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TDengine
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taosdata / TDengine
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提交 b8ae42ff 编写于 作者: A Alex Duan
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.appveyor.yml 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ f9cdd2bd
version: 1.0.{build}
image:
- Visual Studio 2015
- macos
environment:
matrix:
- ARCH: amd64
- ARCH: x86
matrix:
exclude:
- image: macos
ARCH: x86
for:
-
matrix:
only:
- image: Visual Studio 2015
clone_folder: c:\dev\TDengine
clone_depth: 1
init:
- call "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\vcvarsall.bat" %ARCH%
before_build:
- cd c:\dev\TDengine
- md build
build_script:
- cd build
- cmake -G "NMake Makefiles" .. -DBUILD_JDBC=false
- nmake install
-
matrix:
only:
- image: macos
clone_depth: 1
build_script:
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. > /dev/null
- make > /dev/null
notifications:
- provider: Email
to:
- sangshuduo@gmail.com
on_build_success: true
on_build_failure: true
on_build_status_changed: true
.gitattributes 0 → 100644
浏览文件 @ b8ae42ff
*.py linguist-detectable=false
.gitignore
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -86,7 +86,6 @@ tests/script/api/batchprepare
tests/script/api/stmt
tests/script/api/stmtBatchTest
tests/script/api/stmtTest
# Emacs
# -*- mode: gitignore; -*-
*~
......
.gitmodules
浏览文件 @ b8ae42ff
[submodule "src/connector/go"]
path = src/connector/go
url = https://github.com/taosdata/driver-go.git
path = src/connector/go
url = https://github.com/taosdata/driver-go.git
[submodule "src/connector/hivemq-tdengine-extension"]
path = src/connector/hivemq-tdengine-extension
url = https://github.com/taosdata/hivemq-tdengine-extension.git
[submodule "tests/examples/rust"]
path = tests/examples/rust
url = https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings.git
[submodule "deps/jemalloc"]
path = deps/jemalloc
url = https://github.com/jemalloc/jemalloc
[submodule "deps/TSZ"]
path = deps/TSZ
url = https://github.com/taosdata/TSZ.git
branch = master
[submodule "src/kit/taos-tools"]
path = src/kit/taos-tools
url = https://github.com/taosdata/taos-tools
[submodule "src/plugins/taosadapter"]
path = src/plugins/taosadapter
url = https://github.com/taosdata/taosadapter
[submodule "examples/rust"]
path = examples/rust
url = https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings.git
CMakeLists.txt
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -50,7 +50,6 @@ SET(TD_MEM_CHECK FALSE)
SET(TD_PAGMODE_LITE FALSE)
SET(TD_SOMODE_STATIC FALSE)
SET(TD_POWER FALSE)
SET(TD_GODLL FALSE)
SET(TD_COMMUNITY_DIR ${PROJECT_SOURCE_DIR})
......@@ -71,5 +70,6 @@ INCLUDE(cmake/install.inc)
ADD_SUBDIRECTORY(deps)
ADD_SUBDIRECTORY(src)
ADD_SUBDIRECTORY(tests)
ADD_SUBDIRECTORY(examples/c)
INCLUDE(CPack)
Jenkinsfile
浏览文件 @ b8ae42ff
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Jenkinsfile2 0 → 100644
浏览文件 @ b8ae42ff
import hudson.model.Result
import hudson.model.*;
import jenkins.model.CauseOfInterruption
node {
}
def sync_source() {
sh '''
hostname
date
'''
sh '''
cd ${WKC}
[ -f src/connector/grafanaplugin/README.md ] && rm -f src/connector/grafanaplugin/README.md > /dev/null || echo "failed to remove grafanaplugin README.md"
git reset --hard
git fetch
cd ${WK}
git reset --hard
git fetch
'''
script {
if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
sh '''
cd ${WKC}
git checkout master
'''
} else if (env.CHANGE_TARGET == '2.0') {
sh '''
cd ${WKC}
git checkout 2.0
'''
} else if (env.CHANGE_TARGET == '2.4') {
sh '''
cd ${WKC}
git checkout 2.4
'''
} else {
sh '''
cd ${WKC}
git checkout develop
'''
}
}
sh '''
export TZ=Asia/Harbin
cd ${WKC}
git remote prune origin
[ -f src/connector/grafanaplugin/README.md ] && rm -f src/connector/grafanaplugin/README.md > /dev/null || echo "failed to remove grafanaplugin README.md"
git pull >/dev/null
git clean -dfx
'''
script {
if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
sh '''
cd ${WK}
git checkout master
'''
} else if (env.CHANGE_TARGET == '2.0') {
sh '''
cd ${WK}
git checkout 2.0
'''
} else if (env.CHANGE_TARGET == '2.4') {
sh '''
cd ${WK}
git checkout 2.4
'''
} else {
sh '''
cd ${WK}
git checkout develop
'''
}
}
sh '''
cd ${WK}
git pull >/dev/null
git clean -dfx
'''
script {
if (env.CHANGE_URL =~ /\/TDengine\//) {
sh '''
echo "match /TDengine/ repository"
cd ${WKC}
git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
'''
} else if (env.CHANGE_URL =~ /\/TDinternal\//) {
sh '''
echo "match /TDinternal/ repository"
cd ${WK}
git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
'''
} else {
sh '''
echo "unmatched reposiotry ${CHANGE_URL}"
'''
}
}
sh '''
cd ${WKC}
git submodule update --init --recursive
'''
}
def pre_test() {
sync_source()
sh '''
cd ${WK}
mkdir -p debug
cd debug
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
go env -w GO111MODULE=on
cmake .. -DBUILD_HTTP=false -DBUILD_TOOLS=true > /dev/null
make -j8 >/dev/null
'''
return 1
}
def pre_test_mac() {
sync_source()
sh '''
cd ${WK}
mkdir -p debug
cd debug
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
go env -w GO111MODULE=on
cmake .. -DBUILD_TOOLS=false > /dev/null
make -j8 >/dev/null
'''
return 1
}
pipeline {
agent {label " dispatcher "}
options { skipDefaultCheckout() }
environment{
WK = '/var/data/jenkins/workspace/TDinternal'
WKC = '/var/data/jenkins/workspace/TDinternal/community'
LOGDIR = '/var/data/jenkins/workspace/log'
}
stages {
stage ('pre_build') {
steps {
sh '''
date
pwd
env
hostname
'''
}
}
stage ('Parallel build stage') {
//only build pr
options { skipDefaultCheckout() }
when {
allOf {
changeRequest()
not { expression { env.CHANGE_BRANCH =~ /docs\// }}
}
}
parallel {
stage ('dispatcher sync source') {
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
sync_source()
script {
sh '''
echo "dispatcher ready"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build worker01') {
agent {label " worker01 "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker01 build done"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build worker02') {
agent {label " worker02 "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker02 build done"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build worker03') {
agent {label " worker03 "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker03 build done"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build worker04') {
agent {label " worker04 "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker04 build done"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build worker05') {
agent {label " worker05 "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker05 build done"
date
'''
}
}
}
}
}
}
stage('run test') {
options { skipDefaultCheckout() }
when {
allOf {
changeRequest()
not { expression { env.CHANGE_BRANCH =~ /docs\// }}
}
}
parallel {
stage ('build worker08_arm32') {
agent {label " worker08_arm32"}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker08_arm32 build done"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build worker07_arm64') {
agent {label " worker07_arm64 "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test()
script {
sh '''
echo "worker07_arm64 build done"
date
'''
}
}
}
}
stage ('build Mac_catalina ') {
agent {label " Mac_catalina "}
steps {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
pre_test_mac()
script {
sh '''
echo "Mac_catalina build done"
date
'''
}
}
}
}
stage('run cases') {
steps {
sh '''
date
hostname
'''
catchError(buildResult: 'FAILURE', stageResult: 'FAILURE') {
timeout(time: 20, unit: 'MINUTES') {
sh '''
date
cd ${WKC}/tests/parallel_test
time ./run.sh -m m.json -t cases.task -l ${LOGDIR} -b ${BRANCH_NAME}
date
hostname
'''
}
}
}
}
}
}
}
post {
success {
emailext (
subject: "PR-result: Job '${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]' SUCCESS",
body: """<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
</head>
<body leftmargin="8" marginwidth="0" topmargin="8" marginheight="4" offset="0">
<table width="95%" cellpadding="0" cellspacing="0" style="font-size: 16pt; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif">
<tr>
<td>
<br/>
<b><font color="#0B610B"><font size="6">构建信息</font></font></b>
<hr size="2" width="100%" align="center" />
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<ul>
<div style="font-size:18px">
<li>构建名称>>分支：${env.BRANCH_NAME}</li>
<li>构建结果：<span style="color:green"> Successful </span></li>
<li>构建编号：${BUILD_NUMBER}</li>
<li>触发用户：${env.CHANGE_AUTHOR}</li>
<li>提交信息：${env.CHANGE_TITLE}</li>
<li>构建地址：<a href=${BUILD_URL}>${BUILD_URL}</a></li>
<li>构建日志：<a href=${BUILD_URL}console>${BUILD_URL}console</a></li>
</div>
</ul>
</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>""",
to: "${env.CHANGE_AUTHOR_EMAIL}",
from: "support@taosdata.com"
)
}
failure {
emailext (
subject: "PR-result: Job '${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]' FAIL",
body: """<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
</head>
<body leftmargin="8" marginwidth="0" topmargin="8" marginheight="4" offset="0">
<table width="95%" cellpadding="0" cellspacing="0" style="font-size: 16pt; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif">
<tr>
<td>
<br/>
<b><font color="#0B610B"><font size="6">构建信息</font></font></b>
<hr size="2" width="100%" align="center" />
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<ul>
<div style="font-size:18px">
<li>构建名称>>分支：${env.BRANCH_NAME}</li>
<li>构建结果：<span style="color:red"> Failure </span></li>
<li>构建编号：${BUILD_NUMBER}</li>
<li>触发用户：${env.CHANGE_AUTHOR}</li>
<li>提交信息：${env.CHANGE_TITLE}</li>
<li>构建地址：<a href=${BUILD_URL}>${BUILD_URL}</a></li>
<li>构建日志：<a href=${BUILD_URL}console>${BUILD_URL}console</a></li>
</div>
</ul>
</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>""",
to: "${env.CHANGE_AUTHOR_EMAIL}",
from: "support@taosdata.com"
)
}
}
}
README-CN.md
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -6,27 +6,38 @@
[![TDengine](TDenginelogo.png)](https://www.taosdata.com)
简体中文 | [English](./README.md)
很多职位正在热招中，请看[这里](https://www.taosdata.com/cn/careers/)
简体中文 | [English](./README.md)
很多职位正在热招中，请看[这里](https://www.taosdata.com/cn/careers/)
# TDengine 简介
TDengine是涛思数据专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度，且核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。
TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库。而且除时序数据库功能外，它还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度，且核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。与其他时序数据数据库相比，TDengine 有以下特点：
- 10 倍以上性能提升。定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。
- 硬件或云服务成本降至1/5。由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。
- 全栈时序数据处理引擎。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。
- 强大的分析功能。无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell/Python/R/Matlab随时进行。
- 与第三方工具无缝连接。不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, EMQ X, Prometheus, Matlab, R集成。后续还将支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也将无缝连接。
- 零运维成本、零学习成本。安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。标准SQL，支持JDBC,RESTful，支持Python/Java/C/C++/Go/Node.JS, 与MySQL相似，零学习成本。
- **高性能**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，而且存储空间也大为节省。
- **分布式**：通过原生分布式的设计，TDengine 提供了水平扩展的能力，只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力，同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
- **支持 SQL**：TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言，减少学习和迁移成本，同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析，而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入。
- **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 Python, Java, C/C++, Go, Rust, Node.js 等多种编程语言,与 MySQL 相似，零学习成本。
- **无缝集成**：不用一行代码，即可与 Telegraf, Grafana, EMQ X, Prometheus, StatsD, collectd, Matlab, R 等第三方工具无缝集成。
- **互动 Console**: 通过命令行 console，不用编程，执行 SQL 语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护.
TDengine 可以广泛应用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域, 让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据能得到高效实时的处理，对业务的运行状态进行实时的监测、预警，从大数据中挖掘出商业价值。
# 文档
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是 [数据模型](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture) 与 [数据建模](https://www.taosdata.com/cn/documentation/model)。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine%20White%20Paper.pdf)。
TDengine 采用传统的关系数据库模型，您可以像使用关系型数据库 MySQL 一样来使用它。但由于引入了超级表，一个采集点一张表的概念，建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是 [数据模型](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture) 与 [数据建模](https://www.taosdata.com/cn/documentation/model)。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine%20White%20Paper.pdf)。
# 构建
TDengine目前2.0版服务器仅能在Linux系统上安装和运行，后续会支持Windows、macOS等系统。客户端可以在Windows或Linux上安装和运行。任何OS的应用也可以选择RESTful接口连接服务器taosd。CPU支持X64/ARM64/MIPS64/Alpha64，后续会支持ARM32、RISC-V等CPU架构。用户可根据需求选择通过[源码](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过源码安装)或者[安装包](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过安装包安装)来安装。本快速指南仅适用于通过源码安装。
TDengine 目前 2.0 版服务器仅能在 Linux 系统上安装和运行，后续会支持 Windows、macOS 等系统。客户端可以在 Windows 或 Linux 上安装和运行。任何 OS 的应用也可以选择 RESTful 接口连接服务器 taosd。CPU 支持 X64/ARM64/MIPS64/Alpha64，后续会支持 ARM32、RISC-V 等 CPU 架构。用户可根据需求选择通过[源码](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过源码安装)或者[安装包](https://www.taosdata.com/cn/getting-started/#通过安装包安装)来安装。本快速指南仅适用于通过源码安装。
## 安装工具
......@@ -57,6 +68,18 @@ sudo apt-get install -y openjdk-8-jdk
sudo apt-get install -y maven
```
#### 为 taos-tools 安装编译需要的软件
taosTools 是用于 TDengine 的辅助工具软件集合。目前它包含 taosBenchmark（曾命名为 taosdemo）和 taosdump 两个软件。
默认 TDengine 编译不包含 taosTools。您可以在编译 TDengine 时使用`cmake .. -DBUILD_TOOLS=true` 来同时编译 taosTools。
为了在 Ubuntu/Debian 系统上编译 [taos-tools](https://github.com/taosdata/taos-tools) 需要安装如下软件：
```bash
sudo apt install build-essential libjansson-dev libsnappy-dev liblzma-dev libz-dev pkg-config
```
### CentOS 7：
```bash
......@@ -75,7 +98,7 @@ sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk
sudo yum install -y maven
```
### CentOS 8 & Fedora:
### CentOS 8 & Fedora
```bash
sudo dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git
......@@ -93,6 +116,18 @@ sudo dnf install -y java-1.8.0-openjdk
sudo dnf install -y maven
```
#### 在 CentOS 上构建 taosTools 安装依赖软件
为了在 CentOS 上构建 [taosTools](https://github.com/taosdata/taos-tools) 需要安装如下依赖软件
```bash
sudo yum install zlib-devel xz-devel snappy-devel jansson-devel pkgconfig libatomic libstdc++-static
```
注意：由于 snappy 缺乏 pkg-config 支持
（参考 [链接](https://github.com/google/snappy/pull/86)），会导致
cmake 提示无法发现 libsnappy，实际上工作正常。
## 获取源码
首先，你需要从 GitHub 克隆源码：
......@@ -109,6 +144,7 @@ git submodule update --init --recursive
```
如果使用 https 协议下载比较慢，可以通过修改 ~/.gitconfig 文件添加以下两行设置使用 ssh 协议下载。需要首先上传 ssh 密钥到 GitHub，详细方法请参考 GitHub 官方文档。
```
[url "git@github.com:"]
insteadOf = https://github.com/
......@@ -123,13 +159,14 @@ mkdir debug && cd debug
cmake .. && cmake --build .
```
您可以选择使用 Jemalloc 作为内存分配器，替代默认的 glibc：
您可以选择使用 jemalloc 作为内存分配器，替代默认的 glibc：
```bash
apt install autoconf
cmake .. -DJEMALLOC_ENABLED=true
```
在X86-64、X86、arm64、arm32 和 mips64 平台上，TDengine 生成脚本可以自动检测机器架构。也可以手动配置 CPUTYPE 参数来指定 CPU 类型，如 aarch64 或 aarch32 等。
在 X86-64、X86、arm64、arm32 和 mips64 平台上，TDengine 生成脚本可以自动检测机器架构。也可以手动配置 CPUTYPE 参数来指定 CPU 类型，如 aarch64 或 aarch32 等。
aarch64：
......@@ -164,7 +201,7 @@ nmake
如果你使用的是 Visual Studio 2019 或 2017 版本：
打开cmd.exe，执行 vcvarsall.bat 时，为 64 位操作系统指定“x64”，为 32 位操作系统指定“x86”。
打开 cmd.exe，执行 vcvarsall.bat 时，为 64 位操作系统指定“x64”，为 32 位操作系统指定“x86”。
```bash
mkdir debug && cd debug
......@@ -181,7 +218,7 @@ cmake .. -G "NMake Makefiles"
nmake
```
### Mac OS X 系统
### macOS 系统
安装 Xcode 命令行工具和 cmake. 在 Catalina 和 Big Sur 操作系统上，需要安装 XCode 11.4+ 版本。
......@@ -232,7 +269,7 @@ taos
# 体验 TDengine
在TDengine终端中，用户可以通过SQL命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。
在 TDengine 终端中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。
```bash
create database demo;
......@@ -252,7 +289,7 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001700s)
## 官方连接器
TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，其中包括C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C# 、RESTful 等，便于用户快速开发应用：
TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，其中包括 C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C# 、RESTful 等，便于用户快速开发应用：
- [Java](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector/java)
......@@ -274,13 +311,13 @@ TDengine 社区生态中也有一些非常友好的第三方连接器，可以
- [Rust Bindings](https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings/tree/master/examples)
- [.Net Core Connector](https://github.com/maikebing/Maikebing.EntityFrameworkCore.Taos)
- [Lua Connector](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/develop/tests/examples/lua)
- [Lua Connector](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/develop/examples/lua)
# 运行和添加测试例
TDengine 的测试框架和所有测试例全部开源。
点击 [这里](tests/How-To-Run-Test-And-How-To-Add-New-Test-Case.md)，了解如何运行测试例和添加新的测试例。
点击 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/How-To-Run-Test-And-How-To-Add-New-Test-Case.md)，了解如何运行测试例和添加新的测试例。
# 成为社区贡献者
......@@ -292,4 +329,4 @@ TDengine 官方社群「物联网大数据群」对外开放，欢迎您加入
# [谁在使用TDengine](https://github.com/taosdata/TDengine/issues/2432)
欢迎所有 TDengine 用户及贡献者在 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/issues/2432) 分享您在当前工作中开发/使用 TDengine 的故事。
欢迎所有 TDengine 用户及贡献者在 [这里](https://github.com/taosdata/TDengine/issues/2432) 分享您在当前工作中开发/使用 TDengine 的故事。
README.md
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -11,60 +11,79 @@ We are hiring, check [here](https://www.taosdata.com/en/careers/)
# What is TDengine？
TDengine is an open-sourced big data platform under [GNU AGPL v3.0](http://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html), designed and optimized for the Internet of Things (IoT), Connected Cars, Industrial IoT, and IT Infrastructure and Application Monitoring. Besides the 10x faster time-series database, it provides caching, stream computing, message queuing and other functionalities to reduce the complexity and cost of development and operation.
TDengine is a high-performance, scalable time-series database with SQL support. Its code including cluster feature is open source under [GNU AGPL v3.0](http://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html). Besides the database, it provides caching, stream processing, data data subscription and other functionalities to reduce the complexity and cost of development and operation. TDengine differentiates itself from other TSDBs with the following advantages.
- **10x Faster on Insert/Query Speeds**: Through the innovative design on storage, on a single-core machine, over 20K requests can be processed, millions of data points can be ingested, and over 10 million data points can be retrieved in a second. It is 10 times faster than other databases.
- **High Performance**: TDengine outperforms other time series databases in data ingestion and querying while significantly reducing storage cost and compute costs, with an innovatively designed and purpose-built storage engine.
- **1/5 Hardware/Cloud Service Costs**: Compared with typical big data solutions, less than 1/5 of computing resources are required. Via column-based storage and tuned compression algorithms for different data types, less than 1/10 of storage space is needed.
- **Scalable**: TDengine provides out-of-box scalability and high-availability through its native distributed design. Nodes can be added through simple configuration to achieve greater data processing power. In addition, this feature is open source.
- **Full Stack for Time-Series Data**: By integrating a database with message queuing, caching, and stream computing features together, it is no longer necessary to integrate Kafka/Redis/HBase/Spark or other software. It makes the system architecture much simpler and more robust.
- **SQL Support**: TDengine uses SQL as the query language, thereby reducing learning and migration costs, while adding SQL extensions to handle time-series data better, and supporting convenient and flexible schemaless data ingestion.
- **Powerful Data Analysis**: Whether it is 10 years or one minute ago, data can be queried just by specifying the time range. Data can be aggregated over time, multiple time streams or both. Ad Hoc queries or analyses can be executed via TDengine shell, Python, R or Matlab.
- **All in One**: TDengine has built-in caching, stream processing and data subscription functions, it is no longer necessary to integrate Kafka/Redis/HBase/Spark or other software in some scenarios. It makes the system architecture much simpler and easy to maintain.
- **Seamless Integration with Other Tools**: Telegraf, Grafana, Matlab, R, and other tools can be integrated with TDengine without a line of code. MQTT, OPC, Hadoop, Spark, and many others will be integrated soon.
- **Seamless Integration**: Without a single line of code, TDengine provide seamless integration with third-party tools such as Telegraf, Grafana, EMQ X, Prometheus, StatsD, collectd, etc. More will be integrated.
- **Zero Management, No Learning Curve**: It takes only seconds to download, install, and run it successfully; there are no other dependencies. Automatic partitioning on tables or DBs. Standard SQL is used, with C/C++, Python, JDBC, Go and RESTful connectors.
- **Zero Management**: Installation and cluster setup can be done in seconds. Data partitioning and sharding are executed automatically. TDengine’s running status can be monitored via Grafana or other DevOps tools.
- **Zero Learning Cost**: With SQL as the query language, support for ubiquitous tools like Python, Java, C/C++, Go, Rust, Node.js connectors, there is zero learning cost.
- **Interactive Console**: TDengine provides convenient console access to the database to run ad hoc queries, maintain the database, or manage the cluster without any programming.
TDengine can be widely applied to Internet of Things (IoT), Connected Vehicles, Industrial IoT, DevOps, energy, finance and many other scenarios.
# Documentation
For user manual, system design and architecture, engineering blogs, refer to [TDengine Documentation](https://www.taosdata.com/en/documentation/)(中文版请点击[这里](https://www.taosdata.com/cn/documentation20/))
for details. The documentation from our website can also be downloaded locally from *documentation/tdenginedocs-en* or *documentation/tdenginedocs-cn*.
# Building
At the moment, TDengine only supports building and running on Linux systems. You can choose to [install from packages](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package) or from the source code. This quick guide is for installation from the source only.
To build TDengine, use [CMake](https://cmake.org/) 3.0.2 or higher versions in the project directory.
## Install build dependencies
### Ubuntu 16.04 and above & Debian:
### Ubuntu 16.04 and above or Debian
```bash
sudo apt-get install -y gcc cmake build-essential git
```
### Ubuntu 14.04:
### Ubuntu 14.04
```bash
sudo apt-get install -y gcc cmake3 build-essential git binutils-2.26
export PATH=/usr/lib/binutils-2.26/bin:$PATH
```
To compile and package the JDBC driver source code, you should have a Java jdk-8 or higher and Apache Maven 2.7 or higher installed.
To install openjdk-8:
```bash
sudo apt-get install -y openjdk-8-jdk
```
To install Apache Maven:
```bash
sudo apt-get install -y maven
sudo apt-get install -y maven
```
#### Install build dependencies for taos-tools
To build the [taos-tools](https://github.com/taosdata/taos-tools) on Ubuntu/Debian, the following packages need to be installed.
#### Install build dependencies for taosTools
We provide a few useful tools such as taosBenchmark (was named taosdemo) and taosdump. They were part of TDengine. From TDengine 2.4.0.0, taosBenchmark and taosdump were not released together with TDengine.
By default, TDengine compiling does not include taosTools. You can use 'cmake .. -DBUILD_TOOLS=true' to make them be compiled with TDengine.
To build the [taosTools](https://github.com/taosdata/taos-tools) on Ubuntu/Debian, the following packages need to be installed.
```bash
sudo apt install libjansson-dev libsnappy-dev liblzma-dev libz-dev pkg-config
sudo apt install build-essential libjansson-dev libsnappy-dev liblzma-dev libz-dev pkg-config
```
### CentOS 7:
### CentOS 7
```bash
sudo yum install epel-release
sudo yum update
......@@ -73,41 +92,51 @@ sudo ln -sf /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
```
To install openjdk-8:
```bash
sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk
```
To install Apache Maven:
```bash
sudo yum install -y maven
```
### CentOS 8 & Fedora:
### CentOS 8 & Fedora
```bash
sudo dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git
```
To install openjdk-8:
```bash
sudo dnf install -y java-1.8.0-openjdk
```
To install Apache Maven:
```bash
sudo dnf install -y maven
```
#### Install build dependencies for taos-tools
To build the [taos-tools](https://github.com/taosdata/taos-tools) on CentOS, the following packages need to be installed.
#### Install build dependencies for taosTools on CentOS
To build the [taosTools](https://github.com/taosdata/taos-tools) on CentOS, the following packages need to be installed.
```bash
sudo yum install zlib-devel xz-devel snappy-devel jansson-devel pkgconfig libatomic
sudo yum install zlib-devel xz-devel snappy-devel jansson-devel pkgconfig libatomic libstdc++-static
```
Note: Since snappy lacks pkg-config support (refer to [link](https://github.com/google/snappy/pull/86)), it lead a cmake prompt libsnappy not found. But snappy will works well.
### Setup golang environment
TDengine includes few components developed by Go language. Please refer to golang.org official documentation for golang environment setup.
Please use version 1.14+. For the user in China, we recommend using a proxy to accelerate package downloading.
```
go env -w GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
......@@ -116,18 +145,21 @@ go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
## Get the source codes
First of all, you may clone the source codes from github:
```bash
git clone https://github.com/taosdata/TDengine.git
cd TDengine
```
The connectors for go & grafana and some tools have been moved to separated repositories,
The connectors for go & Grafana and some tools have been moved to separated repositories,
so you should run this command in the TDengine directory to install them:
```bash
git submodule update --init --recursive
```
You can modify the file ~/.gitconfig to use ssh protocol instead of https for better download speed. You need to upload ssh public key to GitHub first. Please refer to GitHub official documentation for detail.
```
[url "git@github.com:"]
insteadOf = https://github.com/
......@@ -142,18 +174,21 @@ mkdir debug && cd debug
cmake .. && cmake --build .
```
Note TDengine 2.3.x.0 and later use a component named 'taosAdapter' to play http daemon role by default instead of the http daemon embedded in the early version of TDengine. The taosAdapter is programmed by go language. If you pull TDengine source code to the latest from an existing codebase, please execute 'git submodule update --init --recursive' to pull taosAdapter source code. Please install go language 1.14 or above for compiling taosAdapter. If you meet difficulties regarding 'go mod', especially you are from China, you can use a proxy to solve the problem.
Note TDengine 2.3.x.0 and later use a component named 'taosAdapter' to play http daemon role by default instead of the http daemon embedded in the early version of TDengine. The taosAdapter is programmed by go language. If you pull TDengine source code to the latest from an existing codebase, please execute 'git submodule update --init --recursive' to pull taosAdapter source code. Please install go language version 1.14 or above for compiling taosAdapter. If you meet difficulties regarding 'go mod', especially you are from China, you can use a proxy to solve the problem.
```
go env -w GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
```
The embedded http daemon still be built from TDengine source code by default. Or you can use the following command to choose to build taosAdapter.
```
cmake .. -DBUILD_HTTP=false
```
You can use Jemalloc as memory allocator instead of glibc:
```
apt install autoconf
cmake .. -DJEMALLOC_ENABLED=true
......@@ -163,16 +198,19 @@ TDengine build script can detect the host machine's architecture on X86-64, X86,
You can also specify CPUTYPE option like aarch64 or aarch32 too if the detection result is not correct:
aarch64:
```bash
cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 && cmake --build .
```
aarch32:
```bash
cmake .. -DCPUTYPE=aarch32 && cmake --build .
```
mips64:
```bash
cmake .. -DCPUTYPE=mips64 && cmake --build .
```
......@@ -181,6 +219,7 @@ cmake .. -DCPUTYPE=mips64 && cmake --build .
If you use the Visual Studio 2013, please open a command window by executing "cmd.exe".
Please specify "amd64" for 64 bits Windows or specify "x86" is for 32 bits Windows when you execute vcvarsall.bat.
```cmd
mkdir debug && cd debug
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\vcvarsall.bat" < amd64 | x86 >
......@@ -201,13 +240,14 @@ nmake
```
Or, you can simply open a command window by clicking Windows Start -> "Visual Studio < 2019 | 2017 >" folder -> "x64 Native Tools Command Prompt for VS < 2019 | 2017 >" or "x86 Native Tools Command Prompt for VS < 2019 | 2017 >" depends what architecture your Windows is, then execute commands as follows:
```cmd
mkdir debug && cd debug
cmake .. -G "NMake Makefiles"
nmake
```
### On Mac OS X platform
### On macOS platform
Please install XCode command line tools and cmake. Verified with XCode 11.4+ on Catalina and Big Sur.
......@@ -219,6 +259,7 @@ cmake .. && cmake --build .
# Installing
After building successfully, TDengine can be installed by: (On Windows platform, the following command should be `nmake install`)
```bash
sudo make install
```
......@@ -227,11 +268,13 @@ Users can find more information about directories installed on the system in the
Users can also choose to [install from packages](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package) for it.
To start the service after installation, in a terminal, use:
```bash
sudo systemctl start taosd
```
Then users can use the [TDengine shell](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#TDengine-Shell) to connect the TDengine server. In a terminal, use:
```bash
taos
```
......@@ -240,7 +283,7 @@ If TDengine shell connects the server successfully, welcome messages and version
## Install TDengine by apt-get
If you use Debian or Ubuntu system, you can use 'apt-get' command to intall TDengine from official repository. Please use following commands to setup:
If you use Debian or Ubuntu system, you can use 'apt-get' command to install TDengine from official repository. Please use following commands to setup:
```
wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
......@@ -254,11 +297,13 @@ sudo apt-get install tdengine
## Quick Run
If you don't want to run TDengine as a service, you can run it in current shell. For example, to quickly start a TDengine server after building, run the command below in terminal: (We take Linux as an example, command on Windows will be `taosd.exe`)
```bash
./build/bin/taosd -c test/cfg
```
In another terminal, use the TDengine shell to connect the server:
```bash
./build/bin/taos -c test/cfg
```
......@@ -266,7 +311,9 @@ In another terminal, use the TDengine shell to connect the server:
option "-c test/cfg" specifies the system configuration file directory.
# Try TDengine
It is easy to run SQL commands from TDengine shell which is the same as other SQL databases.
```sql
create database db;
use db;
......@@ -278,7 +325,8 @@ drop database db;
```
# Developing with TDengine
### Official Connectors
## Official Connectors
TDengine provides abundant developing tools for users to develop on TDengine. Follow the links below to find your desired connectors and relevant documentation.
......@@ -290,7 +338,7 @@ TDengine provides abundant developing tools for users to develop on TDengine. Fo
- [Node.js](https://www.taosdata.com/en/documentation/connector#nodejs)
- [Rust](https://www.taosdata.com/en/documentation/connector/rust)
### Third Party Connectors
## Third Party Connectors
The TDengine community has also kindly built some of their own connectors! Follow the links below to find the source code for them.
......@@ -298,11 +346,13 @@ The TDengine community has also kindly built some of their own connectors! Follo
- [.Net Core Connector](https://github.com/maikebing/Maikebing.EntityFrameworkCore.Taos)
- [Lua Connector](https://github.com/taosdata/TDengine/tree/develop/tests/examples/lua)
# How to run the test cases and how to add a new test case?
# How to run the test cases and how to add a new test case
TDengine's test framework and all test cases are fully open source.
Please refer to [this document](tests/How-To-Run-Test-And-How-To-Add-New-Test-Case.md) for how to run test and develop new test case.
Please refer to [this document](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/How-To-Run-Test-And-How-To-Add-New-Test-Case.md) for how to run test and develop new test case.
# TDengine Roadmap
- Support event-driven stream computing
- Support user defined functions
- Support MQTT connection
......
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  • 2-up
  • Swipe
  • Onion skin
cmake/define.inc
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -41,26 +41,6 @@ IF (TD_GODLL)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_GO_DLL_)
ENDIF ()
IF (TD_POWER)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_POWER_)
ENDIF ()
IF (TD_TQ)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_TQ_)
ENDIF ()
IF (TD_PRO)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_PRO_)
ENDIF ()
IF (TD_KH)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_KH_)
ENDIF ()
IF (TD_JH)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_JH_)
ENDIF ()
IF (TD_MEM_CHECK)
ADD_DEFINITIONS(-DTAOS_MEM_CHECK)
ENDIF ()
......@@ -130,13 +110,12 @@ IF (TD_MIPS_32)
ENDIF ()
IF (TD_ALPINE)
SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -largp")
link_libraries(/usr/lib/libargp.a)
SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} -Wl,-z,stack-size=2097152")
link_libraries(argp)
ADD_DEFINITIONS(-D_ALPINE)
MESSAGE(STATUS "aplhine is defined")
MESSAGE(STATUS "alpine is defined")
ENDIF ()
IF ("${BUILD_HTTP}" STREQUAL "")
IF (TD_LINUX)
IF (TD_ARM_32)
......@@ -153,6 +132,9 @@ ELSEIF (${BUILD_HTTP} MATCHES "false")
SET(TD_BUILD_HTTP FALSE)
ELSEIF (${BUILD_HTTP} MATCHES "true")
SET(TD_BUILD_HTTP TRUE)
ELSEIF (${BUILD_HTTP} MATCHES "internal")
SET(TD_BUILD_HTTP FALSE)
SET(TD_BUILD_TAOSA_INTERNAL TRUE)
ELSE ()
SET(TD_BUILD_HTTP TRUE)
ENDIF ()
......@@ -168,7 +150,7 @@ IF ("${BUILD_TOOLS}" STREQUAL "")
ELSEIF (TD_ARM_64)
SET(BUILD_TOOLS "false")
ELSE ()
SET(BUILD_TOOLS "true")
SET(BUILD_TOOLS "false")
ENDIF ()
ELSEIF (TD_DARWIN)
SET(BUILD_TOOLS "false")
......@@ -265,7 +247,7 @@ IF (TD_WINDOWS)
ADD_DEFINITIONS(-D_MBCS -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE -D_CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE)
SET(CMAKE_GENERATOR "NMake Makefiles" CACHE INTERNAL "" FORCE)
IF (NOT TD_GODLL)
SET(COMMON_FLAGS "/nologo /WX /wd4018 /wd5999 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
SET(COMMON_FLAGS "/nologo /WX /wd4018 /wd4999 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
IF (MSVC AND (MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1900))
SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} /Wv:18")
ENDIF ()
......
cmake/input.inc
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -43,23 +43,6 @@ IF (${SOMODE} MATCHES "static")
MESSAGE(STATUS "Link so using static mode")
ENDIF ()
IF (${DBNAME} MATCHES "power")
SET(TD_POWER TRUE)
MESSAGE(STATUS "power is true")
ELSEIF (${DBNAME} MATCHES "tq")
SET(TD_TQ TRUE)
MESSAGE(STATUS "tq is true")
ELSEIF (${DBNAME} MATCHES "pro")
SET(TD_PRO TRUE)
MESSAGE(STATUS "pro is true")
ELSEIF (${DBNAME} MATCHES "kh")
SET(TD_KH TRUE)
MESSAGE(STATUS "kh is true")
ELSEIF (${DBNAME} MATCHES "jh")
SET(TD_JH TRUE)
MESSAGE(STATUS "jh is true")
ENDIF ()
IF (${DLLTYPE} MATCHES "go")
SET(TD_GODLL TRUE)
MESSAGE(STATUS "input dll type: " ${DLLTYPE})
......@@ -113,11 +96,12 @@ IF (${VERBOSE} MATCHES "true")
SET(TD_BUILD_VERBOSE TRUE)
ENDIF ()
IF (${TSZ_ENABLED} MATCHES "true")
# define add
# build TSZ by default
IF ("${TSZ_ENABLED}" MATCHES "false")
set(VAR_TSZ "" CACHE INTERNAL "global variant empty" )
ELSE()
# define add
MESSAGE(STATUS "build with TSZ enabled")
ADD_DEFINITIONS(-DTD_TSZ)
set(VAR_TSZ "TSZ" CACHE INTERNAL "global variant tsz" )
ELSE()
set(VAR_TSZ "" CACHE INTERNAL "global variant empty" )
ENDIF()
ENDIF()
\ No newline at end of file
cmake/install.inc
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -3,50 +3,24 @@ IF (TD_LINUX)
INSTALL(CODE "MESSAGE(\"make install script: ${TD_MAKE_INSTALL_SH}\")")
INSTALL(CODE "execute_process(COMMAND bash ${TD_MAKE_INSTALL_SH} ${TD_COMMUNITY_DIR} ${PROJECT_BINARY_DIR} Linux ${TD_VER_NUMBER})")
ELSEIF (TD_WINDOWS)
IF (TD_POWER)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/PowerDB)
ELSEIF (TD_TQ)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/TQueue)
ELSEIF (TD_PRO)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/ProDB)
ELSEIF (TD_KH)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/KingHistorian)
ELSEIF (TD_JH)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/jh_iot)
ELSE ()
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/TDengine)
ENDIF ()
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/TDengine)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/src/connector/go DESTINATION connector)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/src/connector/nodejs DESTINATION connector)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/src/connector/python DESTINATION connector)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/src/connector/C\# DESTINATION connector)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/tests/examples DESTINATION .)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/packaging/cfg DESTINATION .)
INSTALL(DIRECTORY ${TD_COMMUNITY_DIR}/examples DESTINATION .)
INSTALL(FILES ${TD_COMMUNITY_DIR}/packaging/cfg/taos.cfg DESTINATION cfg)
INSTALL(FILES ${TD_COMMUNITY_DIR}/src/inc/taos.h DESTINATION include)
INSTALL(FILES ${TD_COMMUNITY_DIR}/src/inc/taoserror.h DESTINATION include)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos.lib DESTINATION driver)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos_static.lib DESTINATION driver)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos.exp DESTINATION driver)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos.dll DESTINATION driver)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taos.exe DESTINATION .)
IF (TD_POWER)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/power.exe DESTINATION .)
ELSEIF (TD_TQ)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/tq.exe DESTINATION .)
ELSEIF (TD_PRO)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/prodbc.exe DESTINATION .)
ELSEIF (TD_KH)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/khclient.exe DESTINATION .)
ELSEIF (TD_JH)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/jh_taos.exe DESTINATION .)
ELSE ()
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taos.exe DESTINATION .)
ENDIF ()
#INSTALL(TARGETS taos RUNTIME DESTINATION driver)
#INSTALL(TARGETS shell RUNTIME DESTINATION .)
IF (TD_MVN_INSTALLED)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.36-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.37-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)
ENDIF ()
ELSEIF (TD_DARWIN)
SET(TD_MAKE_INSTALL_SH "${TD_COMMUNITY_DIR}/packaging/tools/make_install.sh")
......
cmake/platform.inc
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -96,10 +96,12 @@ IF ("${CPUTYPE}" STREQUAL "")
MESSAGE(STATUS "The current platform is amd64")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to x64")
SET(CPUTYPE "x64")
SET(PLATFORM_ARCH_STR "amd64")
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "(x86)|(X86)")
MESSAGE(STATUS "The current platform is x86")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to x86")
SET(CPUTYPE "x32")
SET(PLATFORM_ARCH_STR "i386")
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "armv7l")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to aarch32")
SET(CPUTYPE "aarch32")
......@@ -107,12 +109,14 @@ IF ("${CPUTYPE}" STREQUAL "")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_32 FALSE)
SET(TD_ARM_32 TRUE)
SET(PLATFORM_ARCH_STR "arm")
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "aarch64")
SET(CPUTYPE "aarch64")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to aarch64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_ARM_64 TRUE)
SET(PLATFORM_ARCH_STR "arm64")
ELSEIF (CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "mips64")
SET(CPUTYPE "mips64")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to mips64")
......@@ -124,7 +128,6 @@ IF ("${CPUTYPE}" STREQUAL "")
MESSAGE(STATUS "Set CPUTYPE to apple silicon m1")
SET(TD_ARM_64 TRUE)
ENDIF ()
ELSE ()
# if generate ARM version:
# cmake -DCPUTYPE=aarch32 .. or cmake -DCPUTYPE=aarch64
......@@ -132,27 +135,33 @@ ELSE ()
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_32 FALSE)
SET(TD_ARM_32 TRUE)
SET(PLATFORM_ARCH_STR "arm")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch32")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "aarch64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_ARM_64 TRUE)
SET(PLATFORM_ARCH_STR "arm64")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: aarch64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "mips64")
SET(TD_LINUX TRUE)
SET(TD_LINUX_64 FALSE)
SET(TD_MIPS_64 TRUE)
SET(PLATFORM_ARCH_STR "mips")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: mips64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "x64")
SET(PLATFORM_ARCH_STR "amd64")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: x64")
ELSEIF (${CPUTYPE} MATCHES "x86")
SET(PLATFORM_ARCH_STR "i386")
MESSAGE(STATUS "input cpuType: x86")
ELSE ()
MESSAGE(STATUS "input cpuType unknown " ${CPUTYPE})
ENDIF ()
ENDIF ()
MESSAGE(STATUS "platform arch:" ${PLATFORM_ARCH_STR})
# cmake -DOSTYPE=Ningsi
IF (${OSTYPE} MATCHES "Ningsi60")
SET(TD_NINGSI TRUE)
......
cmake/version.inc
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine)
IF (DEFINED VERNUMBER)
SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER})
ELSE ()
SET(TD_VER_NUMBER "2.3.2.0")
SET(TD_VER_NUMBER "2.4.0.0")
ENDIF ()
IF (DEFINED VERCOMPATIBLE)
......
deps/CMakeLists.txt
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -45,6 +45,6 @@ IF (TD_LINUX_64 AND JEMALLOC_ENABLED)
INCLUDE_DIRECTORIES(${CMAKE_BINARY_DIR}/build/include)
ENDIF ()
IF (${TSZ_ENABLED} MATCHES "true")
IF (NOT "${TSZ_ENABLED}" MATCHES "false")
ADD_SUBDIRECTORY(TSZ)
ENDIF()
TSZ @ 11c1060d
Subproject commit 11c1060d4f917dd799ae628b131db5d6a5ef6954
documentation20/cn/00.index/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
此差异已折叠。
documentation20/cn/01.evaluation/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -2,17 +2,23 @@
## <a class="anchor" id="intro"></a>TDengine 简介
TDengine 是涛思数据面对高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL 数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，TDengine 在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库。而且除时序数据库功能外，它还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度，且核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。与其他时序数据数据库相比，TDengine 有以下特点：
TDengine 的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的复杂度、系统维护的难度，TDengine 还提供缓存、消息队列、订阅、流式计算等功能，为物联网和工业互联网大数据的处理提供全栈的技术方案，是一个高效易用的物联网大数据平台。与 Hadoop 等典型的大数据平台相比，TDengine 具有如下鲜明的特点：
- **高性能**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，而且存储空间也大为节省。
* __10 倍以上的性能提升__：定义了创新的数据存储结构，单核每秒能处理至少 2 万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快十倍以上。
* __硬件或云服务成本降至 1/5__：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的 1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储占用不到通用数据库的 1/10。
* __全栈时序数据处理引擎__：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融为一体，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS 等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
* __强大的分析功能__：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过 Shell, Python, R, MATLAB 随时进行。
* __高可用性和水平扩展__：通过分布式架构和一致性算法，通过多复制和集群特性，TDengine确保了高可用性和水平扩展性以支持关键任务应用程序。
* __零运维成本、零学习成本__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类似标准 SQL，支持 RESTful，支持 Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与 MySQL 相似，零学习成本。
* __核心开源__：除了一些辅助功能外，TDengine的核心是开源的。企业再也不会被数据库绑定了。这使生态更加强大，产品更加稳定，开发者社区更加活跃。
- **分布式**：通过原生分布式的设计，TDengine 提供了水平扩展的能力，只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力，同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
- **支持 SQL**：TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言，减少学习和迁移成本，同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析，而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入。
- **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 Python, Java, C/C++, Go, Rust, Node.js 等多种编程语言,与 MySQL 相似，零学习成本。
- **无缝集成**：不用一行代码，即可与 Telegraf, Grafana, EMQX, Prometheus, StatsD, collectd, Matlab, R 等第三方工具无缝集成。
- **互动 Console**: 通过命令行 console，不用编程，执行 SQL 语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护.
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。但需要指出的是，因充分利用了物联网时序数据的特点，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。
......
documentation20/cn/02.getting-started/01.docker/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
# 通过 Docker 快速体验 TDengine
虽然并不推荐在生产环境中通过 Docker 来部署 TDengine 服务，但 Docker 工具能够很好地屏蔽底层操作系统的环境差异，很适合在开发测试或初次体验时用于安装运行 TDengine 的工具集。特别是，借助 Docker，能够比较方便地在 Mac OSX 和 Windows 系统上尝试 TDengine，而无需安装虚拟机或额外租用 Linux 服务器。另外，从2.0.14.0版本开始，TDengine提供的镜像已经可以同时支持X86-64、X86、arm64、arm32平台，像NAS、树莓派、嵌入式开发板之类可以运行docker的非主流计算机也可以基于本文档轻松体验TDengine。
虽然并不推荐在生产环境中通过 Docker 来部署 TDengine 服务，但 Docker 工具能够很好地屏蔽底层操作系统的环境差异，很适合在开发测试或初次体验时用于安装运行 TDengine 的工具集。特别是，借助 Docker，能够比较方便地在 macOS 和 Windows 系统上尝试 TDengine，而无需安装虚拟机或额外租用 Linux 服务器。另外，从2.0.14.0版本开始，TDengine提供的镜像已经可以同时支持X86-64、X86、arm64、arm32平台，像NAS、树莓派、嵌入式开发板之类可以运行docker的非主流计算机也可以基于本文档轻松体验TDengine。
下文通过 Step by Step 风格的介绍，讲解如何通过 Docker 快速建立 TDengine 的单节点运行环境，以支持开发和测试。
......@@ -15,25 +15,42 @@ $ docker -v
Docker version 20.10.3, build 48d30b5
```
## 在 Docker 容器中运行 TDengine
## 使用 Docker 在容器中运行 TDengine
1，使用命令拉取 TDengine 镜像，并使它在后台运行。
### 在 Docker 容器中运行 TDengine server
```bash
$ docker run -d --name tdengine tdengine/tdengine
7760c955f225d72e9c1ec5a4cef66149a7b94dae7598b11eb392138877e7d292
$ docker run -d -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine
526aa188da767ae94b244226a2b2eec2b5f17dd8eff592893d9ec0cd0f3a1ccd
```
这条命令，启动一个运行了 TDengine server 的 docker 容器，并且将容器的 6030 到 6049 端口映射到宿主机的 6030 到 6049 端口上。如果宿主机已经运行了 TDengine server 并占用了相同端口，需要映射容器的端口到不同的未使用端口段。（详情参见 [TDengine 2.0 端口说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/faq#port)）。为了支持 TDengine 客户端操作 TDengine server 服务， TCP 和 UDP 端口都需要打开。
- **docker run**：通过 Docker 运行一个容器
- **--name tdengine**：设置容器名称，我们可以通过容器名称来查看对应的容器
- **-d**：让容器在后台运行
- **-p**：指定映射端口。注意：如果不是用端口映射，依然可以进入 Docker 容器内部使用 TDengine 服务或进行应用开发，只是不能对容器外部提供服务
- **tdengine/tdengine**：拉取的 TDengine 官方发布的应用镜像
- **7760c955f225d72e9c1ec5a4cef66149a7b94dae7598b11eb392138877e7d292**：这个返回的长字符是容器 ID，我们也可以通过容器 ID 来查看对应的容器
- **526aa188da767ae94b244226a2b2eec2b5f17dd8eff592893d9ec0cd0f3a1ccd**：这个返回的长字符是容器 ID，我们也可以通过容器 ID 来查看对应的容器
2，确认容器是否已经正确运行。
进一步，还可以使用 docker run 命令启动运行 TDengine server 的 docker 容器，并使用 `--name` 命令行参数将容器命名为 `tdengine`，使用 `--hostname` 指定 hostname 为 `tdengine-server`，通过 `-v` 挂载本地目录到容器，实现宿主机与容器内部的数据同步，防止容器删除后，数据丢失。
```bash
$ docker ps
docker run -d --name tdengine --hostname="tdengine-server" -v ~/work/taos/log:/var/log/taos -v ~/work/taos/data:/var/lib/taos -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine
```
- **--name tdengine**：设置容器名称，我们可以通过容器名称来访问对应的容器
- **--hostname=tdengine-server**：设置容器内 Linux 系统的 hostname，我们可以通过映射 hostname 和 IP 来解决容器 IP 可能变化的问题。
- **-v**：设置宿主机文件目录映射到容器内目录，避免容器删除后数据丢失。
### 使用 docker ps 命令确认容器是否已经正确运行
```bash
docker ps
```
输出示例如下：
```
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS ···
c452519b0f9b tdengine/tdengine "taosd" 14 minutes ago Up 14 minutes ···
```
......@@ -45,54 +62,112 @@ c452519b0f9b tdengine/tdengine "taosd" 14 minutes ago Up 14 minutes ·
- **CREATED**：容器创建时间。
- **STATUS**：容器状态。UP 表示运行中。
3，进入 Docker 容器内，使用 TDengine。
### 通过 docker exec 命令，进入到 docker 容器中去做开发
```bash
$ docker exec -it tdengine /bin/bash
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13#
root@tdengine-server:~/TDengine-server-2.4.0.4#
```
- **docker exec**：通过 docker exec 命令进入容器，如果退出，容器不会停止。
- **-i**：进入交互模式。
- **-t**：指定一个终端。
- **c452519b0f9b**：容器 ID，需要根据 docker ps 指令返回的值进行修改。
- **tdengine**：容器名称，需要根据 docker ps 指令返回的值进行修改。
- **/bin/bash**：载入容器后运行 bash 来进行交互。
4，进入容器后，执行 taos shell 客户端程序。
进入容器后，执行 taos shell 客户端程序。
```bash
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taos
root@tdengine-server:~/TDengine-server-2.4.0.4# taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.20.13
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.4.0.4
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
taos>
```
TDengine 终端成功连接服务端，打印出了欢迎消息和版本信息。如果失败，会有错误信息打印出来。
在 TDengine 终端中，可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表、超级表等，并可以进行插入和查询操作。具体可以参考 [TAOS SQL 说明文档](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql)。
## 通过 taosdemo 进一步了解 TDengine
### 在宿主机访问 Docker 容器中的 TDengine server
在使用了 -p 命令行参数映射了正确的端口启动了 TDengine Docker 容器后，就在宿主机使用 taos shell 命令即可访问运行在 Docker 容器中的 TDengine。
```
$ taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.4.0.4
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
```
1，接上面的步骤，先退出 TDengine 终端程序。
也可以在宿主机使用 curl 通过 RESTful 端口访问 Docker 容器内的 TDengine server。
```
curl -u root:taosdata -d 'show databases' 127.0.0.1:6041/rest/sql
```
输出示例如下：
```
{"status":"succ","head":["name","created_time","ntables","vgroups","replica","quorum","days","keep0,keep1,keep(D)","cache(MB)","blocks","minrows","maxrows","wallevel","fsync","comp","cachelast","precision","update","status"],"column_meta":[["name",8,32],["created_time",9,8],["ntables",4,4],["vgroups",4,4],["replica",3,2],["quorum",3,2],["days",3,2],["keep0,keep1,keep(D)",8,24],["cache(MB)",4,4],["blocks",4,4],["minrows",4,4],["maxrows",4,4],["wallevel",2,1],["fsync",4,4],["comp",2,1],["cachelast",2,1],["precision",8,3],["update",2,1],["status",8,10]],"data":[["test","2021-08-18 06:01:11.021",10000,4,1,1,10,"3650,3650,3650",16,6,100,4096,1,3000,2,0,"ms",0,"ready"],["log","2021-08-18 05:51:51.065",4,1,1,1,10,"30,30,30",1,3,100,4096,1,3000,2,0,"us",0,"ready"]],"rows":2}
```
这条命令，通过 RESTful 接口访问 TDengine server，这时连接的是本机的 6041 端口，可见连接成功。
TDengine RESTful 接口详情请参考[官方文档](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#restful)。
### 使用 Docker 容器运行 TDengine server 和 taosAdapter
在 TDegnine 2.4.0.0 之后版本的 Docker 容器，开始提供一个独立运行的组件 taosAdapter，代替之前版本 TDengine 中 taosd 进程中内置的 http server。taosAdapter 支持通过 RESTful 接口对 TDengine server 的数据写入和查询能力，并提供和 InfluxDB/OpenTSDB 兼容的数据摄取接口，允许 InfluxDB/OpenTSDB 应用程序无缝移植到 TDengine。在新版本 Docker 镜像中，默认启用了 taosAdapter，也可以使用 docker run 命令中设置 TAOS_DISABLE_ADAPTER=true 来禁用 taosAdapter；也可以在 docker run 命令中单独使用taosAdapter，而不运行 taosd 。
注意：如果容器中运行 taosAdapter，需要根据需要映射其他端口，具体端口默认配置和修改方法请参考[taosAdapter文档](https://github.com/taosdata/taosadapter/blob/develop/README-CN.md)。
使用 docker 运行 TDengine 2.4.0.4 版本镜像（taosd + taosAdapter）：
```bash
$ taos> q
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13#
docker run -d --name tdengine-all -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine:2.4.0.4
```
2，在命令行界面执行 taosdemo。
使用 docker 运行 TDengine 2.4.0.4 版本镜像（仅 taosAdapter，需要设置 firstEp 配置项 或 TAOS_FIRST_EP 环境变量）：
```bash
root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taosdemo
docker run -d --name tdengine-taosa -p 6041-6049:6041-6049 -p 6041-6049:6041-6049/udp -e TAOS_FIRST_EP=tdengine-all tdengine/tdengine:2.4.0.4 taosadapter
```
taosdemo is simulating data generated by power equipments monitoring...
使用 docker 运行 TDengine 2.4.0.4 版本镜像（仅 taosd）：
```bash
docker run -d --name tdengine-taosd -p 6030-6042:6030-6042 -p 6030-6042:6030-6042/udp -e TAOS_DISABLE_ADAPTER=true tdengine/tdengine:2.4.0.4
```
使用 curl 命令验证 RESTful 接口可以正常工作：
```bash
curl -H 'Authorization: Basic cm9vdDp0YW9zZGF0YQ==' -d 'show databases;' 127.0.0.1:6041/rest/sql
```
输出示例如下：
```
{"status":"succ","head":["name","created_time","ntables","vgroups","replica","quorum","days","keep","cache(MB)","blocks","minrows","maxrows","wallevel","fsync","comp","cachelast","precision","update","status"],"column_meta":[["name",8,32],["created_time",9,8],["ntables",4,4],["vgroups",4,4],["replica",3,2],["quorum",3,2],["days",3,2],["keep",8,24],["cache(MB)",4,4],["blocks",4,4],["minrows",4,4],["maxrows",4,4],["wallevel",2,1],["fsync",4,4],["comp",2,1],["cachelast",2,1],["precision",8,3],["update",2,1],["status",8,10]],"data":[["log","2021-12-28 09:18:55.765",10,1,1,1,10,"30",1,3,100,4096,1,3000,2,0,"us",0,"ready"]],"rows":1}
```
### 应用示例：在宿主机使用 taosBenchmark 写入数据到 Docker 容器中的 TDengine server
1，在宿主机命令行界面执行 taosBenchmark （曾命名为 taosdemo）写入数据到 Docker 容器中的 TDengine server
```bash
$ taosBenchmark
taosBenchmark is simulating data generated by power equipments monitoring...
host: 127.0.0.1:6030
user: root
password: taosdata
configDir:
configDir:
resultFile: ./output.txt
thread num of insert data: 10
thread num of create table: 10
......@@ -121,32 +196,32 @@ database[0]:
maxSqlLen: 1048576
timeStampStep: 1
startTimestamp: 2017-07-14 10:40:00.000
sampleFormat:
sampleFile:
tagsFile:
sampleFormat:
sampleFile:
tagsFile:
columnCount: 3
column[0]:FLOAT column[1]:INT column[2]:FLOAT
column[0]:FLOAT column[1]:INT column[2]:FLOAT
tagCount: 2
tag[0]:INT tag[1]:BINARY(16)
tag[0]:INT tag[1]:BINARY(16)
Press enter key to continue or Ctrl-C to stop
```
回车后，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"。
执行这条命令大概需要几分钟，最后共插入 1 亿条记录。
最后共插入 1 亿条记录。
3，进入 TDengine 终端，查看 taosdemo 生成的数据。
2.进入 TDengine 终端，查看 taosBenchmark 生成的数据。
- **进入命令行。**
```bash
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.0.20.13# taos
$ root@c452519b0f9b:~/TDengine-server-2.4.0.4# taos
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.0.20.13
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.4.0.4
Copyright (c) 2020 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos>
taos>
```
- **查看数据库。**
......@@ -155,7 +230,7 @@ taos>
$ taos> show databases;
name | created_time | ntables | vgroups | ···
test | 2021-08-18 06:01:11.021 | 10000 | 6 | ···
log | 2021-08-18 05:51:51.065 | 4 | 1 | ···
log | 2021-08-18 05:51:51.065 | 4 | 1 | ···
```
......@@ -204,40 +279,51 @@ $ taos> select groupid, location from test.d0;
=================================
0 | shanghai |
Query OK, 1 row(s) in set (0.003490s)
```
## 停止正在 Docker 中运行的 TDengine 服务
### 应用示例：使用数据收集代理软件写入 TDengine
```bash
$ docker stop tdengine
tdengine
taosAdapter 支持多个数据收集代理软件（如 Telegraf、StatsD、collectd 等），这里仅模拟 StasD 写入数据，在宿主机执行命令如下：
```
echo "foo:1|c" | nc -u -w0 127.0.0.1 6044
```
- **docker stop**：通过 docker stop 停止指定的正在运行中的 docker 镜像。
- **tdengine**：容器名称。
然后可以使用 taos shell 查询 taosAdapter 自动创建的数据库 statsd 和 超级表 foo 中的内容：
## 编程开发时连接在 Docker 中的 TDengine
```
taos> show databases;
name | created_time | ntables | vgroups | replica | quorum | days | keep | cache(MB) | blocks | minrows | maxrows | wallevel | fsync | comp | cachelast | precision | update | status |
====================================================================================================================================================================================================================================================================================
log | 2021-12-28 09:18:55.765 | 12 | 1 | 1 | 1 | 10 | 30 | 1 | 3 | 100 | 4096 | 1 | 3000 | 2 | 0 | us | 0 | ready |
statsd | 2021-12-28 09:21:48.841 | 1 | 1 | 1 | 1 | 10 | 3650 | 16 | 6 | 100 | 4096 | 1 | 3000 | 2 | 0 | ns | 2 | ready |
Query OK, 2 row(s) in set (0.002112s)
taos> use statsd;
Database changed.
从 Docker 之外连接使用在 Docker 容器内运行的 TDengine 服务，有以下两个思路：
taos> show stables;
name | created_time | columns | tags | tables |
============================================================================================
foo | 2021-12-28 09:21:48.894 | 2 | 1 | 1 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001160s)
1，通过端口映射(-p)，将容器内部开放的网络端口映射到宿主机的指定端口上。通过挂载本地目录(-v)，可以实现宿主机与容器内部的数据同步，防止容器删除后，数据丢失。
taos> select * from foo;
ts | value | metric_type |
=======================================================================================
2021-12-28 09:21:48.840820836 | 1 | counter |
Query OK, 1 row(s) in set (0.001639s)
```bash
$ docker run -d -v /etc/taos:/etc/taos -p 6041:6041 tdengine/tdengine
526aa188da767ae94b244226a2b2eec2b5f17dd8eff592893d9ec0cd0f3a1ccd
$ curl -u root:taosdata -d 'show databases' 127.0.0.1:6041/rest/sql
{"status":"succ","head":["name","created_time","ntables","vgroups","replica","quorum","days","keep0,keep1,keep(D)","cache(MB)","blocks","minrows","maxrows","wallevel","fsync","comp","cachelast","precision","update","status"],"column_meta":[["name",8,32],["created_time",9,8],["ntables",4,4],["vgroups",4,4],["replica",3,2],["quorum",3,2],["days",3,2],["keep0,keep1,keep(D)",8,24],["cache(MB)",4,4],["blocks",4,4],["minrows",4,4],["maxrows",4,4],["wallevel",2,1],["fsync",4,4],["comp",2,1],["cachelast",2,1],["precision",8,3],["update",2,1],["status",8,10]],"data":[["test","2021-08-18 06:01:11.021",10000,4,1,1,10,"3650,3650,3650",16,6,100,4096,1,3000,2,0,"ms",0,"ready"],["log","2021-08-18 05:51:51.065",4,1,1,1,10,"30,30,30",1,3,100,4096,1,3000,2,0,"us",0,"ready"]],"rows":2}
taos>
```
- 第一条命令，启动一个运行了 TDengine 的 docker 容器，并且将容器的 6041 端口映射到宿主机的 6041 端口上。
- 第二条命令，通过 RESTful 接口访问 TDengine，这时连接的是本机的 6041 端口，可见连接成功。
可以看到模拟数据已经被写入到 TDengine 中。
注意：在这个示例中，出于方便性考虑，只映射了 RESTful 需要的 6041 端口。如果希望以非 RESTful 方式连接 TDengine 服务，则需要映射从 6030 开始的共 11 个端口（完整的端口情况请参见 [TDengine 2.0 端口说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/faq#port)）。在例子中，挂载本地目录也只是处理了配置文件所在的 /etc/taos 目录，而没有挂载数据存储目录。
2，直接通过 exec 命令，进入到 docker 容器中去做开发。也即，把程序代码放在 TDengine 服务端所在的同一个 Docker 容器中，连接容器本地的 TDengine 服务。
## 停止正在 Docker 中运行的 TDengine 服务
```bash
$ docker exec -it tdengine /bin/bash
docker stop tdengine
```
- **docker stop**：通过 docker stop 停止指定的正在运行中的 docker 镜像。
documentation20/cn/02.getting-started/03.install/docs.md 0 → 100644
浏览文件 @ b8ae42ff
# TDengine 安装包的安装和卸载
TDengine 开源版本提供 deb 和 rpm 格式安装包，用户可以根据自己的运行环境选择合适的安装包。其中 deb 支持 Debian/Ubuntu 等系统，rpm 支持 CentOS/RHEL/SUSE 等系统。同时我们也为企业用户提供 tar.gz 格式安装包。
## deb 包的安装和卸载
### 安装 deb
1、从官网下载获得deb安装包，比如TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.deb；
2、进入到TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.deb安装包所在目录，执行如下的安装命令：
```
$ sudo dpkg -i TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.deb
(Reading database ... 137504 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.deb ...
TDengine is removed successfully!
Unpacking tdengine (2.4.0.7) over (2.4.0.7) ...
Setting up tdengine (2.4.0.7) ...
Start to install TDengine...
System hostname is: shuduo-1804
Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
OR leave it blank to build one:
Enter your email address for priority support or enter empty to skip:
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service → /etc/systemd/system/taosd.service.
To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
To start TDengine : sudo systemctl start taosd
To access TDengine : taos -h shuduo-1804 to login into TDengine server
TDengine is installed successfully!
```
注：当安装第一个节点时，出现 Enter FQDN：提示的时候，不需要输入任何内容。只有当安装第二个或以后更多的节点时，才需要输入已有集群中任何一个可用节点的 FQDN，支持该新节点加入集群。当然也可以不输入，而是在新节点启动前，配置到新节点的配置文件中。
后续两种安装包也是同样的操作。
### 卸载 deb
卸载命令如下:
```
$ sudo dpkg -r tdengine
(Reading database ... 137504 files and directories currently installed.)
Removing tdengine (2.4.0.7) ...
TDengine is removed successfully!
```
## rpm包的安装和卸载
### 安装 rpm
1、从官网下载获得 rpm 安装包，比如 TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.rpm；
2、进入到 TDengine-server-2.0.0.0-Linux-x64.rpm 安装包所在目录，执行如下的安装命令：
```
$ sudo rpm -ivh TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.rpm
Preparing... ################################# [100%]
Updating / installing...
1:tdengine-2.4.0.7-3 ################################# [100%]
Start to install TDengine...
System hostname is: centos7
Enter FQDN:port (like h1.taosdata.com:6030) of an existing TDengine cluster node to join
OR leave it blank to build one:
Enter your email address for priority support or enter empty to skip:
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service to /etc/systemd/system/taosd.service.
To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
To start TDengine : sudo systemctl start taosd
To access TDengine : taos -h centos7 to login into TDengine server
TDengine is installed successfully!
```
### 卸载 rpm
卸载命令如下:
```
$ sudo rpm -e tdengine
TDengine is removed successfully!
```
## tar.gz 格式安装包的安装和卸载
### 安装 tar.gz 安装包
1、从官网下载获得 tar.gz 安装包，比如 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz；
2、进入到 TDengine-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz 安装包所在目录，先解压文件后，进入子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本：
```
$ tar xvzf TDengine-enterprise-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/driver/
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/driver/vercomp.txt
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/driver/libtaos.so.2.4.0.7
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/install.sh
TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/examples/
...
$ ll
total 43816
drwxrwxr-x 3 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:31 ./
drwxr-xr-x 20 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 ../
drwxrwxr-x 4 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/
-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 44852544 Feb 22 09:31 TDengine-enterprise-server-2.4.0.7-Linux-x64.tar.gz
$ cd TDengine-enterprise-server-2.4.0.7/
$ ll
total 40784
drwxrwxr-x 4 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 ./
drwxrwxr-x 3 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:31 ../
drwxrwxr-x 2 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 driver/
drwxrwxr-x 10 ubuntu ubuntu 4096 Feb 22 09:30 examples/
-rwxrwxr-x 1 ubuntu ubuntu 33294 Feb 22 09:30 install.sh*
-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 41704288 Feb 22 09:30 taos.tar.gz
$ sudo ./install.sh
Start to update TDengine...
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/taosd.service → /etc/systemd/system/taosd.service.
Nginx for TDengine is updated successfully!
To configure TDengine : edit /etc/taos/taos.cfg
To configure Taos Adapter (if has) : edit /etc/taos/taosadapter.toml
To start TDengine : sudo systemctl start taosd
To access TDengine : use taos -h shuduo-1804 in shell OR from http://127.0.0.1:6060
TDengine is updated successfully!
Install taoskeeper as a standalone service
taoskeeper is installed, enable it by `systemctl enable taoskeeper`
```
说明：install.sh 安装脚本在执行过程中，会通过命令行交互界面询问一些配置信息。如果希望采取无交互安装方式，那么可以用 -e no 参数来执行 install.sh 脚本。运行 `./install.sh -h` 指令可以查看所有参数的详细说明信息。
### tar.gz 安装后的卸载
卸载命令如下:
```
$ rmtaos
Nginx for TDengine is running, stopping it...
TDengine is removed successfully!
taosKeeper is removed successfully!
```
## 安装目录说明
TDengine 成功安装后，主安装目录是 /usr/local/taos，目录内容如下：
```
$ cd /usr/local/taos
$ ll
$ ll
total 28
drwxr-xr-x 7 root root 4096 Feb 22 09:34 ./
drwxr-xr-x 12 root root 4096 Feb 22 09:34 ../
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 bin/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 cfg/
lrwxrwxrwx 1 root root 13 Feb 22 09:34 data -> /var/lib/taos/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 driver/
drwxr-xr-x 10 root root 4096 Feb 22 09:34 examples/
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 22 09:34 include/
lrwxrwxrwx 1 root root 13 Feb 22 09:34 log -> /var/log/taos/
```
- 自动生成配置文件目录、数据库目录、日志目录。
- 配置文件缺省目录：/etc/taos/taos.cfg， 软链接到 /usr/local/taos/cfg/taos.cfg；
- 数据库缺省目录：/var/lib/taos， 软链接到 /usr/local/taos/data；
- 日志缺省目录：/var/log/taos， 软链接到 /usr/local/taos/log；
- /usr/local/taos/bin 目录下的可执行文件，会软链接到 /usr/bin 目录下；
- /usr/local/taos/driver 目录下的动态库文件，会软链接到 /usr/lib 目录下；
- /usr/local/taos/include 目录下的头文件，会软链接到到 /usr/include 目录下；
## 卸载和更新文件说明
卸载安装包的时候，将保留配置文件、数据库文件和日志文件，即 /etc/taos/taos.cfg 、 /var/lib/taos 、 /var/log/taos 。如果用户确认后不需保留，可以手工删除，但一定要慎重，因为删除后，数据将永久丢失，不可以恢复！
如果是更新安装，当缺省配置文件（ /etc/taos/taos.cfg ）存在时，仍然使用已有的配置文件，安装包中携带的配置文件修改为 taos.cfg.orig 保存在 /usr/local/taos/cfg/ 目录，可以作为设置配置参数的参考样例；如果不存在配置文件，就使用安装包中自带的配置文件。
## 注意事项
- TDengine提供了多种安装包，但最好不要在一个系统上同时使用 tar.gz 安装包和 deb 或 rpm 安装包。否则会相互影响，导致在使用时出现问题。
- 对于deb包安装后，如果安装目录被手工误删了部分，出现卸载、或重新安装不能成功。此时，需要清除 TDengine 包的安装信息，执行如下命令：
```
$ sudo rm -f /var/lib/dpkg/info/tdengine*
```
然后再重新进行安装就可以了。
- 对于 rpm 包安装后，如果安装目录被手工误删了部分，出现卸载、或重新安装不能成功。此时，需要清除 TDengine 包的安装信息，执行如下命令：
```
$ sudo rpm -e --noscripts tdengine
```
然后再重新进行安装就可以了。
documentation20/cn/03.architecture/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -136,7 +136,7 @@
如果采用传统的方式，将多个设备的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同设备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，而且一个设备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物理量(如上表中的 curent, voltage, phase)，每个物理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。对采集的数据，TDengine 将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据用列式存储方式保存。
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物理量(如上表中的 current, voltage, phase)，每个物理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。对采集的数据，TDengine 将自动按照时间戳建立索引，但对采集的物理量不建任何索引。数据用列式存储方式保存。
### 超级表：同一类型数据采集点的集合
......@@ -210,7 +210,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
![TDengine典型的操作流程](../images/architecture/message.png)
<center> 图 2 TDengine 典型的操作流程 </center>
1. 应用通过 JDBC、ODBC 或其他API接口发起插入数据的请求。
1. 应用通过 JDBC 或其他API接口发起插入数据的请求。
2. taosc 会检查缓存，看是否保存有该表的 meta data。如果有，直接到第 4 步。如果没有，taosc 将向 mnode 发出 get meta-data 请求。
3. mnode 将该表的 meta-data 返回给 taosc。Meta-data 包含有该表的 schema, 而且还有该表所属的 vgroup信息（vnode ID 以及所在的 dnode 的 End Point，如果副本数为 N，就有 N 组 End Point)。如果 taosc 迟迟得不到 mnode 回应，而且存在多个 mnode, taosc 将向下一个 mnode 发出请求。
4. taosc 向 master vnode 发起插入请求。
......@@ -301,20 +301,6 @@ Master Vnode 遵循下面的写入流程：
与 master vnode 相比，slave vnode 不存在转发环节，也不存在回复确认环节，少了两步。但写内存与 WAL 是完全一样的。
### 异地容灾、IDC迁移
从上述 master 和 slave 流程可以看出，TDengine 采用的是异步复制的方式进行数据同步。这种方式能够大幅提高写入性能，网络延时对写入速度不会有大的影响。通过配置每个物理节点的IDC和机架号，可以保证对于一个虚拟节点组，虚拟节点由来自不同 IDC、不同机架的物理节点组成，从而实现异地容灾。因此 TDengine 原生支持异地容灾，无需再使用其他工具。
另一方面，TDengine 支持动态修改副本数，一旦副本数增加，新加入的虚拟节点将立即进入数据同步流程，同步结束后，新加入的虚拟节点即可提供服务。而在同步过程中，master 以及其他已经同步的虚拟节点都可以对外提供服务。利用这一特性，TDengine 可以实现无服务中断的 IDC 机房迁移。只需要将新 IDC 的物理节点加入现有集群，等数据同步完成后，再将老的 IDC 的物理节点从集群中剔除即可。
但是，这种异步复制的方式，存在极小的时间窗口，丢失写入的数据。具体场景如下：
1. master vnode 完成了它的 5 步操作，已经给 APP 确认写入成功，然后宕机
2. slave vnode 收到写入请求后，在第 2 步写入日志之前，处理失败
3. slave vnode 将成为新的 master，从而丢失了一条记录
理论上，只要是异步复制，就无法保证 100% 不丢失。但是这个窗口极小，master 与 slave 要同时发生故障，而且发生在刚给应用确认写入成功之后。
### 主从选择
Vnode 会保持一个数据版本号(version)，对内存数据进行持久化存储时，对该版本号也进行持久化存储。每个数据更新操作，无论是采集的时序数据还是元数据，这个版本号将增加 1。
......
documentation20/cn/09.connections/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
# 与其他工具的连接
## <a class="anchor" id="grafana"></a>Grafana
TDengine 能够与开源数据可视化系统 [Grafana](https://www.grafana.com/)快速集成搭建数据监测报警系统，整个过程无需任何代码开发，TDengine 中数据表中内容可以在仪表盘(DashBoard)上进行可视化展现。关于TDengine插件的使用您可以在[GitHub](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/README.md)中了解更多。
TDengine 能够与开源数据可视化系统 [Grafana](https://www.grafana.com/) 快速集成搭建数据监测报警系统，整个过程无需任何代码开发，TDengine 中数据表中内容可以在仪表盘(DashBoard)上进行可视化展现。关于 TDengine 插件的使用您可以在 [GitHub](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/README.md) 中了解更多。
### 安装Grafana
目前 TDengine 支持 Grafana 6.2 以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到 Grafana 官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://grafana.com/grafana/download。
目前 TDengine 支持 Grafana 7.0 以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到 Grafana 官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：<https://grafana.com/grafana/download>。
### 配置Grafana
TDengine 的 Grafana 插件请从 <https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/latest> 下载。
TDengine 的 Grafana 插件托管在 GitHub，可从 <https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/latest> 下载，当前最新版本为 3.1.3。
推荐使用 [`grafana-cli` 命令行工具](https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/cli/) 进行插件安装。
```bash
sudo -u grafana grafana-cli \
--pluginUrl https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/download/v3.1.3/tdengine-datasource-3.1.3.zip \
plugins install tdengine-datasource
```
或者下载到本地并解压到 Grafana 插件目录。
```bash
GF_VERSION=3.1.1
GF_VERSION=3.1.3
wget https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/download/v$GF_VERSION/tdengine-datasource-$GF_VERSION.zip
```
......@@ -31,11 +40,18 @@ Grafana 7.3+ / 8.x 版本会对插件进行签名检查，因此还需要在 gra
allow_loading_unsigned_plugins = tdengine-datasource
```
在 Docker 环境下，可以使用如下的环境变量设置自动安装并设置 TDengine 插件：
```bash
GF_INSTALL_PLUGINS=https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/download/v3.1.3/tdengine-datasource-3.1.3.zip;tdengine-datasource
GF_PLUGINS_ALLOW_LOADING_UNSIGNED_PLUGINS=tdengine-datasource
```
### 使用 Grafana
#### 配置数据源
用户可以直接通过 localhost:3000 的网址，登录 Grafana 服务器（用户名/密码：admin/admin），通过左侧 `Configuration -> Data Sources` 可以添加数据源，如下图所示：
用户可以直接通过 `http://localhost:3000` 的网址，登录 Grafana 服务器（用户名/密码：admin/admin），通过左侧 `Configuration -> Data Sources` 可以添加数据源，如下图所示：
![img](../images/connections/add_datasource1.jpg)
......@@ -47,7 +63,7 @@ allow_loading_unsigned_plugins = tdengine-datasource
![img](../images/connections/add_datasource3.jpg)
* Host： TDengine 集群的中任意一台服务器的 IP 地址与 TDengine RESTful 接口的端口号(6041)，默认 http://localhost:6041 。
* Host： TDengine 集群的中任意一台服务器的 IP 地址与 TDengine RESTful 接口的端口号(6041)，默认 `http://localhost:6041`。注意：从 2.4 版本开始 RESTful 服务默认使用独立组件 taosAdapter 提供，请参考相关文档配置部署。
* User：TDengine 用户名。
* Password：TDengine 用户密码。
......@@ -61,102 +77,19 @@ allow_loading_unsigned_plugins = tdengine-datasource
![img](../images/connections/create_dashboard1.jpg)
如上图所示，在 Query 中选中 `TDengine` 数据源，在下方查询框可输入相应 sql 进行查询，具体说明如下：
如上图所示，在 Query 中选中 `TDengine` 数据源，在下方查询框可输入相应 SQL 进行查询，具体说明如下：
* INPUT SQL：输入要查询的语句（该 SQL 语句的结果集应为两列多行），例如：`select avg(mem_system) from log.dn where ts >= $from and ts < $to interval($interval)` ，其中，from、to 和 interval 为 TDengine插件的内置变量，表示从Grafana插件面板获取的查询范围和时间间隔。除了内置变量外，`也支持可以使用自定义模板变量`。
* ALIAS BY：可设置当前查询别名。
* INPUT SQL：输入要查询的语句（该 SQL 语句的结果集应为两列多行），例如：`select avg(mem_system) from log.dn where ts >= $from and ts < $to interval($interval)` ，其中，from、to 和 interval 为 TDengine 插件的内置变量，表示从 Grafana 插件面板获取的查询范围和时间间隔。除了内置变量外，`也支持可以使用自定义模板变量`。
* ALIAS BY：可设置当前查询别名。
* GENERATE SQL： 点击该按钮会自动替换相应变量，并生成最终执行的语句。
按照默认提示查询当前 TDengine 部署所在服务器指定间隔系统内存平均使用量如下：
![img](../images/connections/create_dashboard2.jpg)
> 关于如何使用Grafana创建相应的监测界面以及更多有关使用Grafana的信息，请参考Grafana官方的[文档](https://grafana.com/docs/)。
> 关于如何使用 Grafana 创建相应的监测界面以及更多有关使用 Grafana 的信息，请参考 Grafana 官方的[文档](https://grafana.com/docs/)。
#### 导入 Dashboard
我们提供一个 TDengine Dashboard 可以作为 TDengine 集群的监控可视化工具使用，见 [Grafana Dashboard 15146](https://grafana.com/grafana/dashboards/15146)。
点击左侧 `Import` 按钮，选择 **Grafana.com Dashboard**,j将id `15146` 填入并加载：
![img](../images/connections/import_dashboard1.jpg)
导入完成之后可看到如下效果：
![img](../images/connections/dashboard-15146.png)
## <a class="anchor" id="matlab"></a>MATLAB
MATLAB 可以通过安装包内提供的 JDBC Driver 直接连接到 TDengine 获取数据到本地工作空间。
### MATLAB 的 JDBC 接口适配
MATLAB 的适配有下面几个步骤，下面以 Windows 10 上适配 MATLAB2021a 为例：
- 将 TDengine 客户端安装路径下的 `\TDengine\connector\jdbc的驱动程序taos-jdbcdriver-2.0.25-dist.jar` 拷贝到 `${matlab_root}\MATLAB\R2021a\java\jar\toolbox`。
- 将 TDengine 安装包内的 `taos.lib` 文件拷贝至 `${matlab_root_dir}\MATLAB\R2021\lib\win64`。
- 将新添加的驱动 jar 包加入 MATLAB 的 classpath。在 `${matlab_root_dir}\MATLAB\R2021a\toolbox\local\classpath.txt` 文件中添加下面一行：
```
$matlabroot/java/jar/toolbox/taos-jdbcdriver-2.0.25-dist.jar
```
- 在 `${user_home}\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2021a\` 下添加一个文件 `javalibrarypath.txt`，并在该文件中添加 taos.dll 的路径，比如您的 taos.dll 是在安装时拷贝到了 `C:\Windows\System32` 下，那么就应该在 `javalibrarypath.txt` 中添加如下一行：
```
C:\Windows\System32
```
### 在 MATLAB 中连接 TDengine 获取数据
在成功进行了上述配置后，打开 MATLAB。
- 创建一个连接：
```matlab
conn = database(‘test’, ‘root’, ‘taosdata’, ‘com.taosdata.jdbc.TSDBDriver’, ‘jdbc:TSDB://192.168.1.94:6030/’)
```
- 执行一次查询：
```matlab
sql0 = [‘select * from tb’]
data = select(conn, sql0);
```
- 插入一条记录:
```matlab
sql1 = [‘insert into tb values (now, 1)’]
exec(conn, sql1)
```
更多例子细节请参考安装包内 `examples\Matlab\TDengineDemo.m` 文件。
## <a class="anchor" id="r"></a>R
R语言支持通过JDBC接口来连接TDengine数据库。首先需要安装R语言的JDBC包。启动R语言环境，然后执行以下命令安装R语言的JDBC支持库：
```R
install.packages('RJDBC', repos='http://cran.us.r-project.org')
```
安装完成以后，通过执行`library('RJDBC')`命令加载 _RJDBC_ 包：
然后加载TDengine的JDBC驱动：
```R
drv<-JDBC("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver","JDBCDriver-2.0.0-dist.jar", identifier.quote="\"")
```
如果执行成功，不会出现任何错误信息。之后通过以下命令尝试连接数据库：
```R
conn<-dbConnect(drv,"jdbc:TSDB://192.168.0.1:0/?user=root&password=taosdata","root","taosdata")
```
注意将上述命令中的IP地址替换成正确的IP地址。如果没有任务错误的信息，则连接数据库成功，否则需要根据错误提示调整连接的命令。TDengine支持以下的 _RJDBC_ 包中函数：
- dbWriteTable(conn, "test", iris, overwrite=FALSE, append=TRUE)：将数据框iris写入表test中，overwrite必须设置为false，append必须设为TRUE,且数据框iris要与表test的结构一致。
- dbGetQuery(conn, "select count(*) from test")：查询语句。
- dbSendUpdate(conn, "use db")：执行任何非查询sql语句。例如dbSendUpdate(conn, "use db")， 写入数据dbSendUpdate(conn, "insert into t1 values(now, 99)")等。
- dbReadTable(conn, "test")：读取表test中数据。
- dbDisconnect(conn)：关闭连接。
- dbRemoveTable(conn, "test")：删除表test。
TDengine客户端暂不支持如下函数：
- dbExistsTable(conn, "test")：是否存在表test。
- dbListTables(conn)：显示连接中的所有表。
在 2.3.3.0 及以上版本，您可以导入 TDinsight Dashboard (Grafana Dashboard ID： [15167](https://grafana.com/grafana/dashboards/15167)) 作为 TDengine 集群的监控可视化工具。安装和使用说明请见 [TDinsight 用户手册](https://www.taosdata.com/cn/documentation/tools/insight)。
documentation20/cn/10.cluster/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -45,7 +45,7 @@ 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11项参数必须完全相同，否则不能成功加入到集群中。**
**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** |
| ----- | ------------------ | ---------------------------------------- |
......@@ -68,6 +68,8 @@ arbitrator ha.taosdata.com:6042
```
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;
......@@ -233,7 +235,7 @@ SHOW MNODES;
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。
**【提示】负载均衡由参数balance控制，它决定是否启动自动负载均衡。**
**【提示】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。**
## <a class="anchor" id="offline"></a>数据节点离线处理
......
documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md 100644 → 100755
浏览文件 @ b8ae42ff
此差异已折叠。
documentation20/cn/13.faq/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
此差异已折叠。
documentation20/cn/14.devops/01.telegraf/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
# 使用 TDengine + Telegraf + Grafana 快速搭建 IT 运维展示系统
## 背景介绍
TDengine是涛思数据专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。自从 2019年 7 月开源以来，凭借创新的数据建模设计、快捷的安装方式、易用的编程接口和强大的数据写入查询性能博得了大量时序数据开发者的青睐。
TDengine 是涛思数据专为物联网、车联网、工业互联网、IT 运维等设计和优化的大数据平台。自从 2019年 7 月开源以来，凭借创新的数据建模设计、快捷的安装方式、易用的编程接口和强大的数据写入查询性能博得了大量时序数据开发者的青睐。
IT 运维监测数据通常都是对时间特性比较敏感的数据，例如：
- 系统资源指标：CPU、内存、IO、带宽等。
- 软件系统指标：存活状态、连接数目、请求数目、超时数目、错误数目、响应时间、服务类型及其他与业务有关的指标。
......@@ -13,35 +15,40 @@ IT 运维监测数据通常都是对时间特性比较敏感的数据，例如
![IT-DevOps-Solutions-Telegraf.png](../../images/IT-DevOps-Solutions-Telegraf.png)
## 安装步骤
### 安装 Telegraf，Grafana 和 TDengine
安装 Telegraf、Grafana 和 TDengine 请参考相关官方文档。
### Telegraf
请参考[官方文档](https://portal.influxdata.com/downloads/)。
### Grafana
请参考[官方文档](https://grafana.com/grafana/download)。
### TDengine
从涛思数据官网[下载](http://taosdata.com/cn/all-downloads/)页面下载最新 TDengine-server 2.3.0.0 或以上版本安装。
从涛思数据官网[下载](http://taosdata.com/cn/all-downloads/)页面下载最新 TDengine-server 2.3.0.0 或以上版本安装。
## 数据链路设置
### 下载 TDengine 插件到 grafana 插件目录
```bash
1. wget -c https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/download/v3.1.1/tdengine-datasource-3.1.1.zip
2. sudo unzip tdengine-datasource-3.1.1.zip -d /var/lib/grafana/plugins/
1. wget -c https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/download/v3.1.3/tdengine-datasource-3.1.3.zip
2. sudo unzip tdengine-datasource-3.1.3.zip -d /var/lib/grafana/plugins/
3. sudo chown grafana:grafana -R /var/lib/grafana/plugins/tdengine
4. echo -e "[plugins]\nallow_loading_unsigned_plugins = tdengine-datasource\n" | sudo tee -a /etc/grafana/grafana.ini
5. sudo systemctl restart grafana-server.service
```
### 修改 /etc/telegraf/telegraf.conf
### 修改 /etc/telegraf/telegraf.conf
配置方法，在 /etc/telegraf/telegraf.conf 增加如下文字，其中 database name 请填写希望在 TDengine 保存 Telegraf 数据的数据库名，TDengine server/cluster host、username和 password 填写 TDengine 实际值：
```
[[outputs.http]]
url = "http://<TDengine server/cluster host>:6041/influxdb/v1/write?db=<database name>"
......@@ -54,20 +61,19 @@ IT 运维监测数据通常都是对时间特性比较敏感的数据，例如
```
然后重启 telegraf：
```
```bash
sudo systemctl start telegraf
```
### 导入 Dashboard
使用 Web 浏览器访问 IP:3000 登录 Grafana 界面，系统初始用户名密码为 admin/admin。
点击左侧齿轮图标并选择 Plugins，应该可以找到 TDengine data source 插件图标。
点击左侧加号图标并选择 Import，从 https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/examples/telegraf/grafana/dashboards/telegraf-dashboard-v0.1.0.json 下载 dashboard JSON 文件后导入。之后可以看到如下界面的仪表盘：
点击左侧加号图标并选择 Import，从 `https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/examples/telegraf/grafana/dashboards/telegraf-dashboard-v0.1.0.json` 下载 dashboard JSON 文件后导入。之后可以看到如下界面的仪表盘：
![IT-DevOps-Solutions-telegraf-dashboard.png](../../images/IT-DevOps-Solutions-telegraf-dashboard.png)
## 总结
以上演示如何快速搭建一个完整的 IT 运维展示系统。得力于 TDengine 2.3.0.0 版本中新增的 schemaless 协议解析功能，以及强大的生态软件适配能力，用户可以短短数分钟就可以搭建一个高效易用的 IT 运维系统。TDengine 强大的数据写入查询性能和其他丰富功能请参考官方文档和产品落地案例。
documentation20/en/00.index/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
此差异已折叠。
documentation20/en/03.architecture/docs.md
浏览文件 @ b8ae42ff
......@@ -138,7 +138,7 @@ TDengine suggests using data collection point ID as the table name (like D1001 i
### STable: A Collection of Data Points in the Same Type
The design of one table for each data collection point will require a huge number of tables, which is difficult to manage. Moreover, applications often need to take aggregation operations between data collection points, thus aggregation operations will become complicated. To support aggregation over multiple tables efficiently, the [STable(Super Table)](https://www.taosdata.com/en/documentation/super-table) concept is introduced by TDengine.
The design of one table for each data collection point will require a huge number of tables, which is difficult to manage. Moreover, applications often need to take aggregation operations between data collection points, thus aggregation operations will become complicated. To support aggregation over multiple tables efficiently, the STable(Super Table) concept is introduced by TDengine.
STable is an abstract set for a type of data collection point. A STable contains a set of data collection points (tables) that have the same schema or data structure, but with different static attributes (tags). To describe a STable (a set of data collection points of a specific type), in addition to defining the table structure of the collected metrics, it is also necessary to define the schema of its tags. The data type of tags can be int, float, string, and there can be multiple tags, which can be added, deleted, or modified afterward. If the whole system has N different types of data collection points, N STables need to be established.
......@@ -157,7 +157,7 @@ Logical structure diagram of TDengine distributed architecture as following:
![TDengine architecture diagram](../images/architecture/structure.png)
<center> Figure 1: TDengine architecture diagram </center>
A complete TDengine system runs on one or more physical nodes. Logically, it includes data node (dnode), TDEngine application driver (TAOSC) and application (app). There are one or more data nodes in the system, which form a cluster. The application interacts with the TDengine cluster through TAOSC's API. The following is a brief introduction to each logical unit.
A complete TDengine system runs on one or more physical nodes. Logically, it includes data node (dnode), TDengine application driver (TAOSC) and application (app). There are one or more data nodes in the system, which form a cluster. The application interacts with the TDengine cluster through TAOSC's API. The following is a brief introduction to each logical unit.
**Physical node (pnode)**: A pnode is a computer that runs independently and has its own computing, storage and network capabilities. It can be a physical machine, virtual machine, or Docker container installed with OS. The physical node is identified by its configured FQDN (Fully Qualified Domain Name). TDengine relies entirely on FQDN for network communication. If you don't know about FQDN, please read the blog post "[All about FQDN of TDengine](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)".
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package com.taosdata.example.jdbcTemplate.dao;
public interface ExecuteAsStatement{
void doExecute(String sql);
}
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go @ 7da3cc9e
比较 25f8683e...7da3cc9e
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taos-tools @ 94aec03d
比较 78519c0c...94aec03d
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src/mnode/src/mnodeDnode.c
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taosadapter @ 09807060
比较 f108f524...09807060
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tests/develop-test/2-query/constant_compare.py 0 → 100644
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tests/develop-test/2-query/diff_funcs.py 0 → 100644
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tests/develop-test/2-query/diff_ignore_negative.py 0 → 100644
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tests/develop-test/2-query/function_histogram.py 0 → 100644
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tests/examples/lua/lua_connector.c
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tests/pytest/crash_gen/README.md
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tests/pytest/dockerCluster/taosdemoWrapper.py 已删除 100644 → 0
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tests/pytest/manualTest/TD-5114/checkClusterStatus.py 0 → 100644
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