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TDengine

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Showing with 61475 addition and 7146 deletion
cmake/cmake.define
浏览文件 @ 9d6475fa
......@@ -46,11 +46,17 @@ ENDIF ()
IF (TD_WINDOWS)
MESSAGE("${Yellow} set compiler flag for Windows! ${ColourReset}")
SET(COMMON_FLAGS "/W3 /D_WIN32")
SET(COMMON_FLAGS "/w /D_WIN32")
SET(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} /MANIFEST:NO")
# IF (MSVC AND (MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1900))
# SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} /Wv:18")
# ENDIF ()
IF (CMAKE_DEPFILE_FLAGS_C)
SET(CMAKE_DEPFILE_FLAGS_C "")
ENDIF ()
IF (CMAKE_DEPFILE_FLAGS_CXX)
SET(CMAKE_DEPFILE_FLAGS_CXX "")
ENDIF ()
SET(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} ${COMMON_FLAGS}")
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${COMMON_FLAGS}")
......@@ -65,8 +71,8 @@ ELSE ()
ENDIF ()
IF (${SANITIZER} MATCHES "true")
SET(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Werror -Werror=return-type -fPIC -gdwarf-2 -fsanitize=address -fsanitize=undefined -fno-sanitize-recover=all -fsanitize=float-divide-by-zero -fsanitize=float-cast-overflow -fno-sanitize=null -fno-sanitize=alignment -static-libasan -g3")
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Werror -Wno-literal-suffix -Werror=return-type -fPIC -gdwarf-2 -fsanitize=address -fsanitize=undefined -fno-sanitize-recover=all -fsanitize=float-divide-by-zero -fsanitize=float-cast-overflow -fno-sanitize=null -fno-sanitize=alignment -static-libasan -g3")
SET(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Werror -Werror=return-type -fPIC -gdwarf-2 -fsanitize=address -fsanitize=undefined -fsanitize-recover=all -fsanitize=float-divide-by-zero -fsanitize=float-cast-overflow -fno-sanitize=null -fno-sanitize=alignment -static-libasan -g3")
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Werror -Wno-literal-suffix -Werror=return-type -fPIC -gdwarf-2 -fsanitize=address -fsanitize=undefined -fsanitize-recover=all -fsanitize=float-divide-by-zero -fsanitize=float-cast-overflow -fno-sanitize=null -fno-sanitize=alignment -static-libasan -g3")
MESSAGE(STATUS "Will compile with Address Sanitizer!")
ELSE ()
SET(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Werror -Werror=return-type -fPIC -gdwarf-2 -g3")
......
cmake/cmake.options
浏览文件 @ 9d6475fa
......@@ -46,6 +46,18 @@ IF(${TD_WINDOWS})
ON
)
option(
BUILD_TEST
"If build unit tests using googletest"
OFF
)
ELSE ()
option(
BUILD_TEST
"If build unit tests using googletest"
ON
)
ENDIF ()
option(
......@@ -54,12 +66,6 @@ option(
OFF
)
option(
BUILD_TEST
"If build unit tests using googletest"
ON
)
option(
BUILD_WITH_LEVELDB
"If build with leveldb"
......@@ -140,5 +146,6 @@ option(
option(
BUILD_WITH_INVERTEDINDEX
"If use invertedIndex"
ON
OFF
)
docs-cn/01-index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
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title: TDengine 文档
sidebar_label: 文档首页
slug: /
---
TDengine 是一款[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、[分布式](https://www.taosdata.com/scalable)、[支持 SQL](https://www.taosdata.com/sql-support) 的时序数据库 (Database)。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、连续查询、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。
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。
如果你是系统管理员，关心安装、升级、容错灾备、关心数据导入、导出，配置参数，怎么监测 TDengine 是否健康运行，怎么提升系统运行的性能，那么请仔细参考[运维指南](./operation)一章。
如果你对 TDengine 外围工具，REST API, 各种编程语言的连接器想做更多详细了解，请看[参考指南](./reference)一章。
如果你对 TDengine 内部的架构设计很有兴趣，欢迎仔细阅读[技术内幕](./tdinternal)一章，里面对集群的设计、数据分区、分片、写入、读出、查询、聚合查询的流程都做了详细的介绍。如果你想研读 TDengine 代码甚至贡献代码，请一定仔细读完这一章。
最后，作为一个开源软件，欢迎大家的参与。如果发现文档的任何错误，描述不清晰的地方，都请在每个页面的最下方，点击“编辑本文档“直接进行修改。
Together, we make a difference!
docs-cn/02-intro.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
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title: 产品简介
toc_max_heading_level: 2
---
TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。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 (Database) 功能外，TDengine 还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
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。
## 主要功能
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[连续查询](/develop/continuous-query)(Continuous Query)
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)
15. 支持与 Google Data Studio 无缝集成
更多细小的功能，请阅读整个文档。
## 竞争优势
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](https://www.taosdata.com/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，而且存储空间也大为节省。
- **[分布式](https://www.taosdata.com/scalable)**：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。
- **[支持 SQL](https://www.taosdata.com/sql-support)**：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。
- **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。
- **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。
- **零学习成本**：采用 SQL 查询语言，支持 C/C++、Python、Java、Go、Rust、Node.js、C#、Lua（社区贡献）、PHP（社区贡献） 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、Prometheus、EMQX、HiveMQ、StatsD、collectd、icinga、TCollector、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.
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：
1. 由于其超强性能，它能将系统需要的计算资源和存储资源大幅降低
2. 因为采用 SQL 接口，能与众多第三放软件无缝集成，学习迁移成本大幅下降
3. 因为其 All In One 的特性，系统复杂度降低，能降研发成本
4. 因为运维维护简单，运营维护成本能大幅降低
## 技术生态
在整个时序大数据平台中，TDengine 在其中扮演的角色如下：
<figure>
![TDengine技术生态图](eco_system.png)
</figure>
<center>图 1. TDengine技术生态图</center>
上图中，左侧是各种数据采集或消息队列，包括 OPC-UA、MQTT、Telegraf、也包括 Kafka, 他们的数据将被源源不断的写入到 TDengine。右侧则是可视化、BI 工具、组态软件、应用程序。下侧则是 TDengine 自身提供的命令行程序 (CLI) 以及可视化管理管理。
## 总体适用场景
作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 （Database)，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。本文对适用场景做更多详细的分析。
### 数据源特点和需求
从数据源角度，设计人员可以从下面几个角度分析 TDengine 在目标应用系统里面的适用性。
| 数据源特点和需求 | 不适用 | 可能适用 | 非常适用 | 简单说明 |
| ---------------------------- | ------ | -------- | -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 总体数据量巨大 | | | √ | TDengine 在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构，达到业界最优的存储效率。 |
| 数据输入速度偶尔或者持续巨大 | | | √ | TDengine 的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。 |
| 数据源数目巨大 | | | √ | TDengine 设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。 |
### 系统架构要求
| 系统架构要求 | 不适用 | 可能适用 | 非常适用 | 简单说明 |
| ---------------------- | ------ | -------- | -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 要求简单可靠的系统架构 | | | √ | TDengine 的系统架构非常简单可靠，自带消息队列，缓存，流式计算，监控等功能，无需集成额外的第三方产品。 |
| 要求容错和高可靠 | | | √ | TDengine 的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能。 |
| 标准化规范 | | | √ | TDengine 使用标准的 SQL 语言提供主要功能，遵守标准化规范。 |
### 系统功能需求
| 系统功能需求 | 不适用 | 可能适用 | 非常适用 | 简单说明 |
| -------------------------- | ------ | -------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 要求完整的内置数据处理算法 | | √ | | TDengine 的实现了通用的数据处理算法，但是还没有做到妥善处理各行各业的所有要求，因此特殊类型的处理还需要应用层面处理。 |
| 需要大量的交叉查询处理 | | √ | | 这种类型的处理更多应该用关系型数据系统处理，或者应该考虑 TDengine 和关系型数据系统配合实现系统功能。 |
### 系统性能需求
| 系统性能需求 | 不适用 | 可能适用 | 非常适用 | 简单说明 |
| ---------------------- | ------ | -------- | -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| 要求较大的总体处理能力 | | | √ | TDengine 的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。 |
| 要求高速处理数据 | | | √ | TDengine 的专门为 IoT 优化的存储和数据处理的设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。 |
| 要求快速处理小粒度数据 | | | √ | 这方面 TDengine 性能可以完全对标关系型和 NoSQL 型数据处理系统。 |
### 系统维护需求
| 系统维护需求 | 不适用 | 可能适用 | 非常适用 | 简单说明 |
| ---------------------- | ------ | -------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 要求系统可靠运行 | | | √ | TDengine 的系统架构非常稳定可靠，日常维护也简单便捷，对维护人员的要求简洁明了，最大程度上杜绝人为错误和事故。 |
| 要求运维学习成本可控 | | | √ | 同上。 |
| 要求市场有大量人才储备 | √ | | | TDengine 作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务。 |
## 与其他数据库的对比测试
- [用 InfluxDB 开源的性能测试工具对比 InfluxDB 和 TDengine](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/13/1105.html)
- [TDengine 与 OpenTSDB 对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/21/621.html)
- [TDengine 与 Cassandra 对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/14/573.html)
- [TDengine 与 InfluxDB 对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/19/419.html)
- [TDengine VS InfluxDB ，写入性能大 PK ！](https://www.taosdata.com/2021/11/05/3248.html)
- [TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告](https://www.taosdata.com/2022/02/22/5969.html)
- [TDengine 与 InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse 等数据库的对比测试报告](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine_Testing_Report_cn.pdf)
docs-cn/04-concept/_category_.yml 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
label: 基本概念
\ No newline at end of file
docs-cn/04-concept/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
title: 数据模型和基本概念
---
为了便于解释基本概念，便于撰写示例程序，整个 TDengine 文档以智能电表作为典型时序数据场景。假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量，有多个智能电表，每个电表有位置 location 和分组 group ID 的静态属性. 其采集的数据类似如下的表格：
<div className="center-table">
<table>
<thead><tr>
<th>Device ID</th>
<th>Time Stamp</th>
<th colSpan="3">Collected Metrics</th>
<th colSpan="2">Tags</th>
</tr>
<tr>
<th>Device ID</th>
<th>Time Stamp</th>
<th>current</th>
<th>voltage</th>
<th>phase</th>
<th>location</th>
<th>groupId</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>d1001</td>
<td>1538548685000</td>
<td>10.3</td>
<td>219</td>
<td>0.31</td>
<td>Beijing.Chaoyang</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<td>d1002</td>
<td>1538548684000</td>
<td>10.2</td>
<td>220</td>
<td>0.23</td>
<td>Beijing.Chaoyang</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>d1003</td>
<td>1538548686500</td>
<td>11.5</td>
<td>221</td>
<td>0.35</td>
<td>Beijing.Haidian</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>d1004</td>
<td>1538548685500</td>
<td>13.4</td>
<td>223</td>
<td>0.29</td>
<td>Beijing.Haidian</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<td>d1001</td>
<td>1538548695000</td>
<td>12.6</td>
<td>218</td>
<td>0.33</td>
<td>Beijing.Chaoyang</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<td>d1004</td>
<td>1538548696600</td>
<td>11.8</td>
<td>221</td>
<td>0.28</td>
<td>Beijing.Haidian</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<td>d1002</td>
<td>1538548696650</td>
<td>10.3</td>
<td>218</td>
<td>0.25</td>
<td>Beijing.Chaoyang</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>d1001</td>
<td>1538548696800</td>
<td>12.3</td>
<td>221</td>
<td>0.31</td>
<td>Beijing.Chaoyang</td>
<td>2</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<a href="#model_table1">表 1：智能电表数据示例</a>
</div>
每一条记录都有设备 ID，时间戳，采集的物理量以及每个设备相关的静态标签。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
## 采集量 (Metric)
采集量是指传感器、设备或其他类型采集点采集的物理量，比如电流、电压、温度、压力、GPS 位置等，是随时间变化的，数据类型可以是整型、浮点型、布尔型，也可是字符串。随着时间的推移，存储的采集量的数据量越来越大。
## 标签 (Label/Tag)
标签是指传感器、设备或其他类型采集点的静态属性，不是随时间变化的，比如设备型号、颜色、设备的所在地等，数据类型可以是任何类型。虽然是静态的，但 TDengine 容许用户修改、删除或增加标签值。与采集量不一样的是，随时间的推移，存储的标签的数据量不会有什么变化。
## 数据采集点 (Data Collection Point)
数据采集点是指按照预设时间周期或受事件触发采集物理量的硬件或软件。一个数据采集点可以采集一个或多个采集量，**但这些采集量都是同一时刻采集的，具有相同的时间戳**。对于复杂的设备，往往有多个数据采集点，每个数据采集点采集的周期都可能不一样，而且完全独立，不同步。比如对于一台汽车，有数据采集点专门采集 GPS 位置，有数据采集点专门采集发动机状态，有数据采集点专门采集车内的环境，这样一台汽车就有三个数据采集点。
## 表 (Table)
因为采集量一般是结构化数据，同时为降低学习门槛，TDengine 采用传统的关系型数据库模型管理数据。用户需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。
为充分利用其数据的时序性和其他数据特点，TDengine 采取**一个数据采集点一张表**的策略，要求对每个数据采集点单独建表（比如有一千万个智能电表，就需创建一千万张表，上述表格中的 d1001，d1002，d1003，d1004 都需单独建表），用来存储这个数据采集点所采集的时序数据。这种设计有几大优点：
1. 由于不同数据采集点产生数据的过程完全独立，每个数据采集点的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
2. 对于一个数据采集点而言，其产生的数据是按照时间排序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
3. 一个数据采集点的数据是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
4. 一个数据块内部，采用列式存储，对于不同数据类型，采用不同压缩算法，而且由于一个数据采集点的采集量的变化是缓慢的，压缩率更高。
如果采用传统的方式，将多个数据采集点的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同数据采集点的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个数据采集点的数据是难以保证连续存储在一起的。**采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的。**
TDengine 建议用数据采集点的名字（如上表中的 D1001）来做表名。每个数据采集点可能同时采集多个采集量（如上表中的 current，voltage，phase），每个采集量对应一张表中的一列，数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。除此之外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 timestamp。对采集量，TDengine 将自动按照时间戳建立索引，但对采集量本身不建任何索引。数据用列式存储方式保存。
对于复杂的设备，比如汽车，它有多个数据采集点，那么就需要为一台汽车建立多张表。
## 超级表 (STable)
由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨增，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine 引入超级表（Super Table，简称为 STable）的概念。
超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（某一特定类型的数据采集点的集合），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的 schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。如果整个系统有 N 个不同类型的数据采集点，就需要建立 N 个超级表。
在 TDengine 的设计里，**表用来代表一个具体的数据采集点，超级表用来代表一组相同类型的数据采集点集合**。
## 子表 (Subtable)
当为某个具体数据采集点创建表时，用户可以使用超级表的定义做模板，同时指定该具体采集点（表）的具体标签值来创建该表。**通过超级表创建的表称之为子表**。正常的表与子表的差异在于：
1. 子表就是表，因此所有正常表的SQL操作都可以在子表上执行。
2. 子表在正常表的基础上有扩展，它是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改，而正常的表没有。
3. 子表一定属于一张超级表，但普通表不属于任何超级表
4. 普通表无法转为子表，子表也无法转为普通表。
超级表与与基于超级表建立的子表之间的关系表现在：
1. 一张超级表包含有多张子表，这些子表具有相同的采集量 schema，但带有不同的标签值。
2. 不能通过子表调整数据或标签的模式，对于超级表的数据模式修改立即对所有的子表生效。
3. 超级表只定义一个模板，自身不存储任何数据或标签信息。因此，不能向一个超级表写入数据，只能将数据写入子表中。
查询既可以在表上进行，也可以在超级表上进行。针对超级表的查询，TDengine 将把所有子表中的数据视为一个整体数据集进行处理，会先把满足标签过滤条件的表从超级表中找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样需要扫描的数据集会大幅减少，从而显著提高查询的性能。本质上，TDengine 通过对超级表查询的支持，实现了多个同类数据采集点的高效聚合。
TDengine系统建议给一个数据采集点建表，需要通过超级表建表，而不是建普通表。
## 库 (database)
库是指一组表的集合。TDengine 容许一个运行实例有多个库，而且每个库可以配置不同的存储策略。不同类型的数据采集点往往具有不同的数据特征，包括数据采集频率的高低，数据保留时间的长短，副本的数目，数据块的大小，是否允许更新数据等等。为了在各种场景下 TDengine 都能最大效率的工作，TDengine 建议将不同数据特征的超级表创建在不同的库里。
一个库里，可以有一到多个超级表，但一个超级表只属于一个库。一个超级表所拥有的子表全部存在一个库里。
## FQDN & End Point
FQDN (fully qualified domain name, 完全限定域名)是 Internet 上特定计算机或主机的完整域名。FQDN 由两部分组成:主机名和域名。例如，假设邮件服务器的 FQDN 可能是 mail.tdengine.com。主机名是 mail，主机位于域名 tdengine.com 中。DNS(Domain Name System)，负责将 FQDN 翻译成 IP，是互联网应用的寻址方式。对于没有 DNS 的系统，可以通过配置 hosts 文件来解决。
TDengine 集群的每个节点是由 End Point 来唯一标识的，End Point 是由 FQDN 外加 Port 组成，比如 h1.tdengine.com:6030。这样当 IP 发生变化的时候，我们依然可以使用 FQDN 来动态找到节点，不需要更改集群的任何配置。而且采用 FQDN，便于内网和外网对同一个集群的统一访问。
TDengine 不建议采用直接的 IP 地址访问集群，不利于管理。不了解 FQDN 概念，请看博文[《一篇文章说清楚 TDengine 的 FQDN》](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。
docs-cn/05-get-started/_apt_get_install.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
可以使用 apt-get 工具从官方仓库安装。
**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
```
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
```
**使用 apt-get 命令安装**
```
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
::::
docs-cn/05-get-started/_pkg_install.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
import PkgList from "/components/PkgList";
TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟。
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。
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。
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}/>
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-cn/05-get-started/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
title: 立即开始
description: '从 Docker，安装包或使用 apt-get 快速安装 TDengine, 通过命令行程序TAOS CLI和工具 taosdemo 快速体验 TDengine 功能'
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import PkgInstall from "./\_pkg_install.mdx";
import AptGetInstall from "./\_apt_get_install.mdx";
## 安装
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，目前 2.X 版服务端 taosd 和 taosAdapter 仅在 Linux 系统上安装和运行，后续将支持 Windows、macOS 等系统。应用驱动 taosc 与 TDengine CLI 可以在 Windows 或 Linux 上安装和运行。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)。但在 2.4 之前的版本中没有 taosAdapter，RESTful 接口是由 taosd 内置的 HTTP 服务提供的。
TDengine 支持 X64/ARM64/MIPS64/Alpha64 硬件平台，后续将支持 ARM32、RISC-V 等 CPU 架构。
<Tabs defaultValue="apt-get">
<TabItem value="docker" label="Docker">
如果已经安装了 docker， 只需执行下面的命令。
```shell
docker run -d -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine
```
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
详细操作方法请参照 [通过 Docker 快速体验 TDengine](/train-faq/docker)。
:::info
从 2.4.0.10 开始，除 taosd 以外，Docker 镜像还包含：taos、taosAdapter、taosdump、taosBenchmark、TDinsight 安装脚本和示例代码。启动 Docker 容器时，将同时启动 taosAdapter 和 taosd，实现对 RESTful 的支持。
:::
</TabItem>
<TabItem value="apt-get" label="apt-get">
<AptGetInstall />
</TabItem>
<TabItem value="pkg" label="安装包">
<PkgInstall />
</TabItem>
<TabItem value="src" label="源码">
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.
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/cn/all-downloads/)。
</TabItem>
</Tabs>
## 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 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。
:::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 。
- 为更好的获得产品反馈，改善产品，TDengine 会采集基本的使用信息，但您可以修改系统配置文件 taos.cfg 里的配置参数 telemetryReporting，将其设为 0，就可将其关闭。
- TDengine 采用 FQDN（一般就是 hostname）作为节点的 ID，为保证正常运行，需要给运行 taosd 的服务器配置好 FQDN，在 TDengine CLI 或应用运行的机器配置好 DNS 服务或 hosts 文件，保证 FQDN 能够解析。
- `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。
TDengine 支持在使用 [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) 做进程服务管理的 Linux 系统上安装，用 `which systemctl` 命令来检测系统中是否存在 `systemd` 包:
```bash
which systemctl
```
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。
:::note
## 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。TAOS 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 "beijing" 或者 "shanghai"。
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="beijing" 的记录总条数：
```sql
taos> select count(*) from test.meters where location="beijing";
```
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-cn/07-develop/01-connect/_connect_c.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c title="原生连接"
{{#include docs-examples/c/connect_example.c}}
```
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_cs.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp title="原生连接"
{{#include docs-examples/csharp/ConnectExample.cs}}
```
:::info
C# 连接器目前只支持原生连接。
:::
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_go.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
#### 使用数据库访问统一接口
```go title="原生连接"
{{#include docs-examples/go/connect/cgoexample/main.go}}
```
```go title="REST 连接"
{{#include docs-examples/go/connect/restexample/main.go}}
```
#### 使用高级封装
也可以使用 driver-go 的 af 包建立连接。这个模块封装了 TDengine 的高级功能, 如：参数绑定、订阅等。
```go title="使用 af 包建立原生连接"
{{#include docs-examples/go/connect/afconn/main.go}}
```
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_java.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```java title="原生连接"
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/JNIConnectExample.java}}
```
```java title="REST 连接"
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/RESTConnectExample.java:main}}
```
使用 REST 连接时，如果查询数据量比较大，还可开启批量拉取功能。
```java title="开启批量拉取功能" {4}
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/WSConnectExample.java:main}}
```
更多连接参数配置，参考[Java 连接器](/reference/connector/java)
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_node.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```js title="原生连接"
{{#include docs-examples/node/nativeexample/connect.js}}
```
```js title="REST 连接"
{{#include docs-examples/node/restexample/connect.js}}
```
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_php.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```php title="原生连接"
{{#include docs-examples/php/connect.php}}
```
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_python.mdx 0 → 100644
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```python title="原生连接"
{{#include docs-examples/python/connect_example.py}}
```
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_r.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```r title="原生连接"
{{#include docs-examples/R/connect_native.r:demo}}
```
docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_rust.mdx 0 → 100644
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```rust title="原生连接/REST 连接"
{{#include docs-examples/rust/nativeexample/examples/connect.rs}}
```
:::note
对于 Rust 连接器， 连接方式的不同只体现在使用的特性不同。如果启用了 "rest" 特性，那么只有 RESTful 的实现会被编译进来。
:::
docs-cn/07-develop/01-connect/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
title: 建立连接
description: "本节介绍如何使用连接器建立与 TDengine 的连接，给出连接器安装、连接的简单说明。"
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import ConnJava from "./_connect_java.mdx";
import ConnGo from "./_connect_go.mdx";
import ConnRust from "./_connect_rust.mdx";
import ConnNode from "./_connect_node.mdx";
import ConnPythonNative from "./_connect_python.mdx";
import ConnCSNative from "./_connect_cs.mdx";
import ConnC from "./_connect_c.mdx";
import ConnR from "./_connect_r.mdx";
import ConnPHP from "./_connect_php.mdx";
import InstallOnWindows from "../../14-reference/03-connector/_linux_install.mdx";
import InstallOnLinux from "../../14-reference/03-connector/_windows_install.mdx";
import VerifyLinux from "../../14-reference/03-connector/_verify_linux.mdx";
import VerifyWindows from "../../14-reference/03-connector/_verify_windows.mdx";
TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速开发自己的应用，TDengine 支持了多种编程语言的连接器，其中官方连接器包括支持 C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C#、Rust、Lua（社区贡献）和 PHP （社区贡献）的连接器。这些连接器支持使用原生接口（taosc）和 REST 接口（部分语言暂不支持）连接 TDengine 集群。社区开发者也贡献了多个非官方连接器，例如 ADO.NET 连接器、Lua 连接器和 PHP 连接器。
## 连接器建立连接的方式
连接器建立连接的方式，TDengine 提供两种:
1. 通过 taosAdapter 组件提供的 REST API 建立与 taosd 的连接，这种连接方式下文中简称“REST 连接”
2. 通过客户端驱动程序 taosc 直接与服务端程序 taosd 建立连接，这种连接方式下文中简称“原生连接”。
无论使用何种方式建立连接，连接器都提供了相同或相似的 API 操作数据库，都可以执行 SQL 语句，只是初始化连接的方式稍有不同，用户在使用上不会感到什么差别。
关键不同点在于：
1. 使用 REST 连接，用户无需安装客户端驱动程序 taosc，具有跨平台易用的优势，但性能要下降 30%左右。
2. 使用原生连接可以体验 TDengine 的全部功能，如[参数绑定接口](/reference/connector/cpp#参数绑定-api)、[订阅](reference/connector/cpp#数据订阅接口)等等。
## 安装客户端驱动 taosc
如果选择原生连接，而且应用程序不在 TDengine 同一台服务器上运行，你需要先安装客户端驱动，否则可以跳过此一步。为避免客户端驱动和服务端不兼容，请使用一致的版本。
### 安装步骤
<Tabs defaultValue="linux" groupId="os">
<TabItem value="linux" label="Linux">
<InstallOnWindows />
</TabItem>
<TabItem value="windows" label="Windows">
<InstallOnLinux />
</TabItem>
</Tabs>
### 安装验证
以上安装和配置完成后，并确认 TDengine 服务已经正常启动运行，此时可以执行安装包里带有的 TDengine 命令行程序 taos 进行登录。
<Tabs defaultValue="linux" groupId="os">
<TabItem value="linux" label="Linux">
<VerifyLinux />
</TabItem>
<TabItem value="windows" label="Windows">
<VerifyWindows />
</TabItem>
</Tabs>
## 安装连接器
<Tabs groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
如果使用 maven 管理项目，只需在 pom.xml 中加入以下依赖。
```xml
<dependency>
<groupId>com.taosdata.jdbc</groupId>
<artifactId>taos-jdbcdriver</artifactId>
<version>2.0.38</version>
</dependency>
```
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="python">
使用 `pip` 从 PyPI 安装:
```
pip install taospy
```
从 Git URL 安装：
```
pip install git+https://github.com/taosdata/taos-connector-python.git
```
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
编辑 `go.mod` 添加 `driver-go` 依赖即可。
```go-mod title=go.mod
module goexample
go 1.17
require github.com/taosdata/driver-go/v2 develop
```
:::note
driver-go 使用 cgo 封装了 taosc 的 API。cgo 需要使用 gcc 编译 C 的源码。因此需要确保你的系统上有 gcc。
:::
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
编辑 `Cargo.toml` 添加 `libtaos` 依赖即可。
```toml title=Cargo.toml
[dependencies]
libtaos = { version = "0.4.2"}
```
:::info
Rust 连接器通过不同的特性区分不同的连接方式。如果要建立 REST 连接，需要开启 `rest` 特性：
```toml
libtaos = { version = "*", features = ["rest"] }
```
:::
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="node">
Node.js 连接器通过不同的包提供不同的连接方式。
1. 安装 Node.js 原生连接器
```
npm i td2.0-connector
```
:::note
推荐 Node 版本大于等于 `node-v12.8.0` 小于 `node-v13.0.0`
:::
2. 安装 Node.js REST 连接器
```
npm i td2.0-rest-connector
```
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
编辑项目配置文件中添加 [TDengine.Connector](https://www.nuget.org/packages/TDengine.Connector/) 的引用即可：
```xml title=csharp.csproj {12}
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
<PropertyGroup>
<OutputType>Exe</OutputType>
<TargetFramework>net6.0</TargetFramework>
<ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
<Nullable>enable</Nullable>
<StartupObject>TDengineExample.AsyncQueryExample</StartupObject>
</PropertyGroup>
<ItemGroup>
<PackageReference Include="TDengine.Connector" Version="1.0.6" />
</ItemGroup>
</Project>
```
也可通过 dotnet 命令添加：
```
dotnet add package TDengine.Connector
```
:::note
以下示例代码，均基于 dotnet6.0，如果使用其它版本，可能需要做适当调整。
:::
</TabItem>
<TabItem label="R" value="r">
1. 下载 [taos-jdbcdriver-version-dist.jar](https://repo1.maven.org/maven2/com/taosdata/jdbc/taos-jdbcdriver/2.0.38/)。
2. 安装 R 的依赖包`RJDBC`：
```R
install.packages("RJDBC")
```
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
如果已经安装了 TDengine 服务端软件或 TDengine 客户端驱动 taosc， 那么已经安装了 C 连接器，无需额外操作。
<br/>
</TabItem>
<TabItem label="PHP" value="php">
**下载代码并解压：**
```shell
curl -L -o php-tdengine.tar.gz https://github.com/Yurunsoft/php-tdengine/archive/refs/tags/v1.0.2.tar.gz \
&& mkdir php-tdengine \
&& tar -xzf php-tdengine.tar.gz -C php-tdengine --strip-components=1
```
> 版本 `v1.0.0` 可替换为任意更新的版本，可在 Release 中查看最新版本。
**非 Swoole 环境：**
```shell
phpize && ./configure && make -j && make install
```
**手动指定 TDengine 目录：**
```shell
phpize && ./configure --with-tdengine-dir=/usr/local/Cellar/tdengine/2.4.0.0 && make -j && make install
```
> `--with-tdengine-dir=` 后跟上 TDengine 目录。
> 适用于默认找不到的情况，或者 macOS 系统用户。
**Swoole 环境：**
```shell
phpize && ./configure --enable-swoole && make -j && make install
```
**启用扩展：**
方法一：在 `php.ini` 中加入 `extension=tdengine`
方法二：运行带参数 `php -d extension=tdengine test.php`
</TabItem>
</Tabs>
## 建立连接
在执行这一步之前，请确保有一个正在运行的，且可以访问到的 TDengine，而且服务端的 FQDN 配置正确。以下示例代码，都假设 TDengine 安装在本机，且 FQDN（默认 localhost） 和 serverPort（默认 6030） 都使用默认配置。
<Tabs groupId="lang" defaultValue="java">
<TabItem label="Java" value="java">
<ConnJava />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="python">
<ConnPythonNative />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<ConnGo />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<ConnRust />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="node">
<ConnNode />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<ConnCSNative />
</TabItem>
<TabItem label="R" value="r">
<ConnR/>
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<ConnC />
</TabItem>
<TabItem label="PHP" value="php">
<ConnPHP />
</TabItem>
</Tabs>
:::tip
如果建立连接失败，大部分情况下是 FQDN 或防火墙的配置不正确，详细的排查方法请看[《常见问题及反馈》](https://docs.taosdata.com/train-faq/faq)中的“遇到错误 Unable to establish connection, 我怎么办？”
:::
docs-cn/07-develop/02-model/index.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
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title: TDengine 数据建模
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TDengine 采用类关系型数据模型，需要建库、建表。因此对于一个具体的应用场景，需要考虑库、超级表和普通表的设计。本节不讨论细致的语法规则，只介绍概念。
关于数据建模请参考[视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1945.html)。
## 创建库
不同类型的数据采集点往往具有不同的数据特征，包括数据采集频率的高低，数据保留时间的长短，副本的数目，数据块的大小，是否允许更新数据等等。为了在各种场景下 TDengine 都能最大效率的工作，TDengine 建议将不同数据特征的表创建在不同的库里，因为每个库可以配置不同的存储策略。创建一个库时，除 SQL 标准的选项外，还可以指定保留时长、副本数、内存块个数、时间精度、文件块里最大最小记录条数、是否压缩、一个数据文件覆盖的天数等多种参数。比如：
```sql
CREATE DATABASE power KEEP 365 DAYS 10 BLOCKS 6 UPDATE 1;
```
上述语句将创建一个名为 power 的库，这个库的数据将保留 365 天（超过 365 天将被自动删除），每 10 天一个数据文件，内存块数为 6，允许更新数据。详细的语法及参数请见 [数据库管理](/taos-sql/database) 章节。
创建库之后，需要使用 SQL 命令 `USE` 将当前库切换过来，例如：
```sql
USE power;
```
将当前连接里操作的库换为 power，否则对具体表操作前，需要使用“库名.表名”来指定库的名字。
:::note
- 任何一张表或超级表必须属于某个库，在创建表之前，必须先创建库。
- 处于两个不同库的表是不能进行 JOIN 操作的。
- 创建并插入记录、查询历史记录的时候，均需要指定时间戳。
:::
## 创建超级表
一个物联网系统，往往存在多种类型的设备，比如对于电网，存在智能电表、变压器、母线、开关等等。为便于多表之间的聚合，使用 TDengine, 需要对每个类型的数据采集点创建一个超级表。以[表 1](/tdinternal/arch#model_table1) 中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令创建超级表：
```sql
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
```
:::note
这一指令中的 STABLE 关键字，在 2.0.15 之前的版本中需写作 TABLE 。
:::
与创建普通表一样，创建超级表时，需要提供表名（示例中为 meters），表结构 Schema，即数据列的定义。第一列必须为时间戳（示例中为 ts)，其他列为采集的物理量（示例中为 current, voltage, phase)，数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。除此之外，还需要提供标签的 schema (示例中为 location, groupId)，标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。采集点的静态属性往往可以作为标签，比如采集点的地理位置、设备型号、设备组 ID、管理员 ID 等等。标签的 schema 可以事后增加、删除、修改。具体定义以及细节请见 [TAOS SQL 的超级表管理](/taos-sql/stable) 章节。
每一种类型的数据采集点需要建立一个超级表，因此一个物联网系统，往往会有多个超级表。对于电网，我们就需要对智能电表、变压器、母线、开关等都建立一个超级表。在物联网中，一个设备就可能有多个数据采集点（比如一台风力发电的风机，有的采集点采集电流、电压等电参数，有的采集点采集温度、湿度、风向等环境参数），这个时候，对这一类型的设备，需要建立多张超级表。
一张超级表最多容许 4096 列 （在 2.1.7.0 版本之前，列数限制为 1024 列），如果一个采集点采集的物理量个数超过 4096，需要建多张超级表来处理。一个系统可以有多个 DB，一个 DB 里可以有一到多个超级表。
## 创建表
TDengine 对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据库一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以[表 1](/tdinternal/arch#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令建表：
```sql
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
```
其中 d1001 是表名，meters 是超级表的表名，后面紧跟标签 Location 的具体标签值 ”Beijing.Chaoyang"，标签 groupId 的具体标签值 2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 [TAOS SQL 的表管理](/taos-sql/table) 章节。
:::warning
目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database (db1) 的超级表作为模板建立另一个 database (db2) 的子表，后续会禁止这种用法，不建议使用这种方法建表。
:::
TDengine 建议将数据采集点的全局唯一 ID 作为表名(比如设备序列号）。但对于有的场景，并没有唯一的 ID，可以将多个 ID 组合成一个唯一的 ID。不建议将具有唯一性的 ID 作为标签值。
### 自动建表
在某些特殊场景中，用户在写数据时并不确定某个数据采集点的表是否存在，此时可在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表，若该表已存在则不会建立新表且后面的 USING 语句被忽略。比如：
```sql
INSERT INTO d1001 USING meters TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
```
上述 SQL 语句将记录`(now, 10.2, 219, 0.32)`插入表 d1001。如果表 d1001 还未创建，则使用超级表 meters 做模板自动创建，同时打上标签值 `"Beijing.Chaoyang", 2`。
关于自动建表的详细语法请参见 [插入记录时自动建表](/taos-sql/insert#插入记录时自动建表) 章节。
## 多列模型 vs 单列模型
TDengine 支持多列模型，只要物理量是一个数据采集点同时采集的（时间戳一致），这些量就可以作为不同列放在一张超级表里。但还有一种极限的设计，单列模型，每个采集的物理量都单独建表，因此每种类型的物理量都单独建立一超级表。比如电流、电压、相位，就建三张超级表。
TDengine 建议尽可能采用多列模型，因为插入效率以及存储效率更高。但对于有些场景，一个采集点的采集量的种类经常变化，这个时候，如果采用多列模型，就需要频繁修改超级表的结构定义，让应用变的复杂，这个时候，采用单列模型会显得更简单。
docs-cn/07-develop/03-insert-data/01-sql-writing.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
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title: SQL 写入
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import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import JavaSQL from "./_java_sql.mdx";
import JavaStmt from "./_java_stmt.mdx";
import PySQL from "./_py_sql.mdx";
import PyStmt from "./_py_stmt.mdx";
import GoSQL from "./_go_sql.mdx";
import GoStmt from "./_go_stmt.mdx";
import RustSQL from "./_rust_sql.mdx";
import RustStmt from "./_rust_stmt.mdx";
import NodeSQL from "./_js_sql.mdx";
import NodeStmt from "./_js_stmt.mdx";
import CsSQL from "./_cs_sql.mdx";
import CsStmt from "./_cs_stmt.mdx";
import CSQL from "./_c_sql.mdx";
import CStmt from "./_c_stmt.mdx";
import PhpSQL from "./_php_sql.mdx";
import PhpStmt from "./_php_stmt.mdx";
## SQL 写入简介
应用通过连接器执行 INSERT 语句来插入数据，用户还可以通过 TAOS Shell，手动输入 INSERT 语句插入数据。
### 一次写入一条
下面这条 INSERT 就将一条记录写入到表 d1001 中：
```sql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);
```
### 一次写入多条
TDengine 支持一次写入多条记录，比如下面这条命令就将两条记录写入到表 d1001 中：
```sql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548684000, 10.2, 220, 0.23) (1538548696650, 10.3, 218, 0.25);
```
### 一次写入多表
TDengine 也支持一次向多个表写入数据，比如下面这条命令就向 d1001 写入两条记录，向 d1002 写入一条记录：
```sql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6, 218, 0.33) d1002 VALUES (1538548696800, 12.3, 221, 0.31);
```
详细的 SQL INSERT 语法规则参考 [TAOS SQL 的数据写入](/taos-sql/insert)。
:::info
- 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过 16K，一条 SQL 语句总长度不能超过 1M 。
- TDengine 支持多线程同时写入，要进一步提高写入速度，一个客户端需要打开 20 个以上的线程同时写。但线程数达到一定数量后，无法再提高，甚至还会下降，因为线程频繁切换，带来额外开销。
:::
:::warning
- 对同一张表，如果新插入记录的时间戳已经存在，默认情形下（UPDATE=0）新记录将被直接抛弃，也就是说，在一张表里，时间戳必须是唯一的。如果应用自动生成记录，很有可能生成的时间戳是一样的，这样，成功插入的记录条数会小于应用插入的记录条数。如果在创建数据库时使用了 UPDATE 1 选项，插入相同时间戳的新记录将覆盖原有记录。
- 写入的数据的时间戳必须大于当前时间减去配置参数 keep 的时间。如果 keep 配置为 3650 天，那么无法写入比 3650 天还早的数据。写入数据的时间戳也不能大于当前时间加配置参数 days。如果 days 为 2，那么无法写入比当前时间还晚 2 天的数据。
:::
## 示例程序
### 普通 SQL 写入
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<JavaSQL />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="python">
<PySQL />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<GoSQL />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<RustSQL />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<NodeSQL />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsSQL />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CSQL />
</TabItem>
<TabItem label="PHP" value="php">
<PhpSQL />
</TabItem>
</Tabs>
:::note
1. 无论 RESTful 方式建立连接还是本地驱动方式建立连接，以上示例代码都能正常工作。
2. 唯一需要注意的是：由于 RESTful 接口无状态， 不能使用 `use db` 语句来切换数据库, 所以在上面示例中使用了`dbName.tbName`指定表名。
:::
### 参数绑定写入
TDengine 也提供了支持参数绑定的 Prepare API，与 MySQL 类似，这些 API 目前也仅支持用问号 `?` 来代表待绑定的参数。从 2.1.1.0 和 2.1.2.0 版本开始，TDengine 大幅改进了参数绑定接口对数据写入（INSERT）场景的支持。这样在通过参数绑定接口写入数据时，就避免了 SQL 语法解析的资源消耗，从而在绝大多数情况下显著提升写入性能。
需要注意的是，只有使用原生连接的连接器，才能使用参数绑定功能。
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<JavaStmt />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="python">
<PyStmt />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<GoStmt />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<RustStmt />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<NodeStmt />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsStmt />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CStmt />
</TabItem>
<TabItem label="PHP" value="php">
<PhpStmt />
</TabItem>
</Tabs>
docs-cn/07-develop/03-insert-data/02-influxdb-line.mdx 0 → 100644
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---
sidebar_label: InfluxDB 行协议
title: InfluxDB 行协议
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import JavaLine from "./_java_line.mdx";
import PyLine from "./_py_line.mdx";
import GoLine from "./_go_line.mdx";
import RustLine from "./_rust_line.mdx";
import NodeLine from "./_js_line.mdx";
import CsLine from "./_cs_line.mdx";
import CLine from "./_c_line.mdx";
## 协议介绍
InfluxDB Line 协议采用一行字符串来表示一行数据。分为四部分：
```
measurement,tag_set field_set timestamp
```
- measurement 将作为超级表名。它与 tag_set 之间使用一个英文逗号来分隔。
- tag_set 将作为标签数据，其格式形如 `<tag_key>=<tag_value>,<tag_key>=<tag_value>`，也即可以使用英文逗号来分隔多个标签数据。它与 field_set 之间使用一个半角空格来分隔。
- field_set 将作为普通列数据，其格式形如 `<field_key>=<field_value>,<field_key>=<field_value>`，同样是使用英文逗号来分隔多个普通列的数据。它与 timestamp 之间使用一个半角空格来分隔。
- timestamp 即本行数据对应的主键时间戳。
例如：
```
meters,location=Beijing.Haidian,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611249500
```
:::note
- tag_set 中的所有的数据自动转化为 nchar 数据类型;
- field_set 中的每个数据项都需要对自身的数据类型进行描述, 比如 1.2f32 代表 float 类型的数值 1.2, 如果不带类型后缀会被当作 double 处理;
- timestamp 支持多种时间精度。写入数据的时候需要用参数指定时间精度，支持从小时到纳秒的 6 种时间精度。
:::
要了解更多可参考：[InfluxDB Line 协议官方文档](https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/reference/syntax/line-protocol/) 和 [TDengine 无模式写入参考指南](/reference/schemaless/#无模式写入行协议)
## 示例代码
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<JavaLine />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="Python">
<PyLine />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<GoLine />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<RustLine />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<NodeLine />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsLine />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CLine />
</TabItem>
</Tabs>
docs-cn/07-develop/03-insert-data/03-opentsdb-telnet.mdx 0 → 100644
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---
sidebar_label: OpenTSDB 行协议
title: OpenTSDB 行协议
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import JavaTelnet from "./_java_opts_telnet.mdx";
import PyTelnet from "./_py_opts_telnet.mdx";
import GoTelnet from "./_go_opts_telnet.mdx";
import RustTelnet from "./_rust_opts_telnet.mdx";
import NodeTelnet from "./_js_opts_telnet.mdx";
import CsTelnet from "./_cs_opts_telnet.mdx";
import CTelnet from "./_c_opts_telnet.mdx";
## 协议介绍
OpenTSDB 行协议同样采用一行字符串来表示一行数据。OpenTSDB 采用的是单列模型，因此一行只能包含一个普通数据列。标签列依然可以有多个。分为四部分，具体格式约定如下：
```txt
<metric> <timestamp> <value> <tagk_1>=<tagv_1>[ <tagk_n>=<tagv_n>]
```
- metric 将作为超级表名。
- timestamp 本行数据对应的时间戳。根据时间戳的长度自动识别时间精度。支持秒和毫秒两种时间精度
- value 度量值，必须为一个数值。对应的列名也是 “value”。
- 最后一部分是标签集， 用空格分隔不同标签， 所有标签自动转化为 nchar 数据类型;
例如：
```txt
meters.current 1648432611250 11.3 location=Beijing.Haidian groupid=3
```
参考[OpenTSDB Telnet API文档](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_telnet/put.html)。
## 示例代码
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<JavaTelnet />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="Python">
<PyTelnet />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<GoTelnet />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<RustTelnet />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<NodeTelnet />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsTelnet />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CTelnet />
</TabItem>
</Tabs>
以上示例代码会自动创建 2 个超级表， 每个超级表有 4 条数据。
```cmd
taos> use test;
Database changed.
taos> show stables;
name | created_time | columns | tags | tables |
============================================================================================
meters.current | 2022-03-30 17:04:10.877 | 2 | 2 | 2 |
meters.voltage | 2022-03-30 17:04:10.882 | 2 | 2 | 2 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.002544s)
taos> select tbname, * from `meters.current`;
tbname | ts | value | groupid | location |
==================================================================================================================================
t_0e7bcfa21a02331c06764f275... | 2022-03-28 09:56:51.249 | 10.800000000 | 3 | Beijing.Haidian |
t_0e7bcfa21a02331c06764f275... | 2022-03-28 09:56:51.250 | 11.300000000 | 3 | Beijing.Haidian |
t_7e7b26dd860280242c6492a16... | 2022-03-28 09:56:51.249 | 10.300000000 | 2 | Beijing.Chaoyang |
t_7e7b26dd860280242c6492a16... | 2022-03-28 09:56:51.250 | 12.600000000 | 2 | Beijing.Chaoyang |
Query OK, 4 row(s) in set (0.005399s)
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/04-opentsdb-json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
sidebar_label: OpenTSDB JSON 格式协议
title: OpenTSDB JSON 格式协议
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import JavaJson from "./_java_opts_json.mdx";
import PyJson from "./_py_opts_json.mdx";
import GoJson from "./_go_opts_json.mdx";
import RustJson from "./_rust_opts_json.mdx";
import NodeJson from "./_js_opts_json.mdx";
import CsJson from "./_cs_opts_json.mdx";
import CJson from "./_c_opts_json.mdx";
## 协议介绍
OpenTSDB JSON 格式协议采用一个 JSON 字符串表示一行或多行数据。例如：
```json
[
{
"metric": "sys.cpu.nice",
"timestamp": 1346846400,
"value": 18,
"tags": {
"host": "web01",
"dc": "lga"
}
},
{
"metric": "sys.cpu.nice",
"timestamp": 1346846400,
"value": 9,
"tags": {
"host": "web02",
"dc": "lga"
}
}
]
```
与 OpenTSDB 行协议类似， metric 将作为超级表名， timestamp 表示时间戳，value 表示度量值， tags 表示标签集。
参考[OpenTSDB HTTP API文档](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_http/put.html)。
:::note
- 对于 JSON 格式协议，TDengine 并不会自动把所有标签转成 nchar 类型， 字符串将将转为 nchar 类型， 数值将同样转换为 double 类型。
- TDengine 只接收 JSON **数组格式**的字符串，即使一行数据也需要转换成数组形式。
:::
## 示例代码
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<JavaJson />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="Python">
<PyJson />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<GoJson />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<RustJson />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<NodeJson />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsJson />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CJson />
</TabItem>
</Tabs>
以上示例代码会自动创建 2 个超级表， 每个超级表有 2 条数据。
```cmd
taos> use test;
Database changed.
taos> show stables;
name | created_time | columns | tags | tables |
============================================================================================
meters.current | 2022-03-29 16:05:25.193 | 2 | 2 | 1 |
meters.voltage | 2022-03-29 16:05:25.200 | 2 | 2 | 1 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001954s)
taos> select * from `meters.current`;
ts | value | groupid | location |
===================================================================================================================
2022-03-28 09:56:51.249 | 10.300000000 | 2.000000000 | Beijing.Chaoyang |
2022-03-28 09:56:51.250 | 12.600000000 | 2.000000000 | Beijing.Chaoyang |
Query OK, 2 row(s) in set (0.004076s)
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_c_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c
{{#include docs-examples/c/line_example.c:main}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_c_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c
{{#include docs-examples/c/json_protocol_example.c:main}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_c_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c
{{#include docs-examples/c/telnet_line_example.c:main}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_c_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c
{{#include docs-examples/c/insert_example.c}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_c_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c title=一次绑定一行
{{#include docs-examples/c/stmt_example.c}}
```
```c title=一次绑定多行 72:117
{{#include docs-examples/c/multi_bind_example.c}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_category_.yml 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
label: 写入数据
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_cs_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp
{{#include docs-examples/csharp/InfluxDBLineExample.cs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_cs_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp
{{#include docs-examples/csharp/OptsJsonExample.cs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_cs_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp
{{#include docs-examples/csharp/OptsTelnetExample.cs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_cs_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp
{{#include docs-examples/csharp/SQLInsertExample.cs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_cs_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp
{{#include docs-examples/csharp/StmtInsertExample.cs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_go_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```go
{{#include docs-examples/go/insert/line/main.go}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_go_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```go
{{#include docs-examples/go/insert/json/main.go}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_go_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```go
{{#include docs-examples/go/insert/telnet/main.go}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_go_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```go
{{#include docs-examples/go/insert/sql/main.go}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_go_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```go
{{#include docs-examples/go/insert/stmt/main.go}}
```
:::tip
driver-go 的模块 `github.com/taosdata/driver-go/v2/wrapper` 是 C 接口的底层封装。使用这个模块也可以实现参数绑定写入。
:::
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_java_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```java
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/LineProtocolExample.java}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_java_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```java
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/JSONProtocolExample.java}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_java_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```java
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/TelnetLineProtocolExample.java}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_java_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```java
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/RestInsertExample.java:insert}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_java_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```java
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/StmtInsertExample.java}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_js_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/influxdb_line_example.js}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_js_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/opentsdb_json_example.js}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_js_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/opentsdb_telnet_example.js}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_js_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/insert_example.js}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_js_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```js title=一次绑定一行
{{#include docs-examples/node/nativeexample/param_bind_example.js}}
```
```js title=一次绑定多行
{{#include docs-examples/node/nativeexample/multi_bind_example.js:insertData}}
```
:::info
一次绑定一行效率不如一次绑定多行，但支持非 INSERT 语句。一次绑定多行效率更高，但仅支持 INSERT 语句。
:::
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_php_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```php
{{#include docs-examples/php/insert.php}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_php_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```php
{{#include docs-examples/php/insert_stmt.php}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_py_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```py
{{#include docs-examples/python/line_protocol_example.py}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_py_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```py
{{#include docs-examples/python/json_protocol_example.py}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_py_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```py
{{#include docs-examples/python/telnet_line_protocol_example.py}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_py_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```py
{{#include docs-examples/python/native_insert_example.py}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_py_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```py title=一次绑定一行
{{#include docs-examples/python/bind_param_example.py}}
```
```py title=一次绑定多行
{{#include docs-examples/python/multi_bind_example.py:bind_batch}}
```
:::info
一次绑定一行效率不如一次绑定多行，但支持非 INSERT 语句。一次绑定多行效率更高，但仅支持 INSERT 语句。
:::
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_rust_line.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```rust
{{#include docs-examples/rust/schemalessexample/examples/influxdb_line_example.rs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_rust_opts_json.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```rust
{{#include docs-examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_json_example.rs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_rust_opts_telnet.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```rust
{{#include docs-examples/rust/schemalessexample/examples/opentsdb_telnet_example.rs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_rust_sql.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```rust
{{#include docs-examples/rust/restexample/examples/insert_example.rs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/_rust_stmt.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```rust
{{#include docs-examples/rust/nativeexample/examples/stmt_example.rs}}
```
docs-cn/07-develop/03-insert-data/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
title: 写入数据
---
TDengine 支持多种写入协议，包括 SQL，InfluxDB Line 协议, OpenTSDB Telnet 协议，OpenTSDB JSON 格式协议。数据可以单条插入，也可以批量插入，可以插入一个数据采集点的数据，也可以同时插入多个数据采集点的数据。同时，TDengine 支持多线程插入，支持时间乱序数据插入，也支持历史数据插入。InfluxDB Line 协议、OpenTSDB Telnet 协议和 OpenTSDB JSON 格式协议是 TDengine 支持的三种无模式写入协议。使用无模式方式写入无需提前创建超级表和子表，并且引擎能自适用数据对表结构做调整。
```mdx-code-block
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
```
\ No newline at end of file
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```c
{{#include docs-examples/c/query_example.c}}
```
\ No newline at end of file
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```c
{{#include docs-examples/c/async_query_example.c:demo}}
```
\ No newline at end of file
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```csharp
{{#include docs-examples/csharp/QueryExample.cs}}
```
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```csharp
{{#include docs-examples/csharp/AsyncQueryExample.cs}}
```
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```go
{{#include docs-examples/go/query/sync/main.go}}
```
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```go
{{#include docs-examples/go/query/async/main.go}}
```
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```java
{{#include docs-examples/java/src/main/java/com/taos/example/RestQueryExample.java}}
```
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```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/query_example.js}}
```
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```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/async_query_example.js}}
```
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```go
{{#include docs-examples/php/query.php}}
```
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通过迭代逐行获取查询结果。
```py
{{#include docs-examples/python/query_example.py:iter}}
```
一次获取所有查询结果，并把每一行转化为一个字典返回。
```py
{{#include docs-examples/python/query_example.py:fetch_all}}
```
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```py
{{#include docs-examples/python/async_query_example.py}}
```
:::note
这个示例程序，目前在 Windows 系统上还无法运行
:::
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```rust
{{#include docs-examples/rust/restexample/examples/query_example.rs}}
```
docs-cn/07-develop/04-query-data/index.mdx 0 → 100644
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---
title: 查询数据
description: "主要查询功能，通过连接器执行同步查询和异步查询"
---
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import JavaQuery from "./_java.mdx";
import PyQuery from "./_py.mdx";
import GoQuery from "./_go.mdx";
import RustQuery from "./_rust.mdx";
import NodeQuery from "./_js.mdx";
import CsQuery from "./_cs.mdx";
import CQuery from "./_c.mdx";
import PhpQuery from "./_php.mdx";
import PyAsync from "./_py_async.mdx";
import NodeAsync from "./_js_async.mdx";
import CsAsync from "./_cs_async.mdx";
import CAsync from "./_c_async.mdx";
## 主要查询功能
TDengine 采用 SQL 作为查询语言。应用程序可以通过 REST API 或连接器发送 SQL 语句，用户还可以通过 TDengine 命令行工具 taos 手动执行 SQL 即席查询（Ad-Hoc Query）。TDengine 支持如下查询功能：
- 单列、多列数据查询
- 标签和数值的多种过滤条件：>, <, =, <\>, like 等
- 聚合结果的分组（Group by）、排序（Order by）、约束输出（Limit/Offset）
- 数值列及聚合结果的四则运算
- 时间戳对齐的连接查询（Join Query: 隐式连接）操作
- 多种聚合/计算函数: count, max, min, avg, sum, twa, stddev, leastsquares, top, bottom, first, last, percentile, apercentile, last_row, spread, diff 等
例如：在命令行工具 taos 中，从表 d1001 中查询出 voltage > 215 的记录，按时间降序排列，仅仅输出 2 条。
```sql
taos> select * from d1001 where voltage > 215 order by ts desc limit 2;
ts | current | voltage | phase |
======================================================================================
2018-10-03 14:38:16.800 | 12.30000 | 221 | 0.31000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.60000 | 218 | 0.33000 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)
```
为满足物联网场景的需求，TDengine 支持几个特殊的函数，比如 twa(时间加权平均)，spread (最大值与最小值的差)，last_row(最后一条记录)等，更多与物联网场景相关的函数将添加进来。TDengine 还支持连续查询。
具体的查询语法请看 [TAOS SQL 的数据查询](/taos-sql/select) 章节。
## 多表聚合查询
物联网场景中，往往同一个类型的数据采集点有多个。TDengine 采用超级表(STable)的概念来描述某一个类型的数据采集点，一张普通的表来描述一个具体的数据采集点。同时 TDengine 使用标签来描述数据采集点的静态属性，一个具体的数据采集点有具体的标签值。通过指定标签的过滤条件，TDengine 提供了一高效的方法将超级表(某一类型的数据采集点)所属的子表进行聚合查询。对普通表的聚合函数以及绝大部分操作都适用于超级表，语法完全一样。
### 示例一
在 TAOS Shell，查找北京所有智能电表采集的电压平均值，并按照 location 分组。
```
taos> SELECT AVG(voltage) FROM meters GROUP BY location;
avg(voltage) | location |
=============================================================
222.000000000 | Beijing.Haidian |
219.200000000 | Beijing.Chaoyang |
Query OK, 2 row(s) in set (0.002136s)
```
### 示例二
在 TAOS shell, 查找 groupId 为 2 的所有智能电表过去 24 小时的记录条数，电流的最大值。
```
taos> SELECT count(*), max(current) FROM meters where groupId = 2 and ts > now - 24h;
cunt(*) | max(current) |
==================================
5 | 13.4 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.002136s)
```
TDengine 仅容许对属于同一个超级表的表之间进行聚合查询，不同超级表之间的聚合查询不支持。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
物联网场景里，经常需要通过降采样（down sampling）将采集的数据按时间段进行聚合。TDengine 提供了一个简便的关键词 interval 让按照时间窗口的查询操作变得极为简单。比如，将智能电表 d1001 采集的电流值每 10 秒钟求和
```
taos> SELECT sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s);
ts | sum(current) |
======================================================
2018-10-03 14:38:00.000 | 10.300000191 |
2018-10-03 14:38:10.000 | 24.900000572 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.000883s)
```
降采样操作也适用于超级表，比如：将北京所有智能电表采集的电流值每秒钟求和
```
taos> SELECT SUM(current) FROM meters where location like "Beijing%" INTERVAL(1s);
ts | sum(current) |
======================================================
2018-10-03 14:38:04.000 | 10.199999809 |
2018-10-03 14:38:05.000 | 32.900000572 |
2018-10-03 14:38:06.000 | 11.500000000 |
2018-10-03 14:38:15.000 | 12.600000381 |
2018-10-03 14:38:16.000 | 36.000000000 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.001538s)
```
降采样操作也支持时间偏移，比如：将所有智能电表采集的电流值每秒钟求和，但要求每个时间窗口从 500 毫秒开始
```
taos> SELECT SUM(current) FROM meters INTERVAL(1s, 500a);
ts | sum(current) |
======================================================
2018-10-03 14:38:04.500 | 11.189999809 |
2018-10-03 14:38:05.500 | 31.900000572 |
2018-10-03 14:38:06.500 | 11.600000000 |
2018-10-03 14:38:15.500 | 12.300000381 |
2018-10-03 14:38:16.500 | 35.000000000 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.001521s)
```
物联网场景里，每个数据采集点采集数据的时间是难同步的，但很多分析算法(比如 FFT)需要把采集的数据严格按照时间等间隔的对齐，在很多系统里，需要应用自己写程序来处理，但使用 TDengine 的降采样操作就轻松解决。
如果一个时间间隔里，没有采集的数据，TDengine 还提供插值计算的功能。
语法规则细节请见 [TAOS SQL 的按时间窗口切分聚合](/taos-sql/interval) 章节。
## 示例代码
### 查询数据
在 [SQL 写入](/develop/insert-data/sql-writing) 一章，我们创建了 power 数据库，并向 meters 表写入了一些数据，以下示例代码展示如何查询这个表的数据。
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<JavaQuery />
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="python">
<PyQuery />
</TabItem>
<TabItem label="Go" value="go">
<GoQuery />
</TabItem>
<TabItem label="Rust" value="rust">
<RustQuery />
</TabItem>
<TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<NodeQuery />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsQuery />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CQuery />
</TabItem>
<TabItem label="PHP" value="php">
<PhpQuery />
</TabItem>
</Tabs>
:::note
1. 无论是使用 REST 连接还是原生连接的连接器，以上示例代码都能正常工作。
2. 唯一需要注意的是：由于 REST 接口无状态， 不能使用 `use db` 语句来切换数据库。
:::
### 异步查询
除同步查询 API 之外，TDengine 还提供性能更高的异步调用 API 处理数据插入、查询操作。在软硬件环境相同的情况下，异步 API 处理数据插入的速度比同步 API 快 2-4 倍。异步 API 采用非阻塞式的调用方式，在系统真正完成某个具体数据库操作前，立即返回。调用的线程可以去处理其他工作，从而可以提升整个应用的性能。异步 API 在网络延迟严重的情况下，优点尤为突出。
需要注意的是，只有使用原生连接的连接器，才能使用异步查询功能。
<Tabs defaultValue="python" groupId="lang">
<TabItem label="Python" value="python">
<PyAsync />
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CsAsync />
</TabItem>
<TabItem label="C" value="c">
<CAsync />
</TabItem>
</Tabs>
docs-cn/07-develop/05-continuous-query.mdx 0 → 100644
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---
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 ("Beijing.Chaoyang", 2);
create table D1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 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。
docs-cn/07-develop/06-subscribe.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
sidebar_label: 数据订阅
description: "轻量级的数据订阅与推送服务。连续写入到 TDengine 中的时序数据能够被自动推送到订阅客户端。"
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";
基于数据天然的时间序列特性，TDengine 的数据写入（insert）与消息系统的数据发布（pub）逻辑上一致，均可视为系统中插入一条带时间戳的新记录。同时，TDengine 在内部严格按照数据时间序列单调递增的方式保存数据。本质上来说，TDengine 中每一张表均可视为一个标准的消息队列。
TDengine 内嵌支持轻量级的消息订阅与推送服务。使用系统提供的 API，用户可使用普通查询语句订阅数据库中的一张或多张表。订阅的逻辑和操作状态的维护均是由客户端完成，客户端定时轮询服务器是否有新的记录到达，有新的记录到达就会将结果反馈到客户。
TDengine 的订阅与推送服务的状态是由客户端维持，TDengine 服务端并不维持。因此如果应用重启，从哪个时间点开始获取最新数据，由应用决定。
TDengine 的 API 中，与订阅相关的主要有以下三个：
```c
taos_subscribe
taos_consume
taos_unsubscribe
```
这些 API 的文档请见 [C/C++ Connector](/reference/connector/cpp)，下面仍以智能电表场景为例介绍一下它们的具体用法（超级表和子表结构请参考上一节“连续查询”），完整的示例代码可以在 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/examples/c/subscribe.c) 找到。
如果我们希望当某个电表的电流超过一定限制（比如 10A）后能得到通知并进行一些处理， 有两种方法：一是分别对每张子表进行查询，每次查询后记录最后一条数据的时间戳，后续只查询这个时间戳之后的数据：
```sql
select * from D1001 where ts > {last_timestamp1} and current > 10;
select * from D1002 where ts > {last_timestamp2} and current > 10;
...
```
这确实可行，但随着电表数量的增加，查询数量也会增加，客户端和服务端的性能都会受到影响，当电表数增长到一定的程度，系统就无法承受了。
另一种方法是对超级表进行查询。这样，无论有多少电表，都只需一次查询：
```sql
select * from meters where ts > {last_timestamp} and current > 10;
```
但是，如何选择 `last_timestamp` 就成了一个新的问题。因为，一方面数据的产生时间（也就是数据时间戳）和数据入库的时间一般并不相同，有时偏差还很大；另一方面，不同电表的数据到达 TDengine 的时间也会有差异。所以，如果我们在查询中使用最慢的那台电表的数据的时间戳作为 `last_timestamp`，就可能重复读入其它电表的数据；如果使用最快的电表的时间戳，其它电表的数据就可能被漏掉。
TDengine 的订阅功能为上面这个问题提供了一个彻底的解决方案。
首先是使用 `taos_subscribe` 创建订阅：
```c
TAOS_SUB* tsub = NULL;
if (async) {
　　// create an asynchronized subscription, the callback function will be called every 1s
　　tsub = taos_subscribe(taos, restart, topic, sql, subscribe_callback, &blockFetch, 1000);
} else {
　　// create an synchronized subscription, need to call 'taos_consume' manually
　　tsub = taos_subscribe(taos, restart, topic, sql, NULL, NULL, 0);
}
```
TDengine 中的订阅既可以是同步的，也可以是异步的，上面的代码会根据从命令行获取的参数 `async` 的值来决定使用哪种方式。这里，同步的意思是用户程序要直接调用 `taos_consume` 来拉取数据，而异步则由 API 在内部的另一个线程中调用 `taos_consume`，然后把拉取到的数据交给回调函数 `subscribe_callback`去处理。（注意，`subscribe_callback` 中不宜做较为耗时的操作，否则有可能导致客户端阻塞等不可控的问题。）
参数 `taos` 是一个已经建立好的数据库连接，在同步模式下无特殊要求。但在异步模式下，需要注意它不会被其它线程使用，否则可能导致不可预计的错误，因为回调函数在 API 的内部线程中被调用，而 TDengine 的部分 API 不是线程安全的。
参数 `sql` 是查询语句，可以在其中使用 where 子句指定过滤条件。在我们的例子中，如果只想订阅电流超过 10A 时的数据，可以这样写：
```sql
select * from meters where current > 10;
```
注意，这里没有指定起始时间，所以会读到所有时间的数据。如果只想从一天前的数据开始订阅，而不需要更早的历史数据，可以再加上一个时间条件：
```sql
select * from meters where ts > now - 1d and current > 10;
```
订阅的 `topic` 实际上是它的名字，因为订阅功能是在客户端 API 中实现的，所以没必要保证它全局唯一，但需要它在一台客户端机器上唯一。
如果名为 `topic` 的订阅不存在，参数 `restart` 没有意义；但如果用户程序创建这个订阅后退出，当它再次启动并重新使用这个 `topic` 时，`restart` 就会被用于决定是从头开始读取数据，还是接续上次的位置进行读取。本例中，如果 `restart` 是 **true**（非零值），用户程序肯定会读到所有数据。但如果这个订阅之前就存在了，并且已经读取了一部分数据，且 `restart` 是 **false**（**0**），用户程序就不会读到之前已经读取的数据了。
`taos_subscribe`的最后一个参数是以毫秒为单位的轮询周期。在同步模式下，如果前后两次调用 `taos_consume` 的时间间隔小于此时间，`taos_consume` 会阻塞，直到间隔超过此时间。异步模式下，这个时间是两次调用回调函数的最小时间间隔。
`taos_subscribe` 的倒数第二个参数用于用户程序向回调函数传递附加参数，订阅 API 不对其做任何处理，只原样传递给回调函数。此参数在同步模式下无意义。
订阅创建以后，就可以消费其数据了，同步模式下，示例代码是下面的 else 部分：
```c
if (async) {
　　getchar();
} else while(1) {
　　TAOS_RES* res = taos_consume(tsub);
　　if (res == NULL) {
　　　　printf("failed to consume data.");
　　　　break;
　　} else {
　　　　print_result(res, blockFetch);
　　　　getchar();
　　}
}
```
这里是一个 **while** 循环，用户每按一次回车键就调用一次 `taos_consume`，而 `taos_consume` 的返回值是查询到的结果集，与 `taos_use_result` 完全相同，例子中使用这个结果集的代码是函数 `print_result`：
```c
void print_result(TAOS_RES* res, int blockFetch) {
　　TAOS_ROW row = NULL;
　　int num_fields = taos_num_fields(res);
　　TAOS_FIELD* fields = taos_fetch_fields(res);
　　int nRows = 0;
　　if (blockFetch) {
　　　　nRows = taos_fetch_block(res, &row);
　　　　for (int i = 0; i < nRows; i++) {
　　　　　　char temp[256];
　　　　　　taos_print_row(temp, row + i, fields, num_fields);
　　　　　　puts(temp);
　　　　}
　　} else {
　　　　while ((row = taos_fetch_row(res))) {
　　　　　　char temp[256];
　　　　　　taos_print_row(temp, row, fields, num_fields);
　　　　　　puts(temp);
　　　　　　nRows++;
　　　　}
　　}
　　printf("%d rows consumed.\n", nRows);
}
```
其中的 `taos_print_row` 用于处理订阅到数据，在我们的例子中，它会打印出所有符合条件的记录。而异步模式下，消费订阅到的数据则显得更为简单：
```c
void subscribe_callback(TAOS_SUB* tsub, TAOS_RES *res, void* param, int code) {
　　print_result(res, *(int*)param);
}
```
当要结束一次数据订阅时，需要调用 `taos_unsubscribe`：
```c
taos_unsubscribe(tsub, keep);
```
其第二个参数，用于决定是否在客户端保留订阅的进度信息。如果这个参数是**false**（**0**），那无论下次调用 `taos_subscribe` 时的 `restart` 参数是什么，订阅都只能重新开始。另外，进度信息的保存位置是 _{DataDir}/subscribe/_ 这个目录下，每个订阅有一个与其 `topic` 同名的文件，删掉某个文件，同样会导致下次创建其对应的订阅时只能重新开始。
代码介绍完毕，我们来看一下实际的运行效果。假设：
- 示例代码已经下载到本地
- TDengine 也已经在同一台机器上安装好
- 示例所需的数据库、超级表、子表已经全部创建好
则可以在示例代码所在目录执行以下命令来编译并启动示例程序：
```bash
make
./subscribe -sql='select * from meters where current > 10;'
```
示例程序启动后，打开另一个终端窗口，启动 TDengine CLI 向 **D1001** 插入一条电流为 12A 的数据：
```sql
$ taos
> use test;
> insert into D1001 values(now, 12, 220, 1);
```
这时，因为电流超过了 10A，您应该可以看到示例程序将它输出到了屏幕上。您可以继续插入一些数据观察示例程序的输出。
## 示例程序
下面的示例程序展示是如何使用连接器订阅所有电流超过 10A 的记录。
### 准备数据
```
# create database "power"
taos> create database power;
# use "power" as the database in following operations
taos> use power;
# create super table "meters"
taos> create table meters(ts timestamp, current float, voltage int, phase int) tags(location binary(64), groupId int);
# create tabes using the schema defined by super table "meters"
taos> create table d1001 using meters tags ("Beijing.Chaoyang", 2);
taos> create table d1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
# insert some rows
taos> insert into d1001 values("2020-08-15 12:00:00.000", 12, 220, 1),("2020-08-15 12:10:00.000", 12.3, 220, 2),("2020-08-15 12:20:00.000", 12.2, 220, 1);
taos> insert into d1002 values("2020-08-15 12:00:00.000", 9.9, 220, 1),("2020-08-15 12:10:00.000", 10.3, 220, 1),("2020-08-15 12:20:00.000", 11.2, 220, 1);
# filter out the rows in which current is bigger than 10A
taos> select * from meters where current > 10;
ts | current | voltage | phase | location | groupid |
===========================================================================================================
2020-08-15 12:10:00.000 | 10.30000 | 220 | 1 | Beijing.Haidian | 2 |
2020-08-15 12:20:00.000 | 11.20000 | 220 | 1 | Beijing.Haidian | 2 |
2020-08-15 12:00:00.000 | 12.00000 | 220 | 1 | Beijing.Chaoyang | 2 |
2020-08-15 12:10:00.000 | 12.30000 | 220 | 2 | Beijing.Chaoyang | 2 |
2020-08-15 12:20:00.000 | 12.20000 | 220 | 1 | Beijing.Chaoyang | 2 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.004896s)
```
### 示例代码
<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
<TabItem label="Java" value="java">
<Java/>
</TabItem>
<TabItem label="Python" value="Python">
<Python/>
</TabItem>
{/* <TabItem label="Go" value="go">
<Go/>
</TabItem> */}
<TabItem label="Rust" value="rust">
<Rust/>
</TabItem>
{/* <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
<Node/>
</TabItem>
<TabItem label="C#" value="csharp">
<CSharp/>
</TabItem> */}
<TabItem label="C" value="c">
<CDemo/>
</TabItem>
</Tabs>
### 运行示例程序
示例程序会先消费符合查询条件的所有历史数据：
```bash
ts: 1597464000000 current: 12.0 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid : 2
ts: 1597464600000 current: 12.3 voltage: 220 phase: 2 location: Beijing.Chaoyang groupid : 2
ts: 1597465200000 current: 12.2 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid : 2
ts: 1597464600000 current: 10.3 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Haidian groupid : 2
ts: 1597465200000 current: 11.2 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Haidian groupid : 2
```
接着，使用 TDengine CLI 向表中新增一条数据：
```
# taos
taos> use power;
taos> insert into d1001 values(now, 12.4, 220, 1);
```
因为这条数据的电流大于 10A，示例程序会将其消费：
```
ts: 1651146662805 current: 12.4 voltage: 220 phase: 1 location: Beijing.Chaoyang groupid: 2
```
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sidebar_label: 缓存
title: 缓存
description: "提供写驱动的缓存管理机制，将每个表最近写入的一条记录持续保存在缓存中，可以提供高性能的最近状态查询。"
---
TDengine 采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Used，LRU），直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候，将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说，对于物联网数据的使用，用户最为关心最近产生的数据，即当前状态。TDengine 充分利用了这一特性，将最近到达的（当前状态）数据保存在缓存中。
TDengine 通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中，可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析，整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说，可通过设置合适的配置参数将 TDengine 作为数据缓存来使用，而不需要再部署额外的缓存系统，可有效地简化系统架构，降低运维的成本。需要注意的是，TDengine 重启以后系统的缓存将被清空，之前缓存的数据均会被批量写入磁盘，缓存的数据将不会像专门的 key-value 缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
TDengine 分配固定大小的内存空间作为缓存空间，缓存空间可根据应用的需求和硬件资源配置。通过适当的设置缓存空间，TDengine 可以提供极高性能的写入和查询的支持。TDengine 中每个虚拟节点（virtual node）创建时分配独立的缓存池。每个虚拟节点管理自己的缓存池，不同虚拟节点间不共享缓存池。每个虚拟节点内部所属的全部表共享该虚拟节点的缓存池。
TDengine 将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里是以行（row）的形式存储。一个 vnode 的内存池是在 vnode 创建时按块分配好，而且每个内存块按照先进先出的原则进行管理。在创建内存池时，块的大小由系统配置参数 cache 决定；每个 vnode 中内存块的数目则由配置参数 blocks 决定。因此对于一个 vnode，总的内存大小为：`cache * blocks`。一个 cache block 需要保证每张表能存储至少几十条以上记录，才会有效率。
你可以通过函数 last_row() 快速获取一张表或一张超级表的最后一条记录，这样很便于在大屏显示各设备的实时状态或采集值。例如：
```sql
select last_row(voltage) from meters where location='Beijing.Chaoyang';
```
该 SQL 语句将获取所有位于北京朝阳区的电表最后记录的电压值。
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sidebar_label: 用户定义函数
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。"
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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。
从 2.2.0.0 版本开始，TDengine 支持通过 C/C++ 语言进行 UDF 定义。接下来结合示例讲解 UDF 的使用方法。
用户可以通过 UDF 实现两类函数： 标量函数 和 聚合函数。
## 用 C/C++ 语言来定义 UDF
### 标量函数
用户可以按照下列函数模板定义自己的标量计算函数
`void udfNormalFunc(char* data, short itype, short ibytes, int numOfRows, long long* ts, char* dataOutput, char* interBuf, char* tsOutput, int* numOfOutput, short otype, short obytes, SUdfInit* buf)`
其中 udfNormalFunc 是函数名的占位符，以上述模板实现的函数对行数据块进行标量计算，其参数项是固定的，用于按照约束完成与引擎之间的数据交换。
- udfNormalFunc 中各参数的具体含义是：
- data：输入数据。
- itype：输入数据的类型。这里采用的是短整型表示法，与各种数据类型对应的值可以参见 [column_meta 中的列类型说明](/reference/rest-api/)。例如 4 用于表示 INT 型。
- iBytes：输入数据中每个值会占用的字节数。
- numOfRows：输入数据的总行数。
- ts：主键时间戳在输入中的列数据(只读)。
- dataOutput：输出数据的缓冲区，缓冲区大小为用户指定的输出类型大小 \* numOfRows。
- interBuf：中间计算结果的缓冲区，大小为用户在创建 UDF 时指定的 BUFSIZE 大小。通常用于计算中间结果与最终结果不一致时使用，由引擎负责分配与释放。
- tsOutput：主键时间戳在输出时的列数据，如果非空可用于输出结果对应的时间戳。
- numOfOutput：输出结果的个数（行数）。
- oType：输出数据的类型。取值含义与 itype 参数一致。
- oBytes：输出数据中每个值占用的字节数。
- buf：用于在 UDF 与引擎间的状态控制信息传递块。
[add_one.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/add_one.c) 是结构最简单的 UDF 实现，也即上面定义的 udfNormalFunc 函数的一个具体实现。其功能为：对传入的一个数据列（可能因 WHERE 子句进行了筛选）中的每一项，都输出 +1 之后的值，并且要求输入的列数据类型为 INT。
### 聚合函数
用户可以按照如下函数模板定义自己的聚合函数。
`void abs_max_merge(char* data, int32_t numOfRows, char* dataOutput, int32_t* numOfOutput, SUdfInit* buf)`
其中 udfMergeFunc 是函数名的占位符，以上述模板实现的函数用于对计算中间结果进行聚合，只有针对超级表的聚合查询才需要调用该函数。其中各参数的具体含义是：
- data：udfNormalFunc 的输出数据数组，如果使用了 interBuf 那么 data 就是 interBuf 的数组。
- numOfRows：data 中数据的行数。
- dataOutput：输出数据的缓冲区，大小等于一条最终结果的大小。如果此时输出还不是最终结果，可以选择输出到 interBuf 中即 data 中。
- numOfOutput：输出结果的个数（行数）。
- buf：用于在 UDF 与引擎间的状态控制信息传递块。
[abs_max.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/abs_max.c) 实现的是一个聚合函数，功能是对一组数据按绝对值取最大值。
其计算过程为：与所在查询语句相关的数据会被分为多个行数据块，对每个行数据块调用 udfNormalFunc（在本例的实现代码中，实际函数名是 `abs_max`)来生成每个子表的中间结果，再将子表的中间结果调用 udfMergeFunc（本例中，其实际的函数名是 `abs_max_merge`）进行聚合，生成超级表的最终聚合结果或中间结果。聚合查询最后还会通过 udfFinalizeFunc（本例中，其实际的函数名是 `abs_max_finalize`）再把超级表的中间结果处理为最终结果，最终结果只能含 0 或 1 条结果数据。
其他典型场景，如协方差的计算，也可通过定义聚合 UDF 的方式实现。
### 最终计算
用户可以按下面的函数模板实现自己的函数对计算结果进行最终计算，通常用于有 interBuf 使用的场景。
`void abs_max_finalize(char* dataOutput, char* interBuf, int* numOfOutput, SUdfInit* buf)`
其中 udfFinalizeFunc 是函数名的占位符 ，其中各参数的具体含义是：
- dataOutput：输出数据的缓冲区。
- interBuf：中间结算结果缓冲区，可作为输入。
- numOfOutput：输出数据的个数，对聚合函数来说只能是 0 或者 1。
- buf：用于在 UDF 与引擎间的状态控制信息传递块。
## UDF 实现方式的规则总结
三类 UDF 函数： udfNormalFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc ，其函数名约定使用相同的前缀，此前缀即 udfNormalFunc 的实际函数名，也即 udfNormalFunc 函数不需要在实际函数名后添加后缀；而udfMergeFunc 的函数名要加上后缀 `_merge`、udfFinalizeFunc 的函数名要加上后缀 `_finalize`，这是 UDF 实现规则的一部分，系统会按照这些函数名后缀来调用相应功能。
根据 UDF 函数类型的不同，用户所要实现的功能函数也不同：
- 标量函数：UDF 中需实现 udfNormalFunc。
- 聚合函数：UDF 中需实现 udfNormalFunc、udfMergeFunc（对超级表查询）、udfFinalizeFunc。
:::note
如果对应的函数不需要具体的功能，也需要实现一个空函数。
:::
## 编译 UDF
用户定义函数的 C 语言源代码无法直接被 TDengine 系统使用，而是需要先编译为 动态链接库，之后才能载入 TDengine 系统。
例如，按照上一章节描述的规则准备好了用户定义函数的源代码 add_one.c，以 Linux 为例可以执行如下指令编译得到动态链接库文件：
```bash
gcc -g -O0 -fPIC -shared add_one.c -o add_one.so
```
这样就准备好了动态链接库 add_one.so 文件，可以供后文创建 UDF 时使用了。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。
## 在系统中管理和使用 UDF
### 创建 UDF
用户可以通过 SQL 指令在系统中加载客户端所在主机上的 UDF 函数库（不能通过 RESTful 接口或 HTTP 管理界面来进行这一过程）。一旦创建成功，则当前 TDengine 集群的所有用户都可以在 SQL 指令中使用这些函数。UDF 存储在系统的 MNode 节点上，因此即使重启 TDengine 系统，已经创建的 UDF 也仍然可用。
在创建 UDF 时，需要区分标量函数和聚合函数。如果创建时声明了错误的函数类别，则可能导致通过 SQL 指令调用函数时出错。此外， UDF 支持输入与输出类型不一致，用户需要保证输入数据类型与 UDF 程序匹配，UDF 输出数据类型与 OUTPUTTYPE 匹配。
- 创建标量函数
```sql
CREATE FUNCTION ids(X) AS ids(Y) OUTPUTTYPE typename(Z) [ BUFSIZE B ];
```
- ids(X)：标量函数未来在 SQL 指令中被调用时的函数名，必须与函数实现中 udfNormalFunc 的实际名称一致；
- ids(Y)：包含 UDF 函数实现的动态链接库的库文件绝对路径（指的是库文件在当前客户端所在主机上的保存路径，通常是指向一个 .so 文件），这个路径需要用英文单引号或英文双引号括起来；
- typename(Z)：此函数计算结果的数据类型，与上文中 udfNormalFunc 的 itype 参数不同，这里不是使用数字表示法，而是直接写类型名称即可；
- B：中间计算结果的缓冲区大小，单位是字节，最小 0，最大 512，如果不使用可以不设置。
例如，如下语句可以把 add_one.so 创建为系统中可用的 UDF：
```sql
CREATE FUNCTION add_one AS "/home/taos/udf_example/add_one.so" OUTPUTTYPE INT;
```
- 创建聚合函数：
```sql
CREATE AGGREGATE FUNCTION ids(X) AS ids(Y) OUTPUTTYPE typename(Z) [ BUFSIZE B ];
```
- ids(X)：聚合函数未来在 SQL 指令中被调用时的函数名，必须与函数实现中 udfNormalFunc 的实际名称一致；
- ids(Y)：包含 UDF 函数实现的动态链接库的库文件绝对路径（指的是库文件在当前客户端所在主机上的保存路径，通常是指向一个 .so 文件），这个路径需要用英文单引号或英文双引号括起来；
- typename(Z)：此函数计算结果的数据类型，与上文中 udfNormalFunc 的 itype 参数不同，这里不是使用数字表示法，而是直接写类型名称即可；
- B：中间计算结果的缓冲区大小，单位是字节，最小 0，最大 512，如果不使用可以不设置。
关于中间计算结果的使用，可以参考示例程序[demo.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/demo.c)
例如，如下语句可以把 demo.so 创建为系统中可用的 UDF：
```sql
CREATE AGGREGATE FUNCTION demo AS "/home/taos/udf_example/demo.so" OUTPUTTYPE DOUBLE bufsize 14;
```
### 管理 UDF
- 删除指定名称的用户定义函数：
```
DROP FUNCTION ids(X);
```
- ids(X)：此参数的含义与 CREATE 指令中的 ids(X) 参数一致，也即要删除的函数的名字，例如
```sql
DROP FUNCTION add_one;
```
- 显示系统中当前可用的所有 UDF：
```sql
SHOW FUNCTIONS;
```
### 调用 UDF
在 SQL 指令中，可以直接以在系统中创建 UDF 时赋予的函数名来调用用户定义函数。例如：
```sql
SELECT X(c) FROM table/stable;
```
表示对名为 c 的数据列调用名为 X 的用户定义函数。SQL 指令中用户定义函数可以配合 WHERE 等查询特性来使用。
## UDF 的一些使用限制
在当前版本下，使用 UDF 存在如下这些限制：
1. 在创建和调用 UDF 时，服务端和客户端都只支持 Linux 操作系统；
2. UDF 不能与系统内建的 SQL 函数混合使用，暂不支持在一条 SQL 语句中使用多个不同名的 UDF ；
3. UDF 只支持以单个数据列作为输入；
4. UDF 只要创建成功，就会被持久化存储到 MNode 节点中；
5. 无法通过 RESTful 接口来创建 UDF；
6. UDF 在 SQL 中定义的函数名，必须与 .so 库文件实现中的接口函数名前缀保持一致，也即必须是 udfNormalFunc 的名称，而且不可与 TDengine 中已有的内建 SQL 函数重名。
## 示例代码
### 标量函数示例 [add_one](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/add_one.c)
<details>
<summary>add_one.c</summary>
```c
{{#include tests/script/sh/add_one.c}}
```
</details>
### 向量函数示例 [abs_max](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/abs_max.c)
<details>
<summary>abs_max.c</summary>
```c
{{#include tests/script/sh/abs_max.c}}
```
</details>
### 使用中间计算结果示例 [demo](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/demo.c)
<details>
<summary>demo.c</summary>
```c
{{#include tests/script/sh/demo.c}}
```
</details>
docs-cn/07-develop/_category_.yml 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
label: 开发指南
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_c.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```c
{{#include docs-examples/c/subscribe_demo.c}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_cs.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```csharp
{{#include docs-examples/csharp/SubscribeDemo.cs}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_go.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```go
{{#include docs-examples/go/sub/main.go}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_java.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```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。
:::
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_node.mdx 0 → 100644
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```js
{{#include docs-examples/node/nativeexample/subscribe_demo.js}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_python.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```py
{{#include docs-examples/python/subscribe_demo.py}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/_sub_rust.mdx 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
```rs
{{#include docs-examples/rust/nativeexample/examples/subscribe_demo.rs}}
```
\ No newline at end of file
docs-cn/07-develop/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 9d6475fa
---
title: 开发指南
---
开发一个应用，如果你准备采用TDengine作为时序数据处理的工具，那么有如下几个事情要做：
1. 确定应用到TDengine的链接方式。无论你使用何种编程语言，你总可以使用REST接口, 但也可以使用每种编程语言独有的连接器方便的进行链接。
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。
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。
本部分内容就是按照上述的顺序组织的。为便于理解，TDengine为每个功能为每个支持的编程语言都提供了示例代码。如果你希望深入了解SQL的使用，需要查看[SQL手册](/taos-sql/)。如果想更深入地了解各连接器的使用，请阅读[连接器参考指南](/reference/connector/)。如果还希望想将TDengine与第三方系统集成起来，比如Grafana, 请参考[第三方工具](/third-party/)。
如果在开发过程中遇到任何问题，请点击每个页面下方的["反馈问题"](https://github.com/taosdata/TDengine/issues/new/choose), 在GitHub上直接递交issue。
```mdx-code-block
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
```
docs-cn/10-cluster/01-deploy.md 0 → 100644
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---
title: 集群部署
---
## 准备工作
### 第零步
规划集群所有物理节点的 FQDN，将规划好的 FQDN 分别添加到每个物理节点的 /etc/hosts；修改每个物理节点的 /etc/hosts，将所有集群物理节点的 IP 与 FQDN 的对应添加好。【如部署了 DNS，请联系网络管理员在 DNS 上做好相关配置】
### 第一步
如果搭建集群的物理节点中，存有之前的测试数据、装过 1.X 的版本，或者装过其他版本的 TDengine，请先将其删除，并清空所有数据（如果需要保留原有数据，请联系涛思交付团队进行旧版本升级、数据迁移），具体步骤请参考博客[《TDengine 多种安装包的安装和卸载》](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html)。
:::note
因为 FQDN 的信息会写进文件，如果之前没有配置或者更改 FQDN，且启动了 TDengine。请一定在确保数据无用或者备份的前提下，清理一下之前的数据（rm -rf /var/lib/taos/\*）；
:::
:::note
客户端所在服务器也需要配置，确保它可以正确解析每个节点的 FQDN 配置，不管是通过 DNS 服务，还是修改 hosts 文件。
:::
### 第二步
建议关闭所有物理节点的防火墙，至少保证端口：6030 - 6042 的 TCP 和 UDP 端口都是开放的。强烈建议先关闭防火墙，集群搭建完毕之后，再来配置端口；
### 第三步
在所有物理节点安装 TDengine，且版本必须是一致的，但不要启动 taosd。安装时，提示输入是否要加入一个已经存在的 TDengine 集群时，第一个物理节点直接回车创建新集群，后续物理节点则输入该集群任何一个在线的物理节点的 FQDN:端口号（默认 6030）；
### 第四步
检查所有数据节点，以及应用程序所在物理节点的网络设置：
每个物理节点上执行命令 `hostname -f`，查看和确认所有节点的 hostname 是不相同的（应用驱动所在节点无需做此项检查）；
每个物理节点上执行 ping host，其中 host 是其他物理节点的 hostname，看能否 ping 通其它物理节点；如果不能 ping 通，需要检查网络设置，或 /etc/hosts 文件（Windows 系统默认路径为 C:\Windows\system32\drivers\etc\hosts），或 DNS 的配置。如果无法 ping 通，是无法组成集群的；
从应用运行的物理节点，ping taosd 运行的数据节点，如果无法 ping 通，应用是无法连接 taosd 的，请检查应用所在物理节点的 DNS 设置或 hosts 文件；
每个数据节点的 End Point 就是输出的 hostname 外加端口号，比如 h1.taosdata.com:6030。
### 第五步
修改 TDengine 的配置文件（所有节点的文件 /etc/taos/taos.cfg 都需要修改）。假设准备启动的第一个数据节点 End Point 为 h1.taosdata.com:6030，其与集群配置相关参数如下：
```c
// firstEp 是每个数据节点首次启动后连接的第一个数据节点
firstEp h1.taosdata.com:6030
// 必须配置为本数据节点的 FQDN，如果本机只有一个 hostname，可注释掉本项
fqdn h1.taosdata.com
// 配置本数据节点的端口号，缺省是 6030
serverPort 6030
// 副本数为偶数的时候，需要配置，请参考《Arbitrator 的使用》的部分
arbitrator ha.taosdata.com:6042
```
一定要修改的参数是 firstEp 和 fqdn。在每个数据节点，firstEp 需全部配置成一样，但 fqdn 一定要配置成其所在数据节点的值。其他参数可不做任何修改，除非你很清楚为什么要修改。
加入到集群中的数据节点 dnode，涉及集群相关的下表 9 项参数必须完全相同，否则不能成功加入到集群中。
| **#** | **配置参数名称** | **含义** |
| ----- | ------------------ | ------------------------------------------- |
| 1 | numOfMnodes | 系统中管理节点个数 |
| 2 | mnodeEqualVnodeNum | 一个 mnode 等同于 vnode 消耗的个数 |
| 3 | offlineThreshold | dnode 离线阈值，超过该时间将导致 Dnode 离线 |
| 4 | statusInterval | dnode 向 mnode 报告状态时长 |
| 5 | arbitrator | 系统中裁决器的 End Point |
| 6 | timezone | 时区 |
| 7 | balance | 是否启动负载均衡 |
| 8 | maxTablesPerVnode | 每个 vnode 中能够创建的最大表个数 |
| 9 | maxVgroupsPerDb | 每个 DB 中能够使用的最大 vgroup 个数 |
:::note
在 2.0.19.0 及更早的版本中，除以上 9 项参数外，dnode 加入集群时，还会要求 locale 和 charset 参数的取值也一致。
:::
## 启动集群
### 启动第一个数据节点
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:2.0.0.0
Copyright (c) 2017 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time |
=====================================================================================
1 | h1.taos.com:6030 | 0 | 2 | ready | any | 2020-07-31 03:49:29.202 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.006385s)
taos>
```
上述命令里，可以看到刚启动的数据节点的 End Point 是：h1.taos.com:6030，就是这个新集群的 firstEp。
### 启动后续数据节点
将后续的数据节点添加到现有集群，具体有以下几步：
按照《立即开始》一章的方法在每个物理节点启动 taosd；（注意：每个物理节点都需要在 taos.cfg 文件中将 firstEp 参数配置为新集群首个节点的 End Point——在本例中是 h1.taos.com:6030）
在第一个数据节点，使用 CLI 程序 taos，登录进 TDengine 系统，执行命令：
```sql
CREATE DNODE "h2.taos.com:6030";
```
将新数据节点的 End Point（准备工作中第四步获知的）添加进集群的 EP 列表。“fqdn:port”需要用双引号引起来，否则出错。请注意将示例的“h2.taos.com:6030” 替换为这个新数据节点的 End Point。
然后执行命令
```sql
SHOW DNODES;
```
查看新节点是否被成功加入。如果该被加入的数据节点处于离线状态，请做两个检查：
查看该数据节点的 taosd 是否正常工作，如果没有正常运行，需要先检查为什么?
查看该数据节点 taosd 日志文件 taosdlog.0 里前面几行日志（一般在 /var/log/taos 目录），看日志里输出的该数据节点 fqdn 以及端口号是否为刚添加的 End Point。如果不一致，需要将正确的 End Point 添加进去。
按照上述步骤可以源源不断的将新的数据节点加入到集群。
:::tip
任何已经加入集群在线的数据节点，都可以作为后续待加入节点的 firstEp。
firstEp 这个参数仅仅在该数据节点首次加入集群时有作用，加入集群后，该数据节点会保存最新的 mnode 的 End Point 列表，不再依赖这个参数。
接下来，配置文件中的 firstEp 参数就主要在客户端连接的时候使用了，例如 taos shell 如果不加参数，会默认连接由 firstEp 指定的节点。
两个没有配置 firstEp 参数的数据节点 dnode 启动后，会独立运行起来。这个时候，无法将其中一个数据节点加入到另外一个数据节点，形成集群。无法将两个独立的集群合并成为新的集群。
:::
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title: 数据节点管理
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上面已经介绍如何从零开始搭建集群。集群组建完成后，可以随时查看集群中当前的数据节点的状态，还可以添加新的数据节点进行扩容，删除数据节点，甚至手动进行数据节点之间的负载均衡操作。
:::note
以下所有执行命令的操作需要先登陆进 TDengine 系统，必要时请使用 root 权限。
:::
## 查看数据节点
启动 TDengine CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
SHOW DNODES;
```
它将列出集群中所有的 dnode，每个 dnode 的 ID，end_point（fqdn:port），状态（ready，offline 等），vnode 数目，还未使用的 vnode 数目等信息。在添加或删除一个数据节点后，可以使用该命令查看。
输出如下（具体内容仅供参考，取决于实际的集群配置）
```
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 9 | 8 | ready | any | 2022-04-15 08:27:09.359 | |
Query OK, 1 row(s) in set (0.008298s)
```
## 查看虚拟节点组
为充分利用多核技术，并提供 scalability，数据需要分片处理。因此 TDengine 会将一个 DB 的数据切分成多份，存放在多个 vnode 里。这些 vnode 可能分布在多个数据节点 dnode 里，这样就实现了水平扩展。一个 vnode 仅仅属于一个 DB，但一个 DB 可以有多个 vnode。vnode 所在的数据节点是 mnode 根据当前系统资源的情况，自动进行分配的，无需任何人工干预。
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
USE SOME_DATABASE;
SHOW VGROUPS;
```
输出如下（具体内容仅供参考，取决于实际的集群配置）
```
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 9 | 8 | ready | any | 2022-04-15 08:27:09.359 | |
Query OK, 1 row(s) in set (0.008298s)
taos> use db;
Database changed.
taos> show vgroups;
vgId | tables | status | onlines | v1_dnode | v1_status | compacting |
==========================================================================================
14 | 38000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
15 | 38000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
16 | 38000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
17 | 38000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
18 | 37001 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
19 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
20 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
21 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.001154s)
```
## 添加数据节点
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
CREATE DNODE "fqdn:port";
```
将新数据节点的 End Point 添加进集群的 EP 列表。“fqdn:port“需要用双引号引起来，否则出错。一个数据节点对外服务的 fqdn 和 port 可以通过配置文件 taos.cfg 进行配置，缺省是自动获取。【强烈不建议用自动获取方式来配置 FQDN，可能导致生成的数据节点的 End Point 不是所期望的】
示例如下：
```
taos> create dnode "localhost:7030";
Query OK, 0 of 0 row(s) in database (0.008203s)
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 9 | 8 | ready | any | 2022-04-15 08:27:09.359 | |
2 | localhost:7030 | 0 | 0 | offline | any | 2022-04-19 08:11:42.158 | status not received |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001017s)
```
在上面的示例中可以看到新创建的 dnode 的状态为 offline，待该 dnode 被启动并连接上配置文件中指定的 firstEp后再次查看，得到如下结果（示例）
```
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 3 | 8 | ready | any | 2022-04-15 08:27:09.359 | |
2 | localhost:7030 | 6 | 8 | ready | any | 2022-04-19 08:14:59.165 | |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001316s)
```
从中可以看到两个 dnode 状态都为 ready
## 删除数据节点
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
DROP DNODE "fqdn:port";
```
或者
```sql
DROP DNODE dnodeId;
```
通过 “fqdn:port” 或 dnodeID 来指定一个具体的节点都是可以的。其中 fqdn 是被删除的节点的 FQDN，port 是其对外服务器的端口号；dnodeID 可以通过 SHOW DNODES 获得。
示例如下：
```
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 9 | 8 | ready | any | 2022-04-15 08:27:09.359 | |
2 | localhost:7030 | 0 | 0 | offline | any | 2022-04-19 08:11:42.158 | status not received |
Query OK, 2 row(s) in set (0.001017s)
taos> drop dnode 2;
Query OK, 0 of 0 row(s) in database (0.000518s)
taos> show dnodes;
id | end_point | vnodes | cores | status | role | create_time | offline reason |
======================================================================================================================================
1 | localhost:6030 | 9 | 8 | ready | any | 2022-04-15 08:27:09.359 | |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001137s)
```
上面的示例中，初次执行 `show dnodes` 列出了两个 dnode, 执行 `drop dnode 2` 删除其中 ID 为 2 的 dnode 之后再次执行 `show dnodes`，可以看到只剩下 ID 为 1 的 dnode 。
:::warning
数据节点一旦被 drop 之后，不能重新加入集群。需要将此节点重新部署（清空数据文件夹）。集群在完成 `drop dnode` 操作之前，会将该 dnode 的数据迁移走。
请注意 `drop dnode` 和 停止 taosd 进程是两个不同的概念，不要混淆：因为删除 dnode 之前要执行迁移数据的操作，因此被删除的 dnode 必须保持在线状态。待删除操作结束之后，才能停止 taosd 进程。
一个数据节点被 drop 之后，其他节点都会感知到这个 dnodeID 的删除操作，任何集群中的节点都不会再接收此 dnodeID 的请求。
dnodeID 是集群自动分配的，不得人工指定。它在生成时是递增的，不会重复。
:::
## 手动迁移数据节点
手动将某个 vnode 迁移到指定的 dnode。
启动 CLI 程序 taos，然后执行：
```sql
ALTER DNODE <source-dnodeId> BALANCE "VNODE:<vgId>-DNODE:<dest-dnodeId>";
```
其中：source-dnodeId 是源 dnodeId，也就是待迁移的 vnode 所在的 dnodeID；vgId 可以通过 SHOW VGROUPS 获得，列表的第一列；dest-dnodeId 是目标 dnodeId。
首先执行 `show vgroups` 查看 vgroup 的分布情况
```
taos> show vgroups;
vgId | tables | status | onlines | v1_dnode | v1_status | compacting |
==========================================================================================
14 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 |
15 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 |
16 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 |
17 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 |
18 | 37001 | ready | 1 | 3 | master | 0 |
19 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
20 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
21 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.001314s)
```
从中可以看到在 dnode 3 中有5个 vgroup，而 dnode 1 有 3 个 vgroup，假定我们想将其中 vgId 为18 的 vgroup 从 dnode 3 迁移到 dnode 1
```
taos> alter dnode 3 balance "vnode:18-dnode:1";
DB error: Balance already enabled (0.00755
```
上面的结果表明目前所在数据库已经启动了 balance 选项，所以无法进行手动迁移。
停止整个集群，将两个 dnode 的配置文件中的 balance 都设置为 0 （默认为1）之后，重新启动集群，再次执行 ` alter dnode` 和 `show vgroups` 命令如下
```
taos> alter dnode 3 balance "vnode:18-dnode:1";
Query OK, 0 row(s) in set (0.000575s)
taos> show vgroups;
vgId | tables | status | onlines | v1_dnode | v1_status | v2_dnode | v2_status | compacting |
=================================================================================================================
14 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 | NULL | 0 |
15 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 | NULL | 0 |
16 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 | NULL | 0 |
17 | 38000 | ready | 1 | 3 | master | 0 | NULL | 0 |
18 | 37001 | ready | 2 | 1 | slave | 3 | master | 0 |
19 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 | NULL | 0 |
20 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 | NULL | 0 |
21 | 37000 | ready | 1 | 1 | master | 0 | NULL | 0 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.001242s)
```
从上面的输出可以看到 vgId 为 18 的 vnode 被从 dnode 3 迁移到了 dnode 1。
:::warning
只有在集群的自动负载均衡选项关闭时（balance 设置为 0），才允许手动迁移。
只有处于正常工作状态的 vnode 才能被迁移：master/slave；当处于 offline/unsynced/syncing 状态时，是不能迁移的。
迁移前，务必核实目标 dnode 的资源足够：CPU、内存、硬盘。
:::
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title: 高可用与负载均衡
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## Vnode 的高可用性
TDengine 通过多副本的机制来提供系统的高可用性，包括 vnode 和 mnode 的高可用性。
vnode 的副本数是与 DB 关联的，一个集群里可以有多个 DB，根据运营的需求，每个 DB 可以配置不同的副本数。创建数据库时，通过参数 replica 指定副本数（缺省为 1）。如果副本数为 1，系统的可靠性无法保证，只要数据所在的节点宕机，就将无法提供服务。集群的节点数必须大于等于副本数，否则创建表时将返回错误“more dnodes are needed”。比如下面的命令将创建副本数为 3 的数据库 demo：
```sql
CREATE DATABASE demo replica 3;
```
一个 DB 里的数据会被切片分到多个 vnode group，vnode group 里的 vnode 数目就是 DB 的副本数，同一个 vnode group 里各 vnode 的数据是完全一致的。为保证高可用性，vnode group 里的 vnode 一定要分布在不同的数据节点 dnode 里（实际部署时，需要在不同的物理机上），只要一个 vnode group 里超过半数的 vnode 处于工作状态，这个 vnode group 就能正常的对外服务。
一个数据节点 dnode 里可能有多个 DB 的数据，因此一个 dnode 离线时，可能会影响到多个 DB。如果一个 vnode group 里的一半或一半以上的 vnode 不工作，那么该 vnode group 就无法对外服务，无法插入或读取数据，这样会影响到它所属的 DB 的一部分表的读写操作。
因为 vnode 的引入，无法简单地给出结论：“集群中过半数据节点 dnode 工作，集群就应该工作”。但是对于简单的情形，很好下结论。比如副本数为 3，只有三个 dnode，那如果仅有一个节点不工作，整个集群还是可以正常工作的，但如果有两个数据节点不工作，那整个集群就无法正常工作了。
## Mnode 的高可用性
TDengine 集群是由 mnode（taosd 的一个模块，管理节点）负责管理的，为保证 mnode 的高可用，可以配置多个 mnode 副本，副本数由系统配置参数 numOfMnodes 决定，有效范围为 1-3。为保证元数据的强一致性，mnode 副本之间是通过同步的方式进行数据复制的。
一个集群有多个数据节点 dnode，但一个 dnode 至多运行一个 mnode 实例。多个 dnode 情况下，哪个 dnode 可以作为 mnode 呢？这是完全由系统根据整个系统资源情况，自动指定的。用户可通过 CLI 程序 taos，在 TDengine 的 console 里，执行如下命令：
```sql
SHOW MNODES;
```
来查看 mnode 列表，该列表将列出 mnode 所处的 dnode 的 End Point 和角色（master，slave，unsynced 或 offline）。当集群中第一个数据节点启动时，该数据节点一定会运行一个 mnode 实例，否则该数据节点 dnode 无法正常工作，因为一个系统是必须有至少一个 mnode 的。如果 numOfMnodes 配置为 2，启动第二个 dnode 时，该 dnode 也将运行一个 mnode 实例。
为保证 mnode 服务的高可用性，numOfMnodes 必须设置为 2 或更大。因为 mnode 保存的元数据必须是强一致的，如果 numOfMnodes 大于 2，复制参数 quorum 自动设为 2，也就是说，至少要保证有两个副本写入数据成功，才通知客户端应用写入成功。
:::note
一个 TDengine 高可用系统，无论是 vnode 还是 mnode，都必须配置多个副本。
:::
## 负载均衡
有三种情况，将触发负载均衡，而且都无需人工干预。
当一个新数据节点添加进集群时，系统将自动触发负载均衡，一些节点上的数据将被自动转移到新数据节点上，无需任何人工干预。
当一个数据节点从集群中移除时，系统将自动把该数据节点上的数据转移到其他数据节点，无需任何人工干预。
如果一个数据节点过热（数据量过大），系统将自动进行负载均衡，将该数据节点的一些 vnode 自动挪到其他节点。
当上述三种情况发生时，系统将启动各个数据节点的负载计算，从而决定如何挪动。
:::tip
负载均衡由参数 balance 控制，它决定是否启动自动负载均衡，0 表示禁用，1 表示启用自动负载均衡。
:::
## 数据节点离线处理
如果一个数据节点离线，TDengine 集群将自动检测到。有如下两种情况：
该数据节点离线超过一定时间（taos.cfg 里配置参数 offlineThreshold 控制时长），系统将自动把该数据节点删除，产生系统报警信息，触发负载均衡流程。如果该被删除的数据节点重新上线时，它将无法加入集群，需要系统管理员重新将其添加进集群才会开始工作。
离线后，在 offlineThreshold 的时长内重新上线，系统将自动启动数据恢复流程，等数据完全恢复后，该节点将开始正常工作。
:::note
如果一个虚拟节点组（包括 mnode 组）里所归属的每个数据节点都处于离线或 unsynced 状态，必须等该虚拟节点组里的所有数据节点都上线、都能交换状态信息后，才能选出 Master，该虚拟节点组才能对外提供服务。比如整个集群有 3 个数据节点，副本数为 3，如果 3 个数据节点都宕机，然后 2 个数据节点重启，是无法工作的，只有等 3 个数据节点都重启成功，才能对外服务。
:::
## Arbitrator 的使用
如果副本数为偶数，当一个 vnode group 里一半或超过一半的 vnode 不工作时，是无法从中选出 master 的。同理，一半或超过一半的 mnode 不工作时，是无法选出 mnode 的 master 的，因为存在“split brain”问题。
为解决这个问题，TDengine 引入了 Arbitrator 的概念。Arbitrator 模拟一个 vnode 或 mnode 在工作，但只简单的负责网络连接，不处理任何数据插入或访问。只要包含 Arbitrator 在内，超过半数的 vnode 或 mnode 工作，那么该 vnode group 或 mnode 组就可以正常的提供数据插入或查询服务。比如对于副本数为 2 的情形，如果一个节点 A 离线，但另外一个节点 B 正常，而且能连接到 Arbitrator，那么节点 B 就能正常工作。
总之，在目前版本下，TDengine 建议在双副本环境要配置 Arbitrator，以提升系统的可用性。
Arbitrator 的执行程序名为 tarbitrator。该程序对系统资源几乎没有要求，只需要保证有网络连接，找任何一台 Linux 服务器运行它即可。以下简要描述安装配置的步骤：
请点击 安装包下载，在 TDengine Arbitrator Linux 一节中，选择合适的版本下载并安装。
该应用的命令行参数 -p 可以指定其对外服务的端口号，缺省是 6042。
修改每个 taosd 实例的配置文件，在 taos.cfg 里将参数 arbitrator 设置为 tarbitrator 程序所对应的 End Point。（如果该参数配置了，当副本数为偶数时，系统将自动连接配置的 Arbitrator。如果副本数为奇数，即使配置了 Arbitrator，系统也不会去建立连接。）
在配置文件中配置了的 Arbitrator，会出现在 SHOW DNODES 指令的返回结果中，对应的 role 列的值会是“arb”。
查看集群 Arbitrator 的状态【2.0.14.0 以后支持】
```sql
SHOW DNODES;
```
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title: 集群管理
---
TDengine 支持集群，提供水平扩展的能力。如果需要获得更高的处理能力，只需要多增加节点即可。TDengine 采用虚拟节点技术，将一个节点虚拟化为多个虚拟节点，以实现负载均衡。同时，TDengine可以将多个节点上的虚拟节点组成虚拟节点组，通过多副本机制，以保证供系统的高可用。TDengine的集群功能完全开源。
本章节主要介绍集群的部署、维护，以及如何实现高可用和负载均衡。
```mdx-code-block
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
```
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---
sidebar_label: 支持的数据类型
title: 支持的数据类型
description: "TDengine 支持的数据类型: 时间戳、浮点型、JSON 类型等"
---
使用 TDengine，最重要的是时间戳。创建并插入记录、查询历史记录的时候，均需要指定时间戳。时间戳有如下规则：
- 时间格式为 `YYYY-MM-DD HH:mm:ss.MS`，默认时间分辨率为毫秒。比如：`2017-08-12 18:25:58.128`
- 内部函数 now 是客户端的当前时间
- 插入记录时，如果时间戳为 now，插入数据时使用提交这条记录的客户端的当前时间
- Epoch Time：时间戳也可以是一个长整数，表示从格林威治时间 1970-01-01 00:00:00.000 (UTC/GMT) 开始的毫秒数（相应地，如果所在 Database 的时间精度设置为“微秒”，则长整型格式的时间戳含义也就对应于从格林威治时间 1970-01-01 00:00:00.000 (UTC/GMT) 开始的微秒数；纳秒精度逻辑类似。）
- 时间可以加减，比如 now-2h，表明查询时刻向前推 2 个小时（最近 2 小时）。数字后面的时间单位可以是 b(纳秒)、u(微秒)、a(毫秒)、s(秒)、m(分)、h(小时)、d(天)、w(周)。 比如 `select * from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w`，表示查询两周前整整一周的数据。在指定降采样操作（down sampling）的时间窗口（interval）时，时间单位还可以使用 n (自然月) 和 y (自然年)。
TDengine 缺省的时间戳精度是毫秒，但通过在 `CREATE DATABASE` 时传递的 PRECISION 参数也可以支持微秒和纳秒。（从 2.1.5.0 版本开始支持纳秒精度）
```sql
CREATE DATABASE db_name PRECISION 'ns';
```
在 TDengine 中，普通表的数据模型中可使用以下 10 种数据类型。
| # | **类型** | **Bytes** | **说明** |
| --- | :-------: | --------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 1 | TIMESTAMP | 8 | 时间戳。缺省精度毫秒，可支持微秒和纳秒。从格林威治时间 1970-01-01 00:00:00.000 (UTC/GMT) 开始，计时不能早于该时间。（从 2.0.18.0 版本开始，已经去除了这一时间范围限制）（从 2.1.5.0 版本开始支持纳秒精度） |
| 2 | INT | 4 | 整型，范围 [-2^31+1, 2^31-1], -2^31 用作 NULL |
| 3 | BIGINT | 8 | 长整型，范围 [-2^63+1, 2^63-1], -2^63 用作 NULL |
| 4 | FLOAT | 4 | 浮点型，有效位数 6-7，范围 [-3.4E38, 3.4E38] |
| 5 | DOUBLE | 8 | 双精度浮点型，有效位数 15-16，范围 [-1.7E308, 1.7E308] |
| 6 | BINARY | 自定义 | 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。理论上，最长可以有 16374 字节。binary 仅支持字符串输入，字符串两端需使用单引号引用。使用时须指定大小，如 binary(20) 定义了最长为 20 个单字节字符的字符串，每个字符占 1 byte 的存储空间，总共固定占用 20 bytes 的空间，此时如果用户字符串超出 20 字节将会报错。对于字符串内的单引号，可以用转义字符反斜线加单引号来表示，即 `\’`。 |
| 7 | SMALLINT | 2 | 短整型， 范围 [-32767, 32767], -32768 用作 NULL |
| 8 | TINYINT | 1 | 单字节整型，范围 [-127, 127], -128 用作 NULL |
| 9 | BOOL | 1 | 布尔型，{true, false} |
| 10 | NCHAR | 自定义 | 记录包含多字节字符在内的字符串，如中文字符。每个 nchar 字符占用 4 bytes 的存储空间。字符串两端使用单引号引用，字符串内的单引号需用转义字符 `\’`。nchar 使用时须指定字符串大小，类型为 nchar(10) 的列表示此列的字符串最多存储 10 个 nchar 字符，会固定占用 40 bytes 的空间。如果用户字符串长度超出声明长度，将会报错。 |
| 11 | JSON | | json 数据类型， 只有 tag 可以是 json 格式 |
:::tip
TDengine 对 SQL 语句中的英文字符不区分大小写，自动转化为小写执行。因此用户大小写敏感的字符串及密码，需要使用单引号将字符串引起来。
:::
:::note
虽然 BINARY 类型在底层存储上支持字节型的二进制字符，但不同编程语言对二进制数据的处理方式并不保证一致，因此建议在 BINARY 类型中只存储 ASCII 可见字符，而避免存储不可见字符。多字节的数据，例如中文字符，则需要使用 NCHAR 类型进行保存。如果强行使用 BINARY 类型保存中文字符，虽然有时也能正常读写，但并不带有字符集信息，很容易出现数据乱码甚至数据损坏等情况。
:::
:::note
SQL 语句中的数值类型将依据是否存在小数点，或使用科学计数法表示，来判断数值类型是否为整型或者浮点型，因此在使用时要注意相应类型越界的情况。例如，9999999999999999999 会认为超过长整型的上边界而溢出，而 9999999999999999999.0 会被认为是有效的浮点数。
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source/util/src/terror.c
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source/util/src/tpagedbuf.c
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source/util/src/tqueue.c
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source/util/test/cfgTest.cpp
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source/util/test/procTest.cpp
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tests/pytest/util/dnodes.py
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tests/script/api/batchprepare.c
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tests/script/jenkins/basic.txt
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tests/script/tsim/stable/add_column.sim 0 → 100644
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tests/script/tsim/stream/basic2.sim 0 → 100644
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tests/script/tsim/valgrind/basic.sim 0 → 100644
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tests/system-test/0-others/fsync.py 0 → 100644
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tests/system-test/7-tmq/subscribeStb1.py 0 → 100644
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tests/system-test/fulltest.sh
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tests/test/c/CMakeLists.txt
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tests/test/c/tmqSim.c
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tests/tsim/src/simSystem.c
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