口。
-
-TDengine REST API 详情请参考[官方文档](/reference/rest-api/)。
-
-## 单独启动 REST 服务
-
-如果想只启动 `taosadapter`：
-
-```bash
-docker run -d --network=host --name tdengine-taosa -e TAOS_FIRST_EP=tdengine-taosd tdengine/tdengine:3.0.0.0 taosadapter
-```
-
-只启动 `taosd`：
-
-```bash
-docker run -d --network=host --name tdengine-taosd -e TAOS_DISABLE_ADAPTER=true tdengine/tdengine:3.0.0.0
-```
-
-注意以上为容器使用 host 方式网络配置进行单独部署 taosAdapter 的命令行参数。其他网络访问方式请设置 hostname、 DNS 等必要的网络配置。
-
 ## 写入数据
 
 可以使用 TDengine 的自带工具 taosBenchmark 快速体验 TDengine 的写入。
 
-假定启动容器时已经将容器的6030端口映射到了宿主机的6030端口，则可以直接在宿主机命令行启动 taosBenchmark，也可以进入容器后执行：
+进入容器，启动 taosBenchmark：
 
    ```bash
    $ taosBenchmark
@@ -114,7 +64,7 @@ docker run -d --network=host --name tdengine-taosd -e TAOS_DISABLE_ADAPTER=true
 
 ## 体验查询
 
-使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI 输入查询命令，体验查询速度。可以直接在宿主机上也可以进入容器后运行。
+使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI 输入查询命令，体验查询速度。。
 
 查询超级表下记录总条数：
 
@@ -145,3 +95,7 @@ taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where group
 ```sql
 taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
 ```
+
+## 其它
+
+更多关于在 Docker 环境下使用 TDengine 的细节，请参考 [在 Docker 下使用 TDengine](../../reference/docker)

docs/zh/05-get-started/03-package.md

@@ -11,7 +11,7 @@ import TabItem from "@theme/TabItem";
 
 :::
 
-TDengine 开源版本提供 deb 和 rpm 格式安装包，用户可以根据自己的运行环境选择合适的安装包。其中 deb 支持 Debian/Ubuntu 及衍生系统，rpm 支持 CentOS/RHEL/SUSE 及衍生系统。同时我们也为企业用户提供 tar.gz 格式安装包。也支持通过 `apt-get` 工具从线上进行安装。
+在 Linux 系统上，TDengine 开源版本提供 deb 和 rpm 格式安装包，用户可以根据自己的运行环境选择合适的安装包。其中 deb 支持 Debian/Ubuntu 及衍生系统，rpm 支持 CentOS/RHEL/SUSE 及衍生系统。同时我们也为企业用户提供 tar.gz 格式安装包，也支持通过 `apt-get` 工具从线上进行安装。TDengine 也提供 Windows x64 平台的安装包。
 
 ## 安装
 
@@ -21,20 +21,20 @@ TDengine 开源版本提供 deb 和 rpm 格式安装包，用户可以根据自
 
 **安装包仓库**
 
-```
+```bash
 wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
 echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
 ```
 
 如果安装 Beta 版需要安装包仓库
 
-```
+```bash
 echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
 ```
 
 **使用 apt-get 命令安装**
 
-```
+```bash
 sudo apt-get update
 apt-cache policy tdengine
 sudo apt-get install tdengine
@@ -46,122 +46,39 @@ apt-get 方式只适用于 Debian 或 Ubuntu 系统
 </TabItem>
 <TabItem label="Deb 安装" value="debinst">
 
-1、从官网下载获得 deb 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.deb；
-2、进入到 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.deb 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
-
-```
-$ sudo dpkg -i TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.deb
-Selecting previously unselected package tdengine.
-(Reading database ... 119653 files and directories currently installed.)
-Preparing to unpack TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.deb ...
-Unpacking tdengine (3.0.0.10002) ...
-Setting up tdengine (3.0.0.10002) ...
-Start to install TDengine...
-
-System hostname is: v3cluster-0002
-
-Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
-OR leave it blank to build one:
-
-Enter your email address for priority support or enter empty to skip: 
-Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service → /etc/systemd/system/taosd.service.
-
-To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
-To start TDengine     : sudo systemctl start taosd
-To access TDengine    : taos -h v3cluster-0002 to login into TDengine server
-
-
-TDengine is installed successfully!
+1. 从 [发布历史页面](../../releases) 下载获得 deb 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.deb；
+2. 进入到 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.deb 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
 
+```bash
+sudo dpkg -i TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.deb
 ```
 
 </TabItem>
 
 <TabItem label="RPM 安装" value="rpminst">
 
-1、从官网下载获得 rpm 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.rpm；
-2、进入到 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.rpm 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
-
-```
-$ sudo rpm -ivh TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.rpm
-Preparing...                          ################################# [100%]
-Stop taosd service success!
-Updating / installing...
-   1:tdengine-3.0.0.10002-3           ################################# [100%]
-Start to install TDengine...
-
-System hostname is: chenhaoran01
-
-Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
-OR leave it blank to build one:
-
-Enter your email address for priority support or enter empty to skip: 
-Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service to /etc/systemd/system/taosd.service.
-
-To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
-To start TDengine     : sudo systemctl start taosd
-To access TDengine    : taos -h chenhaoran01 to login into TDengine server
-
-
-TDengine is installed successfully!
+1. 从 [发布历史页面](../../releases) 下载获得 rpm 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.rpm；
+2. 进入到 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.rpm 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
 
+```bash
+sudo rpm -ivh TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.rpm
 ```
 
 </TabItem>
 
 <TabItem label="tar.gz 安装" value="tarinst">
 
-1、从官网下载获得 tar.gz 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.tar.gz；
-2、进入到 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.tar.gz 安装包所在目录，先解压文件后，进入子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本：
+1. 从 [发布历史页面](../../releases) 下载获得 tar.gz 安装包，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.tar.gz；
+2. 进入到 TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.tar.gz 安装包所在目录，先解压文件后，进入子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本：
 
+```bash
+tar -zxvf TDengine-server-3.0.0.0-Linux-x64.tar.gz
 ```
-$ tar -zxvf TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.tar.gz
-TDengine-server-3.0.0.10002/
-TDengine-server-3.0.0.10002/driver/
-TDengine-server-3.0.0.10002/driver/libtaos.so.3.0.0.10002
-TDengine-server-3.0.0.10002/driver/vercomp.txt
-TDengine-server-3.0.0.10002/release_note
-TDengine-server-3.0.0.10002/taos.tar.gz
-TDengine-server-3.0.0.10002/install.sh
-...
-
-$ ll
-total 56832
-drwxr-xr-x 3 root root     4096 Aug  8 10:29 ./
-drwxrwxrwx 6 root root     4096 Aug  5 16:45 ../
-drwxr-xr-x 4 root root     4096 Aug  4 18:03 TDengine-server-3.0.0.10002/
--rwxr-xr-x 1 root root 58183066 Aug  8 10:28 TDengine-server-3.0.0.10002-Linux-x64.tar.gz*
-
-$ cd TDengine-server-3.0.0.10002/
-
- $ ll
-total 51612
-drwxr-xr-x  4 root root     4096 Aug  4 18:03 ./
-drwxr-xr-x  3 root root     4096 Aug  8 10:29 ../
-drwxr-xr-x  2 root root     4096 Aug  4 18:03 driver/
-drwxr-xr-x 11 root root     4096 Aug  4 18:03 examples/
--rwxr-xr-x  1 root root    30980 Aug  4 18:03 install.sh*
--rw-r--r--  1 root root     6724 Aug  4 18:03 release_note
--rw-r--r--  1 root root 52793079 Aug  4 18:03 taos.tar.gz
-
-$ sudo ./install.sh
-
-Start to install TDengine...
-Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service → /etc/systemd/system/taosd.service.
-
-System hostname is: v3cluster-0002
-
-Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
-OR leave it blank to build one:
-
-Enter your email address for priority support or enter empty to skip: 
-
-To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
-To configure taosadapter (if has) : edit /etc/taos/taosadapter.toml
-To start TDengine     : sudo systemctl start taosd
-To access TDengine    : taos -h v3cluster-0002 to login into TDengine server
-
-TDengine is installed successfully!
+
+解压后进入相应路径，执行
+
+```bash
+sudo ./install.sh
 ```
 
 :::info
@@ -169,6 +86,13 @@ install.sh 安装脚本在执行过程中，会通过命令行交互界面询问
 
 :::
 
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Windows 安装" value="windows">
+
+1. 从 [发布历史页面](../../releases) 下载获得 exe 安装程序，例如 TDengine-server-3.0.0.0-Windows-x64.exe；
+2. 运行 TDengine-server-3.0.0.0-Windows-x64.exe 来安装 TDengine。
+
 </TabItem>
 </Tabs>
 
@@ -179,6 +103,9 @@ install.sh 安装脚本在执行过程中，会通过命令行交互界面询问
 
 ## 启动
 
+<Tabs>
+<TabItem label="Linux 系统" value="linux">
+
 安装后，请使用 `systemctl` 命令来启动 TDengine 的服务进程。
 
 ```bash
@@ -223,9 +150,18 @@ systemctl 命令汇总：
 
 :::
 
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Windows 系统" value="windows">
+
+安装后，在 C:\TDengine 目录下，运行 taosd.exe 来启动 TDengine 服务进程。
+
+</TabItem>
+</Tabs>
+
 ## TDengine 命令行 (CLI)
 
-为便于检查 TDengine 的状态，执行数据库 (Database) 的各种即席(Ad Hoc)查询，TDengine 提供一命令行应用程序(以下简称为 TDengine CLI) taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在安装有 TDengine 的 Linux 终端执行 `taos` 即可。
+为便于检查 TDengine 的状态，执行数据库 (Database) 的各种即席(Ad Hoc)查询，TDengine 提供一命令行应用程序(以下简称为 TDengine CLI) taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在安装有 TDengine 的 Linux 终端执行 `taos` 即可，也可以在安装有 TDengine 的 Windows 终端的 C:\TDengine 目录下，运行 taos.exe 来启动 TDengine 命令行。
 
 ```bash
 taos

docs/zh/07-develop/03-insert-data/02-influxdb-line.mdx

@@ -54,9 +54,6 @@ meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0
   <TabItem label="Go" value="go">
     <GoLine />
   </TabItem>
-  <TabItem label="Rust" value="rust">
-    <RustLine />
-  </TabItem>
   <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
     <NodeLine />
   </TabItem>

docs/zh/07-develop/03-insert-data/03-opentsdb-telnet.mdx

@@ -46,9 +46,6 @@ meters.current 1648432611250 11.3 location=California.LosAngeles groupid=3
   <TabItem label="Go" value="go">
     <GoTelnet />
   </TabItem>
-  <TabItem label="Rust" value="rust">
-    <RustTelnet />
-  </TabItem>
   <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
     <NodeTelnet />
   </TabItem>

docs/zh/07-develop/03-insert-data/04-opentsdb-json.mdx

@@ -63,9 +63,6 @@ OpenTSDB JSON 格式协议采用一个 JSON 字符串表示一行或多行数据
   <TabItem label="Go" value="go">
     <GoJson />
   </TabItem>
-  <TabItem label="Rust" value="rust">
-    <RustJson />
-  </TabItem>
   <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
     <NodeJson />
   </TabItem>

docs/zh/07-develop/03-insert-data/_rust_line.mdx

 ```rust
-{{#include docs/examples/rust/schemalessexample/examples/influxdb_line_example.rs}}
 ```

docs/zh/07-develop/03-insert-data/_rust_opts_json.mdx

 ```rust
-{{#include docs/examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_json_example.rs}}
 ```

docs/zh/07-develop/03-insert-data/_rust_opts_telnet.mdx

 ```rust
-{{#include docs/examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_telnet_example.rs}}
 ```

docs/zh/07-develop/04-query-data/index.mdx

@@ -43,7 +43,7 @@ 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。
 
-具体的查询语法请看 [TAOS SQL 的数据查询](/taos-sql/select) 章节。
+具体的查询语法请看 [TAOS SQL 的数据查询](../../taos-sql/select) 章节。
 
 ## 多表聚合查询
 
@@ -74,7 +74,7 @@ taos> SELECT count(*), max(current) FROM meters where groupId = 2 and ts > now -
 Query OK, 1 row(s) in set (0.002136s)
 ```
 
-在 [TAOS SQL 的数据查询](/taos-sql/select) 一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。
+在 [TAOS SQL 的数据查询](../../taos-sql/select) 一章，查询类操作都会注明是否支持超级表。
 
 ## 降采样查询、插值
 
@@ -121,7 +121,7 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.001521s)
 
 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 的按时间窗口切分聚合](/taos-sql/interval) 章节。
+语法规则细节请见 [TAOS SQL 的按时间窗口切分聚合](../../taos-sql/distinguished) 章节。
 
 ## 示例代码
 

docs/zh/07-develop/06-stream.md

----
-sidebar_label: 连续查询
-description: "连续查询是一个按照预设频率自动执行的查询功能，提供按照时间窗口的聚合查询能力，是一种简化的时间驱动流式计算。"
-title: "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 的语义保证。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。
-
-## 连续查询语法
-
-```sql
-[CREATE TABLE AS] SELECT select_expr [, select_expr ...]
-    FROM {tb_name_list}
-    [WHERE where_condition]
-    [INTERVAL(interval_val [, interval_offset]) [SLIDING sliding_val]]
-
-```
-
-INTERVAL: 连续查询作用的时间窗口
-
-SLIDING: 连续查询的时间窗口向前滑动的时间间隔
-
-## 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), groupId int);
-create table D1001 using meters tags ("California.SanFrancisco", 2);
-create table D1002 using meters tags ("California.LosAngeles", 2);
-...
-```
-
-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：
-
-```sql
-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。
+---
+sidebar_label: 流式计算
+description: "TDengine 流式计算将数据的写入、预处理、复杂分析、实时计算、报警触发等功能融为一体，是一个能够降低用户部署成本、存储成本和运维成本的计算引擎。"
+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。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 中的超级表聚合；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
+
+```sql
+CREATE STREAM [IF NOT EXISTS] stream_name [stream_options] INTO stb_name AS subquery
+stream_options: {
+ TRIGGER    [AT_ONCE | WINDOW_CLOSE | MAX_DELAY time]
+ WATERMARK   time
+ IGNORE EXPIRED [0 | 1]
+}
+```
+
+详细的语法规则参考 [流式计算](../../taos-sql/stream)
+
+## 示例一
+
+企业电表的数据经常都是成百上千亿条的，那么想要将这些分散、凌乱的数据清洗或转换都需要比较长的时间，很难做到高效性和实时性，以下例子中，通过流计算可以将电表电压大于 220V 的数据清洗掉，然后以 5 秒为窗口整合并计算出每个窗口中电流的最大值，最后将结果输出到指定的数据表中。
+
+### 创建 DB 和原始数据表
+
+首先准备数据，完成建库、建一张超级表和多张子表操作
+
+```sql
+DROP DATABASE IF EXISTS power;
+CREATE DATABASE power;
+USE power;
+
+CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
+
+CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 2);
+CREATE TABLE d1002 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 3);
+CREATE TABLE d1003 USING meters TAGS ("California.LosAngeles", 2);
+CREATE TABLE d1004 USING meters TAGS ("California.LosAngeles", 3);
+```
+
+### 创建流
+
+```sql
+create stream current_stream into current_stream_output_stb as select _wstart as start, _wend as end, max(current) as max_current from meters where voltage <= 220 interval (5s);
+```
+
+### 写入数据
+```sql
+insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:05.000", 10.30000, 219, 0.31000);
+insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:15.000", 12.60000, 218, 0.33000);
+insert into d1001 values("2018-10-03 14:38:16.800", 12.30000, 221, 0.31000);
+insert into d1002 values("2018-10-03 14:38:16.650", 10.30000, 218, 0.25000);
+insert into d1003 values("2018-10-03 14:38:05.500", 11.80000, 221, 0.28000);
+insert into d1003 values("2018-10-03 14:38:16.600", 13.40000, 223, 0.29000);
+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);
+```
+
+### 查询以观察结果
+
+```sql
+taos> select start, end, max_current from current_stream_output_stb;
+          start          |           end           |     max_current      |
+===========================================================================
+ 2018-10-03 14:38:05.000 | 2018-10-03 14:38:10.000 |             10.30000 |
+ 2018-10-03 14:38:15.000 | 2018-10-03 14:38:20.000 |             12.60000 |
+Query OK, 2 rows in database (0.018762s)
+```
+
+## 示例二
+
+依然以示例一中的数据为基础，我们已经采集到了每个智能电表的电流和电压数据，现在需要求出有功功率和无功功率，并将地域和电表名以符号 "." 拼接，然后以电表名称分组输出到新的数据表中。
+
+### 创建 DB 和原始数据表
+
+参考示例一 [创建 DB 和原始数据表](#创建-db-和原始数据表)
+
+### 创建流
+
+```sql
+create stream power_stream into power_stream_output_stb as select ts, concat_ws(".", location, tbname) as meter_location, current*voltage*cos(phase) as active_power, current*voltage*sin(phase) as reactive_power from meters partition by tbname;
+```
+
+### 写入数据
+
+参考示例一 [写入数据](#写入数据)
+
+### 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       |
+===================================================================================================================
+ 2018-10-03 14:38:05.000 | California.LosAngeles.d1004    |            2307.834596289 |             688.687331847 |
+ 2018-10-03 14:38:06.500 | California.LosAngeles.d1004    |            2387.415754896 |             871.474763418 |
+ 2018-10-03 14:38:05.500 | California.LosAngeles.d1003    |            2506.240411679 |             720.680274962 |
+ 2018-10-03 14:38:16.600 | California.LosAngeles.d1003    |            2863.424274422 |             854.482390839 |
+ 2018-10-03 14:38:05.000 | California.SanFrancisco.d1001  |            2148.178871730 |             688.120784090 |
+ 2018-10-03 14:38:15.000 | California.SanFrancisco.d1001  |            2598.589176205 |             890.081451418 |
+ 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)
+```

docs/zh/07-develop/07-tmq.md

@@ -4,6 +4,17 @@ description: "数据订阅与推送服务。写入到 TDengine 中的时序数
 title: 数据订阅
 ---
 
+import Tabs from "@theme/Tabs";
+import TabItem from "@theme/TabItem";
+import Java from "./_sub_java.mdx";
+import Python from "./_sub_python.mdx";
+import Go from "./_sub_go.mdx";
+import Rust from "./_sub_rust.mdx";
+import Node from "./_sub_node.mdx";
+import CSharp from "./_sub_cs.mdx";
+import CDemo from "./_sub_c.mdx";
+
+
 为了帮助应用实时获取写入 TDengine 的数据，或者以事件到达顺序处理数据，TDengine提供了类似消息队列产品的数据订阅、消费接口。这样在很多场景下，采用 TDengine 的时序数据处理系统不再需要集成消息队列产品，比如 kafka, 从而简化系统设计的复杂度，降低运营维护成本。
 
 与 kafka 一样，你需要定义 topic, 但 TDengine 的 topic 是基于一个已经存在的超级表、子表或普通表的查询条件，即一个 SELECT 语句。你可以使用 SQL 对标签、表名、列、表达式等条件进行过滤，以及对数据进行标量函数与 UDF 计算（不包括数据聚合）。与其他消息队列软件相比，这是 TDengine 数据订阅功能的最大的优势，它提供了更大的灵活性，数据的颗粒度可以由应用随时调整，而且数据的过滤与预处理交给 TDengine，而不是应用完成，有效的减少传输的数据量与应用的复杂度。
@@ -51,7 +62,7 @@ DLL_EXPORT void           tmq_conf_destroy(tmq_conf_t *conf);
 DLL_EXPORT void           tmq_conf_set_auto_commit_cb(tmq_conf_t *conf, tmq_commit_cb *cb, void *param);
 ```
 
-这些 API 的文档请见 [C/C++ Connector](/reference/connector/cpp)，下面介绍一下它们的具体用法（超级表和子表结构请参考“数据建模”一节），完整的示例代码可以在 [tmq.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/3.0/examples/c/tmq.c) 看到。
+这些 API 的文档请见 [C/C++ Connector](/reference/connector/cpp)，下面介绍一下它们的具体用法（超级表和子表结构请参考“数据建模”一节），完整的示例代码请见下面C语言的示例代码。
 
 ## 写入数据
 
@@ -62,13 +73,9 @@ drop database if exists tmqdb;
 create database tmqdb;
 create table tmqdb.stb (ts timestamp, c1 int, c2 float, c3 varchar(16) tags(t1 int, t3 varchar(16));
 create table tmqdb.ctb0 using tmqdb.stb tags(0, "subtable0");
-create table tmqdb.ctb1 using tmqdb.stb tags(1, "subtable1");
-create table tmqdb.ctb2 using tmqdb.stb tags(2, "subtable2");
-create table tmqdb.ctb3 using tmqdb.stb tags(3, "subtable3");       
+create table tmqdb.ctb1 using tmqdb.stb tags(1, "subtable1");       
 insert into tmqdb.ctb0 values(now, 0, 0, 'a0')(now+1s, 0, 0, 'a00');
 insert into tmqdb.ctb1 values(now, 1, 1, 'a1')(now+1s, 11, 11, 'a11');
-insert into tmqdb.ctb2 values(now, 2, 2, 'a1')(now+1s, 22, 22, 'a22');
-insert into tmqdb.ctb3 values(now, 3, 3, 'a1')(now+1s, 33, 33, 'a33');
 ```
 
 ## 创建topic：
@@ -130,7 +137,6 @@ TMQ支持多种订阅类型：
 
   tmq_t* tmq = tmq_consumer_new(conf, NULL, 0);
   tmq_conf_destroy(conf);
-  return tmq;
 ```
 
 上述配置中包括consumer group ID，如果多个 consumer 指定的 consumer group ID一样，则自动形成一个consumer group，共享消费进度。
@@ -143,66 +149,23 @@ TMQ支持多种订阅类型：
 ```sql
   tmq_list_t* topicList = tmq_list_new();
   tmq_list_append(topicList, "topicName");
-  return topicList;
 ```
 
 ## 启动订阅并开始消费
 
-```sql
+```
   /* 启动订阅 */
   tmq_subscribe(tmq, topicList);
   tmq_list_destroy(topicList);
   
   /* 循环poll消息 */
-  int32_t totalRows = 0;
-  int32_t msgCnt = 0;
-  int32_t timeOut = 5000;
   while (running) {
     TAOS_RES* tmqmsg = tmq_consumer_poll(tmq, timeOut);
-    if (tmqmsg) {
-      msgCnt++;
-      totalRows += msg_process(tmqmsg);
-      taos_free_result(tmqmsg);
-    } else {
-      break;
-	}
-  }
-  
-  fprintf(stderr, "%d msg consumed, include %d rows\n", msgCnt, totalRows);
+    msg_process(tmqmsg);
+  }  
 ```
 
-这里是一个 **while** 循环，每调用一次tmq_consumer_poll()，获取一个消息，该消息与普通查询返回的结果集完全相同，可以使用相同的解析API完成消息内容的解析：
-
-```sql
- static int32_t msg_process(TAOS_RES* msg) {
-  char buf[1024];
-  int32_t rows = 0;
-
-  const char* topicName = tmq_get_topic_name(msg);
-  const char* dbName    = tmq_get_db_name(msg);
-  int32_t     vgroupId  = tmq_get_vgroup_id(msg);
-
-  printf("topic: %s\n", topicName);
-  printf("db: %s\n", dbName);
-  printf("vgroup id: %d\n", vgroupId);
-
-  while (1) {
-    TAOS_ROW row = taos_fetch_row(msg);
-    if (row == NULL) break;
-
-    TAOS_FIELD* fields      = taos_fetch_fields(msg);
-    int32_t     numOfFields = taos_field_count(msg);
-    int32_t*    length      = taos_fetch_lengths(msg);
-    int32_t     precision   = taos_result_precision(msg);
-    const char* tbName      = tmq_get_table_name(msg);
-    rows++; 
-    taos_print_row(buf, row, fields, numOfFields);
-    printf("row content from %s: %s\n", (tbName != NULL ? tbName : "null table"), buf);
-  }
-
-  return rows;
-}
-```
+这里是一个 **while** 循环，每调用一次tmq_consumer_poll()，获取一个消息，该消息与普通查询返回的结果集完全相同，可以使用相同的解析API完成消息内容的解析。
 
 ## 结束消费
 
@@ -243,4 +206,44 @@ TMQ支持多种订阅类型：
   show subscriptions;
 ```
 
+## 示例代码
+
+本节展示各种语言的示例代码。
+
+<Tabs>
+<TabItem label="C" value="c">
+
+```c
+{{#include examples/c/tmq.c}}
+```
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Java" value="java">
+    <Java />
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Go" value="Go">
+   <Go/>
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Rust" value="Rust">
+    <Rust />
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Python" value="Python">
+
+```python
+{{#include docs/examples/python/tmq_example.py}}
+```
+
+</TabItem>
+
+<TabItem label="Node.JS" value="Node.JS">
+   <Node/>
+</TabItem>
+
+<TabItem label="C#" value="C#">
+   <CSharp/>
+</TabItem>
 
+</Tabs>

docs/zh/07-develop/09-udf.md

@@ -4,16 +4,16 @@ title: UDF（用户定义函数）
 description: "支持用户编码的聚合函数和标量函数，在查询中嵌入并使用用户定义函数，拓展查询的能力和功能。"
 ---
 
-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。 UDF 通常以数据表中的一列数据做为输入，同时支持以嵌套子查询的结果作为输入。
+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(User Defined Function) 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。 UDF 通常以数据表中的一列数据做为输入，同时支持以嵌套子查询的结果作为输入。
 
 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。
 
-用户可以通过 UDF 实现两类函数： 标量函数和聚合函数。标量函数对每行数据返回一个值，如求绝对值 abs，正弦函数 sin，字符串拼接函数 concat 等。聚合函数对多行数据进行返回一个值，如求平均数 avg，最大值 max 等。
+用户可以通过 UDF 实现两类函数：标量函数和聚合函数。标量函数对每行数据输出一个值，如求绝对值 abs，正弦函数 sin，字符串拼接函数 concat 等。聚合函数对多行数据进行输出一个值，如求平均数 avg，最大值 max 等。
 
 实现 UDF 时，需要实现规定的接口函数
 - 标量函数需要实现标量接口函数 scalarfn 。
 - 聚合函数需要实现聚合接口函数 aggfn_start ， aggfn ， aggfn_finish。
-- 如果需要初始化，实现 udf_init；如果需要清理工作，实现udf_destory。
+- 如果需要初始化，实现 udf_init；如果需要清理工作，实现udf_destroy。
 
 接口函数的名称是 UDF 名称，或者是 UDF 名称和特定后缀（_start, _finish, _init, _destroy)的连接。列表中的scalarfn，aggfn, udf需要替换成udf函数名。
 
@@ -104,7 +104,7 @@ aggfn为函数名的占位符，需要修改为自己的函数名，如l2norm。
 
 接口函数的名称是 udf 名称，或者是 udf 名称和特定后缀（_start, _finish, _init, _destroy)的连接。以下描述中函数名称中的 scalarfn，aggfn, udf 需要替换成udf函数名。
 
-接口函数返回值表示是否成功，如果错误返回错误代码，错误代码见taoserror.h。
+接口函数返回值表示是否成功。如果返回值是 TSDB_CODE_SUCCESS，表示操作成功，否则返回的是错误代码。错误代码定义在 taoserror.h，和 taos.h 中的API共享错误码的定义。例如， TSDB_CODE_UDF_INVALID_INPUT 表示输入无效输入。TSDB_CODE_OUT_OF_MEMORY 表示内存不足。
 
 接口函数参数类型见数据结构定义。
 
@@ -214,7 +214,7 @@ 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。为了保证可靠的系统运行，编译器 GCC 推荐使用 7.5 及以上版本。
 
 ## 管理和使用UDF
-关于如何管理和使用UDF，参见[UDF使用说明](../12-taos-sql/26-udf.md)
+编译好的UDF，还需要将其加入到系统才能被正常的SQL调用。关于如何管理和使用UDF，参见[UDF使用说明](../12-taos-sql/26-udf.md)
 
 ## 示例代码
 

docs/zh/07-develop/_sub_java.mdx

 ```java
 {{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/SubscribeDemo.java}}
 ```
-:::note
-目前 Java 接口没有提供异步订阅模式，但用户程序可以通过创建 `TimerTask` 等方式达到同样的效果。
-
-:::
+```java
+{{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/MetersDeserializer.java}}
+```
+```java
\ No newline at end of file
+{{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/Meters.java}}
+```
\ No newline at end of file

docs/zh/07-develop/_sub_rust.mdx

-```rs
+```rust
 {{#include docs/examples/rust/nativeexample/examples/subscribe_demo.rs}}
-```
+```
\ No newline at end of file

docs/zh/07-develop/index.md

@@ -7,7 +7,7 @@ title: 开发指南
 2. 根据自己的应用场景，确定数据模型。根据数据特征，决定建立一个还是多个库；分清静态标签、采集量，建立正确的超级表，建立子表。
 3. 决定插入数据的方式。TDengine支持使用标准的SQL写入，但同时也支持schemaless模式写入，这样不用手工建表，可以将数据直接写入。
 4. 根据业务要求，看需要撰写哪些SQL查询语句。
-5. 如果你要基于时序数据做实时的统计分析，包括各种监测看板，那么建议你采用TDengine的连续查询功能，而不用上线Spark, Flink等复杂的流式计算系统。
+5. 如果你要基于时序数据做轻量级的实时统计分析，包括各种监测看板，那么建议你采用 TDengine 3.0 的流式计算功能，而不用额外部署 Spark, Flink 等复杂的流式计算系统。
 6. 如果你的应用有模块需要消费插入的数据，希望有新的数据插入时，就能获取通知，那么建议你采用TDengine提供的数据订阅功能，而无需专门部署Kafka或其他消息队列软件。
 7. 在很多场景下(如车辆管理)，应用需要获取每个数据采集点的最新状态，那么建议你采用TDengine的cache功能，而不用单独部署Redis等缓存软件。
 8. 如果你发现TDengine的函数无法满足你的要求，那么你可以使用用户自定义函数来解决问题。

docs/zh/10-deployment/01-deploy.md

@@ -73,11 +73,6 @@ serverPort            6030
 按照《立即开始》里的步骤，启动第一个数据节点，例如 h1.taosdata.com，然后执行 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:3.0.0.0
-Copyright (c) 2022 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
-
-Server is Enterprise trial Edition, ver:3.0.0.0 and will never expire.
-
 taos> show dnodes;
 id | endpoint | vnodes | support_vnodes | status | create_time | note |
 ============================================================================================================================================

docs/zh/10-deployment/05-helm.md

@@ -22,7 +22,7 @@ Helm 会使用 kubectl 和 kubeconfig 的配置来操作 Kubernetes，可以参
 TDengine Chart 尚未发布到 Helm 仓库，当前可以从 GitHub 直接下载：
 
 ```bash
-wget https://github.com/taosdata/TDengine-Operator/raw/main/helm/tdengine-0.3.0.tgz
+wget https://github.com/taosdata/TDengine-Operator/raw/3.0/helm/tdengine-3.0.0.tgz
 
 ```
 
@@ -38,7 +38,7 @@ kubectl get storageclass
 之后，使用 helm 命令安装：
 
 ```bash
-helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz \
+helm install tdengine tdengine-3.0.0.tgz \
   --set storage.className=<your storage class name>
 
 ```
@@ -46,7 +46,7 @@ helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz \
 在 minikube 环境下，可以设置一个较小的容量避免超出磁盘可用空间：
 
 ```bash
-helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz \
+helm install tdengine tdengine-3.0.0.tgz \
   --set storage.className=standard \
   --set storage.dataSize=2Gi \
   --set storage.logSize=10Mi
@@ -83,14 +83,14 @@ TDengine 支持 `values.yaml` 自定义。
 通过 helm show values 可以获取 TDengine Chart 支持的全部 values 列表：
 
 ```bash
-helm show values tdengine-0.3.0.tgz
+helm show values tdengine-3.0.0.tgz
 
 ```
 
 你可以将结果保存为 values.yaml，之后可以修改其中的各项参数，如 replica 数量，存储类名称，容量大小，TDengine 配置等，然后使用如下命令安装 TDengine 集群：
 
 ```bash
-helm install tdengine tdengine-0.3.0.tgz -f values.yaml
+helm install tdengine tdengine-3.0.0.tgz -f values.yaml
 
 ```
 
@@ -107,37 +107,17 @@ image:
   prefix: tdengine/tdengine
   #pullPolicy: Always
   # Overrides the image tag whose default is the chart appVersion.
-  #tag: "2.4.0.5"
+#  tag: "3.0.0.0"
 
 service:
   # ClusterIP is the default service type, use NodeIP only if you know what you are doing.
   type: ClusterIP
   ports:
     # TCP range required
-    tcp:
-      [
-        6030,
-        6031,
-        6032,
-        6033,
-        6034,
-        6035,
-        6036,
-        6037,
-        6038,
-        6039,
-        6040,
-        6041,
-        6042,
-        6043,
-        6044,
-        6045,
-        6060,
-      ]
-    # UDP range 6030-6039
-    udp: [6030, 6031, 6032, 6033, 6034, 6035, 6036, 6037, 6038, 6039]
-
-arbitrator: true
+    tcp: [6030, 6041, 6042, 6043, 6044, 6046, 6047, 6048, 6049, 6060]
+    # UDP range
+    udp: [6044, 6045]
+
 
 # Set timezone here, not in taoscfg
 timezone: "Asia/Shanghai"
@@ -182,11 +162,14 @@ clusterDomainSuffix: ""
 #
 # Btw, keep quotes "" around the value like below, even the value will be number or not.
 taoscfg:
+  # Starts as cluster or not, must be 0 or 1.
+  #   0: all pods will start as a seperate TDengine server
+  #   1: pods will start as TDengine server cluster. [default]
+  CLUSTER: "1"
+
   # number of replications, for cluster only
   TAOS_REPLICA: "1"
 
-  # number of management nodes in the system
-  TAOS_NUM_OF_MNODES: "1"
 
   # number of days per DB file
   # TAOS_DAYS: "10"
@@ -422,7 +405,7 @@ kubectl --namespace default exec $POD_NAME -- taos -s 'drop dnode "<you dnode in
 
 ```
 
-## 删除集群
+## 清理集群
 
 Helm 管理下，清理操作也变得简单：
 

docs/zh/12-taos-sql/01-data-type.md

@@ -34,7 +34,7 @@ CREATE DATABASE db_name PRECISION 'ns';
 | 7   |  DOUBLE   | 8         | 双精度浮点型，有效位数 15-16，范围 [-1.7E308, 1.7E308]      |
 | 8   |  BINARY   | 自定义    | 记录单字节字符串，建议只用于处理 ASCII 可见字符，中文等多字节字符需使用 nchar。 |
 | 9   | SMALLINT  | 2         | 短整型， 范围 [-32768, 32767]         |
-| 10 | SMALLINT UNSIGNED | 2| 无符号短整型，范围 [0, 655357] |
+| 10 | SMALLINT UNSIGNED | 2| 无符号短整型，范围 [0, 65535] |
 | 11   |  TINYINT  | 1         | 单字节整型，范围 [-128, 127]   |
 | 12 | TINYINT UNSIGNED | 1 | 无符号单字节整型，范围 [0, 255] |
 | 13   |   BOOL    | 1         | 布尔型，{true, false}     |

docs/zh/12-taos-sql/02-database.md

@@ -112,9 +112,9 @@ alter_database_options:
 alter_database_option: {
     CACHEMODEL {'none' | 'last_row' | 'last_value' | 'both'}
   | CACHESIZE value
-  | FSYNC value
+  | WAL_LEVEL value
+  | WAL_FSYNC_PERIOD value
   | KEEP value
-  | WAL value
 }
 ```
 

docs/zh/12-taos-sql/06-select.md

@@ -140,10 +140,6 @@ taos> SELECT ts, ts AS primary_key_ts FROM d1001;
 
 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。
-
 ### 伪列
 
 **TBNAME**
@@ -152,7 +148,13 @@ taos> SELECT ts, ts AS primary_key_ts FROM d1001;
 获取一个超级表所有的子表名及相关的标签信息：
 
 ```mysql
-SELECT TBNAME, location FROM meters;
+SELECT DISTINCT TBNAME, location FROM meters;
+```
+
+建议用户使用 INFORMATION_SCHEMA 下的 INS_TAGS 系统表来查询超级表的子表标签信息，例如获取超级表 meters 所有的子表名和标签值：
+
+```mysql
+SELECT table_name, tag_name, tag_type, tag_value FROM information_schema.ins_tags WHERE stable_name='meters';
 ```
 
 统计超级表下辖子表数量：

docs/zh/12-taos-sql/14-stream.md

@@ -26,10 +26,19 @@ subquery: SELECT [DISTINCT] select_list
     [WHERE condition]
     [PARTITION BY tag_list]
     [window_clause]
-    [group_by_clause]
 ```
 
-不支持 order_by，limit，slimit，fill 语句
+支持会话窗口、状态窗口与滑动窗口，其中，会话窗口与状态窗口搭配超级表时必须与partition by tbname一起使用
+
+```sql
+window_clause: {
+    SESSION(ts_col, tol_val)
+  | STATE_WINDOW(col)
+  | INTERVAL(interval_val [, interval_offset]) [SLIDING (sliding_val)]
+}
+```
+
+其中，SESSION 是会话窗口，tol_val 是时间间隔的最大范围。在 tol_val 时间间隔范围内的数据都属于同一个窗口，如果连续的两条数据的时间超过 tol_val，则自动开启下一个窗口。
 
 例如，如下语句创建流式计算，同时自动创建名为 avg_vol 的超级表，此流计算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，并将来自 meters 表的数据的计算结果写入 avg_vol 表，不同 partition 的数据会分别创建子表并写入不同子表。
 
@@ -88,35 +97,3 @@ T = 最新事件时间 - watermark
 2. 重新计算：从 TSDB 中重新查找对应窗口的所有数据并重新计算得到最新结果
 
 无论在哪种模式下，watermark 都应该被妥善设置，来得到正确结果（直接丢弃模式）或避免频繁触发重算带来的性能开销（重新计算模式）。
-
-## 流式计算的数据填充策略
-
-TODO
-
-## 流式计算与会话窗口（session window）
-
-```sql
-window_clause: {
-    SESSION(ts_col, tol_val)
-  | STATE_WINDOW(col)
-  | INTERVAL(interval_val [, interval_offset]) [SLIDING (sliding_val)] [FILL(fill_mod_and_val)]
-}
-```
-
-其中，SESSION 是会话窗口，tol_val 是时间间隔的最大范围。在 tol_val 时间间隔范围内的数据都属于同一个窗口，如果连续的两条数据的时间超过 tol_val，则自动开启下一个窗口。
-
-## 流式计算的监控与流任务分布查询
-
-TODO
-
-## 流式计算的内存控制与存算分离
-
-TODO
-
-## 流式计算的暂停与恢复
-
-```sql
-STOP STREAM stream_name;
-
-RESUME STREAM stream_name;
-```

docs/zh/12-taos-sql/22-meta.md

 ---
-sidebar_label: 元数据库
-title: 元数据库
+sidebar_label: 元数据
+title: 存储元数据的 Information_Schema 数据库
 ---
 
 TDengine 内置了一个名为 `INFORMATION_SCHEMA` 的数据库，提供对数据库元数据、数据库系统信息和状态的访问，例如数据库或表的名称，当前执行的 SQL 语句等。该数据库存储有关 TDengine 维护的所有其他数据库的信息。它包含多个只读表。实际上，这些表都是视图，而不是基表，因此没有与它们关联的文件。所以对这些表只能查询，不能进行 INSERT 等写入操作。`INFORMATION_SCHEMA` 数据库旨在以一种更一致的方式来提供对 TDengine 支持的各种 SHOW 语句（如 SHOW TABLES、SHOW DATABASES）所提供的信息的访问。与 SHOW 语句相比，使用 SELECT ... FROM INFORMATION_SCHEMA.tablename 具有以下优点：

docs/zh/12-taos-sql/23-perf.md

+---
+sidebar_label: 统计数据
+title: 存储统计数据的 Performance_Schema 数据库
+---
+
+TDengine 3.0 版本开始提供一个内置数据库 `performance_schema`，其中存储了与性能有关的统计数据。本节详细介绍其中的表和表结构。
+
+## PERF_APP
+
+提供接入集群的应用（客户端）的相关信息。也可以使用 SHOW APPS 来查询这些信息。
+
+| #   |   **列名**   | **数据类型** | **说明**                        |
+| --- | :----------: | ------------ | ------------------------------- |
+| 1   |    app_id    | UBIGINT      | 客户端 ID                       |
+| 2   |      ip      | BINARY(16)   | 客户端地址                      |
+| 3   |     pid      | INT          | 客户端进程 号                   |
+| 4   |     name     | BINARY(24)   | 客户端名称                      |
+| 5   |  start_time  | TIMESTAMP    | 客户端启动时间                  |
+| 6   |  insert_req  | UBIGINT      | insert 请求次数                 |
+| 7   |  insert_row  | UBIGINT      | insert 插入行数                 |
+| 8   | insert_time  | UBIGINT      | insert 请求的处理时间，单位微秒 |
+| 9   | insert_bytes | UBIGINT      | insert 请求消息字节数           |
+| 10  | fetch_bytes  | UBIGINT      | 查询结果字节数                  |
+| 11  |  query_time  | UBIGINT      | 查询请求处理时间                |
+| 12  |  slow_query  | UBIGINT      | 慢查询（处理时间 >= 3 秒）个数  |
+| 13  |  total_req   | UBIGINT      | 总请求数                        |
+| 14  | current_req  | UBIGINT      | 当前正在处理的请求个数          |
+| 15  | last_access  | TIMESTAMP    | 最后更新时间                    |
+
+## PERF_CONNECTIONS
+
+数据库的连接的相关信息。也可以使用 SHOW CONNECTIONS 来查询这些信息。
+
+| #   |  **列名**   | **数据类型** | **说明**                                           |
+| --- | :---------: | ------------ | -------------------------------------------------- |
+| 1   |   conn_id   | INT          | 连接 ID                                            |
+| 2   |    user     | BINARY(24)   | 用户名                                             |
+| 3   |     app     | BINARY(24)   | 客户端名称                                         |
+| 4   |     pid     | UINT         | 发起此连接的客户端在自己所在服务器或主机上的进程号 |
+| 5   |  end_point  | BINARY(128)  | 客户端地址                                         |
+| 6   | login_time  | TIMESTAMP    | 登录时间                                           |
+| 7   | last_access | TIMESTAMP    | 最后更新时间                                       |
+
+## PERF_QUERIES
+
+提供当前正在执行的 SQL 语句的信息。也可以使用 SHOW QUERIES 来查询这些信息。
+
+| #   |   **列名**   | **数据类型** | **说明**                     |
+| --- | :----------: | ------------ | ---------------------------- |
+| 1   |   kill_id    | UBIGINT      | 用来停止查询的 ID            |
+| 2   |   query_id   | INT          | 查询 ID                      |
+| 3   |   conn_id    | UINT         | 连接 ID                      |
+| 4   |     app      | BINARY(24)   | app 名称                     |
+| 5   |     pid      | INT          | app 在自己所在主机上的进程号 |
+| 6   |     user     | BINARY(24)   | 用户名                       |
+| 7   |  end_point   | BINARY(16)   | 客户端地址                   |
+| 8   | create_time  | TIMESTAMP    | 创建时间                     |
+| 9   |  exec_usec   | BIGINT       | 已执行时间                   |
+| 10  | stable_query | BOOL         | 是否是超级表查询             |
+| 11  |   sub_num    | INT          | 子查询数量                   |
+| 12  |  sub_status  | BINARY(1000) | 子查询状态                   |
+| 13  |     sql      | BINARY(1024) | SQL 语句                     |
+
+## PERF_TOPICS
+
+| #   |  **列名**   | **数据类型** | **说明**                       |
+| --- | :---------: | ------------ | ------------------------------ |
+| 1   | topic_name  | BINARY(192)  | topic 名称                     |
+| 2   |   db_name   | BINARY(64)   | topic 相关的 DB                |
+| 3   | create_time | TIMESTAMP    | topic 的 创建时间              |
+| 4   |     sql     | BINARY(1024) | 创建该 topic 时所用的 SQL 语句 |
+
+## PERF_CONSUMERS
+
+| #   |    **列名**    | **数据类型** | **说明**                                                    |
+| --- | :------------: | ------------ | ----------------------------------------------------------- |
+| 1   |  consumer_id   | BIGINT       | 消费者的唯一 ID                                             |
+| 2   | consumer_group | BINARY(192)  | 消费者组                                                    |
+| 3   |   client_id    | BINARY(192)  | 用户自定义字符串，通过创建 consumer 时指定 client_id 来展示 |
+| 4   |     status     | BINARY(20)   | 消费者当前状态                                              |
+| 5   |     topics     | BINARY(204)  | 被订阅的 topic。若订阅多个 topic，则展示为多行              |
+| 6   |    up_time     | TIMESTAMP    | 第一次连接 taosd 的时间                                     |
+| 7   | subscribe_time | TIMESTAMP    | 上一次发起订阅的时间                                        |
+| 8   | rebalance_time | TIMESTAMP    | 上一次触发 rebalance 的时间                                 |
+
+## PERF_SUBSCRIPTIONS
+
+| #   |    **列名**    | **数据类型** | **说明**                 |
+| --- | :------------: | ------------ | ------------------------ |
+| 1   |   topic_name   | BINARY(204)  | 被订阅的 topic           |
+| 2   | consumer_group | BINARY(193)  | 订阅者的消费者组         |
+| 3   |   vgroup_id    | INT          | 消费者被分配的 vgroup id |
+| 4   |  consumer_id   | BIGINT       | 消费者的唯一 id          |
+
+## PERF_TRANS
+
+| #   |     **列名**     | **数据类型** | **说明**                                                       |
+| --- | :--------------: | ------------ | -------------------------------------------------------------- |
+| 1   |        id        | INT          | 正在进行的事务的编号                                           |
+| 2   |   create_time    | TIMESTAMP    | 事务的创建时间                                                 |
+| 3   |      stage       | BINARY(12)   | 事务的当前阶段，通常为 redoAction、undoAction、commit 三个阶段 |
+| 4   |       db1        | BINARY(64)   | 与此事务存在冲突的数据库一的名称                               |
+| 5   |       db2        | BINARY(64)   | 与此事务存在冲突的数据库二的名称                               |
+| 6   |   failed_times   | INT          | 事务执行失败的总次数                                           |
+| 7   |  last_exec_time  | TIMESTAMP    | 事务上次执行的时间                                             |
+| 8   | last_action_info | BINARY(511)  | 事务上次执行失败的明细信息                                     |
+
+## PERF_SMAS
+
+| #   |  **列名**   | **数据类型** | **说明**                                    |
+| --- | :---------: | ------------ | ------------------------------------------- |
+| 1   |  sma_name   | BINARY(192)  | 时间维度的预计算 (time-range-wise sma) 名称 |
+| 2   | create_time | TIMESTAMP    | sma 创建时间                                |
+| 3   | stable_name | BINARY(192)  | sma 所属的超级表名称                        |
+| 4   |  vgroup_id  | INT          | sma 专属的 vgroup 名称                      |
+
+## PERF_STREAMS
+
+| #   |   **列名**   | **数据类型** | **说明**                                |
+| --- | :----------: | ------------ | --------------------------------------- |
+| 1   | stream_name  | BINARY(64)   | 流计算名称                              |
+| 2   | create_time  | TIMESTAMP    | 创建时间                                |
+| 3   |     sql      | BINARY(1024) | 创建流计算时提供的 SQL 语句             |
+| 4   |    status    | BIANRY(20)   | 流当前状态                              |
+| 5   |  source_db   | BINARY(64)   | 源数据库                                |
+| 6   |  target_db   | BIANRY(64)   | 目的数据库                              |
+| 7   | target_table | BINARY(192)  | 流计算写入的目标表                      |
+| 8   |  watermark   | BIGINT       | watermark，详见 SQL 手册流式计算        |
+| 9   |   trigger    | INT          | 计算结果推送模式，详见 SQL 手册流式计算 |

docs/zh/12-taos-sql/25-grant.md

@@ -8,7 +8,7 @@ title: 权限管理
 ## 创建用户
 
 ```sql
-CREATE USER use_name PASS password;
+CREATE USER use_name PASS 'password';
 ```
 
 创建用户。
@@ -91,4 +91,4 @@ priv_level : {
 
 ```
 
-收回对用户的授权。
+收回对用户的授权。
\ No newline at end of file

docs/zh/14-reference/03-connector/03-connector.mdx

@@ -8,19 +8,13 @@ TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速
 
 ## 支持的平台
 
-目前 TDengine 的原生接口连接器可支持的平台包括：X64/X86/ARM64/ARM32/MIPS/Alpha 等硬件平台，以及 Linux/Win64/Win32 等开发环境。对照矩阵如下：
+目前 TDengine 的原生接口连接器可支持的平台包括：X64/ARM64 等硬件平台，以及 Linux/Win64 等开发环境。对照矩阵如下：
 
-| **CPU**        | **OS**    | **JDBC** | **Python** | **Go** | **Node.js** | **C#** | **Rust** | C/C++ |
+| **CPU**        | **OS**    | **Java** | **Python** | **Go** | **Node.js** | **C#** | **Rust** | C/C++ |
 | -------------- | --------- | -------- | ---------- | ------ | ----------- | ------ | -------- | ----- |
 | **X86 64bit**  | **Linux** | ●        | ●          | ●      | ●           | ●      | ●        | ●     |
 | **X86 64bit**  | **Win64** | ●        | ●          | ●      | ●           | ●      | ●        | ●     |
-| **X86 64bit**  | **Win32** | ●        | ●          | ●      | ●           | ○      | ○        | ●     |
-| **X86 32bit**  | **Win32** | ○        | ○          | ○      | ○           | ○      | ○        | ●     |
 | **ARM64**      | **Linux** | ●        | ●          | ●      | ●           | ○      | ○        | ●     |
-| **ARM32**      | **Linux** | ●        | ●          | ●      | ●           | ○      | ○        | ●     |
-| **MIPS 龙芯**  | **Linux** | ○        | ○          | ○      | ○           | ○      | ○        | ○     |
-| **Alpha 申威** | **Linux** | ○        | ○          | --     | --          | --     | --       | ○     |
-| **X86 海光**   | **Linux** | ○        | ○          | ○      | --          | --     | --       | ○     |
 
 其中 ● 表示官方测试验证通过，○ 表示非官方测试验证通过，-- 表示未经验证。
 
@@ -32,6 +26,7 @@ TDengine 版本更新往往会增加新的功能特性，列表中的连接器
 
 | **TDengine 版本**     | **Java** | **Python** | **Go**       | **C#**        | **Node.js**     | **Rust** |
 | --------------------- | -------- | ---------- | ------------ | ------------- | --------------- | -------- |
+| **3.0.0.0 及以上**    | 3.0.0    | 当前版本   | 3.0 分支     | 3.0.0         | 3.0.0           | 当前版本 |
 | **2.4.0.14 及以上**   | 2.0.38   | 当前版本   | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
 | **2.4.0.6 及以上**    | 2.0.37   | 当前版本   | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
 | **2.4.0.4 - 2.4.0.5** | 2.0.37   | 当前版本   | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
@@ -48,9 +43,8 @@ TDengine 版本更新往往会增加新的功能特性，列表中的连接器
 | -------------- | -------- | ---------- | ------ | ------ | ----------- | -------- |
 | **连接管理**   | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 支持     |
 | **普通查询**   | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 支持     |
-| **连续查询**   | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 支持     |
 | **参数绑定**   | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 支持     |
-| **订阅功能**   | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 暂不支持 |
+| ** TMQ **      | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 支持     |
 | **Schemaless** | 支持     | 支持       | 支持   | 支持   | 支持        | 支持     |
 | **DataFrame**  | 不支持   | 支持       | 不支持 | 不支持 | 不支持      | 不支持   |
 
@@ -58,17 +52,17 @@ TDengine 版本更新往往会增加新的功能特性，列表中的连接器
 由于不同编程语言数据库框架规范不同，并不意味着所有 C/C++ 接口都需要对应封装支持。
 :::
 
-### 使用 REST 接口
+### 使用 http (REST 或 WebSocket) 接口
 
 | **功能特性**                   | **Java** | **Python** | **Go**   | **C#（暂不支持）** | **Node.js** | **Rust** |
 | ------------------------------ | -------- | ---------- | -------- | ------------------ | ----------- | -------- |
 | **连接管理**                   | 支持     | 支持       | 支持     | N/A                | 支持        | 支持     |
 | **普通查询**                   | 支持     | 支持       | 支持     | N/A                | 支持        | 支持     |
 | **连续查询**                   | 支持     | 支持       | 支持     | N/A                | 支持        | 支持     |
-| **参数绑定**                   | 不支持   | 不支持     | 不支持   | N/A                | 不支持      | 不支持   |
-| **订阅功能**                   | 不支持   | 不支持     | 不支持   | N/A                | 不支持      | 不支持   |
-| **Schemaless**                 | 暂不支持 | 暂不支持   | 暂不支持 | N/A                | 暂不支持    | 暂不支持 |
-| **批量拉取（基于 WebSocket）** | 支持     | 暂不支持   | 暂不支持 | N/A                | 暂不支持    | 暂不支持 |
+| **参数绑定**                   | 不支持   | 暂不支持   | 暂不支持 | N/A                | 不支持      | 支持     |
+| ** TMQ **                      | 不支持   | 暂不支持   | 暂不支持 | N/A                | 不支持      | 支持     |
+| **Schemaless**                 | 暂不支持 | 暂不支持   | 暂不支持 | N/A                | 不支持      | 暂不支持 |
+| **批量拉取（基于 WebSocket）** | 支持     | 支持       | 暂不支持 | N/A                | 不支持      | 支持     |
 | **DataFrame**                  | 不支持   | 支持       | 不支持   | N/A                | 不支持      | 不支持   |
 
 :::warning

docs/zh/14-reference/03-connector/_verify_linux.mdx

@@ -2,10 +2,6 @@
 
 ```text
 $ taos
-Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:3.0.0.0
-Copyright (c) 2022 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
-
-Server is Community Edition.
 
 taos> show databases;
               name              |       create_time       | vgroups |        ntables        | replica | strict |  duration  |              keep              |   buffer    |  pagesize   |    pages    |   minrows   |   maxrows   | comp | precision |   status   |           retention            | single_stable | cachemodel  |  cachesize  | wal_level | wal_fsync_period | wal_retention_period |  wal_retention_size   | wal_roll_period |     wal_seg_size      |

docs/zh/14-reference/03-connector/_verify_windows.mdx

 在 cmd 下进入到 C:\TDengine 目录下直接执行 `taos.exe`，连接到 TDengine 服务，进入到 TDengine CLI 界面，示例如下：
 
 ```text
-Welcome to the TDengine shell from Windows, Client Version:3.0.0.0
-Copyright (c) 2022 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
-
-Server is Community Edition.
-
 taos> show databases;
               name              |       create_time       | vgroups |        ntables        | replica | strict |  duration  |              keep              |   buffer    |  pagesize   |    pages    |   minrows   |   maxrows   | comp | precision |   status   |           retention            | single_stable | cachemodel  |  cachesize  | wal_level | wal_fsync_period | wal_retention_period |  wal_retention_size   | wal_roll_period |     wal_seg_size      |
 =========================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================

docs/zh/14-reference/03-connector/cpp.mdx

@@ -279,7 +279,7 @@ TDengine 的异步 API 均采用非阻塞调用模式。应用程序可以用多
 2. 调用 `taos_stmt_prepare()` 解析 INSERT 语句；
 3. 如果 INSERT 语句中预留了表名但没有预留 TAGS，那么调用 `taos_stmt_set_tbname()` 来设置表名；
 4. 如果 INSERT 语句中既预留了表名又预留了 TAGS（例如 INSERT 语句采取的是自动建表的方式），那么调用 `taos_stmt_set_tbname_tags()` 来设置表名和 TAGS 的值；
-5. 调用 `taos_stmt_bind_param_batch()` 以多列的方式设置 VALUES 的值，或者调用 `taos_stmt_bind_param()` 以单行的方式设置 VALUES 的值；
+5. 调用 `taos_stmt_bind_param_batch()` 以多行的方式设置 VALUES 的值，或者调用 `taos_stmt_bind_param()` 以单行的方式设置 VALUES 的值；
 6. 调用 `taos_stmt_add_batch()` 把当前绑定的参数加入批处理；
 7. 可以重复第 3 ～ 6 步，为批处理加入更多的数据行；
 8. 调用 `taos_stmt_execute()` 执行已经准备好的批处理指令；