Merge branch 'develop' into sean-tdengine-patch-1

.gitmodules

@@ -6,13 +6,13 @@
 	url = https://github.com/taosdata/hivemq-tdengine-extension.git
 [submodule "deps/jemalloc"]
 	path = deps/jemalloc
-	url = https://github.com/jemalloc/jemalloc
+	url = https://github.com/jemalloc/jemalloc.git
 [submodule "src/kit/taos-tools"]
 	path = src/kit/taos-tools
-	url = https://github.com/taosdata/taos-tools
+	url = https://github.com/taosdata/taos-tools.git
 [submodule "src/plugins/taosadapter"]
 	path = src/plugins/taosadapter
-	url = https://github.com/taosdata/taosadapter
+	url = https://github.com/taosdata/taosadapter.git
 [submodule "examples/rust"]
 	path = examples/rust
 	url = https://github.com/songtianyi/tdengine-rust-bindings.git

.mailmap

+#
+# This list is used by git-shortlog to fix a few botched name translations
+# in the git archive, either because the author's full name was messed up
+# and/or not always written the same way, making contributions from the
+# same person appearing not to be so or badly displayed. Also allows for
+# old email addresses to map to new email addresses.
+#
+# For format details, see "MAPPING AUTHORS" in "man git-shortlog".
+#
+# Please keep this list dictionary sorted.
+#
+
+Jeff Tao <jhtao@taosdata.com>
+Wade Zhang <wxzhang@taosdata.com>
+Shuduo Sang <sdsang@taosdata.com> <sangshuduo@gmail.com>
+Pan Yang <pyang@taosdata.com> <arielyang@gmail.com>
\ No newline at end of file

README.md

@@ -11,7 +11,7 @@ We are hiring, check [here](https://www.taosdata.com/en/careers/)
 
 # What is TDengine？
 
-TDengine is a high-performance, scalable time-series database with SQL support. Its code including cluster feature is open source under [GNU AGPL v3.0](http://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html). Besides the database, it provides caching, stream processing, data data subscription and other functionalities to reduce the complexity and cost of development and operation. TDengine differentiates itself from other TSDBs with the following advantages.
+TDengine is a high-performance, scalable time-series database with SQL support. Its code including cluster feature is open source under [GNU AGPL v3.0](http://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html). Besides the database, it provides caching, stream processing, data subscription and other functionalities to reduce the complexity and cost of development and operation. TDengine differentiates itself from other TSDBs with the following advantages.
 
 - **High Performance**: TDengine outperforms other time series databases in data ingestion and querying while significantly reducing storage cost and compute costs, with an innovatively designed and purpose-built storage engine.
 

cmake/define.inc

@@ -242,8 +242,14 @@ IF (TD_WINDOWS)
   ADD_DEFINITIONS(-DPTW32_BUILD)
   ADD_DEFINITIONS(-D_MBCS -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE -D_CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE)
   SET(CMAKE_GENERATOR "NMake Makefiles" CACHE INTERNAL "" FORCE)
+  IF (CMAKE_DEPFILE_FLAGS_C)
+      SET(CMAKE_DEPFILE_FLAGS_C "")
+  ENDIF ()
+  IF (CMAKE_DEPFILE_FLAGS_CXX)
+      SET(CMAKE_DEPFILE_FLAGS_CXX "")
+  ENDIF ()
   IF (NOT TD_GODLL)
-    SET(COMMON_FLAGS "/nologo /WX /wd4018 /wd4999 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
+    SET(COMMON_FLAGS "/nologo /wd4018 /wd4999 /Oi /Oy- /Gm- /EHsc /MT /GS /Gy /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Gd /errorReport:prompt /analyze-")
     IF (MSVC AND (MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1900))
       SET(COMMON_FLAGS "${COMMON_FLAGS} /Wv:18")
     ENDIF ()

cmake/version.inc

@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine)
 IF (DEFINED VERNUMBER)
   SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER})
 ELSE ()
-  SET(TD_VER_NUMBER "2.4.0.0")
+  SET(TD_VER_NUMBER "2.7.0.0")
 ENDIF ()
 
 IF (DEFINED VERCOMPATIBLE)

docs-cn/01-index.md

+---
+title: TDengine 文档
+sidebar_label: 文档首页
+slug: /
+---
+
+TDengine 是一款[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、[分布式](https://www.taosdata.com/scalable)、[支持 SQL](https://www.taosdata.com/sql-support) 的时序数据库 (Database)。本文档是 TDengine 用户手册，主要是介绍 TDengine 的基本概念、安装、使用、功能、开发接口、运营维护、TDengine 内核设计等等，它主要是面向架构师、开发者与系统管理员的。
+
+TDengine 充分利用了时序数据的特点，提出了“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念，设计了创新的存储引擎，让数据的写入、查询和存储效率都得到极大的提升。为正确理解并使用TDengine, 无论如何，请您仔细阅读[基本概念](./concept)一章。
+
+如果你是开发者，请一定仔细阅读[开发指南](./develop)一章，该部分对数据库连接、建模、插入数据、查询、连续查询、缓存、数据订阅、用户自定义函数等功能都做了详细介绍，并配有各种编程语言的示例代码。大部分情况下，你只要把示例代码拷贝粘贴，针对自己的应用稍作改动，就能跑起来。
+
+我们已经生活在大数据的时代，纵向扩展已经无法满足日益增长的业务需求，任何系统都必须具有水平扩展的能力，集群成为大数据以及 database 系统的不可缺失功能。TDengine 团队不仅实现了集群功能，而且将这一重要核心功能开源。怎么部署、管理和维护 TDengine 集群，请参考[集群管理](./cluster)一章。
+
+TDengine 采用 SQL 作为其查询语言，大大降低学习成本、降低迁移成本，但同时针对时序数据场景，又做了一些扩展，以支持插值、降采样、时间加权平均等操作。[SQL 手册](./taos-sql)一章详细描述了 SQL 语法、详细列出了各种支持的命令和函数。
+
+如果你是系统管理员，关心安装、升级、容错灾备、关心数据导入、导出，配置参数，怎么监测 TDengine 是否健康运行，怎么提升系统运行的性能，那么请仔细参考[运维指南](./operation)一章。
+
+如果你对 TDengine 外围工具，REST API, 各种编程语言的连接器想做更多详细了解，请看[参考指南](./reference)一章。
+
+如果你对 TDengine 内部的架构设计很有兴趣，欢迎仔细阅读[技术内幕](./tdinternal)一章，里面对集群的设计、数据分区、分片、写入、读出、查询、聚合查询的流程都做了详细的介绍。如果你想研读 TDengine 代码甚至贡献代码，请一定仔细读完这一章。
+
+最后，作为一个开源软件，欢迎大家的参与。如果发现文档的任何错误，描述不清晰的地方，都请在每个页面的最下方，点击“编辑本文档“直接进行修改。
+
+Together, we make a difference!

docs-cn/01-intro/_category_.yml

-label: TDengine 介绍

docs-cn/01-intro/01-intro.md → docs-cn/02-intro.md

 ---
-sidebar_label: 产品简介
 title: 产品简介
 toc_max_heading_level: 2
 ---
 
-TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
+TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外，TDengine 还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
 
 本章节介绍TDengine的主要功能、竞争优势、适用场景、与其他数据库的对比测试等等，让大家对TDengine有个整体的了解。
 
@@ -63,16 +62,16 @@ TDengine的主要功能如下：
 
 <figure>
 
-![TDengine技术生态图](eco_system.png)
+![TDengine Database 技术生态图](eco_system.webp)
 
 </figure>
 <center>图 1. TDengine技术生态图</center>
 
 上图中，左侧是各种数据采集或消息队列，包括 OPC-UA、MQTT、Telegraf、也包括 Kafka, 他们的数据将被源源不断的写入到 TDengine。右侧则是可视化、BI 工具、组态软件、应用程序。下侧则是 TDengine 自身提供的命令行程序 (CLI) 以及可视化管理管理。
 
-## TDengine 总体适用场景
+## 总体适用场景
 
-作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。本文对适用场景做更多详细的分析。
+作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 （Database)，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。本文对适用场景做更多详细的分析。
 
 ### 数据源特点和需求
 
@@ -120,7 +119,6 @@ TDengine的主要功能如下：
 - [用 InfluxDB 开源的性能测试工具对比 InfluxDB 和 TDengine](https://www.taosdata.com/blog/2020/01/13/1105.html)
 - [TDengine 与 OpenTSDB 对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/21/621.html)
 - [TDengine 与 Cassandra 对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/14/573.html)
-- [TDengine 与 InfluxDB 对比测试](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/19/419.html)
 - [TDengine VS InfluxDB ，写入性能大 PK ！](https://www.taosdata.com/2021/11/05/3248.html)
 - [TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告](https://www.taosdata.com/2022/02/22/5969.html)
 - [TDengine 与 InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse 等数据库的对比测试报告](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine_Testing_Report_cn.pdf)

docs-cn/02-concept/02-concept.md → docs-cn/04-concept/index.md

@@ -29,7 +29,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>10.3</td>
 <td>219</td>
 <td>0.31</td>
-<td>Beijing.Chaoyang</td>
+<td>California.SanFrancisco</td>
 <td>2</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -38,7 +38,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>10.2</td>
 <td>220</td>
 <td>0.23</td>
-<td>Beijing.Chaoyang</td>
+<td>California.SanFrancisco</td>
 <td>3</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -47,7 +47,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>11.5</td>
 <td>221</td>
 <td>0.35</td>
-<td>Beijing.Haidian</td>
+<td>California.LosAngeles</td>
 <td>3</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -56,7 +56,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>13.4</td>
 <td>223</td>
 <td>0.29</td>
-<td>Beijing.Haidian</td>
+<td>California.LosAngeles</td>
 <td>2</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -65,7 +65,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>12.6</td>
 <td>218</td>
 <td>0.33</td>
-<td>Beijing.Chaoyang</td>
+<td>California.SanFrancisco</td>
 <td>2</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -74,7 +74,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>11.8</td>
 <td>221</td>
 <td>0.28</td>
-<td>Beijing.Haidian</td>
+<td>California.LosAngeles</td>
 <td>2</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -83,7 +83,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>10.3</td>
 <td>218</td>
 <td>0.25</td>
-<td>Beijing.Chaoyang</td>
+<td>California.SanFrancisco</td>
 <td>3</td>
 </tr>
 <tr>
@@ -92,7 +92,7 @@ title: 数据模型和基本概念
 <td>12.3</td>
 <td>221</td>
 <td>0.31</td>
-<td>Beijing.Chaoyang</td>
+<td>California.SanFrancisco</td>
 <td>2</td>
 </tr>
 </tbody>

docs-cn/03-get-started/03-get-started.md → docs-cn/05-get-started/index.md

@@ -10,7 +10,7 @@ import AptGetInstall from "./\_apt_get_install.mdx";
 
 ## 安装
 
-TDengine 完整的软件包包括服务端（taosd）、用于与第三方系统对接并提供 RESTful 接口的 taosAdapter、应用驱动（taosc）、命令行程序 (CLI，taos) 和一些工具软件，目前 2.X 版服务端 taosd 和 taosAdapter 仅在 Linux 系统上安装和运行，后续将支持 Windows、macOS 等系统。应用驱动 taosc 与 TDengine CLI 可以在 Windows 或 Linux 上安装和运行。TDengine 除 [RESTful 接口](/reference/taosadapter)外，还提供一些列编程语言的连接器。2.4 之前的版本中，无 taosAdapter，RESTful 接口均由 taosd 内置的 HTTP 服务提供。
+TDengine 完整的软件包包括服务端（taosd）、用于与第三方系统对接并提供 RESTful 接口的 taosAdapter、应用驱动（taosc）、命令行程序 (CLI，taos) 和一些工具软件，目前 2.X 版服务端 taosd 和 taosAdapter 仅在 Linux 系统上安装和运行，后续将支持 Windows、macOS 等系统。应用驱动 taosc 与 TDengine CLI 可以在 Windows 或 Linux 上安装和运行。TDengine 除了提供多种语言的连接器之外，还通过 [taosAdapter](/reference/taosadapter) 提供 [RESTful 接口](/reference/rest-api)。但在 2.4 之前的版本中没有 taosAdapter，RESTful 接口是由 taosd 内置的 HTTP 服务提供的。
 
 TDengine 支持 X64/ARM64/MIPS64/Alpha64 硬件平台，后续将支持 ARM32、RISC-V 等 CPU 架构。
 
@@ -94,7 +94,7 @@ which systemctl
 
 ## TDengine 命令行 (CLI)
 
-为便于检查 TDengine 的状态，执行各种即席(Ad Hoc)查询，TDengine 提供一命令行应用程序(以下简称为 TDengine CLI) taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在安装有 TDengine 的 Linux 终端执行 `taos` 即可。
+为便于检查 TDengine 的状态，执行数据库 (Database) 的各种即席(Ad Hoc)查询，TDengine 提供一命令行应用程序(以下简称为 TDengine CLI) taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在安装有 TDengine 的 Linux 终端执行 `taos` 即可。
 
 ```bash
 taos
@@ -106,7 +106,7 @@ taos
 taos>
 ```
 
-在 TDengine CLI 中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。在终端中运行的 SQL 语句需要以分号结束来运行。示例：
+在 TDengine CLI 中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行数据库(database)插入查询操作。在终端中运行的 SQL 语句需要以分号结束来运行。示例：
 
 ```sql
 create database demo;
@@ -132,7 +132,7 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
 taosBenchmark
 ```
 
-该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "beijing" 或者 "shanghai"。
+该命令将在数据库 test 下面自动创建一张超级表 meters，该超级表下有 1 万张表，表名为 "d0" 到 "d9999"，每张表有 1 万条记录，每条记录有 (ts, current, voltage, phase) 四个字段，时间戳从 "2017-07-14 10:40:00 000" 到 "2017-07-14 10:40:09 999"，每张表带有标签 location 和 groupId，groupId 被设置为 1 到 10， location 被设置为 "California.SanFrancisco" 或者 "California.LosAngeles"。
 
 这条命令很快完成 1 亿条记录的插入。具体时间取决于硬件性能，即使在一台普通的 PC 服务器往往也仅需十几秒。
 
@@ -154,10 +154,10 @@ taos> select count(*) from test.meters;
 taos> select avg(current), max(voltage), min(phase) from test.meters;
 ```
 
-查询 location="beijing" 的记录总条数：
+查询 location="California.SanFrancisco" 的记录总条数：
 
 ```sql
-taos> select count(*) from test.meters where location="beijing";
+taos> select count(*) from test.meters where location="California.SanFrancisco";
 ```
 
 查询 groupId=10 的所有记录的平均值、最大值、最小值等：

docs-cn/04-develop/01-connect/_connect_python.mdx → docs-cn/07-develop/01-connect/_connect_python.mdx

 ```python title="原生连接"
-{{#include docs-examples/python/connect_exmaple.py}}
+{{#include docs-examples/python/connect_example.py}}
 ```

docs-cn/04-develop/01-connect/index.md → docs-cn/07-develop/01-connect/index.md

@@ -33,7 +33,7 @@ TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速
 关键不同点在于：
 
 1. 使用 REST 连接，用户无需安装客户端驱动程序 taosc，具有跨平台易用的优势，但性能要下降 30%左右。
-2. 使用原生连接可以体验 TDengine 的全部功能，如[参数绑定接口](/reference/connector/cpp#参数绑定-api)、[订阅](reference/connector/cpp#数据订阅接口)等等。
+2. 使用原生连接可以体验 TDengine 的全部功能，如[参数绑定接口](/reference/connector/cpp#参数绑定-api)、[订阅](/reference/connector/cpp#订阅和消费-api)等等。
 
 ## 安装客户端驱动 taosc
 

docs-cn/04-develop/02-model/index.mdx → docs-cn/07-develop/02-model/index.mdx

@@ -55,10 +55,10 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
 TDengine 对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据库一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以[表 1](/tdinternal/arch#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的 SQL 命令建表：
 
 ```sql
-CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);
+CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 2);
 ```
 
-其中 d1001 是表名，meters 是超级表的表名，后面紧跟标签 Location 的具体标签值 ”Beijing.Chaoyang"，标签 groupId 的具体标签值 2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 [TAOS SQL 的表管理](/taos-sql/table) 章节。
+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 "California.SanFrancisco"，标签 groupId 的具体标签值 2。虽然在创建表时，需要指定标签值，但可以事后修改。详细细则请见 [TAOS SQL 的表管理](/taos-sql/table) 章节。
 
 :::warning
 目前 TDengine 没有从技术层面限制使用一个 database (db1) 的超级表作为模板建立另一个 database (db2) 的子表，后续会禁止这种用法，不建议使用这种方法建表。
@@ -72,10 +72,10 @@ TDengine 建议将数据采集点的全局唯一 ID 作为表名(比如设备序
 在某些特殊场景中，用户在写数据时并不确定某个数据采集点的表是否存在，此时可在写入数据时使用自动建表语法来创建不存在的表，若该表已存在则不会建立新表且后面的 USING 语句被忽略。比如：
 
 ```sql
-INSERT INTO d1001 USING meters TAGS ("Beijng.Chaoyang", 2) VALUES (now, 10.2, 219, 0.32);
+INSERT INTO d1001 USING meters TAGS ("California.SanFrancisco", 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 `"California.SanFrancisco", 2`。
 
 关于自动建表的详细语法请参见 [插入记录时自动建表](/taos-sql/insert#插入记录时自动建表) 章节。
 

docs-cn/04-develop/03-insert-data/01-sql-writing.mdx → docs-cn/07-develop/03-insert-data/01-sql-writing.mdx

@@ -52,7 +52,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES (1538548685000, 10.3, 219, 0.31) (1538548695000, 12.6,
 
 :::info
 
-- 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过 16K，一条 SQL 语句总长度不能超过 1M 。
+- 要提高写入效率，需要批量写入。一批写入的记录条数越多，插入效率就越高。但一条记录不能超过 48K，一条 SQL 语句总长度不能超过 1M 。
 - TDengine 支持多线程同时写入，要进一步提高写入速度，一个客户端需要打开 20 个以上的线程同时写。但线程数达到一定数量后，无法再提高，甚至还会下降，因为线程频繁切换，带来额外开销。
 
 :::

docs-cn/04-develop/03-insert-data/02-influxdb-line.mdx → docs-cn/07-develop/03-insert-data/02-influxdb-line.mdx

@@ -29,7 +29,7 @@ measurement,tag_set field_set timestamp
 例如：
 
 ```
-meters,location=Beijing.Haidian,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611249500
+meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611249500
 ```
 
 :::note
@@ -42,7 +42,6 @@ meters,location=Beijing.Haidian,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 16
 
 要了解更多可参考：[InfluxDB Line 协议官方文档](https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/reference/syntax/line-protocol/) 和 [TDengine 无模式写入参考指南](/reference/schemaless/#无模式写入行协议)
 
-
 ## 示例代码
 
 <Tabs defaultValue="java" groupId="lang">

docs-cn/04-develop/03-insert-data/03-opentsdb-telnet.mdx → docs-cn/07-develop/03-insert-data/03-opentsdb-telnet.mdx

@@ -29,10 +29,10 @@ OpenTSDB 行协议同样采用一行字符串来表示一行数据。OpenTSDB
 例如：
 
 ```txt
-meters.current 1648432611250 11.3 location=Beijing.Haidian groupid=3
+meters.current 1648432611250 11.3 location=California.LosAngeles groupid=3
 ```
 
-参考[OpenTSDB Telnet API文档](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_telnet/put.html)。
+参考[OpenTSDB Telnet API 文档](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_telnet/put.html)。
 
 ## 示例代码
 
@@ -76,9 +76,9 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.002544s)
 taos> select tbname, * from `meters.current`;
              tbname             |           ts            |           value           | groupid |            location            |
 ==================================================================================================================================
- t_0e7bcfa21a02331c06764f275... | 2022-03-28 09:56:51.249 |              10.800000000 | 3       | Beijing.Haidian                |
- t_0e7bcfa21a02331c06764f275... | 2022-03-28 09:56:51.250 |              11.300000000 | 3       | Beijing.Haidian                |
- t_7e7b26dd860280242c6492a16... | 2022-03-28 09:56:51.249 |              10.300000000 | 2       | Beijing.Chaoyang               |
- t_7e7b26dd860280242c6492a16... | 2022-03-28 09:56:51.250 |              12.600000000 | 2       | Beijing.Chaoyang               |
+ t_0e7bcfa21a02331c06764f275... | 2022-03-28 09:56:51.249 |              10.800000000 | 3       | California.LosAngeles                |
+ t_0e7bcfa21a02331c06764f275... | 2022-03-28 09:56:51.250 |              11.300000000 | 3       | California.LosAngeles                |
+ t_7e7b26dd860280242c6492a16... | 2022-03-28 09:56:51.249 |              10.300000000 | 2       | California.SanFrancisco               |
+ t_7e7b26dd860280242c6492a16... | 2022-03-28 09:56:51.250 |              12.600000000 | 2       | California.SanFrancisco               |
 Query OK, 4 row(s) in set (0.005399s)
 ```

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

@@ -19,33 +19,33 @@ OpenTSDB JSON 格式协议采用一个 JSON 字符串表示一行或多行数据
 
 ```json
 [
-    {
-        "metric": "sys.cpu.nice",
-        "timestamp": 1346846400,
-        "value": 18,
-        "tags": {
-           "host": "web01",
-           "dc": "lga"
-        }
-    },
-    {
-        "metric": "sys.cpu.nice",
-        "timestamp": 1346846400,
-        "value": 9,
-        "tags": {
-           "host": "web02",
-           "dc": "lga"
-        }
+  {
+    "metric": "sys.cpu.nice",
+    "timestamp": 1346846400,
+    "value": 18,
+    "tags": {
+      "host": "web01",
+      "dc": "lga"
     }
+  },
+  {
+    "metric": "sys.cpu.nice",
+    "timestamp": 1346846400,
+    "value": 9,
+    "tags": {
+      "host": "web02",
+      "dc": "lga"
+    }
+  }
 ]
 ```
 
 与 OpenTSDB 行协议类似， metric 将作为超级表名， timestamp 表示时间戳，value 表示度量值， tags 表示标签集。
 
-
-参考[OpenTSDB HTTP API文档](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_http/put.html)。
+参考[OpenTSDB HTTP API 文档](http://opentsdb.net/docs/build/html/api_http/put.html)。
 
 :::note
+
 - 对于 JSON 格式协议，TDengine 并不会自动把所有标签转成 nchar 类型， 字符串将将转为 nchar 类型， 数值将同样转换为 double 类型。
 - TDengine 只接收 JSON **数组格式**的字符串，即使一行数据也需要转换成数组形式。
 
@@ -93,7 +93,7 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001954s)
 taos> select * from `meters.current`;
            ts            |           value           |          groupid          |            location            |
 ===================================================================================================================
- 2022-03-28 09:56:51.249 |              10.300000000 |               2.000000000 | Beijing.Chaoyang               |
- 2022-03-28 09:56:51.250 |              12.600000000 |               2.000000000 | Beijing.Chaoyang               |
+ 2022-03-28 09:56:51.249 |              10.300000000 |               2.000000000 | California.SanFrancisco               |
+ 2022-03-28 09:56:51.250 |              12.600000000 |               2.000000000 | California.SanFrancisco               |
 Query OK, 2 row(s) in set (0.004076s)
 ```

docs-cn/04-develop/04-query-data/index.mdx → docs-cn/07-develop/04-query-data/index.mdx

@@ -50,14 +50,14 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.001100s)
 
 ### 示例一
 
-在 TAOS Shell，查找北京所有智能电表采集的电压平均值，并按照 location 分组。
+在 TAOS Shell，查找加利福尼亚州所有智能电表采集的电压平均值，并按照 location 分组。
 
 ```
 taos> SELECT AVG(voltage) FROM meters GROUP BY location;
        avg(voltage)        |            location            |
 =============================================================
-             222.000000000 | Beijing.Haidian                |
-             219.200000000 | Beijing.Chaoyang               |
+             222.000000000 | California.LosAngeles                |
+             219.200000000 | California.SanFrancisco               |
 Query OK, 2 row(s) in set (0.002136s)
 ```
 
@@ -88,10 +88,10 @@ taos> SELECT sum(current) FROM d1001 INTERVAL(10s);
 Query OK, 2 row(s) in set (0.000883s)
 ```
 
-降采样操作也适用于超级表，比如：将北京所有智能电表采集的电流值每秒钟求和
+降采样操作也适用于超级表，比如：将加利福尼亚州所有智能电表采集的电流值每秒钟求和
 
 ```
-taos> SELECT SUM(current) FROM meters where location like "Beijing%" INTERVAL(1s);
+taos> SELECT SUM(current) FROM meters where location like "California%" INTERVAL(1s);
            ts            |       sum(current)        |
 ======================================================
  2018-10-03 14:38:04.000 |              10.199999809 |

docs-cn/04-develop/05-continuous-query.mdx → docs-cn/07-develop/05-continuous-query.mdx

@@ -34,8 +34,8 @@ SLIDING: 连续查询的时间窗口向前滑动的时间间隔
 
 ```sql
 create table meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) tags (location binary(64), groupId int);
-create table D1001 using meters tags ("Beijing.Chaoyang", 2);
-create table D1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
+create table D1001 using meters tags ("California.SanFrancisco", 2);
+create table D1002 using meters tags ("California.LosAngeles", 2);
 ...
 ```
 

docs-cn/04-develop/06-subscribe.mdx → docs-cn/07-develop/06-subscribe.mdx

@@ -145,7 +145,7 @@ void subscribe_callback(TAOS_SUB* tsub, TAOS_RES *res, void* param, int code) {
 taos_unsubscribe(tsub, keep);
 ```
 
-其第二个参数，用于决定是否在客户端保留订阅的进度信息。如果这个参数是**false**（**0**），那无论下次调用 `taos_subscribe` 时的 `restart` 参数是什么，订阅都只能重新开始。另外，进度信息的保存位置是 _{DataDir}/subscribe/_ 这个目录下，每个订阅有一个与其 `topic` 同名的文件，删掉某个文件，同样会导致下次创建其对应的订阅时只能重新开始。
+其第二个参数，用于决定是否在客户端保留订阅的进度信息。如果这个参数是**false**（**0**），那无论下次调用 `taos_subscribe` 时的 `restart` 参数是什么，订阅都只能重新开始。另外，进度信息的保存位置是 _{DataDir}/subscribe/_ 这个目录下（注：`taos.cfg` 配置文件中 `DataDir` 参数值默认为 **/var/lib/taos/**,但是 Windows 服务器上本身不存在该目录，所以需要在 Windows 的配置文件中修改 `DataDir` 参数值为相应的已存在目录"），每个订阅有一个与其 `topic` 同名的文件，删掉某个文件，同样会导致下次创建其对应的订阅时只能重新开始。
 
 代码介绍完毕，我们来看一下实际的运行效果。假设：
 
@@ -184,8 +184,8 @@ taos> use power;
 # create super table "meters"
 taos> create table meters(ts timestamp, current float, voltage int, phase int) tags(location binary(64), groupId int);
 # create tabes using the schema defined by super table "meters"
-taos> create table d1001 using meters tags ("Beijing.Chaoyang", 2);
-taos> create table d1002 using meters tags ("Beijing.Haidian", 2);
+taos> create table d1001 using meters tags ("California.SanFrancisco", 2);
+taos> create table d1002 using meters tags ("California.LosAngeles", 2);
 # insert some rows
 taos> insert into d1001 values("2020-08-15 12:00:00.000", 12, 220, 1),("2020-08-15 12:10:00.000", 12.3, 220, 2),("2020-08-15 12:20:00.000", 12.2, 220, 1);
 taos> insert into d1002 values("2020-08-15 12:00:00.000", 9.9, 220, 1),("2020-08-15 12:10:00.000", 10.3, 220, 1),("2020-08-15 12:20:00.000", 11.2, 220, 1);
@@ -193,27 +193,28 @@ taos> insert into d1002 values("2020-08-15 12:00:00.000", 9.9, 220, 1),("2020-08
 taos> select * from meters where current > 10;
            ts            |    current   |    voltage   |  phase |         location          |   groupid   |
 ===========================================================================================================
- 2020-08-15 12:10:00.000 |    10.30000  |     220      |      1 |      Beijing.Haidian      |           2 |
- 2020-08-15 12:20:00.000 |    11.20000  |     220      |      1 |      Beijing.Haidian      |           2 |
- 2020-08-15 12:00:00.000 |    12.00000  |     220      |      1 |      Beijing.Chaoyang     |           2 |
- 2020-08-15 12:10:00.000 |    12.30000  |     220      |      2 |      Beijing.Chaoyang     |           2 |
- 2020-08-15 12:20:00.000 |    12.20000  |     220      |      1 |      Beijing.Chaoyang     |           2 |
+ 2020-08-15 12:10:00.000 |    10.30000  |     220      |      1 |      California.LosAngeles      |           2 |
+ 2020-08-15 12:20:00.000 |    11.20000  |     220      |      1 |      California.LosAngeles      |           2 |
+ 2020-08-15 12:00:00.000 |    12.00000  |     220      |      1 |      California.SanFrancisco     |           2 |
+ 2020-08-15 12:10:00.000 |    12.30000  |     220      |      2 |      California.SanFrancisco     |           2 |
+ 2020-08-15 12:20:00.000 |    12.20000  |     220      |      1 |      California.SanFrancisco     |           2 |
 Query OK, 5 row(s) in set (0.004896s)
 ```
+
 ### 示例代码
 
 <Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
   <TabItem label="Java" value="java">
-      <Java/>
+    <Java />
   </TabItem>
   <TabItem label="Python" value="Python">
-      <Python/>
+    <Python />
   </TabItem>
   {/* <TabItem label="Go" value="go">
       <Go/>
   </TabItem> */}
   <TabItem label="Rust" value="rust">
-      <Rust/>
+    <Rust />
   </TabItem>
   {/* <TabItem label="Node.js" value="nodejs">
       <Node/>
@@ -222,20 +223,20 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.004896s)
       <CSharp/>
   </TabItem> */}
   <TabItem label="C" value="c">
-      <CDemo/>
-  </TabItem> 
+    <CDemo />
+  </TabItem>
 </Tabs>
 
 ### 运行示例程序
- 
+
 示例程序会先消费符合查询条件的所有历史数据：
 
 ```bash
-ts: 1597464000000	current: 12.0	voltage: 220	phase: 1	location: Beijing.Chaoyang	groupid : 2
-ts: 1597464600000	current: 12.3	voltage: 220	phase: 2	location: Beijing.Chaoyang	groupid : 2
-ts: 1597465200000	current: 12.2	voltage: 220	phase: 1	location: Beijing.Chaoyang	groupid : 2
-ts: 1597464600000	current: 10.3	voltage: 220	phase: 1	location: Beijing.Haidian	groupid : 2
-ts: 1597465200000	current: 11.2	voltage: 220	phase: 1	location: Beijing.Haidian	groupid : 2
+ts: 1597464000000	current: 12.0	voltage: 220	phase: 1	location: California.SanFrancisco	groupid : 2
+ts: 1597464600000	current: 12.3	voltage: 220	phase: 2	location: California.SanFrancisco	groupid : 2
+ts: 1597465200000	current: 12.2	voltage: 220	phase: 1	location: California.SanFrancisco	groupid : 2
+ts: 1597464600000	current: 10.3	voltage: 220	phase: 1	location: California.LosAngeles	groupid : 2
+ts: 1597465200000	current: 11.2	voltage: 220	phase: 1	location: California.LosAngeles	groupid : 2
 ```
 
 接着，使用 TDengine CLI 向表中新增一条数据：
@@ -249,5 +250,5 @@ taos> insert into d1001 values(now, 12.4, 220, 1);
 因为这条数据的电流大于 10A，示例程序会将其消费：
 
 ```
-ts: 1651146662805	current: 12.4	voltage: 220	phase: 1	location: Beijing.Chaoyang	groupid: 2
+ts: 1651146662805	current: 12.4	voltage: 220	phase: 1	location: California.SanFrancisco	groupid: 2
 ```

docs-cn/04-develop/07-cache.md → docs-cn/07-develop/07-cache.md

 ---
 sidebar_label: 缓存
-title:  缓存
+title: 缓存
 description: "提供写驱动的缓存管理机制，将每个表最近写入的一条记录持续保存在缓存中，可以提供高性能的最近状态查询。"
 ---
 
@@ -15,7 +15,7 @@ TDengine 将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里是以行
 你可以通过函数 last_row() 快速获取一张表或一张超级表的最后一条记录，这样很便于在大屏显示各设备的实时状态或采集值。例如：
 
 ```sql
-select last_row(voltage) from meters where location='Beijing.Chaoyang';
+select last_row(voltage) from meters where location='California.SanFrancisco';
 ```
 
-该 SQL 语句将获取所有位于北京朝阳区的电表最后记录的电压值。
+该 SQL 语句将获取所有位于加利福尼亚州旧金山市的电表最后记录的电压值。

docs-cn/10-cluster/01-deploy.md

@@ -22,7 +22,7 @@ title: 集群部署
 
 ### 第二步
 
-建议关闭所有物理节点的防火墙，至少保证端口：6030 - 6042 的 TCP 和 UDP 端口都是开放的。强烈建议先关闭防火墙，集群搭建完毕之后，再来配置端口；
+确保集群中所有主机在端口 6030-6042 上的 TCP/UDP 协议能够互通。
 
 ### 第三步