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TDengine

taosdata / TDengine
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TDengine
提交 c724eae5 编写于 作者: wmmhello's avatar wmmhello
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Merge branch 'develop' into fix/TD-5939

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Showing with 49312 addition and 12083 deletion
.drone.yml
浏览文件 @ c724eae5
---
kind: pipeline
name: test_amd64
platform:
os: linux
arch: amd64
steps:
- name: build
image: gcc
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y cmake build-essential
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- make -j4
trigger:
event:
- pull_request
when:
branch:
- develop
- master
- 2.0
---
kind: pipeline
name: test_arm64_bionic
platform:
......@@ -36,7 +10,11 @@ steps:
image: arm64v8/ubuntu:bionic
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y cmake build-essential
- apt-get install -y cmake git build-essential wget
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-arm64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-arm64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
......@@ -63,7 +41,11 @@ steps:
commands:
- echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | debconf-set-selections
- apt-get update
- apt-get install -y -qq cmake build-essential
- apt-get install -y -qq git cmake build-essential wget
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-arm64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-arm64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
......@@ -88,10 +70,17 @@ steps:
- name: build
image: arm64v8/centos:7
commands:
- yum install -y gcc gcc-c++ make cmake git
- yum install -y epel-release
- yum install -y gcc gcc-c++ make cmake3 wget git
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-arm64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-arm64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- ln -s /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
- go version
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
- cmake3 .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
- make -j4
trigger:
event:
......@@ -113,7 +102,8 @@ steps:
- name: build
image: arm64v8/centos:8
commands:
- dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git libarchive
- dnf install -y gcc gcc-c++ make cmake epel-release git libarchive golang
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch64 > /dev/null
......@@ -139,7 +129,8 @@ steps:
image: arm32v7/ubuntu:bionic
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y cmake build-essential
- apt-get install -y cmake build-essential golang-go git
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake .. -DCPUTYPE=aarch32 > /dev/null
......@@ -165,8 +156,11 @@ steps:
image: ubuntu:trusty
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y gcc cmake3 build-essential git binutils-2.26
- apt-get install -y gcc cmake3 build-essential git binutils-2.26 wget
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
......@@ -192,7 +186,11 @@ steps:
image: ubuntu:xenial
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y gcc cmake build-essential
- apt-get install -y gcc cmake build-essential git wget
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
......@@ -217,7 +215,11 @@ steps:
image: ubuntu:bionic
commands:
- apt-get update
- apt-get install -y gcc cmake build-essential
- apt-get install -y gcc cmake build-essential git wget
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
......@@ -241,10 +243,16 @@ steps:
- name: build
image: ansible/centos7-ansible
commands:
- yum install -y gcc gcc-c++ make cmake
- yum install -y epel-release
- yum install -y gcc gcc-c++ make cmake3 wget git
- wget https://dl.google.com/go/go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- tar -C /usr/local -xzf go1.16.9.linux-amd64.tar.gz
- export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
- ln -s /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
- git submodule update --init --recursive
- mkdir debug
- cd debug
- cmake ..
- cmake3 ..
- make -j4
trigger:
event:
......
.gitmodules
浏览文件 @ c724eae5
[submodule "src/connector/go"]
path = src/connector/go
url = git@github.com:taosdata/driver-go.git
url = https://github.com/taosdata/driver-go.git
[submodule "src/connector/grafanaplugin"]
path = src/connector/grafanaplugin
url = git@github.com:taosdata/grafanaplugin.git
url = https://github.com/taosdata/grafanaplugin.git
[submodule "src/connector/hivemq-tdengine-extension"]
path = src/connector/hivemq-tdengine-extension
url = git@github.com:taosdata/hivemq-tdengine-extension.git
url = https://github.com/taosdata/hivemq-tdengine-extension.git
[submodule "tests/examples/rust"]
path = tests/examples/rust
url = https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings.git
......@@ -16,3 +16,6 @@
[submodule "deps/TSZ"]
path = deps/TSZ
url = https://github.com/taosdata/TSZ.git
[submodule "src/plugins/blm3"]
path = src/plugins/blm3
url = https://github.com/taosdata/blm3
CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -10,9 +10,9 @@ ELSE ()
ENDIF ()
IF (${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES "Darwin")
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
ELSE ()
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0)
ENDIF ()
SET(TD_ACCOUNT FALSE)
......@@ -38,7 +38,7 @@ MESSAGE(STATUS "Community directory: " ${TD_COMMUNITY_DIR})
INCLUDE(cmake/input.inc)
INCLUDE(cmake/platform.inc)
IF (TD_WINDOWS OR TD_DARWIN)
IF (TD_WINDOWS OR TD_DARWIN)
SET(TD_SOMODE_STATIC TRUE)
ENDIF ()
......
Jenkinsfile
浏览文件 @ c724eae5
import hudson.model.Result
import hudson.model.*;
import jenkins.model.CauseOfInterruption
properties([pipelineTriggers([githubPush()])])
node {
......@@ -6,6 +7,7 @@ node {
}
def skipbuild=0
def win_stop=0
def abortPreviousBuilds() {
def currentJobName = env.JOB_NAME
......@@ -70,6 +72,7 @@ def pre_test(){
git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
git clean -dfx
git submodule update --init --recursive
cd ${WK}
git reset --hard HEAD~10
'''
......@@ -96,7 +99,7 @@ def pre_test(){
sh '''
cd ${WK}
git pull >/dev/null
export TZ=Asia/Harbin
date
git clean -dfx
......@@ -110,7 +113,85 @@ def pre_test(){
'''
return 1
}
def pre_test_win(){
bat '''
taskkill /f /t /im python.exe
cd C:\\
rd /s /Q C:\\TDengine
cd C:\\workspace\\TDinternal
rd /s /Q C:\\workspace\\TDinternal\\debug
cd C:\\workspace\\TDinternal\\community
git reset --hard HEAD~10
'''
script {
if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal\\community
git checkout master
'''
}
else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0'){
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal\\community
git checkout 2.0
'''
}
else{
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal\\community
git checkout develop
'''
}
}
bat'''
cd C:\\workspace\\TDinternal\\community
git pull
git fetch origin +refs/pull/%CHANGE_ID%/merge
git checkout -qf FETCH_HEAD
git clean -dfx
git submodule update --init --recursive
cd C:\\workspace\\TDinternal
git reset --hard HEAD~10
'''
script {
if (env.CHANGE_TARGET == 'master') {
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal
git checkout master
'''
}
else if(env.CHANGE_TARGET == '2.0'){
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal
git checkout 2.0
'''
}
else{
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal
git checkout develop
'''
}
}
bat '''
cd C:\\workspace\\TDinternal
git pull
date
git clean -dfx
mkdir debug
cd debug
call "C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 14.0\\VC\\vcvarsall.bat" amd64
cmake ../ -G "NMake Makefiles"
nmake || exit 8
nmake install || exit 8
xcopy /e/y/i/f C:\\workspace\\TDinternal\\debug\\build\\lib\\taos.dll C:\\Windows\\System32 || exit 8
cd C:\\workspace\\TDinternal\\community\\src\\connector\\python
python -m pip install .
'''
return 1
}
pipeline {
agent none
environment{
......@@ -235,11 +316,28 @@ pipeline {
npm install td2.0-connector > /dev/null 2>&1
node nodejsChecker.js host=localhost
node test1970.js
cd ${WKC}/tests/connectorTest/nodejsTest/nanosupport
npm install td2.0-connector > /dev/null 2>&1
node nanosecondTest.js
'''
sh '''
cd ${WKC}/src/connector/node-rest/
npm install
npm run build
npm run build:test
npm run test
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests/examples/C#/taosdemo
mcs -out:taosdemo *.cs > /dev/null 2>&1
echo '' |./taosdemo -c /etc/taos
cd ${WKC}/tests/connectorTest/C#Test/nanosupport
mcs -out:nano *.cs > /dev/null 2>&1
echo '' |./nano
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests/gotest
......@@ -264,12 +362,12 @@ pipeline {
'''
}
timeout(time: 60, unit: 'MINUTES'){
// sh '''
// cd ${WKC}/tests/pytest
// rm -rf /var/lib/taos/*
// rm -rf /var/log/taos/*
// ./handle_crash_gen_val_log.sh
// '''
sh '''
cd ${WKC}/tests/pytest
rm -rf /var/lib/taos/*
rm -rf /var/log/taos/*
./handle_crash_gen_val_log.sh
'''
sh '''
cd ${WKC}/tests/pytest
rm -rf /var/lib/taos/*
......@@ -324,11 +422,12 @@ pipeline {
./test-all.sh b4fq
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh p4
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh full jdbc
cd ${WKC}/tests
./test-all.sh full unit
date'''
'''
// cd ${WKC}/tests
// ./test-all.sh full jdbc
// cd ${WKC}/tests
// ./test-all.sh full unit
}
}
}
......@@ -370,7 +469,39 @@ pipeline {
date'''
}
}
}
}
// stage('build'){
// agent{label " wintest "}
// steps {
// pre_test()
// script{
// while(win_stop == 0){
// sleep(1)
// }
// }
// }
// }
// stage('test'){
// agent{label "win"}
// steps{
// catchError(buildResult: 'FAILURE', stageResult: 'FAILURE') {
// pre_test_win()
// timeout(time: 20, unit: 'MINUTES'){
// bat'''
// cd C:\\workspace\\TDinternal\\community\\tests\\pytest
// .\\test-all.bat Wintest
// '''
// }
// }
// script{
// win_stop=1
// }
// }
// }
}
}
}
......
README-CN.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -7,6 +7,7 @@
[![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/)
# TDengine 简介
......@@ -107,6 +108,12 @@ Go 连接器和 Grafana 插件在其他独立仓库，如果安装它们的话
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/
```
## 构建 TDengine
### Linux 系统
......
README.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -6,7 +6,8 @@
[![TDengine](TDenginelogo.png)](https://www.taosdata.com)
English | [简体中文](./README-CN.md)
English | [简体中文](./README-CN.md)
We are hiring, check [here](https://www.taosdata.com/en/careers/)
# What is TDengine？
......@@ -31,7 +32,7 @@ For user manual, system design and architecture, engineering blogs, refer to [TD
# 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/) 2.8.12.x or higher versions in the project directory.
To build TDengine, use [CMake](https://cmake.org/) 3.0.2 or higher versions in the project directory.
## Install tools
......@@ -46,7 +47,7 @@ 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 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
......@@ -59,7 +60,10 @@ sudo apt-get install -y maven
### Centos 7:
```bash
sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake git
sudo yum install epel-release
sudo yum update
sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake3 git
sudo ln -sf /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake
```
To install openjdk-8:
......@@ -87,6 +91,15 @@ To install Apache Maven:
sudo dnf install -y maven
```
### 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
```
## Get the source codes
First of all, you may clone the source codes from github:
......@@ -101,6 +114,12 @@ so you should run this command in the TDengine directory to install them:
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/
```
## Build TDengine
### On Linux platform
......@@ -110,6 +129,17 @@ mkdir debug && cd debug
cmake .. && cmake --build .
```
Note TDengine 2.3.0.0 and later use a component named 'blm3' to play http daemon role by default instead of the http daemon embedded in the early version of TDengine. The blm3 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 blm3 source code. Please install go language 1.14 or above for compiling blm3. 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
```
Or you can use the following command to choose to embed old httpd too.
```
cmake .. -DBUILD_HTTP=true
```
You can use Jemalloc as memory allocator instead of glibc:
```
apt install autoconf
......@@ -195,6 +225,19 @@ taos
If TDengine shell connects the server successfully, welcome messages and version info are printed. Otherwise, an error message is shown.
## 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:
```
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
[Optional] echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
sudo apt-get update
apt-get policy tdengine
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`)
......@@ -207,7 +250,7 @@ In another terminal, use the TDengine shell to connect the server:
./build/bin/taos -c test/cfg
```
option "-c test/cfg" specifies the system configuration file directory.
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.
......
alert/release.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -52,7 +52,7 @@ echo "cpuType=${cpuType}"
echo "osType=${osType}"
echo "version=${version}"
GOOS=${osType} GOARCH=${cpuType} go build -ldflags '-X main.version='${version}
GOOS=${osType} GOARCH=${cpuType} go mod tidy && go build -ldflags '-X main.version='${version}
mkdir -p TDengine-alert/driver
......
cmake/define.inc
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -45,6 +45,10 @@ IF (TD_TQ)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_TQ_)
ENDIF ()
IF (TD_PRO)
ADD_DEFINITIONS(-D_TD_PRO_)
ENDIF ()
IF (TD_MEM_CHECK)
ADD_DEFINITIONS(-DTAOS_MEM_CHECK)
ENDIF ()
......@@ -83,7 +87,7 @@ IF (TD_ARM_64)
ADD_DEFINITIONS(-DUSE_LIBICONV)
MESSAGE(STATUS "arm64 is defined")
SET(COMMON_FLAGS "-Wall -Werror -fPIC -fsigned-char -fpack-struct=8 -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGE_FILE")
INCLUDE_DIRECTORIES(${TD_COMMUNITY_DIR}/deps/lua/src)
ENDIF ()
......@@ -120,6 +124,20 @@ IF (TD_APLHINE)
MESSAGE(STATUS "aplhine is defined")
ENDIF ()
IF (TD_LINUX)
IF (TD_ARM_32)
SET(TD_BUILD_HTTP TRUE)
ADD_DEFINITIONS(-DHTTP_EMBEDDED)
ELSE ()
IF (TD_BUILD_HTTP)
ADD_DEFINITIONS(-DHTTP_EMBEDDED)
ENDIF ()
ENDIF ()
ELSE ()
SET(TD_BUILD_HTTP TRUE)
ADD_DEFINITIONS(-DHTTP_EMBEDDED)
ENDIF ()
IF (TD_LINUX)
ADD_DEFINITIONS(-DLINUX)
ADD_DEFINITIONS(-D_LINUX)
......
cmake/env.inc
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -2,7 +2,12 @@ CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
PROJECT(TDengine)
SET(CMAKE_C_STANDARD 11)
SET(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE ON)
IF (TD_BUILD_VERBOSE)
SET(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE ON)
ELSE ()
SET(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE OFF)
ENDIF ()
#set output directory
SET(LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_BINARY_DIR}/build/lib)
......
cmake/input.inc
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -49,6 +49,9 @@ IF (${DBNAME} MATCHES "power")
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")
ENDIF ()
IF (${DLLTYPE} MATCHES "go")
......@@ -87,16 +90,28 @@ IF (${BUILD_JDBC} MATCHES "false")
SET(TD_BUILD_JDBC FALSE)
ENDIF ()
SET(TD_BUILD_HTTP FALSE)
IF (${BUILD_HTTP} MATCHES "true")
SET(TD_BUILD_HTTP TRUE)
ENDIF ()
SET(TD_MEMORY_SANITIZER FALSE)
IF (${MEMORY_SANITIZER} MATCHES "true")
SET(TD_MEMORY_SANITIZER TRUE)
ENDIF ()
SET(TD_BUILD_VERBOSE FALSE)
IF (${VERBOSE} MATCHES "true")
SET(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE ON)
SET(TD_BUILD_VERBOSE TRUE)
ENDIF ()
IF (${TSZ_ENABLED} MATCHES "true")
# define add
# 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()
cmake/install.inc
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -6,6 +6,8 @@ IF (TD_LINUX)
ELSEIF (TD_WINDOWS)
IF (TD_POWER)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/PowerDB)
ELSEIF (TD_PRO)
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/ProDB)
ELSE ()
SET(CMAKE_INSTALL_PREFIX C:/TDengine)
ENDIF ()
......@@ -24,6 +26,8 @@ ELSEIF (TD_WINDOWS)
IF (TD_POWER)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/power.exe DESTINATION .)
ELSEIF (TD_PRO)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/prodbc.exe DESTINATION .)
ELSE ()
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taos.exe DESTINATION .)
INSTALL(FILES ${EXECUTABLE_OUTPUT_PATH}/taosdemo.exe DESTINATION .)
......@@ -32,7 +36,7 @@ ELSEIF (TD_WINDOWS)
#INSTALL(TARGETS taos RUNTIME DESTINATION driver)
#INSTALL(TARGETS shell RUNTIME DESTINATION .)
IF (TD_MVN_INSTALLED)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.34-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)
INSTALL(FILES ${LIBRARY_OUTPUT_PATH}/taos-jdbcdriver-2.0.35-dist.jar DESTINATION connector/jdbc)
ENDIF ()
ELSEIF (TD_DARWIN)
SET(TD_MAKE_INSTALL_SH "${TD_COMMUNITY_DIR}/packaging/tools/make_install.sh")
......
cmake/version.inc
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine)
IF (DEFINED VERNUMBER)
SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER})
ELSE ()
SET(TD_VER_NUMBER "2.1.7.2")
SET(TD_VER_NUMBER "2.3.0.0")
ENDIF ()
IF (DEFINED VERCOMPATIBLE)
......
deps/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
PROJECT(TDengine)
IF (${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES "Darwin")
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
ELSE ()
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0)
ENDIF ()
ADD_SUBDIRECTORY(zlib-1.2.11)
......
deps/MQTT-C/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
# MQTT-C build options
option(MQTT_C_OpenSSL_SUPPORT "Build MQTT-C with OpenSSL support?" OFF)
......
deps/MsvcLibX/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
PROJECT(TDengine)
IF (${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES "Darwin")
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
ELSE ()
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0)
ENDIF ()
IF (TD_WINDOWS)
......
deps/cJson/inc/cJSON.h
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -73,7 +73,7 @@ typedef struct cJSON
char *string;
//Keep the original string of number
char numberstring[13];
char numberstring[64];
} cJSON;
typedef struct cJSON_Hooks
......
deps/cJson/src/cJSON.c
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......@@ -290,7 +290,7 @@ loop_end:
input_buffer->offset += (size_t)(after_end - number_c_string);
strncpy(item->numberstring, (const char *)number_c_string, 12);
strncpy(item->numberstring, (const char *)number_c_string, strlen((const char*)number_c_string));
return true;
}
......
deps/iconv/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
PROJECT(TDengine)
IF (TD_WINDOWS)
......
deps/pthread/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
PROJECT(TDengine)
IF (TD_WINDOWS)
......
deps/regex/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
PROJECT(TDengine)
IF (TD_WINDOWS)
......
deps/wepoll/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
PROJECT(TDengine)
IF (TD_WINDOWS)
......
deps/zlib-1.2.11/CMakeLists.txt
浏览文件 @ c724eae5
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
PROJECT(TDengine)
IF (TD_WINDOWS)
......
documentation20/cn/00.index/docs.md
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......@@ -40,17 +40,21 @@ TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专
* [超级表管理](/taos-sql#super-table)：添加、删除、查看、修改超级表
* [标签管理](/taos-sql#tags)：增加、删除、修改标签
* [数据写入](/taos-sql#insert)：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
* [数据查询](/taos-sql#select)：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
* [数据查询](/taos-sql#select)：支持时间段、值过滤、排序、嵌套查询、UINON、JOIN、查询结果手动分页等
* [SQL函数](/taos-sql#functions)：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
* [窗口切分聚合](/taos-sql#aggregation)：将表中数据按照时间段等方式进行切割后聚合，降维处理
* [边界限制](/taos-sql#limitation)：库、表、SQL等边界限制条件
* [UDF](/taos-sql/udf)：用户定义函数的创建和管理方法
* [错误码](/taos-sql/error-code)：TDengine 2.0 错误码以及对应的十进制码
## [高效写入数据](/insert)
* [SQL写入](/insert#sql)：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
* [Prometheus写入](/insert#prometheus)：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
* [Telegraf写入](/insert#telegraf)：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
* [SQL 写入](/insert#sql)：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
* [Schemaless 写入](/insert#schemaless)：免于预先建表，将数据直接写入时自动维护元数据结构
* [Prometheus 写入](/insert#prometheus)：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
* [Telegraf 写入](/insert#telegraf)：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
* [collectd 直接写入](/insert#collectd)：配置 collectd，不用任何代码，将采集数据直接写入
* [StatsD 直接写入](/insert#statsd)：配置 StatsD，不用任何代码，将采集数据直接写入
* [EMQ X Broker](/insert#emq)：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
* [HiveMQ Broker](/insert#hivemq)：配置HiveMQ，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
......@@ -116,6 +120,11 @@ TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专
* [数据复制](/architecture/replica)：支持实时同步、异步复制，保证系统的High Availibility
* [技术博客](https://www.taosdata.com/cn/blog/?categories=3)：更多的技术分析和架构设计文章
## [应用 TDengine 快速搭建 IT 运维系统](/devops)
* [devops](/devops/telegraf)：使用 TDengine + Telegraf + Grafana 快速搭建 IT 运维系统
* [devops](/devops/collectd)：使用 TDengine + collectd_statsd + Grafana 快速搭建 IT 运维系统
## 常用工具
* [TDengine样例导入工具](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/18/1166.html)
......
documentation20/cn/01.evaluation/docs.md
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......@@ -2,28 +2,27 @@
## <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，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
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 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、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，它具有如下鲜明的特点：
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：
* __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，存储空间不到通用数据库的 1/10。
* __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。
* __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与 Telegraf, Grafana, EMQ, HiveMQ, Prometheus, MATLAB, R 等集成。后续将支持 OPC, Hadoop, Spark 等，BI 工具也将无缝连接。
* __零运维成本、零学习成本__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类标准 SQL，支持 RESTful，支持 Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与 MySQL 相似，零学习成本。
* __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。
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。
![TDengine技术生态图](page://images/eco_system.png)
![TDengine技术生态图](../images/eco_system.png)
<center>图 1. TDengine技术生态图</center>
## <a class="anchor" id="scenes"></a>TDengine 总体适用场景
作为一个 IoT 大数据平台，TDengine 的典型适用场景是在 IoT 范畴，而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统，比如 CRM，ERP 等，不在本文讨论范围内。
### 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。
......@@ -64,4 +63,3 @@ TDengine 的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发
|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。|
documentation20/cn/02.getting-started/01.docker/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -224,7 +224,7 @@ tdengine
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。
```bash
$ docker run -d -v /etc/taos:/etc/taos -P 6041:6041 tdengine/tdengine
$ 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
......
documentation20/cn/02.getting-started/docs.md
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......@@ -22,6 +22,18 @@ TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟
具体的安装过程，请参见 [TDengine 多种安装包的安装和卸载](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html) 以及 [视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1941.html)。
### 使用 apt-get 安装
如果使用 Debian 或 Ubuntu 系统，也可以使用 apt-get 从官方仓库安装，设置方法为：
```
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
[ beta 版安装包仓库为可选安装项 ] echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
sudo apt-get update
apt-get policy tdengine
sudo apt-get install tdengine
```
<a class="anchor" id="start"></a>
## 轻松启动
......@@ -163,8 +175,10 @@ taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters where group
```mysql
taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.d10 interval(10s);
```
## <a class="anchor" id="taosdemo"></a> taosdemo 详细功能列表
**Note:** taosdemo 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，请执行 `taosdemo --help` 详细列出。您可以设置不同参数进行体验。
taosdemo 命令本身带有很多选项，配置表的数目、记录条数等等，请执行 `taosdemo --help` 详细列出。您可以设置不同参数进行体验。
taosdemo 详细使用方法请参照 [如何使用taosdemo对TDengine进行性能测试？](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/taosdemo )。
## 客户端和报警模块
......
documentation20/cn/03.architecture/01.taosd/docs.md
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......@@ -6,7 +6,7 @@
taosd包含rpc, dnode, vnode, tsdb, query, cq, sync, wal, mnode, http, monitor等模块，具体如下图：
![modules.png](page://images/architecture/modules.png)
![modules.png](../../images/architecture/modules.png)
taosd的启动入口是dnode模块，dnode然后启动其他模块，包括可选配置的http, monitor模块。taosc或dnode之间交互的消息都是通过rpc模块进行，dnode模块根据接收到的消息类型，将消息分发到vnode或mnode的消息队列，或由dnode模块自己消费。dnode的工作线程(worker)消费消息队列里的消息，交给mnode或vnode进行处理。下面对各个模块做简要说明。
......@@ -41,13 +41,13 @@ RPC模块还提供数据压缩功能，如果数据包的字节数超过系统
taosd的消息消费由dnode通过读写线程池进行控制，是系统的中枢。该模块内的结构体图如下：
![dnode.png](page://images/architecture/dnode.png)
![dnode.png](../../images/architecture/dnode.png)
## VNODE模块
vnode是一独立的数据存储查询逻辑单元，但因为一个vnode只能容许一个DB，因此vnode内部没有account, DB, user等概念。为实现更好的模块化、封装以及未来的扩展，它有很多子模块，包括负责存储的TSDB，负责查询的Query, 负责数据复制的sync，负责数据库日志的的wal, 负责连续查询的cq(continuous query), 负责事件触发的流计算的event等模块，这些子模块只与vnode模块发生关系，与其他模块没有任何调用关系。模块图如下：
![vnode.png](page://images/architecture/vnode.png)
![vnode.png](../../images/architecture/vnode.png)
vnode模块向下，与dnodeVRead，dnodeVWrite发生互动，向上，与子模块发生互动。它主要的功能有：
......
documentation20/cn/03.architecture/02.replica/docs.md
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......@@ -90,7 +90,7 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
具体的流程图如下：
![replica-master.png](page://images/architecture/replica-master.png)
![replica-master.png](../../images/architecture/replica-master.png)
选择Master的具体规则如下：
......@@ -105,7 +105,7 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
如果vnode A是master, vnode B是slave, vnode A能接受客户端的写请求，而vnode B不能。当vnode A收到写的请求后，遵循下面的流程：
![replica-forward.png](page://images/architecture/replica-forward.png)
![replica-forward.png](../../images/architecture/replica-forward.png)
1. 应用对写请求做基本的合法性检查，通过，则给该请求包打上一个版本号(version, 单调递增）
2. 应用将打上版本号的写请求封装一个WAL Head, 写入WAL(Write Ahead Log)
......@@ -140,7 +140,7 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
整个数据恢复流程分为两大步骤，第一步，先恢复archived data(file), 然后恢复wal。具体流程如下：
![replica-restore.png](page://images/architecture/replica-restore.png)
![replica-restore.png](../../images/architecture/replica-restore.png)
1. 通过已经建立的TCP连接，发送sync req给master节点
2. master收到sync req后，以client的身份，向vnode B主动建立一新的专用于同步的TCP连接（syncFd)
......
documentation20/cn/04.model/docs.md
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# TDengine数据建模
# TDengine 数据建模
TDengine采用关系型数据模型，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。
TDengine 采用关系型数据模型，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)。
## <a class="anchor" id="create-db"></a>创建库
## <a class="anchor" id="create-db"></a> 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，应用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：
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，应用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：
```mysql
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 [TAOS SQL 的数据管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#management) 章节。
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 [TAOS SQL 的数据管理](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#management) 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：
创建库之后，需要使用 SQL 命令 USE 将当前库切换过来，例如：
```mysql
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。
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。
**注意：**
- 任何一张表或超级表是属于一个库的，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。
- 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。
## <a class="anchor" id="create-stable"></a>创建超级表
## <a class="anchor" id="create-stable"></a> 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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#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：
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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#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：
```mysql
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
......@@ -39,25 +39,25 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
**注意：**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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#super-table) 章节。
与创建普通表一样，创建表时，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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#super-table) 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。一张超级表里包含的采集物理量必须是同时采集的（时间戳是一致的）。
一张超级表最多容许 1024 列，如果一个采集点采集的物理量个数超过 1024，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。（从 2.1.7.0 版本开始，列数限制由 1024 列放宽到了 4096 列。）
## <a class="anchor" id="create-table"></a>创建表
## <a class="anchor" id="create-table"></a> 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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
```mysql
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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#table) 章节。
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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#table) 章节。
**注意：**目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database （dbA）的超级表作为模板建立另一个 database （dbB）的子表，后续会禁止这种用法，不建议使用这种方法建表。
**注意：**目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database (dbA)的超级表作为模板建立另一个 database (dbB)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。
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。比如：
......@@ -65,13 +65,13 @@ 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
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`。
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](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#auto_create_table) 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 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。
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。
documentation20/cn/05.insert/docs.md
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# 高效写入数据
TDengine支持多种接口写入数据，包括SQL, Prometheus, Telegraf, EMQ MQTT Broker, HiveMQ Broker, CSV文件等，后续还将提供Kafka, OPC等接口。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。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。
TDengine支持多种接口写入数据，包括SQL，Prometheus，Telegraf，collectd，StatsD，EMQ MQTT Broker，HiveMQ Broker，CSV文件等，后续还将提供Kafka，OPC等接口。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。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。
## <a class="anchor" id="sql"></a>SQL写入
## <a class="anchor" id="sql"></a>SQL 写入
应用通过C/C++、JDBC、GO、C#或Python Connector 执行SQL insert语句来插入数据，用户还可以通过TAOS Shell，手动输入SQL insert语句插入数据。比如下面这条insert 就将一条记录写入到表d1001中：
应用通过C/C++, Java, Go, C#, Python, Node.js 连接器执行SQL insert语句来插入数据，用户还可以通过TAOS Shell，手动输入SQL insert语句插入数据。比如下面这条insert 就将一条记录写入到表d1001中：
```mysql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);
```
......@@ -27,15 +27,78 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
- 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。
## <a class="anchor" id="prometheus"></a>Prometheus直接写入
## <a class="anchor" id="schemaless"></a>Schemaless 写入
在物联网应用中，常会采集比较多的数据项，用于实现智能控制、业务分析、设备监控等。由于应用逻辑的版本升级，或者设备自身的硬件调整等原因，数据采集项就有可能比较频繁地出现变动。为了在这种情况下方便地完成数据记录工作，TDengine 从 2.2.0.0 版本开始，提供 Schemaless 写入方式，可以免于预先创建超级表/数据子表，而是随着数据写入，自动创建与数据对应的存储结构。并且在必要时，Schemaless 将自动增加必要的数据列，保证用户写入的数据可以被正确存储。目前，TDengine 的 C/C++ Connector 提供支持 Schemaless 的操作接口，详情请参见 [Schemaless 方式写入接口](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#schemaless) 章节。这里对 Schemaless 的数据表达格式进行描述。
### Schemaless 数据行协议
Schemaless 采用一个字符串来表达最终存储的一个数据行（可以向 Schemaless 写入 API 中一次传入多个字符串来实现多个数据行的批量写入），其格式约定如下：
```json
measurement,tag_set field_set timestamp
```
其中，
* measurement 将作为数据表名。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。
在 Schemaless 的数据行协议中，tag_set、field_set 中的每个数据项都需要对自身的数据类型进行描述。具体来说：
* 如果两边有英文双引号，表示 BIANRY(32) 类型。例如 `"abc"`。
* 如果两边有英文双引号而且带有 L 前缀，表示 NCHAR(32) 类型。例如 `L"报错信息"`。
* 对空格、等号（=）、逗号（,）、双引号（"），前面需要使用反斜杠（\）进行转义。（都指的是英文半角符号）
* 数值类型将通过后缀来区分数据类型：
- 没有后缀，为 FLOAT 类型；
- 后缀为 f32，为 FLOAT 类型；
- 后缀为 f64，为 DOUBLE 类型；
- 后缀为 i8，表示为 TINYINT (INT8) 类型；
- 后缀为 i16，表示为 SMALLINT (INT16) 类型；
- 后缀为 i32，表示为 INT (INT32) 类型；
- 后缀为 i64，表示为 BIGINT (INT64) 类型；
* t, T, true, True, TRUE, f, F, false, False 将直接作为 BOOL 型来处理。
timestamp 位置的时间戳通过后缀来声明时间精度，具体如下：
* 不带任何后缀的长整数会被当作微秒来处理；
* 当后缀为 s 时，表示秒时间戳；
* 当后缀为 ms 时，表示毫秒时间戳；
* 当后缀为 us 时，表示微秒时间戳；
* 当后缀为 ns 时，表示纳秒时间戳；
* 当时间戳为 0 时，表示采用客户端的当前时间（因此，同一批提交的数据中，时间戳 0 会被解释为同一个时间点，于是就有可能导致时间戳重复）。
例如，如下 Schemaless 数据行表示：向名为 st 的超级表下的 t1 标签为 3（BIGINT 类型）、t2 标签为 4（DOUBLE 类型）、t3 标签为 "t3"（BINARY 类型）的数据子表，写入 c1 列为 3（BIGINT 类型）、c2 列为 false（BOOL 类型）、c3 列为 "passit"（NCHAR 类型）、c4 列为 4（DOUBLE 类型）、主键时间戳为 1626006833639000000（纳秒精度）的一行数据。
```json
st,t1=3i64,t2=4f64,t3="t3" c1=3i64,c3=L"passit",c2=false,c4=4f64 1626006833639000000ns
```
需要注意的是，如果描述数据类型后缀时使用了错误的大小写，或者为数据指定的数据类型有误，均可能引发报错提示而导致数据写入失败。
### Schemaless 的处理逻辑
Schemaless 按照如下原则来处理行数据：
1. 当 tag_set 中有 ID 字段时，该字段的值将作为数据子表的表名。
2. 没有 ID 字段时，将使用 `measurement + tag_value1 + tag_value2 + ...` 的 md5 值来作为子表名。
3. 如果指定的超级表名不存在，则 Schemaless 会创建这个超级表。
4. 如果指定的数据子表不存在，则 Schemaless 会按照步骤 1 或 2 确定的子表名来创建子表。
5. 如果数据行中指定的标签列或普通列不存在，则 Schemaless 会在超级表中增加对应的标签列或普通列（只增不减）。
6. 如果超级表中存在一些标签列或普通列未在一个数据行中被指定取值，那么这些列的值在这一行中会被置为 NULL。
7. 对 BINARY 或 NCHAR 列，如果数据行中所提供值的长度超出了列类型的限制，那么 Schemaless 会增加该列允许存储的字符长度上限（只增不减），以保证数据的完整保存。
8. 如果指定的数据子表已经存在，而且本次指定的标签列取值跟已保存的值不一样，那么最新的数据行中的值会覆盖旧的标签列取值。
9. 整个处理过程中遇到的错误会中断写入过程，并返回错误代码。
**注意：**Schemaless 所有的处理逻辑，仍会遵循 TDengine 对数据结构的底层限制，例如每行数据的总长度不能超过 16k 字节。这方面的具体限制约束请参见 [TAOS SQL 边界限制](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql#limitation) 章节。
关于 Schemaless 的字符串编码处理、时区设置等，均会沿用 TAOSC 客户端的设置。
## <a class="anchor" id="prometheus"></a>Prometheus 直接写入
[Prometheus](https://www.prometheus.io/)作为Cloud Native Computing Fundation毕业的项目，在性能监控以及K8S性能监控领域有着非常广泛的应用。TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需对Prometheus做简单配置，无需任何代码，就可将Prometheus采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用Bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。
### 从源代码编译blm_prometheus
### 从源代码编译 blm_prometheus
用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件：
- Linux操作系统的服务器
- 安装好Golang，1.10版本以上
- 安装好Golang，1.14版本以上
- 对应的TDengine版本。因为用到了TDengine的客户端动态链接库，因此需要安装好和服务端相同版本的TDengine程序；比如服务端版本是TDengine 2.0.0, 则在Bailongma所在的Linux服务器（可以与TDengine在同一台服务器，或者不同服务器）
Bailongma项目中有一个文件夹blm_prometheus，存放了prometheus的写入API程序。编译过程如下：
......@@ -46,11 +109,11 @@ go build
一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_prometheus的可执行程序。
### 安装Prometheus
### 安装 Prometheus
通过Prometheus的官网下载安装。具体请见：[下载地址](https://prometheus.io/download/)。
### 配置Prometheus
### 配置 Prometheus
参考Prometheus的[配置文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)，在Prometheus的配置文件中的<remote_write>部分，增加以下配置：
......@@ -60,7 +123,8 @@ go build
启动Prometheus后，可以通过taos客户端查询确认数据是否成功写入。
### 启动blm_prometheus程序
### 启动 blm_prometheus 程序
blm_prometheus程序有以下选项，在启动blm_prometheus程序时可以通过设定这些选项来设定blm_prometheus的配置。
```bash
--tdengine-name
......@@ -94,7 +158,8 @@ remote_write:
- url: "http://10.1.2.3:8088/receive"
```
### 查询prometheus写入数据
### 查询 prometheus 写入数据
prometheus产生的数据格式如下：
```json
{
......@@ -105,10 +170,10 @@ prometheus产生的数据格式如下：
instance="192.168.99.116:8443",
job="kubernetes-apiservers",
le="125000",
resource="persistentvolumes", s
cope="cluster",
resource="persistentvolumes",
scope="cluster",
verb="LIST",
version=“v1"
version="v1"
}
}
```
......@@ -118,11 +183,80 @@ use prometheus;
select * from apiserver_request_latencies_bucket;
```
## <a class="anchor" id="telegraf"></a>Telegraf直接写入
## <a class="anchor" id="telegraf"></a> Telegraf 直接写入(通过 BLM v3)
安装 Telegraf 请参考[官方文档](https://portal.influxdata.com/downloads/)。
TDengine 新版本（2.3.0.0+）包含一个 BLM3 独立程序，负责接收包括 Telegraf 的多种应用的数据写入。
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>"
method = "POST"
timeout = "5s"
username = "<TDengine's username>"
password = "<TDengine's password>"
data_format = "influx"
influx_max_line_bytes = 250
```
然后重启 telegraf：
```
sudo systemctl start telegraf
```
即可在 TDengine 中查询 metrics 数据库中 Telegraf 写入的数据。
BLM v3 相关配置参数请参考 blm3 --help 命令输出以及相关文档。
## <a class="anchor" id="collectd"></a> collectd 直接写入(通过 BLM v3)
安装 collectd，请参考[官方文档](https://collectd.org/download.shtml)。
TDengine 新版本（2.3.0.0+）包含一个 BLM3 独立程序，负责接收包括 collectd 的多种应用的数据写入。
在 /etc/collectd/collectd.conf 文件中增加如下内容，其中 host 和 port 请填写 TDengine 和 BLM3 配置的实际值：
```
LoadPlugin network
<Plugin network>
Server "<TDengine cluster/server host>" "<port for collectd>"
</Plugin>
```
重启 collectd
```
sudo systemctl start collectd
```
BLM v3 相关配置参数请参考 blm3 --help 命令输出以及相关文档。
## <a class="anchor" id="statsd"></a> StatsD 直接写入(通过 BLM v3)
安装 StatsD
请参考[官方文档](https://github.com/statsd/statsd)。
TDengine 新版本（2.3.0.0+）包含一个 BLM3 独立程序，负责接收包括 StatsD 的多种应用的数据写入。
在 config.js 文件中增加如下内容后启动 StatsD，其中 host 和 port 请填写 TDengine 和 BLM3 配置的实际值：
```
backends 部分添加 "./backends/repeater"
repeater 部分添加 { host:'<TDengine server/cluster host>', port: <port for StatsD>}
```
示例配置文件：
```
{
port: 8125
, backends: ["./backends/repeater"]
, repeater: [{ host: '127.0.0.1', port: 6044}]
}
```
BLM v3 相关配置参数请参考 blm3 --help 命令输出以及相关文档。
## <a class="anchor" id="blm2-telegraf"></a> 使用 Bailongma 2.0 接入 Telegraf 数据写入
*注意：TDengine 新版本（2.3.0.0+）提供新版本 Bailongma ，命名为 BLM v3，提供更简便的 Telegraf 数据写入以及其他更强大的功能，Bailongma v2 即之前版本将逐步不再维护。
[Telegraf](https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/)是一流行的IT运维数据采集开源工具，TDengine提供一个小工具[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)，只需在Telegraf做简单配置，无需任何代码，就可将Telegraf采集的数据直接写入TDengine，并按规则在TDengine自动创建库和相关表项。博文[用Docker容器快速搭建一个Devops监控Demo](https://www.taosdata.com/blog/2020/02/03/1189.html)即是采用bailongma将Prometheus和Telegraf的数据写入TDengine中的示例，可以参考。
### 从源代码编译blm_telegraf
### 从源代码编译 blm_telegraf
用户需要从github下载[Bailongma](https://github.com/taosdata/Bailongma)的源码，使用Golang语言编译器编译生成可执行文件。在开始编译前，需要准备好以下条件：
......@@ -139,11 +273,11 @@ go build
一切正常的情况下，就会在对应的目录下生成一个blm_telegraf的可执行程序。
### 安装Telegraf
### 安装 Telegraf
目前TDengine支持Telegraf 1.7.4以上的版本。用户可以根据当前的操作系统，到Telegraf官网下载安装包，并执行安装。下载地址如下：https://portal.influxdata.com/downloads 。
### 配置Telegraf
### 配置 Telegraf
修改Telegraf配置文件/etc/telegraf/telegraf.conf中与TDengine有关的配置项。
......@@ -160,7 +294,8 @@ go build
关于如何使用Telegraf采集数据以及更多有关使用Telegraf的信息，请参考Telegraf官方的[文档](https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.11/)。
### 启动blm_telegraf程序
### 启动 blm_telegraf 程序
blm_telegraf程序有以下选项，在启动blm_telegraf程序时可以通过设定这些选项来设定blm_telegraf的配置。
```bash
......@@ -196,7 +331,7 @@ blm_telegraf对telegraf提供服务的端口号。
url = "http://10.1.2.3:8089/telegraf"
```
### 查询telegraf写入数据
### 查询 telegraf 写入数据
telegraf产生的数据格式如下：
```json
......
documentation20/cn/06.queries/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -3,7 +3,7 @@
## <a class="anchor" id="queries"></a>主要查询功能
TDengine 采用 SQL 作为查询语言。应用程序可以通过 C/C++, Java, Go, Python 连接器发送 SQL 语句，用户可以通过 TDengine 提供的命令行（Command Line Interface, CLI）工具 TAOS Shell 手动执行 SQL 即席查询（Ad-Hoc Query）。TDengine 支持如下查询功能：
TDengine 采用 SQL 作为查询语言。应用程序可以通过 C/C++, Java, Go, C#, Python, Node.js 连接器发送 SQL 语句，用户可以通过 TDengine 提供的命令行（Command Line Interface, CLI）工具 TAOS Shell 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
......
documentation20/cn/08.connector/01.java/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -4,7 +4,7 @@
`taos-jdbcdriver` 的实现包括 2 种形式： JDBC-JNI 和 JDBC-RESTful（taos-jdbcdriver-2.0.18 开始支持 JDBC-RESTful）。 JDBC-JNI 通过调用客户端 libtaos.so（或 taos.dll ）的本地方法实现， JDBC-RESTful 则在内部封装了 RESTful 接口实现。
![tdengine-connector](page://images/tdengine-jdbc-connector.png)
![tdengine-connector](../../images/tdengine-jdbc-connector.png)
上图显示了 3 种 Java 应用使用连接器访问 TDengine 的方式：
......@@ -68,18 +68,18 @@ INSERT INTO test.t1 USING test.weather (ts, temperature) TAGS('beijing') VALUES(
TDengine 目前支持时间戳、数字、字符、布尔类型，与 Java 对应类型转换如下：
| TDengine DataType | Java DataType |
| ----------------- | ------------------ |
| TIMESTAMP | java.sql.Timestamp |
| INT | java.lang.Integer |
| BIGINT | java.lang.Long |
| FLOAT | java.lang.Float |
| DOUBLE | java.lang.Double |
| SMALLINT | java.lang.Short |
| TINYINT | java.lang.Byte |
| BOOL | java.lang.Boolean |
| BINARY | byte array |
| NCHAR | java.lang.String |
| TDengine DataType | JDBCType （driver 版本 < 2.0.24） | JDBCType （driver 版本 >= 2.0.24） |
| ----------------- | ------------------ | ------------------ |
| TIMESTAMP | java.lang.Long | java.sql.Timestamp |
| INT | java.lang.Integer | java.lang.Integer |
| BIGINT | java.lang.Long | java.lang.Long |
| FLOAT | java.lang.Float | java.lang.Float |
| DOUBLE | java.lang.Double | java.lang.Double |
| SMALLINT | java.lang.Short | java.lang.Short |
| TINYINT | java.lang.Byte | java.lang.Byte |
| BOOL | java.lang.Boolean | java.lang.Boolean |
| BINARY | java.lang.String | byte array |
| NCHAR | java.lang.String | java.lang.String |
## 安装Java Connector
......
documentation20/cn/08.connector/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -2,7 +2,7 @@
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。
![image-connecotr](page://images/connector.png)
![image-connecotr](../images/connector.png)
目前TDengine的连接器可支持的平台广泛，包括：X64/X86/ARM64/ARM32/MIPS/Alpha等硬件平台，以及Linux/Win64/Win32等开发环境。对照矩阵如下：
......@@ -64,8 +64,7 @@ TDengine提供了丰富的应用程序开发接口，其中包括C/C++、Java、
编辑taos.cfg文件(默认路径/etc/taos/taos.cfg)，将firstEP修改为TDengine服务器的End Point，例如：h1.taos.com:6030
**提示： **
**提示：**
1. **如本机没有部署TDengine服务，仅安装了应用驱动，则taos.cfg中仅需配置firstEP，无需配置FQDN。**
2. **为防止与服务器端连接时出现“unable to resolve FQDN”错误，建议确认客户端的hosts文件已经配置正确的FQDN值。**
......@@ -312,7 +311,7 @@ TDengine的异步API均采用非阻塞调用模式。应用程序可以用多线
<a class="anchor" id="stmt"></a>
### 参数绑定 API
除了直接调用 `taos_query` 进行查询，TDengine 也提供了支持参数绑定的 Prepare API，与 MySQL 一样，这些 API 目前也仅支持用问号 `?` 来代表待绑定的参数。
除了直接调用 `taos_query` 进行查询，TDengine 也提供了支持参数绑定的 Prepare API，与 MySQL 一样，这些 API 目前也仅支持用问号 `?` 来代表待绑定的参数。文档中有时也会把此功能称为“原生接口写入”。
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。此时的典型操作步骤如下：
1. 调用 `taos_stmt_init` 创建参数绑定对象；
......@@ -403,6 +402,84 @@ typedef struct TAOS_MULTI_BIND {
（2.1.3.0 版本新增）
用于在其他 stmt API 返回错误（返回错误码或空指针）时获取错误信息。
<a class="anchor" id="schemaless"></a>
### Schemaless 方式写入接口
除了使用 SQL 方式或者使用参数绑定 API 写入数据外，还可以使用 Schemaless 的方式完成写入。Schemaless 可以免于预先创建超级表/数据子表的数据结构，而是可以直接写入数据，TDengine 系统会根据写入的数据内容自动创建和维护所需要的表结构。Schemaless 的使用方式详见 [Schemaless 写入](https://www.taosdata.com/cn/documentation/insert#schemaless) 章节，这里介绍与之配套使用的 C/C++ API。
2.2.0.0版本接口：
- `int taos_insert_lines(TAOS* taos, char* lines[], int numLines)`
以 Schemaless 格式写入多行数据。其中：
* taos：调用 taos_connect 返回的数据库连接。
* lines：由 char 字符串指针组成的数组，指向本次想要写入数据库的多行数据。
* numLines：lines 数据的总行数。
返回值为 0 表示写入成功，非零值表示出错。具体错误代码请参见 [taoserror.h](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/src/inc/taoserror.h) 文件。
说明：
1. 此接口是一个同步阻塞式接口，使用时机与 `taos_query()` 一致。
2. 在调用此接口之前，必须先调用 `taos_select_db()` 来确定目前是在向哪个 DB 来写入。
2.3.0.0版本接口：
- `int taos_schemaless_insert(TAOS* taos, const char* lines[], int numLines, int protocol, const char* precision, int* affectedRows, char* msg, int msgBufLen)`
**参数说明**
taos: 数据库连接，通过taos_connect 函数建立的数据库连接。
lines：文本数据。满足解析格式要求的无模式文本字符串。
numLines:文本数据的行数，不能为 0 。
protocol: 行协议类型，用于标识文本数据格式。
precision：文本数据中的时间戳精度字符串。
affectedRows：插入操作完成以后，正确写入到数据库中的记录行数。
msg: 如果出现错误（函数返回值不为 0）情况下，错误提示信息。该参数是输入参数，需要用户指定消息输出缓冲区，如果不指定该缓冲区（输入为NULL），即使出现错误也不会得到错误提示信息。
msgBufLen: 缓冲区的长度，避免错误提示消息越界。
**返回值**
0：无错误发生。
非 0 值：发生了错误。此时可以通过msg获取错误信息的提示。该返回值含义可以参考taoserror.h文件中的错误码定义。
**说明**
协议类型是枚举类型，包含以下三种格式：
SML_LINE_PROTOCOL：InfluxDB行协议（Line Protocol)
SML_TELNET_PROTOCOL: OpenTSDB文本行协议
SML_JSON_PROTOCOL: OpenTSDB Json协议格式
时间戳分辨率的说明使用如下字符串：“h“ （小时）、”m“（分钟）、”s“ （秒） ”ms“（毫秒）、”u“ (微秒）、”ns”（纳秒），不区分大小写。需要注意的是，时间戳分辨率参数只在协议类型为 SML_LINE_PROTOCOL 的时候生效。对于 OpenTSDB的文本协议，时间戳的解析遵循其官方解析规则 — 按照时间戳包含的字符的数量来确认时间精度。
```c
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <taos.h>
int main() {
const char* host = "127.0.0.1";
const char* user = "root";
const char* passwd = "taosdata";
// error message buffer
char msg[512] = {0};
// connect to server
TAOS* taos = taos_connect(host, user, passwd, "test", 0);
// prepare the line string
char* lines1[] = {
"stg,t1=3i64,t2=4f64,t3=\"t3\" c1=3i64,c3=L\"passit\",c2=false,c4=4f64 1626006833639000000",
"stg,t1=4i64,t3=\"t4\",t2=5f64,t4=5f64 c1=3i64,c3=L\"passitagin\",c2=true,c4=5f64,c5=5f64 1626006833641000000"
};
// schema-less insert
int code = taos_schemaless_insert(taos, lines1, 2, SML_LINE_PROTOCOL, "ns", msg, sizeof(msg)/sizeof(msg[0]));
if (code != 0) {
printf("failed to insert schema-less data, reason: %s\n", msg);
}
// close the connection
taos_close(taos);
return (code);
}
```
**注**：后续2.2.0.0版本也更新成2.3.0.0版本的接口。
### 连续查询接口
TDengine提供时间驱动的实时流式计算API。可以每隔一指定的时间段，对一张或多张数据库的表(数据流)进行各种实时聚合计算操作。操作简单，仅有打开、关闭流的API。具体如下：
......@@ -757,7 +834,7 @@ curl -u username:password -d '<SQL>' <ip>:<PORT>/rest/sql/[db_name]
- data: 具体返回的数据，一行一行的呈现，如果不返回结果集，那么就仅有 [[affected_rows]]。data 中每一行的数据列顺序，与 column_meta 中描述数据列的顺序完全一致。
- rows: 表明总共多少行数据。
column_meta 中的列类型说明：
<a class="anchor" id="column_meta"></a>column_meta 中的列类型说明：
* 1：BOOL
* 2：TINYINT
* 3：SMALLINT
......@@ -1147,7 +1224,7 @@ var affectRows = cursor.execute('insert into test.weather values(now, 22.3, 34);
execute方法的返回值为该语句影响的行数，上面的sql向test库的weather表中，插入了一条数据，则返回值affectRows为1。
TDengine目前还不支持update和delete语句。
TDengine 目前还不支持 delete 语句。但从 2.0.8.0 版本开始，可以通过 `CREATE DATABASE` 时指定的 UPDATE 参数来启用对数据行的 update。
#### 查询
......
documentation20/cn/09.connections/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -32,15 +32,15 @@ allow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource
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：
![img](page://images/connections/add_datasource1.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource1.jpg)
点击 `Add data source` 可进入新增数据源页面，在查询框中输入 TDengine 可选择添加，如下图所示：
![img](page://images/connections/add_datasource2.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource2.jpg)
进入数据源配置页面，按照默认提示修改相应配置即可：
![img](page://images/connections/add_datasource3.jpg)
![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 。
* User：TDengine 用户名。
......@@ -48,13 +48,13 @@ allow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource
点击 `Save & Test` 进行测试，成功会有如下提示：
![img](page://images/connections/add_datasource4.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource4.jpg)
#### 创建 Dashboard
回到主界面创建 Dashboard，点击 Add Query 进入面板查询页面：
![img](page://images/connections/create_dashboard1.jpg)
![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：
......@@ -65,7 +65,7 @@ allow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource
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](page://images/connections/create_dashboard2.jpg)
![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/)。
......@@ -75,11 +75,11 @@ allow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource
点击左侧 `Import` 按钮，并上传 `tdengine-grafana.json` 文件：
![img](page://images/connections/import_dashboard1.jpg)
![img](../images/connections/import_dashboard1.jpg)
导入完成之后可看到如下效果：
![img](page://images/connections/import_dashboard2.jpg)
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## <a class="anchor" id="matlab"></a>MATLAB
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documentation20/cn/10.cluster/docs.md
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# TDengine 集群安装、管理
多个TDengine服务器，也就是多个taosd的运行实例可以组成一个集群，以保证TDengine的高可靠运行，并提供水平扩展能力。要了解TDengine 2.0的集群管理，需要对集群的基本概念有所了解，请看《TDengine整体架构》一章。而且在安装集群之前，建议先按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/)一章安装并体验单节点功能。
多个TDengine服务器，也就是多个taosd的运行实例可以组成一个集群，以保证TDengine的高可靠运行，并提供水平扩展能力。要了解TDengine 2.0的集群管理，需要对集群的基本概念有所了解，请看[《TDengine整体架构》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture)一章。而且在安装集群之前，建议先按照[《立即开始》](https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/)一章安装并体验单节点功能。
集群的每个数据节点是由End Point来唯一标识的，End Point是由FQDN(Fully Qualified Domain Name)外加Port组成，比如 h1.taosdata.com:6030。一般FQDN就是服务器的hostname，可通过Linux命令`hostname -f`获取（如何配置FQDN，请参考：[一篇文章说清楚TDengine的FQDN](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)）。端口是这个数据节点对外服务的端口号，缺省是6030，但可以通过taos.cfg里配置参数serverPort进行修改。一个物理节点可能配置了多个hostname, TDengine会自动获取第一个，但也可以通过taos.cfg里配置参数fqdn进行指定。如果习惯IP地址直接访问，可以将参数fqdn设置为本节点的IP地址。
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documentation20/cn/11.administrator/docs.md
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......@@ -216,10 +216,14 @@ taosd -C
| 98 | maxBinaryDisplayWidth | | **C** | | Taos shell中binary 和 nchar字段的显示宽度上限，超过此限制的部分将被隐藏 | 5 - | 30 | 实际上限按以下规则计算：如果字段值的长度大于 maxBinaryDisplayWidth，则显示上限为 **字段名长度** 和 **maxBinaryDisplayWidth** 的较大者。否则，上限为 **字段名长度** 和 **字段值长度** 的较大者。可在 shell 中通过命令 set max_binary_display_width nn动态修改此选项 |
| 99 | queryBufferSize | | **S** | MB | 为所有并发查询占用保留的内存大小。 | | | 计算规则可以根据实际应用可能的最大并发数和表的数字相乘，再乘 170 。（2.0.15 以前的版本中，此参数的单位是字节） |
| 100 | ratioOfQueryCores | | **S** | | 设置查询线程的最大数量。 | | | 最小值0 表示只有1个查询线程；最大值2表示最大建立2倍CPU核数的查询线程。默认为1，表示最大和CPU核数相等的查询线程。该值可以为小数，即0.5表示最大建立CPU核数一半的查询线程。 |
| 101 | update | | **S** | | 允许更新已存在的数据行 | 0 \| 1 | 0 | 从 2.0.8.0 版本开始 |
| 101 | update | | **S** | | 允许更新已存在的数据行 | 0：不允许更新；1：允许整行更新；2：允许部分列更新。（2.1.7.0 版本开始此参数支持设为 2，在此之前取值只能是 [0, 1]） | 0 | 2.0.8.0 版本之前，不支持此参数。 |
| 102 | cacheLast | | **S** | | 是否在内存中缓存子表的最近数据 | 0：关闭；1：缓存子表最近一行数据；2：缓存子表每一列的最近的非NULL值；3：同时打开缓存最近行和列功能。（2.1.2.0 版本开始此参数支持 0～3 的取值范围，在此之前取值只能是 [0, 1]） | 0 | 2.1.2.0 版本之前、2.0.20.7 版本之前在 taos.cfg 文件中不支持此参数。 |
| 103 | numOfCommitThreads | YES | **S** | | 设置写入线程的最大数量 | | | |
| 104 | maxWildCardsLength | | **C** | bytes | 设定 LIKE 算子的通配符字符串允许的最大长度 | 0-16384 | 100 | 2.1.6.1 版本新增。 |
| 105 | compressColData | | **S** | bytes | 客户端与服务器之间进行消息通讯过程中，对服务器端查询结果进行列压缩的阈值。 | 0: 对所有查询结果均进行压缩 >0: 查询结果中任意列大小超过该值的消息才进行压缩 -1: 不压缩 | -1 | 2.3.0.0 版本新增。 |
| 106 | tsdbMetaCompactRatio | | **C** | | tsdb meta文件中冗余数据超过多少阈值，开启meta文件的压缩功能 | 0：不开启，[1-100]：冗余数据比例 | 0 | |
| 107 | rpcForceTcp | | **SC**| | 强制使用TCP传输 | 0: 不开启 1: 开启 ｜ 0 ｜ 在网络比较差的环境中，建议开启。2.0版本新增。｜
| 107 | rpcForceTcp | | **SC** | | 强制使用TCP传输。 | 0: 不开启 1: 开启 | 0 | 在网络比较差的环境中，建议开启。2.0 版本新增。 |
**注意：**对于端口，TDengine会使用从serverPort起13个连续的TCP和UDP端口号，请务必在防火墙打开。因此如果是缺省配置，需要打开从6030到6042共13个端口，而且必须TCP和UDP都打开。（详细的端口情况请参见 [TDengine 2.0 端口说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/faq#port)）
......@@ -239,7 +243,7 @@ taosd -C
| 10 | fsync | 毫秒 | 当wal设置为2时，执行fsync的周期。设置为0，表示每次写入，立即执行fsync。 | | 3000 |
| 11 | replica | | （可通过 alter database 修改）副本个数 | 1-3 | 1 |
| 12 | precision | | 时间戳精度标识（2.1.2.0 版本之前、2.0.20.7 版本之前在 taos.cfg 文件中不支持此参数。）（从 2.1.5.0 版本开始，新增对纳秒时间精度的支持） | ms 表示毫秒，us 表示微秒，ns 表示纳秒 | ms |
| 13 | update | | 是否允许更新 | 0：不允许；1：允许 | 0 |
| 13 | update | | 是否允许数据更新（从 2.1.7.0 版本开始此参数支持 0～2 的取值范围，在此之前取值只能是 [0, 1]；而 2.0.8.0 之前的版本在 SQL 指令中不支持此参数。） | 0：不允许；1：允许更新整行；2：允许部分列更新。 | 0 |
| 14 | cacheLast | | （可通过 alter database 修改）是否在内存中缓存子表的最近数据（从 2.1.2.0 版本开始此参数支持 0～3 的取值范围，在此之前取值只能是 [0, 1]；而 2.0.11.0 之前的版本在 SQL 指令中不支持此参数。）（2.1.2.0 版本之前、2.0.20.7 版本之前在 taos.cfg 文件中不支持此参数。） | 0：关闭；1：缓存子表最近一行数据；2：缓存子表每一列的最近的非NULL值；3：同时打开缓存最近行和列功能 | 0 |
对于一个应用场景，可能有多种数据特征的数据并存，最佳的设计是将具有相同数据特征的表放在一个库里，这样一个应用有多个库，而每个库可以配置不同的存储参数，从而保证系统有最优的性能。TDengine允许应用在创建库时指定上述存储参数，如果指定，该参数就将覆盖对应的系统配置参数。举例，有下述SQL：
......@@ -365,9 +369,9 @@ taos -C 或 taos --dump-config
- timezone
默认值：从系统中动态获取当前的时区设置
客户端运行系统所在的时区。为应对多时区的数据写入和查询问题，TDengine 采用 Unix 时间戳(Unix Timestamp)来记录和存储时间戳。Unix 时间戳的特点决定了任一时刻不论在任何时区，产生的时间戳均一致。需要注意的是，Unix时间戳是在客户端完成转换和记录。为了确保客户端其他形式的时间转换为正确的 Unix 时间戳，需要设置正确的时区。
默认值：动态获取当前客户端运行系统所在的时区。
为应对多时区的数据写入和查询问题，TDengine 采用 Unix 时间戳(Unix Timestamp)来记录和存储时间戳。Unix 时间戳的特点决定了任一时刻不论在任何时区，产生的时间戳均一致。需要注意的是，Unix时间戳是在客户端完成转换和记录。为了确保客户端其他形式的时间转换为正确的 Unix 时间戳，需要设置正确的时区。
在Linux系统中，客户端会自动读取系统设置的时区信息。用户也可以采用多种方式在配置文件设置时区。例如：
```
......@@ -568,6 +572,35 @@ COMPACT 命令对指定的一个或多个 VGroup 启动碎片重整，系统会
需要注意的是，碎片重整操作会大幅消耗磁盘 I/O。因此在重整进行期间，有可能会影响节点的写入和查询性能，甚至在极端情况下导致短时间的阻写。
<a class="anchor" id="tsz_compress"></a>
## 浮点数有损压缩
在车联网等物联网智能应用场景中，经常会采集和存储海量的浮点数类型数据，如果能更高效地对此类数据进行压缩，那么不但能够节省数据存储的硬件资源，也能够因降低磁盘 I/O 数据量而提升系统性能表现。
从 2.1.6.0 版本开始，TDengine 提供一种名为 TSZ 的新型数据压缩算法，无论设置为有损压缩还是无损压缩，都能够显著提升浮点数类型数据的压缩率表现。目前该功能以可选模块的方式进行发布，可以通过添加特定的编译参数来启用该功能（也即常规安装包中暂未包含该功能）。
**需要注意的是，该功能一旦启用，效果是全局的，也即会对系统中所有的 FLOAT、DOUBLE 类型的数据生效。同时，在启用了浮点数有损压缩功能后写入的数据，也无法被未启用该功能的版本载入，并有可能因此而导致数据库服务报错退出。**
### 创建支持 TSZ 压缩算法的 TDengine 版本
TSZ 模块保存在单独的代码仓库 https://github.com/taosdata/TSZ 中。可以通过以下步骤创建包含此模块的 TDengine 版本：
1. TDengine 中的插件目前只支持通过 SSH 的方式拉取和编译，所以需要自己先配置好通过 SSH 拉取 GitHub 代码的环境。
2. `git clone git@github.com:taosdata/TDengine -b your_branchname --recurse-submodules` 通过 `--recurse-submodules` 使依赖模块的源代码可以被一并下载。
3. `mkdir debug && cd debug` 进入单独的编译目录。
4. `cmake .. -DTSZ_ENABLED=true` 其中参数 `-DTSZ_ENABLED=true` 表示在编译过程中加入对 TSZ 插件功能的支持。如果成功激活对 TSZ 模块的编译，那么 CMAKE 过程中也会显示 `build with TSZ enabled` 字样。
5. 编译成功后，包含 TSZ 浮点压缩功能的插件便已经编译进了 TDengine 中了，可以通过调整 taos.cfg 中的配置参数来使用此功能了。
### 通过配置文件来启用 TSZ 压缩算法
如果要启用 TSZ 压缩算法，除了在 TDengine 的编译过程需要声明启用 TSZ 模块之外，还需要在 taos.cfg 配置文件中对以下参数进行设置：
* lossyColumns：配置要进行有损压缩的浮点数数据类型。参数值类型为字符串，含义为：空 - 关闭有损压缩；float - 只对 FLOAT 类型进行有损压缩；double - 只对 DOUBLE 类型进行有损压缩；float|double：对 FLOAT 和 DOUBLE 类型都进行有损压缩。默认值是“空”，也即关闭有损压缩。
* fPrecision：设置 float 类型浮点数压缩精度，小于此值的浮点数尾数部分将被截断。参数值类型为 FLOAT，最小值为 0.0，最大值为 100,000.0。缺省值为 0.00000001（1E-8）。
* dPrecision：设置 double 类型浮点数压缩精度，小于此值的浮点数尾数部分将被截断。参数值类型为 DOUBLE，最小值为 0.0，最大值为 100,000.0。缺省值为 0.0000000000000001（1E-16）。
* maxRange：表示数据的最大浮动范围。一般无需调整，在数据具有特定特征时可以配合 range 参数来实现极高的数据压缩率。默认值为 500。
* range：表示数据大体浮动范围。一般无需调整，在数据具有特定特征时可以配合 maxRange 参数来实现极高的数据压缩率。默认值为 100。
**注意：**对 cfg 配置文件中参数值的任何调整，都需要重新启动 taosd 才能生效。并且以上选项为全局配置选项，配置后对所有数据库中所有表的 FLOAT 及 DOUBLE 类型的字段生效。
## <a class="anchor" id="directories"></a>文件目录结构
安装TDengine后，默认会在操作系统中生成下列目录或文件：
......@@ -806,7 +839,7 @@ taos -n sync -P 6042 -h <fqdn of server>
-h：所要连接的服务端的 FQDN 或 ip 地址。如果不设置这一项，会使用本机 taos.cfg 文件中 FQDN 参数的设置作为默认值。
-P：所连接服务端的网络端口。默认值为 6030。
-N：诊断过程中使用的网络包总数。最小值是 1、最大值是 10000，默认值为 100。
-l：单个网络包的大小（单位：字节）。最小值是 1024、最大值是 1024*1024*1024，默认值为 1000。
-l：单个网络包的大小（单位：字节）。最小值是 1024、最大值是 1024 * 1024 * 1024，默认值为 1000。
-S：网络封包的类型。可以是 TCP 或 UDP，默认值为 TCP。
#### FQDN 解析速度诊断
......
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# UDF（用户定义函数）
在有些应用场景中，应用逻辑需要的查询无法直接使用系统内置的函数来表示。利用 UDF 功能，TDengine 可以插入用户编写的处理代码并在查询中使用它们，就能够很方便地解决特殊应用场景中的使用需求。
从 2.2.0.0 版本开始，TDengine 支持通过 C/C++ 语言进行 UDF 定义。接下来结合示例讲解 UDF 的使用方法。
## 用 C/C++ 语言来定义 UDF
TDengine 提供 3 个 UDF 的源代码示例，分别为：
* [add_one.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/add_one.c)
* [abs_max.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/abs_max.c)
* [sum_double.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/sum_double.c)
### 无需中间变量的标量函数
[add_one.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/add_one.c) 是结构最简单的 UDF 实现。其功能为：对传入的一个数据列（可能因 WHERE 子句进行了筛选）中的每一项，都输出 +1 之后的值，并且要求输入的列数据类型为 INT。
这一具体的处理逻辑在函数 `void add_one(char* data, short itype, short ibytes, int numOfRows, long long* ts, char* dataOutput, char* interBUf, char* tsOutput, int* numOfOutput, short otype, short obytes, SUdfInit* buf)` 中定义。这类用于实现 UDF 的基础计算逻辑的函数，我们称为 udfNormalFunc，也就是对行数据块的标量计算函数。需要注意的是，udfNormalFunc 的参数项是固定的，用于按照约束完成与引擎之间的数据交换。
- udfNormalFunc 中各参数的具体含义是：
* data：存有输入的数据。
* itype：输入数据的类型。这里采用的是短整型表示法，与各种数据类型对应的值可以参见 [column_meta 中的列类型说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#column_meta)。例如 4 用于表示 INT 型。
* iBytes：输入数据中每个值会占用的字节数。
* numOfRows：输入数据的总行数。
* ts：主键时间戳在输入中的列数据。
* dataOutput：输出数据的缓冲区。
* interBuf：系统使用的中间临时缓冲区，通常用户逻辑无需对 interBuf 进行处理。
* tsOutput：主键时间戳在输出时的列数据。
* numOfOutput：输出数据的个数。
* oType：输出数据的类型。取值含义与 itype 参数一致。
* oBytes：输出数据中每个值会占用的字节数。
* buf：计算过程的中间变量缓冲区。
其中 buf 参数需要用到一个自定义结构体 SUdfInit。在这个例子中，因为 add_one 的计算过程无需用到中间变量缓存，所以可以把 SUdfInit 定义成一个空结构体。
### 无需中间变量的聚合函数
[abs_max.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/abs_max.c) 实现的是一个聚合函数，功能是对一组数据按绝对值取最大值。
其计算过程为：与所在查询语句相关的数据会被分为多个行数据块，对每个行数据块调用 udfNormalFunc（在本例的实现代码中，实际函数名是 `abs_max`)，再将每个数据块的计算结果调用 udfMergeFunc（本例中，其实际的函数名是 `abs_max_merge`）进行聚合，生成每个子表的聚合结果。如果查询指令涉及超级表，那么最后还会通过 udfFinalizeFunc（本例中，其实际的函数名是 `abs_max_finalize`）再把子表的计算结果聚合为超级表的计算结果。
值得注意的是，udfNormalFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc 之间，函数名约定使用相同的前缀，此前缀即 udfNormalFunc 的实际函数名。udfMergeFunc 的函数名后缀 `_merge`、udfFinalizeFunc 的函数名后缀 `_finalize`，是 UDF 实现规则的一部分，系统会按照这些函数名后缀来调用相应功能。
- udfMergeFunc 用于对计算中间结果进行聚合。本例中 udfMergeFunc 对应的实现函数为 `void abs_max_merge(char* data, int32_t numOfRows, char* dataOutput, int32_t* numOfOutput, SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
* data：udfNormalFunc 的输出组合在一起的数据，也就成为了 udfMergeFunc 的输入。
* numOfRows：data 中数据的行数。
* dataOutput：输出数据的缓冲区。
* numOfOutput：输出数据的个数。
* buf：计算过程的中间变量缓冲区。
- udfFinalizeFunc 用于对计算结果进行最终聚合。本例中 udfFinalizeFunc 对应的实现函数为 `void abs_max_finalize(char* dataOutput, char* interBuf, int* numOfOutput, SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
* dataOutput：输出数据的缓冲区。对 udfFinalizeFunc 来说，其输入数据也来自于这里。
* interBuf：系统使用的中间临时缓冲区，与 udfNormalFunc 中的同名参数含义一致。
* numOfOutput：输出数据的个数。
* buf：计算过程的中间变量缓冲区。
同样因为 abs_max 的计算过程无需用到中间变量缓存，所以同样是可以把 SUdfInit 定义成一个空结构体。
### 使用中间变量的聚合函数
[sum_double.c](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/tests/script/sh/sum_double.c) 也是一个聚合函数，功能是对一组数据输出求和结果的倍数。
出于功能演示的目的，在这个用户定义函数的实现方法中，用到了中间变量缓冲区 buf。因此，在这个源代码文件中，SUdfInit 就不再是一个空的结构体，而是定义了缓冲区的具体存储内容。
也正是因为用到了中间变量缓冲区，因此就需要对这一缓冲区进行初始化和资源释放。具体来说，也即对应 udfInitFunc（本例中，其实际的函数名是 `sum_double_init`）和 udfDestroyFunc（本例中，其实际的函数名是 `sum_double_destroy`）。其函数名命名规则同样是采取以 udfNormalFunc 的实际函数名为前缀，以 `_init` 和 `_destroy` 为后缀。系统会在初始化和资源释放时调用对应名称的函数。
- udfInitFunc 用于初始化中间变量缓冲区中的变量和内容。本例中 udfInitFunc 对应的实现函数为 `int sum_double_init(SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
* buf：计算过程的中间变量缓冲区。
- udfDestroyFunc 用于释放中间变量缓冲区中的变量和内容。本例中 udfDestroyFunc 对应的实现函数为 `void sum_double_destroy(SUdfInit* buf)`，其中各参数的具体含义是：
* buf：计算过程的中间变量缓冲区。
注意，UDF 的实现过程中需要小心处理对中间变量缓冲区的使用，如果使用不当则有可能导致内存泄露或对资源的过度占用，甚至导致系统服务进程崩溃等。
### UDF 实现方式的规则总结
根据所要实现的 UDF 类型不同，用户所要实现的功能函数内容也会有所区别：
* 无需中间变量的标量函数：结构体 SUdfInit 可以为空，需实现 udfNormalFunc。
* 无需中间变量的聚合函数：结构体 SUdfInit 可以为空，需实现 udfNormalFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc。
* 使用中间变量的标量函数：结构体 SUdfInit 需要具体定义，并需实现 udfNormalFunc、udfInitFunc、udfDestroyFunc。
* 使用中间变量的聚合函数：结构体 SUdfInit 需要具体定义，并需实现 udfNormalFunc、udfInitFunc、udfDestroyFunc、udfMergeFunc、udfFinalizeFunc。
## 编译 UDF
用户定义函数的 C 语言源代码无法直接被 TDengine 系统使用，而是需要先编译为 .so 链接库，之后才能载入 TDengine 系统。
例如，按照上一章节描述的规则准备好了用户定义函数的源代码 add_one.c，那么可以执行如下指令编译得到动态链接库文件：
```bash
gcc -g -O0 -fPIC -shared add_one.c -o add_one.so
```
这样就准备好了动态链接库 add_one.so 文件，可以供后文创建 UDF 时使用了。
## 在系统中管理和使用 UDF
### 创建 UDF
用户可以通过 SQL 指令在系统中加载客户端所在主机上的 UDF 函数库（不能通过 RESTful 接口或 HTTP 管理界面来进行这一过程）。一旦创建成功，则当前 TDengine 集群的所有用户都可以在 SQL 指令中使用这些函数。UDF 存储在系统的 MNode 节点上，因此即使重启 TDengine 系统，已经创建的 UDF 也仍然可用。
在创建 UDF 时，需要区分标量函数和聚合函数。如果创建时声明了错误的函数类别，则可能导致通过 SQL 指令调用函数时出错。
- 创建标量函数：`CREATE FUNCTION ids(X) AS ids(Y) OUTPUTTYPE typename(Z) bufsize B;`
* 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：系统使用的中间临时缓冲区大小，单位是字节，最小 0，最大 512，通常可以设置为 128。
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：`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：系统使用的中间临时缓冲区大小，单位是字节，最小 0，最大 512，通常可以设置为 128。
例如，如下语句可以把 abs_max.so 创建为系统中可用的 UDF：
```sql
CREATE AGGREGATE FUNCTION abs_max AS "/home/taos/udf_example/abs_max.so" OUTPUTTYPE BIGINT bufsize 128;
```
### 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 `DROP FUNCTION add_one;`。
- 显示系统中当前可用的所有 UDF：`SHOW FUNCTIONS;`
### 调用 UDF
在 SQL 指令中，可以直接以在系统中创建 UDF 时赋予的函数名来调用用户定义函数。例如：
```sql
SELECT X(c) FROM table/stable;
```
表示对名为 c 的数据列调用名为 X 的用户定义函数。SQL 指令中用户定义函数可以配合 WHERE 等查询特性来使用。
## UDF 的一些使用限制
在当前版本下，使用 UDF 存在如下这些限制：
1. 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；
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。
documentation20/cn/13.faq/docs.md
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......@@ -96,6 +96,8 @@ TDengine 目前尚不支持删除功能，未来根据用户需求可能会支
另需注意，在 UPDATE 设置为 0 时，后发送的相同时间戳的数据会被直接丢弃，但并不会报错，而且仍然会被计入 affected rows （所以不能利用 INSERT 指令的返回信息进行时间戳查重）。这样设计的主要原因是，TDengine 把写入的数据看做一个数据流，无论时间戳是否出现冲突，TDengine 都认为产生数据的原始设备真实地产生了这样的数据。UPDATE 参数只是控制这样的流数据在进行持久化时要怎样处理——UPDATE 为 0 时，表示先写入的数据覆盖后写入的数据；而 UPDATE 为 1 时，表示后写入的数据覆盖先写入的数据。这种覆盖关系如何选择，取决于对数据的后续使用和统计中，希望以先还是后生成的数据为准。
此外，从 2.1.7.0 版本开始，支持将 UPDATE 参数设为 2，表示“支持部分列更新”。也即，当 UPDATE 设为 1 时，如果更新一个数据行，其中某些列没有提供取值，那么这些列会被设为 NULL；而当 UPDATE 设为 2 时，如果更新一个数据行，其中某些列没有提供取值，那么这些列会保持原有数据行中的对应值。
## 10. 我怎么创建超过1024列的表？
使用 2.0 及其以上版本，默认支持 1024 列；2.0 之前的版本，TDengine 最大允许创建 250 列的表。但是如果确实超过限值，建议按照数据特性，逻辑地将这个宽表分解成几个小表。（从 2.1.7.0 版本开始，表的最大列数增加到了 4096 列。）
......@@ -181,7 +183,22 @@ TDengine 中时间戳的时区总是由客户端进行处理，而与服务端
| TCP | 6035 | 多节点集群的节点间通讯。 | 随 serverPort 端口变化。 |
| TCP | 6040 | 多节点集群的节点间数据同步。 | 随 serverPort 端口变化。 |
| TCP | 6041 | 客户端与服务端之间的 RESTful 通讯。 | 随 serverPort 端口变化。 |
| TCP | 6042 | Arbitrator 的服务端口。 | 因 Arbitrator 启动参数设置变化。 |
| TCP | 6042 | Arbitrator 的服务端口。 | 随 Arbitrator 启动参数设置变化。 |
| TCP | 6043 | 支持 collectd 数据接入端口。 | 随 BLM3 启动参数设置变化（2.3.0.1+以上版本）。 |
| TCP | 6044 | 支持 StatsD 的数据接入端口。 | 随 BLM3 启动参数设置变化（2.3.0.1+以上版本）。 |
| TCP | 6060 | 企业版内 Monitor 服务的网络端口。 | |
| UDP | 6030-6034 | 客户端与服务端之间通讯。 | 随 serverPort 端口变化。 |
| UDP | 6035-6039 | 多节点集群的节点间通讯。 | 随 serverPort 端口变化。 |
## 20. go 语言编写组件编译失败怎样解决？
新版本 TDengine 2.3.0.0 包含一个使用 go 语言开发的 BLM3 组件，取代之前内置的 httpd ，提供包含原 httpd 功能以及支持多种其他软件（Prometheus、Telegraf、collectd、StatsD等）的数据接入功能。
使用最新 develop 分支代码编译需要先 git submodule update --init --recursive 下载 blm3 仓库代码后再编译。
目前编译方式默认自动编译 blm3。go 语言版本要求 1.14 以上，如果发生 go 编译错误，往往是国内访问 go mod 问题，可以通过设置 go 环境变量来解决：
go env -w GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
如果希望继续使用之前的内置 httpd，可以关闭 blm3 编译，使用
cmake .. -DBUILD_HTTP=true 使用原来内置的 httpd。
documentation20/cn/14.devops/01.telegraf/docs.md 0 → 100644
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# 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。
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。
当前主流的 IT 运维系统通常包含一个数据采集模块，一个数据存储模块，和一个可视化显示模块。Telegraf 和 Grafana 分别是当前最流行的数据采集模块和可视化显示模块之一。而数据存储模块可供选择的软件比较多，其中 OpenTSDB 或 InfluxDB 比较流行。而 TDengine 作为新兴的时序大数据平台，具备极强的高性能、高可靠、易管理、易维护的优势。
本文介绍不需要写一行代码，通过简单修改几行配置文件，就可以快速搭建一个基于 TDengine + Telegraf + Grafana 的 IT 运维系统。架构如下图：
![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)。
### 安装 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。
## 数据链路设置
### 复制 TDengine 插件到 grafana 插件目录
```
1. sudo cp -r /usr/local/taos/connector/grafanaplugin /var/lib/grafana/plugins/tdengine
2. sudo chown grafana:grafana -R /var/lib/grafana/plugins/tdengine
3. echo -e "[plugins]\nallow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource\n" | sudo tee -a /etc/grafana/grafana.ini
4. sudo systemctl restart grafana-server.service
```
### 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>"
method = "POST"
timeout = "5s"
username = "<TDengine's username>"
password = "<TDengine's password>"
data_format = "influx"
influx_max_line_bytes = 250
```
然后重启 telegraf：
```
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，按照界面提示选择 /usr/local/taos/connector/grafanaplugin/examples/telegraf/grafana/dashboards/telegraf-dashboard-v0.1.0.json 文件。如果按照 Grafana 的机器上没有安装 TDengine，可以从 https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/examples/telegraf/grafana/dashboards/telegraf-dashboard-v0.1.0.json 下载 dashboard JSON 文件再导入。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/cn/14.devops/02.collectd/docs.md 0 → 100644
浏览文件 @ c724eae5
# 使用 TDengine + collectd/StatsD + Grafana 快速搭建 IT 运维监控系统
## 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。
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。
当前主流的 IT 运维系统通常包含一个数据采集模块，一个数据存储模块，和一个可视化显示模块。collectd / statsD 作为老牌开源数据采集工具，具有广泛的用户群。但是 collectd / StatsD 自身功能有限，往往需要配合 Telegraf、Grafana 以及时序数据库组合搭建成为完整的监控系统。而 TDengine 新版本支持多种数据协议接入，可以直接接受 collectd 和 statsD 的数据写入，并提供 Grafana dashboard 进行图形化展示。
本文介绍不需要写一行代码，通过简单修改几行配置文件，就可以快速搭建一个基于 TDengine + collectd / statsD + Grafana 的 IT 运维系统。架构如下图：
![IT-DevOps-Solutions-Collectd-StatsD.png](../../images/IT-DevOps-Solutions-Collectd-StatsD.png)
## 安装步骤
安装 collectd， StatsD， Grafana 和 TDengine 请参考相关官方文档。
### 安装 collectd
请参考[官方文档](https://collectd.org/documentation.shtml)。
### 安装 StatsD
请参考[官方文档](https://github.com/statsd/statsd)。
### 安装 Grafana
请参考[官方文档](https://grafana.com/grafana/download)。
### 安装 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。
## 数据链路设置
### 复制 TDengine 插件到 grafana 插件目录
```
1. sudo cp -r /usr/local/taos/connector/grafanaplugin /var/lib/grafana/plugins/tdengine
2. sudo chown grafana:grafana -R /var/lib/grafana/plugins/tdengine
3. echo -e "[plugins]\nallow_loading_unsigned_plugins = taosdata-tdengine-datasource\n" | sudo tee -a /etc/grafana/grafana.ini
4. sudo systemctl restart grafana-server.service
```
### 配置 collectd
在 /etc/collectd/collectd.conf 文件中增加如下内容，其中 host 和 port 请填写 TDengine 和 BLM3 配置的实际值：
```
LoadPlugin network
<Plugin network>
Server "<TDengine cluster/server host>" "<port for collectd>"
</Plugin>
sudo systemctl start collectd
```
### 配置 StatsD
在 config.js 文件中增加如下内容后启动 StatsD，其中 host 和 port 请填写 TDengine 和 BLM3 配置的实际值：
```
backends 部分添加 "./backends/repeater"
repeater 部分添加 { host:'<TDengine server/cluster host>', port: <port for StatsD>}
```
### 导入 Dashboard
使用 Web 浏览器访问运行 Grafana 的服务器的3000端口 host: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。
#### 导入 collectd 仪表盘
点击左侧加号图标并选择 Import，按照界面提示选择 /usr/local/taos/connector/grafanaplugin/examples/collectd/grafana/dashboards/collect-metrics-with-tdengine-v0.1.0.json 文件。如果按照 Grafana 的机器上没有安装 TDengine，可以从 https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/examples/collectd/grafana/dashboards/collect-metrics-with-tdengine-v0.1.0.json 下载 dashboard json 文件再导入。之后可以看到如下界面的仪表盘：
![IT-DevOps-Solutions-collectd-dashboard.png](../../images/IT-DevOps-Solutions-collectd-dashboard.png)
#### 导入 StatsD 仪表盘
点击左侧加号图标并选择 Import，按照界面提示选择 /usr/local/taos/connector/grafanaplugin/examples/statsd/dashboards/statsd-with-tdengine-v0.1.0.json 文件。如果安装 Grafana 的机器上没有安装 TDengine，可以从 https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/examples/statsd/dashboards/statsd-with-tdengine-v0.1.0.json 下载 dashboard json 文件再导入。之后可以看到如下界面的仪表盘：
![IT-DevOps-Solutions-statsd-dashboard.png](../../images/IT-DevOps-Solutions-statsd-dashboard.png)
## 总结
TDengine 作为新兴的时序大数据平台，具备极强的高性能、高可靠、易管理、易维护的优势。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 运维系统或者适配一个已存在的系统。
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成功落地案例。
documentation20/en/01.evaluation/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -6,16 +6,16 @@ TDengine is an innovative Big Data processing product launched by TAOS Data in t
One of the modules of TDengine is the time-series database. However, in addition to this, to reduce the complexity of research and development and the difficulty of system operation, TDengine also provides functions such as caching, message queuing, subscription, stream computing, etc. TDengine provides a full-stack technical solution for the processing of IoT and Industrial Internet BigData. It is an efficient and easy-to-use IoT Big Data platform. Compared with typical Big Data platforms such as Hadoop, TDengine has the following distinct characteristics:
- **Performance improvement over 10 times**: An innovative data storage structure is defined, with each single core can process at least 20,000 requests per second, insert millions of data points, and read more than 10 million data points, which is more than 10 times faster than other existing general database.
- **Performance improvement over 10 times**: An innovative data storage structure is defined, with every single core that can process at least 20,000 requests per second, insert millions of data points, and read more than 10 million data points, which is more than 10 times faster than other existing general database.
- **Reduce the cost of hardware or cloud services to 1/5**: Due to its ultra-performance, TDengine’s computing resources consumption is less than 1/5 of other common Big Data solutions; through columnar storage and advanced compression algorithms, the storage consumption is less than 1/10 of other general databases.
- **Full-stack time-series data processing engine**: Integrate database, message queue, cache, stream computing, and other functions, and the applications do not need to integrate with software such as Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS, thus greatly reducing the complexity cost of application development and maintenance.
- **Highly Available and Horizontal Scalable **: With the distributed architecture and consistency algorithm, via multi-replication and clustering features, TDengine ensures high availability and horizontal scalability to support the mission-critical applications.
- **Highly Available and Horizontal Scalable**: With the distributed architecture and consistency algorithm, via multi-replication and clustering features, TDengine ensures high availability and horizontal scalability to support mission-critical applications.
- **Zero operation cost & zero learning cost**: Installing clusters is simple and quick, with real-time backup built-in, and no need to split libraries or tables. Similar to standard SQL, TDengine can support RESTful, Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, and similar to MySQL with zero learning cost.
- **Core is Open Sourced:** Except some auxiliary features, the core of TDengine is open sourced. Enterprise won't be locked by the database anymore. Ecosystem is more strong, product is more stable, and developer communities are more active.
- **Core is Open Sourced:** Except for some auxiliary features, the core of TDengine is open-sourced. Enterprise won't be locked by the database anymore. The ecosystem is more strong, products are more stable, and developer communities are more active.
With TDengine, the total cost of ownership of typical IoT, Internet of Vehicles, and Industrial Internet Big Data platforms can be greatly reduced. However, since it makes full use of the characteristics of IoT time-series data, TDengine cannot be used to process general data from web crawlers, microblogs, WeChat, e-commerce, ERP, CRM, and other sources.
![TDengine Technology Ecosystem](page://images/eco_system.png)
![TDengine Technology Ecosystem](../images/eco_system.png)
<center>Figure 1. TDengine Technology Ecosystem</center>
......@@ -62,4 +62,4 @@ From the perspective of data sources, designers can analyze the applicability of
| ------------------------------------------------- | ------------------ | ----------------------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| Require system with high-reliability | | | √ | TDengine has a very robust and reliable system architecture to implement simple and convenient daily operation with streamlined experiences for operators, thus human errors and accidents are eliminated to the greatest extent. |
| Require controllable operation learning cost | | | √ | As above. |
| Require abundant talent supply | √ | | | As a new-generation product, it’s still difficult to find talents with TDengine experiences from market. However, the learning cost is low. As the vendor, we also provide extensive operation training and counselling services. |
\ No newline at end of file
| Require abundant talent supply | √ | | | As a new-generation product, it’s still difficult to find talents with TDengine experiences from the market. However, the learning cost is low. As the vendor, we also provide extensive operation training and counseling services. |
documentation20/en/02.getting-started/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -20,6 +20,19 @@ Three different packages for TDengine server are provided, please pick up the on
Click [here](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package) to download the install package.
### Install TDengine by apt-get
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 -
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
[Optional] echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
sudo apt-get update
apt-get policy tdengine
sudo apt-get install tdengine
```
## <a class="anchor" id="start"></a>Quick Launch
After installation, you can start the TDengine service by the `systemctl` command.
......@@ -167,7 +180,10 @@ taos> select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.meters where areaid=10;
taos> select avg(f1), max(f2), min(f3) from test.t10 interval(10s);
```
**Note**: you can run command `taosdemo` with many options, like number of tables, rows of records and so on. To know more about these options, you can execute `taosdemo --help` and then take a try using different options.
## <a class="anchor" id="taosdemo"></a> Using taosdemo in detail
you can run command `taosdemo` with many options, like number of tables, rows of records and so on. To know more about these options, you can execute `taosdemo --help` and then take a try using different options.
Please refer to [How to use taosdemo to test the performance of TDengine](https://www.taosdata.com/en/documentation/getting-started/taosdemo) for detail.
## Client and Alarm Module
......@@ -218,4 +234,4 @@ Comparison matrix as following:
Note: ● has been verified by official tests; ○ has been verified by unofficial tests.
Please visit Connectors section for more detailed information.
\ No newline at end of file
Please visit Connectors section for more detailed information.
documentation20/en/05.insert/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -4,7 +4,7 @@ TDengine supports multiple ways to write data, including SQL, Prometheus, Telegr
## <a class="anchor" id="sql"></a> Data Writing via SQL
Applications insert data by executing SQL insert statements through C/C++, JDBC, GO, C#, or Python Connector, and users can manually enter SQL insert statements to insert data through TAOS Shell. For example, the following insert writes a record to table d1001:
Applications insert data by executing SQL insert statements through C/C++, Java, Go, C#, Python, Node.js Connectors, and users can manually enter SQL insert statements to insert data through TAOS Shell. For example, the following insert writes a record to table d1001:
```mysql
INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31);
......
documentation20/en/06.queries/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -2,7 +2,7 @@
## <a class="anchor" id="queries"></a> Main Query Features
TDengine uses SQL as the query language. Applications can send SQL statements through C/C++, Java, Go, Python connectors, and users can manually execute SQL Ad-Hoc Query through the Command Line Interface (CLI) tool TAOS Shell provided by TDengine. TDengine supports the following query functions:
TDengine uses SQL as the query language. Applications can send SQL statements through C/C++, Java, Go, C#, Python, Node.js connectors, and users can manually execute SQL Ad-Hoc Query through the Command Line Interface (CLI) tool TAOS Shell provided by TDengine. TDengine supports the following query functions:
- Single-column and multi-column data query
- Multiple filters for tags and numeric values: >, <, =, < >, like, etc
......@@ -96,4 +96,4 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.001521s)
In IoT scenario, it is difficult to synchronize the time stamp of collected data at each point, but many analysis algorithms (such as FFT) need to align the collected data strictly at equal intervals of time. In many systems, it’s required to write their own programs to process, but the down sampling operation of TDengine can be used to solve the problem easily. If there is no collected data in an interval, TDengine also provides interpolation calculation function.
For details of syntax rules, please refer to the [Time-dimension Aggregation section of TAOS SQL](https://www.taosdata.com/en/documentation/taos-sql#aggregation).
\ No newline at end of file
For details of syntax rules, please refer to the [Time-dimension Aggregation section of TAOS SQL](https://www.taosdata.com/en/documentation/taos-sql#aggregation).
documentation20/en/08.connector/01.java/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -4,7 +4,7 @@
The taos-jdbcdriver is implemented in two forms: JDBC-JNI and JDBC-RESTful (supported from taos-jdbcdriver-2.0.18). JDBC-JNI is implemented by calling the local methods of libtaos.so (or taos.dll) on the client, while JDBC-RESTful encapsulates the RESTful interface implementation internally.
![tdengine-connector](page://images/tdengine-jdbc-connector.png)
![tdengine-connector](../../images/tdengine-jdbc-connector.png)
The figure above shows the three ways Java applications can access the TDengine:
......@@ -69,18 +69,18 @@ INSERT INTO test.t1 USING test.weather (ts, temperature) TAGS('beijing') VALUES(
The TDengine supports the following data types and Java data types:
| TDengine DataType | Java DataType |
| ----------------- | ------------------ |
| TIMESTAMP | java.sql.Timestamp |
| INT | java.lang.Integer |
| BIGINT | java.lang.Long |
| FLOAT | java.lang.Float |
| DOUBLE | java.lang.Double |
| SMALLINT | java.lang.Short |
| TINYINT | java.lang.Byte |
| BOOL | java.lang.Boolean |
| BINARY | byte[] |
| NCHAR | java.lang.String |
| TDengine DataType | JDBCType (driver version < 2.0.24) | JDBCType (driver version >= 2.0.24) |
| ----------------- | ------------------ | ------------------ |
| TIMESTAMP | java.lang.Long | java.sql.Timestamp |
| INT | java.lang.Integer | java.lang.Integer |
| BIGINT | java.lang.Long | java.lang.Long |
| FLOAT | java.lang.Float | java.lang.Float |
| DOUBLE | java.lang.Double | java.lang.Double |
| SMALLINT | java.lang.Short | java.lang.Short |
| TINYINT | java.lang.Byte | java.lang.Byte |
| BOOL | java.lang.Boolean | java.lang.Boolean |
| BINARY | java.lang.String | byte array |
| NCHAR | java.lang.String | java.lang.String |
## Install Java connector
......
documentation20/en/08.connector/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -2,7 +2,7 @@
TDengine provides many connectors for development, including C/C++, JAVA, Python, RESTful, Go, Node.JS, etc.
![image-connector](page://images/connector.png)
![image-connector](../images/connector.png)
At present, TDengine connectors support a wide range of platforms, including hardware platforms such as X64/X86/ARM64/ARM32/MIPS/Alpha, and development environments such as Linux/Win64/Win32. The comparison matrix is as follows:
......@@ -132,7 +132,7 @@ taos>
**Windows (x64/x86) environment:**
Under cmd, enter the c:\ tdengine directory and directly execute taos.exe, and you should be able to connect to tdengine service normally and jump to taos shell interface. For example:
Under cmd, enter the c:\TDengine directory and directly execute taos.exe, and you should be able to connect to tdengine service normally and jump to taos shell interface. For example:
```mysql
C:\TDengine>taos
......@@ -407,17 +407,17 @@ See [video tutorials](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1963.html) for th
- python 2.7 or >= 3.4 installed
- pip or pip3 installed
### Python client installation
### Python connector installation
#### Linux
Users can find the connector package for python2 and python3 in the source code src/connector/python (or tar.gz/connector/python) folder. Users can install it through `pip` command:
`pip install src/connector/python/linux/python2/`
`pip install src/connector/python/`
or
`pip3 install src/connector/python/linux/python3/`
`pip3 install src/connector/python/`
#### Windows
......@@ -540,7 +540,7 @@ Refer to help (taos.TDengineCursor) in python. This class corresponds to the wri
Used to generate an instance of taos.TDengineConnection.
### Python client code sample
### Python connector code sample
In tests/examples/python, we provide a sample Python program read_example. py to guide you to design your own write and query program. After installing the corresponding client, introduce the taos class through `import taos`. The steps are as follows:
......@@ -610,11 +610,11 @@ The return value is in JSON format, as follows:
```json
{
"status": "succ",
"head": ["ts","current", …],
"column_meta": [["ts",9,8],["current",6,4], …],
"head": ["ts","current",...],
"column_meta": [["ts",9,8],["current",6,4], ...],
"data": [
["2018-10-03 14:38:05.000", 10.3, …],
["2018-10-03 14:38:15.000", 12.6, …]
["2018-10-03 14:38:05.000", 10.3, ...],
["2018-10-03 14:38:15.000", 12.6, ...]
],
"rows": 2
}
......
documentation20/en/09.connections/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -26,15 +26,15 @@ sudo cp -rf /usr/local/taos/connector/grafanaplugin /var/lib/grafana/plugins/tde
You can log in the Grafana server (username/password:admin/admin) through localhost:3000, and add data sources through `Configuration -> Data Sources` on the left panel, as shown in the following figure:
![img](page://images/connections/add_datasource1.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource1.jpg)
Click `Add data source` to enter the Add Data Source page, and enter TDengine in the query box to select Add, as shown in the following figure:
![img](page://images/connections/add_datasource2.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource2.jpg)
Enter the data source configuration page and modify the corresponding configuration according to the default prompt:
![img](page://images/connections/add_datasource3.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource3.jpg)
- Host: IP address of any server in TDengine cluster and port number of TDengine RESTful interface (6041), default [http://localhost:6041](http://localhost:6041/)
- User: TDengine username.
......@@ -42,13 +42,13 @@ Enter the data source configuration page and modify the corresponding configurat
Click `Save & Test` to test. Success will be prompted as follows:
![img](page://images/connections/add_datasource4.jpg)
![img](../images/connections/add_datasource4.jpg)
#### Create Dashboard
Go back to the home to create Dashboard, and click `Add Query` to enter the panel query page:
![img](page://images/connections/create_dashboard1.jpg)
![img](../images/connections/create_dashboard1.jpg)
As shown in the figure above, select the TDengine data source in Query, and enter the corresponding sql in the query box below to query. Details are as follows:
......@@ -58,7 +58,7 @@ As shown in the figure above, select the TDengine data source in Query, and ente
According to the default prompt, query the average system memory usage at the specified interval of the server where the current TDengine deployed in as follows:
![img](page://images/connections/create_dashboard2.jpg)
![img](../images/connections/create_dashboard2.jpg)
> Please refer to Grafana [documents](https://grafana.com/docs/) for how to use Grafana to create the corresponding monitoring interface and for more about Grafana usage.
......@@ -68,11 +68,11 @@ A `tdengine-grafana.json` importable dashboard is provided under the Grafana plu
Click the `Import` button on the left panel and upload the `tdengine-grafana.json` file:
![img](page://images/connections/import_dashboard1.jpg)
![img](../images/connections/import_dashboard1.jpg)
You can see as follows after Dashboard imported.
![img](page://images/connections/import_dashboard2.jpg)
![img](../images/connections/import_dashboard2.jpg)
## <a class="anchor" id="matlab"></a> MATLAB
......
documentation20/en/12.taos-sql/docs.md
浏览文件 @ c724eae5
# TAOS SQL
TDengine provides a SQL-style language, TAOS SQL, to insert or query data. To read through this document, you should have some basic understanding about SQL.
TDengine provides a SQL-style language, TAOS SQL, to insert or query data. This document introduces TAOS SQL and supports other common tips. To read through this document, readers should have basic understanding about SQL.
TAOS SQL is the main way for users to write and query data to TDengine. TAOS SQL is similar to standard SQL to facilitate users to get started quickly. Strictly speaking, TAOS SQL is not and does not attempt to provide SQL standard syntax. In addition, since TDengine does not provide deletion function for time-series data, the relevant function of data deletion is non-existent in TAO SQL.
TAOS SQL is the main tool for users to write and query data into/from TDengine. TAOS SQL provides a syntax style similar to standard SQL to facilitate users to get started quickly. Strictly speaking, TAOS SQL is not and does not attempt to provide SQL standard syntax. In addition, since TDengine does not provide deletion functionality for time-series data, the relevant functions of data deletion is unsupported in TAO SQL.
Let’s take a look at the conventions used for syntax descriptions.
......@@ -37,7 +37,7 @@ With TDengine, the most important thing is timestamp. When creating and insertin
- Epch Time: a timestamp value can also be a long integer representing milliseconds since 1970-01-01 08:00:00.000.
- Arithmetic operations can be applied to timestamp. For example: now-2h represents a timestamp which is 2 hours ago from the current server time. Units include u( microsecond), a (milliseconds), s (seconds), m (minutes), h (hours), d (days), w (weeks). In `select * from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w`, which queries data of the whole week before two weeks. To specify the interval of down sampling, you can also use n(calendar month) and y(calendar year) as time units.
Default time precision of TDengine is millisecond, you can change it to microseocnd by setting parameter enableMicrosecond.
TDengine's timestamp is set to millisecond accuracy by default. Microsecond/nanosecond accuracy can be set using CREATE DATABASE with PRECISION parameter. (Nanosecond resolution is supported from version 2.1.5.0 onwards.)
In TDengine, the following 10 data types can be used in data model of an ordinary table.
......@@ -75,7 +75,7 @@ Note:
2. UPDATE marks the database support updating the same timestamp data;
3. Maximum length of the database name is 33;
4. Maximum length of a SQL statement is 65480 characters;
5. Database has more storage-related configuration parameters, see System Management.
5. Database has more storage-related configuration parameters, see [Server-side Configuration](https://www.taosdata.com/en/documentation/administrator#config) .
- **Show current system parameters**
......@@ -88,7 +88,7 @@ Note:
```mysql
USE db_name;
```
Use/switch database
Use/switch database (Invalid when accessing through RESTful connection)
- **Drop a database**
```mysql
......@@ -1244,4 +1244,4 @@ TAOS SQL supports join columns of two tables by Primary Key timestamp between th
**Availability of is no null**
Is not null supports all types of columns. Non-null expression is < > "" and only applies to columns of non-numeric types.
\ No newline at end of file
Is not null supports all types of columns. Non-null expression is < > "" and only applies to columns of non-numeric types.
packaging/cfg/taos.cfg
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -141,6 +141,12 @@ keepColumnName 1
# > 0 (rpc message body which larger than this value will be compressed)
# compressMsgSize -1
# query retrieved column data compression option:
# -1 (no compression)
# 0 (all retrieved column data compressed),
# > 0 (any retrieved column size greater than this value all data will be compressed.)
# compressColData -1
# max length of an SQL
# maxSQLLength 65480
......@@ -289,3 +295,9 @@ keepColumnName 1
# percent of redundant data in tsdb meta will compact meta data,0 means donot compact
# tsdbMetaCompactRatio 0
# default string type used for storing JSON String, options can be binary/nchar, default is binary
# defaultJSONStrType binary
# force TCP transmission
# rpcForceTcp 0
packaging/check_package.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -95,7 +95,7 @@ function check_file() {
echo -e "$1/$2 \033[31mnot exists\033[0m!quit"
fin_result=$fin_result"\033[31m$temp_version\033[0m test failed!\n"
echo -e $fin_result
exit 8
exit 8
fi
}
......@@ -107,6 +107,7 @@ function get_package_name() {
echo ${var::-17}
fi
}
function check_link() {
#check Link whether exists or broken
if [ -L $1 ] ; then
......@@ -114,13 +115,13 @@ function check_link() {
echo -e "$1 \033[31Broken link\033[0m"
fin_result=$fin_result"\033[31m$temp_version\033[0m test failed!\n"
echo -e $fin_result
exit 8
exit 8
fi
else
echo -e "$1 \033[31mnot exists\033[0m!quit"
fin_result=$fin_result"\033[31m$temp_version\033[0m test failed!\n"
echo -e $fin_result
exit 8
exit 8
fi
}
......@@ -141,11 +142,11 @@ function check_main_path() {
function check_bin_path() {
# check install bin dir and all sub dir
bin_dir=("taos" "taosd" "taosdemo" "taosdump" "remove.sh" "tarbitrator" "set_core.sh")
bin_dir=("taos" "taosd" "blm3" "taosdemo" "taosdump" "remove.sh" "tarbitrator" "set_core.sh")
for i in ${bin_dir[@]};do
check_file ${sbin_dir} $i
done
lbin_dir=("taos" "taosd" "taosdemo" "taosdump" "rmtaos" "tarbitrator" "set_core")
lbin_dir=("taos" "taosd" "blm3" "taosdemo" "taosdump" "rmtaos" "tarbitrator" "set_core")
for i in ${lbin_dir[@]};do
check_link ${bin_link_dir}/$i
done
......@@ -155,7 +156,6 @@ function check_bin_path() {
echo -e "Check bin path:\033[32mOK\033[0m!"
}
function check_lib_path() {
# check all links
check_link ${lib_link_dir}/libtaos.so
......@@ -168,9 +168,8 @@ function check_lib_path() {
echo -e "Check lib path:\033[32mOK\033[0m!"
}
function check_header_path() {
# check all header
# check all header
header_dir=("taos.h" "taoserror.h")
for i in ${header_dir[@]};do
check_link ${inc_link_dir}/$i
......@@ -178,6 +177,12 @@ function check_header_path() {
echo -e "Check bin path:\033[32mOK\033[0m!"
}
function check_blm3_config_dir() {
# check all config
check_file ${cfg_install_dir} blm3.toml
check_file ${install_main_dir}/cfg blm.toml.org
echo -e "Check conf path:\033[32mOK\033[0m!"
}
function check_config_dir() {
# check all config
......@@ -194,7 +199,7 @@ function check_log_path() {
function check_data_path() {
# check data path
check_file ${data_dir}
check_file ${data_dir}
echo -e "Check data path:\033[32mOK\033[0m!"
}
......@@ -204,7 +209,7 @@ function install_TDengine() {
temp_version=$(get_package_name $1)
cd $(get_package_name $1)
echo -e "\033[32muninstall TDengine && install TDengine...\033[0m"
rmtaos >/dev/null 2>&1 || echo 'taosd not installed' && echo -e '\n\n' |./install.sh >/dev/null 2>&1
rmtaos >/dev/null 2>&1 || echo 'taosd not installed' && echo -e '\n\n' |./install.sh >/dev/null 2>&1
echo -e "\033[32mTDengine has been installed!\033[0m"
echo -e "\033[32mTDengine is starting...\033[0m"
kill_process taos && systemctl start taosd && sleep 10
......@@ -216,18 +221,19 @@ function test_TDengine() {
check_lib_path
check_header_path
check_config_dir
check_blm3_config_dir
check_log_path
check_data_path
result=`taos -s 'create database test ;create table test.tt(ts timestamp ,i int);insert into test.tt values(now,11);select * from test.tt' 2>&1 ||:`
if [[ $result =~ "Unable to establish" ]];then
echo -e "\033[31mTDengine connect failed\033[0m"
echo -e "\033[31mTDengine connect failed\033[0m"
fin_result=$fin_result"\033[31m$temp_version\033[0m test failed!\n"
echo -e $fin_result
exit 8
fi
exit 8
fi
echo -e "Check TDengine connect:\033[32mOK\033[0m!"
fin_result=$fin_result"\033[32m$temp_version\033[0m test OK!\n"
}
}
# ## ==============================Main program starts from here============================
TD_package_name=`ls ${script_dir}/*server*gz |awk -F '/' '{print $NF}' `
temp=`pwd`
......@@ -242,4 +248,4 @@ for i in $TD_package_name;do
test_TDengine
done
echo "============================================================"
echo -e $fin_result
\ No newline at end of file
echo -e $fin_result
packaging/deb/DEBIAN/preinst
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -24,9 +24,13 @@ fi
# if taos.cfg already softlink, remove it
cfg_install_dir="/etc/taos"
install_main_dir="/usr/local/taos"
if [ -f ${cfg_install_dir}/taos.cfg ]; then
if [ -f "${install_main_dir}/taos.cfg" ]; then
${csudo} rm -f ${install_main_dir}/cfg/taos.cfg || :
fi
if [ -f "${install_main_dir}/blm.toml" ]; then
${csudo} rm -f ${install_main_dir}/cfg/blm.toml || :
fi
# there can not libtaos.so*, otherwise ln -s error
${csudo} rm -f ${install_main_dir}/driver/libtaos* || :
${csudo} rm -f ${install_main_dir}/driver/libtaos* || :
packaging/deb/DEBIAN/prerm
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -17,7 +17,7 @@ else
bin_link_dir="/usr/bin"
lib_link_dir="/usr/lib"
inc_link_dir="/usr/include"
data_link_dir="/usr/local/taos/data"
log_link_dir="/usr/local/taos/log"
cfg_link_dir="/usr/local/taos/cfg"
......@@ -25,15 +25,16 @@ else
# Remove all links
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taos || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taosd || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/blm3 || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taosdemo || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taosdump || :
${csudo} rm -f ${cfg_link_dir}/* || :
${csudo} rm -f ${inc_link_dir}/taos.h || :
${csudo} rm -f ${lib_link_dir}/libtaos.* || :
${csudo} rm -f ${log_link_dir} || :
${csudo} rm -f ${data_link_dir} || :
pid=$(ps -ef | grep "taosd" | grep -v "grep" | awk '{print $2}')
if [ -n "$pid" ]; then
${csudo} kill -9 $pid || :
......
packaging/deb/makedeb.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -44,15 +44,25 @@ mkdir -p ${pkg_dir}${install_home_path}/init.d
mkdir -p ${pkg_dir}${install_home_path}/script
cp ${compile_dir}/../packaging/cfg/taos.cfg ${pkg_dir}${install_home_path}/cfg
if [ -f "${compile_dir}/test/cfg/blm.toml" ]; then
cp ${compile_dir}/test/cfg/blm.toml ${pkg_dir}${install_home_path}/cfg
fi
cp ${compile_dir}/../packaging/deb/taosd ${pkg_dir}${install_home_path}/init.d
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/post.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/script
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/preun.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/script
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/startPre.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/set_core.sh ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/../packaging/tools/taosd-dump-cfg.gdb ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/bin/taosdemo ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/bin/taosdump ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/bin/taosd ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
if [ -f "${compile_dir}/build/bin/blm3" ]; then
cp ${compile_dir}/build/bin/blm3 ${pkg_dir}${install_home_path}/bin ||:
fi
cp ${compile_dir}/build/bin/taos ${pkg_dir}${install_home_path}/bin
cp ${compile_dir}/build/lib/${libfile} ${pkg_dir}${install_home_path}/driver
cp ${compile_dir}/../src/inc/taos.h ${pkg_dir}${install_home_path}/include
......
packaging/deb/taosd
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -24,6 +24,11 @@ USER="root"
GROUP="root"
DAEMON="/usr/local/taos/bin/taosd"
DAEMON_OPTS=""
HTTPD_NAME="blm3"
DAEMON_HTTPD_NAME=$HTTPD_NAME
DAEMON_HTTPD="/usr/local/taos/bin/$HTTPD_NAME"
PID_FILE="/var/run/$NAME.pid"
APPARGS=""
......@@ -36,6 +41,7 @@ case "$1" in
start)
log_action_begin_msg "Starting TDEngine..."
$DAEMON_HTTPD &
if start-stop-daemon --test --start --chuid "$USER:$GROUP" --background --make-pidfile --pidfile "$PID_FILE" --exec "$DAEMON" -- $APPARGS &> /dev/null; then
touch "$PID_FILE" && chown "$USER":"$GROUP" "$PID_FILE"
......@@ -52,6 +58,7 @@ case "$1" in
stop)
log_action_begin_msg "Stopping TDEngine..."
pkill -9 $DAEMON_HTTPD_NAME
set +e
if [ -f "$PID_FILE" ]; then
start-stop-daemon --stop --pidfile "$PID_FILE" --user "$USER" --retry=TERM/120/KILL/5 > /dev/null
......
packaging/docker/dockerManifest.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -45,6 +45,7 @@ echo "version=${version}"
#docker manifest rm tdengine/tdengine:${version}
if [ "$verType" == "beta" ]; then
docker manifest inspect tdengine/tdengine-beta:latest
docker manifest create -a tdengine/tdengine-beta:latest tdengine/tdengine-amd64-beta:latest tdengine/tdengine-aarch64-beta:latest tdengine/tdengine-aarch32-beta:latest
docker manifest rm tdengine/tdengine-beta:latest
docker manifest create -a tdengine/tdengine-beta:${version} tdengine/tdengine-amd64-beta:${version} tdengine/tdengine-aarch64-beta:${version} tdengine/tdengine-aarch32-beta:${version}
docker manifest create -a tdengine/tdengine-beta:latest tdengine/tdengine-amd64-beta:latest tdengine/tdengine-aarch64-beta:latest tdengine/tdengine-aarch32-beta:latest
......@@ -54,6 +55,7 @@ if [ "$verType" == "beta" ]; then
elif [ "$verType" == "stable" ]; then
docker manifest inspect tdengine/tdengine:latest
docker manifest create -a tdengine/tdengine:latest tdengine/tdengine-amd64:latest tdengine/tdengine-aarch64:latest tdengine/tdengine-aarch32:latest
docker manifest rm tdengine/tdengine:latest
docker manifest create -a tdengine/tdengine:${version} tdengine/tdengine-amd64:${version} tdengine/tdengine-aarch64:${version} tdengine/tdengine-aarch32:${version}
docker manifest create -a tdengine/tdengine:latest tdengine/tdengine-amd64:latest tdengine/tdengine-aarch64:latest tdengine/tdengine-aarch32:latest
......
packaging/release.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -22,7 +22,7 @@ cpuType=x64 # [aarch32 | aarch64 | x64 | x86 | mips64 ...]
osType=Linux # [Linux | Kylin | Alpine | Raspberrypi | Darwin | Windows | Ningsi60 | Ningsi80 |...]
pagMode=full # [full | lite]
soMode=dynamic # [static | dynamic]
dbName=taos # [taos | power | tq]
dbName=taos # [taos | power | tq | pro]
allocator=glibc # [glibc | jemalloc]
verNumber=""
verNumberComp="1.0.0.0"
......@@ -78,7 +78,7 @@ do
echo " -l [full | lite] "
echo " -a [glibc | jemalloc] "
echo " -s [static | dynamic] "
echo " -d [taos | power | tq ] "
echo " -d [taos | power | tq | pro] "
echo " -n [version number] "
echo " -m [compatible version number] "
exit 0
......@@ -192,19 +192,28 @@ else
allocator_macro=""
fi
if [[ "$dbName" == "pro" ]]; then
sed -i "s/taos config/prodb config/g" ${top_dir}/src/util/src/tconfig.c
fi
echo "build ${pagMode} package ..."
if [[ "$pagMode" == "lite" ]]; then
BUILD_HTTP=true
fi
# check support cpu type
if [[ "$cpuType" == "x64" ]] || [[ "$cpuType" == "aarch64" ]] || [[ "$cpuType" == "aarch32" ]] || [[ "$cpuType" == "mips64" ]] ; then
if [ "$verMode" != "cluster" ]; then
cmake ../ -DCPUTYPE=${cpuType} -DOSTYPE=${osType} -DSOMODE=${soMode} -DDBNAME=${dbName} -DVERTYPE=${verType} -DVERDATE="${build_time}" -DGITINFO=${gitinfo} -DGITINFOI=${gitinfoOfInternal} -DVERNUMBER=${verNumber} -DVERCOMPATIBLE=${verNumberComp} -DPAGMODE=${pagMode} ${allocator_macro}
cmake ../ -DCPUTYPE=${cpuType} -DOSTYPE=${osType} -DSOMODE=${soMode} -DDBNAME=${dbName} -DVERTYPE=${verType} -DVERDATE="${build_time}" -DGITINFO=${gitinfo} -DGITINFOI=${gitinfoOfInternal} -DVERNUMBER=${verNumber} -DVERCOMPATIBLE=${verNumberComp} -DPAGMODE=${pagMode} -DBUILD_HTTP=${BUILD_HTTP} ${allocator_macro}
else
cmake ../../ -DCPUTYPE=${cpuType} -DOSTYPE=${osType} -DSOMODE=${soMode} -DDBNAME=${dbName} -DVERTYPE=${verType} -DVERDATE="${build_time}" -DGITINFO=${gitinfo} -DGITINFOI=${gitinfoOfInternal} -DVERNUMBER=${verNumber} -DVERCOMPATIBLE=${verNumberComp} ${allocator_macro}
cmake ../../ -DCPUTYPE=${cpuType} -DOSTYPE=${osType} -DSOMODE=${soMode} -DDBNAME=${dbName} -DVERTYPE=${verType} -DVERDATE="${build_time}" -DGITINFO=${gitinfo} -DGITINFOI=${gitinfoOfInternal} -DVERNUMBER=${verNumber} -DVERCOMPATIBLE=${verNumberComp} -DBUILD_HTTP=${BUILD_HTTP} ${allocator_macro}
fi
else
echo "input cpuType=${cpuType} error!!!"
exit 1
fi
make
make -j8
cd ${curr_dir}
......@@ -253,6 +262,10 @@ if [ "$osType" != "Darwin" ]; then
${csudo} ./makepkg_tq.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode} ${dbName} ${verNumberComp}
${csudo} ./makeclient_tq.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode} ${dbName}
${csudo} ./makearbi_tq.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode}
elif [[ "$dbName" == "pro" ]]; then
${csudo} ./makepkg_pro.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode} ${dbName} ${verNumberComp}
${csudo} ./makeclient_pro.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode} ${dbName}
${csudo} ./makearbi_pro.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode}
else
${csudo} ./makepkg_power.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode} ${dbName} ${verNumberComp}
${csudo} ./makeclient_power.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${pagMode} ${dbName}
......@@ -262,4 +275,3 @@ else
cd ${script_dir}/tools
./makeclient.sh ${compile_dir} ${verNumber} "${build_time}" ${cpuType} ${osType} ${verMode} ${verType} ${dbName}
fi
packaging/rpm/tdengine.spec
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -54,6 +54,9 @@ mkdir -p %{buildroot}%{homepath}/init.d
mkdir -p %{buildroot}%{homepath}/script
cp %{_compiledir}/../packaging/cfg/taos.cfg %{buildroot}%{homepath}/cfg
if [ -f %{_compiledir}/test/cfg/blm.toml ]; then
cp %{_compiledir}/test/cfg/blm.toml %{buildroot}%{homepath}/cfg
fi
cp %{_compiledir}/../packaging/rpm/taosd %{buildroot}%{homepath}/init.d
cp %{_compiledir}/../packaging/tools/post.sh %{buildroot}%{homepath}/script
cp %{_compiledir}/../packaging/tools/preun.sh %{buildroot}%{homepath}/script
......@@ -62,6 +65,9 @@ cp %{_compiledir}/../packaging/tools/set_core.sh %{buildroot}%{homepath}/bin
cp %{_compiledir}/../packaging/tools/taosd-dump-cfg.gdb %{buildroot}%{homepath}/bin
cp %{_compiledir}/build/bin/taos %{buildroot}%{homepath}/bin
cp %{_compiledir}/build/bin/taosd %{buildroot}%{homepath}/bin
if [ -f %{_compiledir}/build/bin/blm3 ]; then
cp %{_compiledir}/build/bin/blm3 %{buildroot}%{homepath}/bin ||:
fi
cp %{_compiledir}/build/bin/taosdemo %{buildroot}%{homepath}/bin
cp %{_compiledir}/build/bin/taosdump %{buildroot}%{homepath}/bin
cp %{_compiledir}/build/lib/${libfile} %{buildroot}%{homepath}/driver
......@@ -150,6 +156,11 @@ if [ -f %{cfg_install_dir}/taos.cfg ]; then
${csudo} rm -f %{homepath}/cfg/taos.cfg || :
fi
# if blm.toml already softlink, remove it
if [ -f %{cfg_install_dir}/blm.toml ]; then
${csudo} rm -f %{homepath}/cfg/blm.toml || :
fi
# there can not libtaos.so*, otherwise ln -s error
${csudo} rm -f %{homepath}/driver/libtaos* || :
......@@ -188,6 +199,7 @@ if [ $1 -eq 0 ];then
# Remove all links
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taos || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taosd || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/blm3 || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taosdemo || :
${csudo} rm -f ${bin_link_dir}/taosdump || :
${csudo} rm -f ${cfg_link_dir}/* || :
......
packaging/tools/install.sh
浏览文件 @ c724eae5
此差异已折叠。
packaging/tools/install_arbi_pro.sh 0 → 100755
浏览文件 @ c724eae5
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packaging/tools/install_client.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -128,8 +128,12 @@ function install_lib() {
${csudo} ln -s ${install_main_dir}/driver/libtaos.* ${lib_link_dir}/libtaos.1.dylib
${csudo} ln -s ${lib_link_dir}/libtaos.1.dylib ${lib_link_dir}/libtaos.dylib
fi
${csudo} ldconfig
if [ "$osType" != "Darwin" ]; then
${csudo} ldconfig
else
${csudo} update_dyld_shared_cache
fi
}
function install_header() {
......
packaging/tools/install_client_pro.sh 0 → 100755
浏览文件 @ c724eae5
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packaging/tools/install_pro.sh 0 → 100755
浏览文件 @ c724eae5
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packaging/tools/make_install.sh
浏览文件 @ c724eae5
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packaging/tools/makearbi_pro.sh 0 → 100755
浏览文件 @ c724eae5
此差异已折叠。
packaging/tools/makeclient.sh
浏览文件 @ c724eae5
......@@ -183,7 +183,7 @@ pkg_name=${install_dir}-${osType}-${cpuType}
# fi
if [[ "$verType" == "beta" ]] || [[ "$verType" == "preRelease" ]]; then
pkg_name=${install_dir}-${verType}-${osType}-${cpuType}
pkg_name=${install_dir}-${verType}-${osType}-${cpuType}
elif [ "$verType" == "stable" ]; then
pkg_name=${pkg_name}
else
......
packaging/tools/makeclient_pro.sh 0 → 100755
浏览文件 @ c724eae5
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packaging/tools/makepkg.sh
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packaging/tools/makepkg_power.sh
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......@@ -81,6 +81,7 @@ else
# bin_files="${build_dir}/bin/powerd ${build_dir}/bin/power ${build_dir}/bin/powerdemo ${build_dir}/bin/tarbitrator ${script_dir}/remove_power.sh ${script_dir}/set_core.sh"
cp ${build_dir}/bin/taos ${install_dir}/bin/power
cp ${build_dir}/bin/taosd ${install_dir}/bin/powerd
cp ${build_dir}/bin/blm3 ${install_dir}/bin/blm3 ||:
cp ${script_dir}/remove_power.sh ${install_dir}/bin
cp ${build_dir}/bin/taosdemo ${install_dir}/bin/powerdemo
cp ${build_dir}/bin/taosdump ${install_dir}/bin/powerdump
......
packaging/tools/makepkg_pro.sh 0 → 100755
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packaging/tools/makepkg_tq.sh
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......@@ -82,6 +82,7 @@ else
cp ${build_dir}/bin/taos ${install_dir}/bin/tq
cp ${build_dir}/bin/taosd ${install_dir}/bin/tqd
cp ${script_dir}/remove_tq.sh ${install_dir}/bin
cp ${build_dir}/bin/blm3 ${install_dir}/bin/blm3 ||:
cp ${build_dir}/bin/taosdemo ${install_dir}/bin/tqdemo
cp ${build_dir}/bin/taosdump ${install_dir}/bin/tqdump
cp ${build_dir}/bin/tarbitrator ${install_dir}/bin
......
packaging/tools/post.sh
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packaging/tools/preun.sh
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packaging/tools/remove.sh
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packaging/tools/remove_arbi_pro.sh 0 → 100755
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packaging/tools/remove_client_pro.sh 0 → 100755
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packaging/tools/remove_pro.sh 0 → 100755
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packaging/tools/startPre.sh
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......@@ -19,7 +19,7 @@ if [[ ! -e ${startSeqFile} ]]; then
else
startSeq=$(cat ${startSeqFile})
fi
nextSeq=`expr $startSeq + 1`
echo "${nextSeq}" > ${startSeqFile}
......@@ -48,3 +48,4 @@ if [ ${coreFlag} = "unlimited" ];then
fi
fi
/usr/bin/blm3 &
snap/snapcraft.yaml
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src/CMakeLists.txt
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CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8...3.20)
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.0...3.20)
PROJECT(TDengine)
# Base compile
......
src/balance/CMakeLists.txt
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src/client/CMakeLists.txt
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src/client/inc/tscGlobalmerge.h
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src/client/inc/tscParseLine.h
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src/client/inc/tscSubquery.h
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grafanaplugin @ edad7465
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blm3 @ c67fcc11
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tests/pytest/functions/function_ceil.py 0 → 100644
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