Merge branch 'develop' into fix/ZhiqiangWang/TD-16357-fix-develop-win32-compile-error

.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

Jenkinsfile2

@@ -87,7 +87,9 @@ def sync_source() {
                 cd ${WKC}
                 git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
                 git checkout -qf FETCH_HEAD
-
+            '''
+            sh '''
+                cd ${WKC}
                 if [ ! -d src/connector/python/.github ]; then
                     rm -rf src/connector/python/* || :
                     rm -rf src/connector/python/.* || :
@@ -95,7 +97,6 @@ def sync_source() {
                 else
                     cd src/connector/python || echo "src/connector/python not exist"
                     git pull || :
-                    cd ${WKC}
                 fi
             '''
         } else if (env.CHANGE_URL =~ /\/TDinternal\//) {
@@ -104,7 +105,9 @@ def sync_source() {
                 cd ${WK}
                 git fetch origin +refs/pull/${CHANGE_ID}/merge
                 git checkout -qf FETCH_HEAD
-
+            '''
+            sh '''
+                cd ${WKC}
                 if [ ! -d community/src/connector/python/.github ]; then
                     rm -rf community/src/connector/python/* || :
                     rm -rf community/src/connector/python/.* || :
@@ -112,7 +115,6 @@ def sync_source() {
                 else
                     cd community/src/connector/python || echo "community/src/connector/python not exist"
                     git pull || :
-                    cd ${WK}
                 fi
             '''
         } else {

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/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/02-intro.md

@@ -62,7 +62,7 @@ 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>
@@ -119,7 +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/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/05-get-started/index.md

@@ -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/07-develop/01-connect/index.md

@@ -212,7 +212,7 @@ curl -L -o php-tdengine.tar.gz https://github.com/Yurunsoft/php-tdengine/archive
 && tar -xzf php-tdengine.tar.gz -C php-tdengine --strip-components=1
 ```
 
-> 版本 `v1.0.0` 可替换为任意更新的版本，可在 Release 中查看最新版本。
+> 版本 `v1.0.2` 只是示例，可替换为任意更新的版本，可在 [TDengine PHP Connector 发布历史](https://github.com/Yurunsoft/php-tdengine/releases) 中查看可用版本。
 
 **非 Swoole 环境：**
 

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

@@ -42,10 +42,10 @@ OpenTSDB JSON 格式协议采用一个 JSON 字符串表示一行或多行数据
 
 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/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/07-develop/05-delete-data.mdx

+---
+sidebar_label: 删除数据
+description: "删除指定表或超级表中的数据记录"
+title: "删除数据"
+---
+
+删除数据是 TDengine 提供的根据指定时间段删除指定表或超级表中数据记录的功能，方便用户清理由于设备故障等原因产生的异常数据。
+注意：本功能只在企业版 2.6.0.0 及以后的版本中提供，如需此功能请点击下面的链接访问[企业版产品](https://www.taosdata.com/products#enterprise-edition-link)
+
+
+**语法：**
+
+```sql
+DELETE FROM [ db_name. ] tb_name [WHERE condition];
+```
+
+**功能：** 删除指定表或超级表中的数据记录
+
+**参数：**
+   
+- `db_name` ：  可选参数，指定要删除表所在的数据库名，不填写则在当前数据库中
+- `tb_name` ：  必填参数，指定要删除数据的表名，可以是普通表、子表，也可以是超级表。
+- `condition`： 可选参数，指定删除数据的过滤条件，不指定过滤条件则为表中所有数据，请慎重使用。特别说明，这里的where 条件中只支持对第一列时间列的过滤，如果是超级表，支持对 tag 列过滤。
+
+**特别说明：**
+      
+数据删除后不可恢复，请慎重使用。为了确保删除的数据确实是自己要删除的，建议可以先使用 `select` 语句加 `where` 后的删除条件查看要删除的数据内容，确认无误后再执行 `delete` 命令。      
+
+**示例：**
+    
+`meters` 是一个超级表，`groupid` 是 int 类型的 tag 列，现在要删除 `meters` 表中时间小于 2021-10-01 10:40:00.100 且 tag 列 `groupid` 值为 1 的所有数据，sql 如下：
+
+```sql
+delete from meters where ts < '2021-10-01 10:40:00.100' and groupid=1 ;
+```
+
+执行后显示结果为：
+
+```
+Deleted 102000 row(s) from 1020 table(s) (0.421950s)
+```
+
+表示从 1020 个子表中共删除了 102000 行数据

docs-cn/07-develop/05-continuous-query.mdx → docs-cn/07-develop/06-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/07-develop/06-subscribe.mdx → docs-cn/07-develop/07-subscribe.md

@@ -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/>
@@ -222,7 +223,7 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.004896s)
       <CSharp/>
   </TabItem> */}
   <TabItem label="C" value="c">
-      <CDemo/>
+    <CDemo />
   </TabItem>
 </Tabs>
 
@@ -231,11 +232,11 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.004896s)
 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/07-develop/07-cache.md → docs-cn/07-develop/08-cache.md

@@ -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
 

docs-cn/12-taos-sql/03-table.md

@@ -12,7 +12,7 @@ CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name (timestamp_field_name TIMESTAMP, field1_nam
 
 1. 表的第一个字段必须是 TIMESTAMP，并且系统自动将其设为主键；
 2. 表名最大长度为 192；
-3. 表的每行长度不能超过 16k 个字符;（注意：每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个字节的存储位置）
+3. 表的每行长度不能超过 48KB;（注意：每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个字节的存储位置）
 4. 子表名只能由字母、数字和下划线组成，且不能以数字开头，不区分大小写
 5. 使用数据类型 binary 或 nchar，需指定其最长的字节数，如 binary(20)，表示 20 字节；
 6. 为了兼容支持更多形式的表名，TDengine 引入新的转义符 "\`"，可以让表名与关键词不冲突，同时不受限于上述表名称合法性约束检查。但是同样具有长度限制要求。使用转义字符以后，不再对转义字符中的内容进行大小写统一。

docs-cn/12-taos-sql/04-stable.md

@@ -86,7 +86,7 @@ ALTER STABLE stb_name MODIFY COLUMN field_name data_type(length);
 ALTER STABLE stb_name ADD TAG new_tag_name tag_type;
 ```
 
-为 STable 增加一个新的标签，并指定新标签的类型。标签总数不能超过 128 个，总长度不超过 16k 个字符。
+为 STable 增加一个新的标签，并指定新标签的类型。标签总数不能超过 128 个，总长度不超过 16KB 。
 
 ### 删除标签
 

docs-cn/12-taos-sql/05-insert.md

@@ -67,7 +67,7 @@ INSERT INTO d1001 VALUES ('2021-07-13 14:06:34.630', 10.2, 219, 0.32) ('2021-07-
 如果用户在写数据时并不确定某个表是否存在，此时可以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。自动建表时，要求必须以超级表为模板，并写明数据表的 TAGS 取值。例如：
 
 ```
-INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('Beijing.Chaoyang', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:32.272', 10.2, 219, 0.32);
+INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:32.272', 10.2, 219, 0.32);
 ```
 
 也可以在自动建表时，只是指定部分 TAGS 列的取值，未被指定的 TAGS 列将置为 NULL。例如：
@@ -79,7 +79,7 @@ INSERT INTO d21001 USING meters (groupId) TAGS (2) VALUES ('2021-07-13 14:06:33.
 自动建表语法也支持在一条语句中向多个表插入记录。例如：
 
 ```
-INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('Beijing.Chaoyang', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.630', 10.2, 219, 0.32) ('2021-07-13 14:06:35.779', 10.15, 217, 0.33)
+INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.630', 10.2, 219, 0.32) ('2021-07-13 14:06:35.779', 10.15, 217, 0.33)
             d21002 USING meters (groupId) TAGS (2) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.255', 10.15, 217, 0.33)
             d21003 USING meters (groupId) TAGS (2) (ts, current, phase) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.255', 10.27, 0.31);
 ```
@@ -108,13 +108,13 @@ INSERT INTO d1001 FILE '/tmp/csvfile.csv';
 从 2.1.5.0 版本开始，支持在插入来自 CSV 文件的数据时，以超级表为模板来自动创建不存在的数据表。例如：
 
 ```
-INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('Beijing.Chaoyang', 2) FILE '/tmp/csvfile.csv';
+INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) FILE '/tmp/csvfile.csv';
 ```
 
 也可以在一条语句中向多个表以自动建表的方式插入记录。例如：
 
 ```
-INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('Beijing.Chaoyang', 2) FILE '/tmp/csvfile_21001.csv'
+INSERT INTO d21001 USING meters TAGS ('California.SanFrancisco', 2) FILE '/tmp/csvfile_21001.csv'
             d21002 USING meters (groupId) TAGS (2) FILE '/tmp/csvfile_21002.csv';
 ```
 
@@ -137,7 +137,7 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001029s)
 taos> SHOW TABLES;
 Query OK, 0 row(s) in set (0.000946s)
 
-taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('Beijing.Chaoyang', 2) VALUES('a');
+taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('California.SanFrancisco', 2) VALUES('a');
 
 DB error: invalid SQL: 'a' (invalid timestamp) (0.039494s)
 

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

@@ -40,15 +40,15 @@ Query OK, 3 row(s) in set (0.001165s)
 taos> SELECT * FROM meters;
            ts            |       current        |   voltage   |        phase         |            location            |   groupid   |
 =====================================================================================================================================
- 2018-10-03 14:38:05.500 |             11.80000 |         221 |              0.28000 | Beijing.Haidian                |           2 |
- 2018-10-03 14:38:16.600 |             13.40000 |         223 |              0.29000 | Beijing.Haidian                |           2 |
- 2018-10-03 14:38:05.000 |             10.80000 |         223 |              0.29000 | Beijing.Haidian                |           3 |
- 2018-10-03 14:38:06.500 |             11.50000 |         221 |              0.35000 | Beijing.Haidian                |           3 |
- 2018-10-03 14:38:04.000 |             10.20000 |         220 |              0.23000 | Beijing.Chaoyang               |           3 |
- 2018-10-03 14:38:16.650 |             10.30000 |         218 |              0.25000 | Beijing.Chaoyang               |           3 |
- 2018-10-03 14:38:05.000 |             10.30000 |         219 |              0.31000 | Beijing.Chaoyang               |           2 |
- 2018-10-03 14:38:15.000 |             12.60000 |         218 |              0.33000 | Beijing.Chaoyang               |           2 |
- 2018-10-03 14:38:16.800 |             12.30000 |         221 |              0.31000 | Beijing.Chaoyang               |           2 |
+ 2018-10-03 14:38:05.500 |             11.80000 |         221 |              0.28000 | California.LosAngeles                |           2 |
+ 2018-10-03 14:38:16.600 |             13.40000 |         223 |              0.29000 | California.LosAngeles                |           2 |
+ 2018-10-03 14:38:05.000 |             10.80000 |         223 |              0.29000 | California.LosAngeles                |           3 |
+ 2018-10-03 14:38:06.500 |             11.50000 |         221 |              0.35000 | California.LosAngeles                |           3 |
+ 2018-10-03 14:38:04.000 |             10.20000 |         220 |              0.23000 | California.SanFrancisco               |           3 |
+ 2018-10-03 14:38:16.650 |             10.30000 |         218 |              0.25000 | California.SanFrancisco               |           3 |
+ 2018-10-03 14:38:05.000 |             10.30000 |         219 |              0.31000 | California.SanFrancisco               |           2 |
+ 2018-10-03 14:38:15.000 |             12.60000 |         218 |              0.33000 | California.SanFrancisco               |           2 |
+ 2018-10-03 14:38:16.800 |             12.30000 |         221 |              0.31000 | California.SanFrancisco               |           2 |
 Query OK, 9 row(s) in set (0.002022s)
 ```
 
@@ -104,8 +104,8 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.000849s)
 taos> SELECT location, groupid, current FROM d1001 LIMIT 2;
             location            |   groupid   |       current        |
 ======================================================================
- Beijing.Chaoyang               |           2 |             10.30000 |
- Beijing.Chaoyang               |           2 |             12.60000 |
+ California.SanFrancisco               |           2 |             10.30000 |
+ California.SanFrancisco               |           2 |             12.60000 |
 Query OK, 2 row(s) in set (0.003112s)
 ```
 
@@ -284,10 +284,10 @@ SELECT COUNT(TBNAME) FROM meters;
 taos> SELECT TBNAME, location FROM meters;
              tbname             |            location            |
 ==================================================================
- d1004                          | Beijing.Haidian                |
- d1003                          | Beijing.Haidian                |
- d1002                          | Beijing.Chaoyang               |
- d1001                          | Beijing.Chaoyang               |
+ d1004                          | California.LosAngeles                |
+ d1003                          | California.LosAngeles                |
+ d1002                          | California.SanFrancisco               |
+ d1001                          | California.SanFrancisco               |
 Query OK, 4 row(s) in set (0.000881s)
 
 taos> SELECT COUNT(tbname) FROM meters WHERE groupId > 2;
@@ -335,7 +335,7 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)
 - 针对单一字段的过滤，如果是时间过滤条件，则一条语句中只支持设定一个；但针对其他的（普通）列或标签列，则可以使用 `OR` 关键字进行组合条件的查询过滤。例如： `((value > 20 AND value < 30) OR (value < 12))`。
   - 从 2.3.0.0 版本开始，允许使用多个时间过滤条件，但首列时间戳的过滤运算结果只能包含一个区间。
 - 从 2.0.17.0 版本开始，条件过滤开始支持 BETWEEN AND 语法，例如 `WHERE col2 BETWEEN 1.5 AND 3.25` 表示查询条件为“1.5 ≤ col2 ≤ 3.25”。
-- 从 2.1.4.0 版本开始，条件过滤开始支持 IN 算子，例如 `WHERE city IN ('Beijing', 'Shanghai')`。说明：BOOL 类型写作 `{true, false}` 或 `{0, 1}` 均可，但不能写作 0、1 之外的整数；FLOAT 和 DOUBLE 类型会受到浮点数精度影响，集合内的值在精度范围内认为和数据行的值完全相等才能匹配成功；TIMESTAMP 类型支持非主键的列。
+- 从 2.1.4.0 版本开始，条件过滤开始支持 IN 算子，例如 `WHERE city IN ('California.SanFrancisco', 'California.SanDieo')`。说明：BOOL 类型写作 `{true, false}` 或 `{0, 1}` 均可，但不能写作 0、1 之外的整数；FLOAT 和 DOUBLE 类型会受到浮点数精度影响，集合内的值在精度范围内认为和数据行的值完全相等才能匹配成功；TIMESTAMP 类型支持非主键的列。
 - 从 2.3.0.0 版本开始，条件过滤开始支持正则表达式，关键字 match/nmatch，不区分大小写。
 
 ## 正则表达式过滤
@@ -380,7 +380,7 @@ WHERE t1.ts = t2.ts AND t1.deviceid = t2.deviceid AND t1.status=0;
 
 :::note
 
-JOIN语句存在如下限制要求：
+JOIN 语句存在如下限制要求：
 
 - 参与一条语句中 JOIN 操作的表/超级表最多可以有 10 个。
 - 在包含 JOIN 操作的查询语句中不支持 FILL。

docs-cn/12-taos-sql/07-function.md

@@ -261,6 +261,92 @@ taos> select hyperloglog(dbig) from shll;
 Query OK, 1 row(s) in set (0.008388s)
 ```
 
+### HISTOGRAM
+
+```
+SELECT HISTOGRAM(field_name，bin_type, bin_description, normalized) FROM tb_name [WHERE clause];
+```
+
+**功能说明**：统计数据按照用户指定区间的分布。
+
+**返回结果类型**：如归一化参数 normalized 设置为 1，返回结果为双精度浮点类型 DOUBLE，否则为长整形 INT64。
+
+**应用字段**：数值型字段。
+
+**支持的版本**：2.6.0.0 及以后的版本。
+
+**适用于**: 表和超级表。
+
+**说明**：
+1. bin_type 用户指定的分桶类型, 有效输入类型为"user_input“, ”linear_bin", "log_bin"。
+2. bin_description 描述如何生成分桶区间，针对三种桶类型，分别为以下描述格式(均为 JSON 格式字符串)：       
+    - "user_input": "[1, 3, 5, 7]" 
+       用户指定 bin 的具体数值。
+       
+    - "linear_bin": "{"start": 0.0, "width": 5.0, "count": 5, "infinity": true}"
+       "start" 表示数据起始点，"width" 表示每次 bin 偏移量, "count" 为 bin 的总数，"infinity" 表示是否添加（-inf, inf）作为区间起点跟终点，
+       生成区间为[-inf, 0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, +inf]。
+ 
+    - "log_bin": "{"start":1.0, "factor": 2.0, "count": 5, "infinity": true}"
+       "start" 表示数据起始点，"factor" 表示按指数递增的因子，"count" 为 bin 的总数，"infinity" 表示是否添加（-inf, inf）作为区间起点跟终点，
+       生成区间为[-inf, 1.0, 2.0, 4.0, 8.0, 16.0, +inf]。
+3. normalized 是否将返回结果归一化到 0~1 之间 。有效输入为 0 和 1。
+
+**示例**：
+
+```mysql
+taos> SELECT HISTOGRAM(voltage, "user_input", "[1,3,5,7]", 1) FROM meters;
+         histogram(voltage, "user_input", "[1,3,5,7]", 1) |
+     =======================================================
+     {"lower_bin":1, "upper_bin":3, "count":0.333333}     |
+     {"lower_bin":3, "upper_bin":5, "count":0.333333}     |
+     {"lower_bin":5, "upper_bin":7, "count":0.333333}     |
+     Query OK, 3 row(s) in set (0.004273s)
+     
+taos> SELECT HISTOGRAM(voltage, 'linear_bin', '{"start": 1, "width": 3, "count": 3, "infinity": false}', 0) FROM meters;
+         histogram(voltage, 'linear_bin', '{"start": 1, "width": 3, " |
+     ===================================================================
+     {"lower_bin":1, "upper_bin":4, "count":3}                        |
+     {"lower_bin":4, "upper_bin":7, "count":3}                        |
+     {"lower_bin":7, "upper_bin":10, "count":3}                       |
+     Query OK, 3 row(s) in set (0.004887s)
+    
+taos> SELECT HISTOGRAM(voltage, 'log_bin', '{"start": 1, "factor": 3, "count": 3, "infinity": true}', 0) FROM meters;
+     histogram(voltage, 'log_bin', '{"start": 1, "factor": 3, "count" |
+     ===================================================================
+     {"lower_bin":-inf, "upper_bin":1, "count":3}                     |
+     {"lower_bin":1, "upper_bin":3, "count":2}                        |
+     {"lower_bin":3, "upper_bin":9, "count":6}                        |
+     {"lower_bin":9, "upper_bin":27, "count":3}                       |
+     {"lower_bin":27, "upper_bin":inf, "count":1}                     |
+```
+
+### ELAPSED
+
+```mysql
+SELECT ELAPSED(field_name[, time_unit]) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause] [INTERVAL(interval [, offset]) [SLIDING sliding]];
+```
+
+**功能说明**：elapsed函数表达了统计周期内连续的时间长度，和twa函数配合使用可以计算统计曲线下的面积。在通过INTERVAL子句指定窗口的情况下，统计在给定时间范围内的每个窗口内有数据覆盖的时间范围；如果没有INTERVAL子句，则返回整个给定时间范围内的有数据覆盖的时间范围。注意，ELAPSED返回的并不是时间范围的绝对值，而是绝对值除以time_unit所得到的单位个数。
+
+**返回结果类型**：Double
+
+**应用字段**：Timestamp类型
+
+**支持的版本**：2.6.0.0 及以后的版本。
+
+**适用于**: 表，超级表，嵌套查询的外层查询
+
+**说明**：
+- field_name参数只能是表的第一列，即timestamp主键列。
+- 按time_unit参数指定的时间单位返回，最小是数据库的时间分辨率。time_unit参数未指定时，以数据库的时间分辨率为时间单位。
+- 可以和interval组合使用，返回每个时间窗口的时间戳差值。需要特别注意的是，除第一个时间窗口和最后一个时间窗口外，中间窗口的时间戳差值均为窗口长度。
+- order by asc/desc不影响差值的计算结果。
+- 对于超级表，需要和group by tbname子句组合使用，不可以直接使用。
+- 对于普通表，不支持和group by子句组合使用。
+- 对于嵌套查询，仅当内层查询会输出隐式时间戳列时有效。例如select elapsed(ts) from (select diff(value) from sub1)语句，diff函数会让内层查询输出隐式时间戳列，此为主键列，可以用于elapsed函数的第一个参数。相反，例如select elapsed(ts) from (select * from sub1) 语句，ts列输出到外层时已经没有了主键列的含义，无法使用elapsed函数。此外，elapsed函数作为一个与时间线强依赖的函数，形如select elapsed(ts) from (select diff(value) from st group by tbname)尽管会返回一条计算结果，但并无实际意义，这种用法后续也将被限制。
+- 不支持与leastsquares、diff、derivative、top、bottom、last_row、interp等函数混合使用。
+
 ## 选择函数
 
 在使用所有的选择函数的时候，可以同时指定输出 ts 列或标签列（包括 tbname），这样就可以方便地知道被选出的值是源于哪个数据行的。
@@ -698,7 +784,7 @@ SELECT INTERP(field_name) FROM { tb_name | stb_name } WHERE ts='timestamp' [FILL
 SELECT TAIL(field_name, k, offset_val) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause];
 ```
 
-**功能说明**：返回跳过最后 offset_value 个，然后取连续 k 个记录，不忽略 NULL 值。offset_val 可以不输入。此时返回最后的 k 个记录。当有 offset_val 输入的情况下，该函数功能等效于 `order by ts desc LIMIT k OFFSET offset_val`。
+**功能说明**：返回跳过最后 offset_val 个，然后取连续 k 个记录，不忽略 NULL 值。offset_val 可以不输入。此时返回最后的 k 个记录。当有 offset_val 输入的情况下，该函数功能等效于 `order by ts desc LIMIT k OFFSET offset_val`。
 
 **参数范围**：k: [1,100] offset_val: [0,100]。
 
@@ -1766,6 +1852,8 @@ SELECT TIMEDIFF(ts_val1 | datetime_string1 | ts_col1, ts_val2 | datetime_string2
           1u(微秒)，1a(毫秒)，1s(秒)，1m(分)，1h(小时)，1d(天)。
 - 如果时间单位 time_unit 未指定， 返回的时间差值精度与当前 DATABASE 设置的时间精度一致。
 
+**支持的版本**：2.6.0.0 及以后的版本。
+
 **示例**：
 
 ```sql

docs-cn/12-taos-sql/08-interval.md

@@ -11,7 +11,7 @@ TDengine 支持按时间段窗口切分方式进行聚合结果查询，比如
 
 INTERVAL 子句用于产生相等时间周期的窗口，SLIDING 用以指定窗口向前滑动的时间。每次执行的查询是一个时间窗口，时间窗口随着时间流动向前滑动。在定义连续查询的时候需要指定时间窗口（time window ）大小和每次前向增量时间（forward sliding times）。如图，[t0s, t0e] ，[t1s , t1e]， [t2s, t2e] 是分别是执行三次连续查询的时间窗口范围，窗口的前向滑动的时间范围 sliding time 标识 。查询过滤、聚合等操作按照每个时间窗口为独立的单位执行。当 SLIDING 与 INTERVAL 相等的时候，滑动窗口即为翻转窗口。
 
-![时间窗口示意图](/img/sql/timewindow-1.png)
+![TDengine Database 时间窗口示意图](./timewindow-1.webp)
 
 INTERVAL 和 SLIDING 子句需要配合聚合和选择函数来使用。以下 SQL 语句非法：
 
@@ -33,7 +33,7 @@ _ 从 2.1.5.0 版本开始，INTERVAL 语句允许的最短时间间隔调整为
 
 使用整数（布尔值）或字符串来标识产生记录时候设备的状态量。产生的记录如果具有相同的状态量数值则归属于同一个状态窗口，数值改变后该窗口关闭。如下图所示，根据状态量确定的状态窗口分别是[2019-04-28 14:22:07，2019-04-28 14:22:10]和[2019-04-28 14:22:11，2019-04-28 14:22:12]两个。（状态窗口暂不支持对超级表使用）
 
-![时间窗口示意图](/img/sql/timewindow-3.png)
+![TDengine Database 时间窗口示意图](./timewindow-3.webp)
 
 使用 STATE_WINDOW 来确定状态窗口划分的列。例如：
 
@@ -45,7 +45,7 @@ SELECT COUNT(*), FIRST(ts), status FROM temp_tb_1 STATE_WINDOW(status);
 
 会话窗口根据记录的时间戳主键的值来确定是否属于同一个会话。如下图所示，如果设置时间戳的连续的间隔小于等于 12 秒，则以下 6 条记录构成 2 个会话窗口，分别是：[2019-04-28 14:22:10，2019-04-28 14:22:30]和[2019-04-28 14:23:10，2019-04-28 14:23:30]。因为 2019-04-28 14:22:30 与 2019-04-28 14:23:10 之间的时间间隔是 40 秒，超过了连续时间间隔（12 秒）。
 
-![时间窗口示意图](/img/sql/timewindow-2.png)
+![TDengine Database 时间窗口示意图](./timewindow-2.webp)
 
 在 tol_value 时间间隔范围内的结果都认为归属于同一个窗口，如果连续的两条记录的时间超过 tol_val，则自动开启下一个窗口。（会话窗口暂不支持对超级表使用）
 

docs-cn/12-taos-sql/09-limit.md

@@ -7,9 +7,9 @@ title: 边界限制
 
 - 数据库名最大长度为 32。
 - 表名最大长度为 192，不包括数据库名前缀和分隔符
-- 每行数据最大长度 16k 个字符, 从 2.1.7.0 版本开始，每行数据最大长度 48k 个字符（注意：数据行内每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个字节的存储位置）。
+- 每行数据最大长度 48KB （注意：数据行内每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个字节的存储位置）。
 - 列名最大长度为 64，最多允许 4096 列，最少需要 2 列，第一列必须是时间戳。注：从 2.1.7.0 版本（不含)以前最多允许 4096 列
-- 标签名最大长度为 64，最多允许 128 个，至少要有 1 个标签，一个表中标签值的总长度不超过 16k 个字符。
+- 标签名最大长度为 64，最多允许 128 个，至少要有 1 个标签，一个表中标签值的总长度不超过 16KB 。
 - SQL 语句最大长度 1048576 个字符，也可通过客户端配置参数 maxSQLLength 修改，取值范围 65480 ~ 1048576。
 - SELECT 语句的查询结果，最多允许返回 4096 列（语句中的函数调用可能也会占用一些列空间），超限时需要显式指定较少的返回数据列，以避免语句执行报错。注： 2.1.7.0 版本（不含）之前为最多允许 1024 列
 - 库的数目，超级表的数目、表的数目，系统不做限制，仅受系统资源限制。

docs-cn/12-taos-sql/12-keywords/index.md

@@ -23,17 +23,17 @@ title: TDengine 参数限制与保留关键字
 去掉了 `` ‘“`\ `` (单双引号、撇号、反斜杠、空格)
 
 - 数据库名：不能包含“.”以及特殊字符，不能超过 32 个字符
-- 表名：不能包含“.”以及特殊字符，与所属数据库名一起，不能超过 192 个字符，每行数据最大长度 16k 个字符
-- 表的列名：不能包含特殊字符，不能超过 64 个字符
+- 表名：不能包含“.”以及特殊字符，与所属数据库名一起，不能超过 192 个字节 ，每行数据最大长度 48KB
+- 表的列名：不能包含特殊字符，不能超过 64 个字节
 - 数据库名、表名、列名，都不能以数字开头，合法的可用字符集是“英文字符、数字和下划线”
 - 表的列数：不能超过 1024 列，最少需要 2 列，第一列必须是时间戳（从 2.1.7.0 版本开始，改为最多支持 4096 列）
-- 记录的最大长度：包括时间戳 8 byte，不能超过 16KB（每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个 byte 的存储位置）
-- 单条 SQL 语句默认最大字符串长度：1048576 byte，但可通过系统配置参数 maxSQLLength 修改，取值范围 65480 ~ 1048576 byte
+- 记录的最大长度：包括时间戳 8 字节，不能超过 48KB（每个 BINARY/NCHAR 类型的列还会额外占用 2 个 字节 的存储位置）
+- 单条 SQL 语句默认最大字符串长度：1048576 字节，但可通过系统配置参数 maxSQLLength 修改，取值范围 65480 ~ 1048576 字节
 - 数据库副本数：不能超过 3
-- 用户名：不能超过 23 个 byte
-- 用户密码：不能超过 15 个 byte
+- 用户名：不能超过 23 个 字节
+- 用户密码：不能超过 15 个 字节
 - 标签(Tags)数量：不能超过 128 个，可以 0 个
-- 标签的总长度：不能超过 16K byte
+- 标签的总长度：不能超过 16KB
 - 记录条数：仅受存储空间限制
 - 表的个数：仅受节点个数限制
 - 库的个数：仅受节点个数限制
@@ -85,3 +85,44 @@ title: TDengine 参数限制与保留关键字
 | CONNECTIONS | HAVING     | NOT       | SOFFSET    | VNODES       |
 | CONNS       | ID         | NOTNULL   | STABLE     | WAL          |
 | COPY        | IF         | NOW       | STABLES    | WHERE        |
+| _C0         | _QSTART    | _QSTOP    | _QDURATION | _WSTART      |
+| _WSTOP      | _WDURATION |
+
+## 特殊说明
+### TBNAME
+`TBNAME` 可以视为超级表中一个特殊的标签，代表子表的表名。
+
+获取一个超级表所有的子表名及相关的标签信息：
+```mysql
+SELECT TBNAME, location FROM meters;
+
+统计超级表下辖子表数量：
+```mysql
+SELECT COUNT(TBNAME) FROM meters;
+```
+
+以上两个查询均只支持在WHERE条件子句中添加针对标签（TAGS）的过滤条件。例如：
+```mysql
+taos> SELECT TBNAME, location FROM meters;
+             tbname             |            location            |
+==================================================================
+ d1004                          | California.SanFrancisco        |
+ d1003                          | California.SanFrancisco        |
+ d1002                          | California.LosAngeles          |
+ d1001                          | California.LosAngeles          |
+Query OK, 4 row(s) in set (0.000881s)
+
+taos> SELECT COUNT(tbname) FROM meters WHERE groupId > 2;
+     count(tbname)     |
+========================
+                     2 |
+Query OK, 1 row(s) in set (0.001091s)
+```
+### _QSTART/_QSTOP/_QDURATION
+表示查询过滤窗口的起始，结束以及持续时间 (从2.6.0.0版本开始支持)
+
+### _WSTART/_WSTOP/_WDURATION
+窗口切分聚合查询（例如 interval/session window/state window）中表示每个切分窗口的起始，结束以及持续时间（从 2.6.0.0 版本开始支持）
+
+### _c0
+表示表或超级表的第一列
\ No newline at end of file

docs-cn/12-taos-sql/index.md

@@ -7,8 +7,6 @@ description: "TAOS SQL 支持的语法规则、主要查询功能、支持的 SQ
 
 TAOS SQL 是用户对 TDengine 进行数据写入和查询的主要工具。TAOS SQL 为了便于用户快速上手，在一定程度上提供与标准 SQL 类似的风格和模式。严格意义上，TAOS SQL 并不是也不试图提供标准的 SQL 语法。此外，由于 TDengine 针对的时序性结构化数据不提供删除功能，因此在 TAO SQL 中不提供数据删除的相关功能。
 
-TAOS SQL 不支持关键字的缩写，例如 DESCRIBE 不能缩写为 DESC。
-
 本章节 SQL 语法遵循如下约定：
 
 - <\> 里的内容是用户需要输入的，但不要输入 <\> 本身

docs-cn/13-operation/11-optimize.md

@@ -74,7 +74,7 @@ TDengine 集群中加入一个新的 dnode 时，涉及集群相关的一些参
 - offlineThreshold: dnode 离线阈值，超过该时间将导致该 dnode 从集群中删除。单位为秒，默认值：86400\*10（即 10 天）。
 - statusInterval: dnode 向 mnode 报告状态时长。单位为秒，默认值：1。
 - maxTablesPerVnode: 每个 vnode 中能够创建的最大表个数。默认值：1000000。
-- maxVgroupsPerDb: 每个数据库中能够使用的最大 vgroup 个数。
+- maxVgroupsPerDb: 每个数据库中能够使用的最大 vgroup 个数。0：自动配置为 CPU 的核数。默认值：0。
 - arbitrator: 系统中裁决器的 endpoint，缺省为空。
 - timezone、locale、charset 的配置见客户端配置。（2.0.20.0 及以上的版本里，集群中加入新节点已不要求 locale 和 charset 参数取值一致）
 - balance：是否启用负载均衡。0：否，1：是。默认值：1。

docs-cn/14-reference/02-rest-api/02-rest-api.mdx

@@ -16,7 +16,7 @@ RESTful 接口不依赖于任何 TDengine 的库，因此客户端不需要安
 
 在已经安装 TDengine 服务器端的情况下，可以按照如下方式进行验证。
 
-下面以 Ubuntu 环境中使用 curl 工具（确认已经安装）来验证 RESTful 接口的正常。
+下面以 Ubuntu 环境中使用 curl 工具（确认已经安装）来验证 RESTful 接口的正常，验证前请确认 taosAdapter 服务已开启，在 Linux 系统上此服务默认由 systemd 管理，使用命令 `systemctl start taosadapter` 启动。
 
 下面示例是列出所有的数据库，请把 h1.taosdata.com 和 6041（缺省值）替换为实际运行的 TDengine 服务 FQDN 和端口号：
 

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

@@ -4,7 +4,7 @@ title: 连接器
 
 TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速开发自己的应用，TDengine 支持了多种编程语言的连接器，其中官方连接器包括支持 C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C# 和 Rust 的连接器。这些连接器支持使用原生接口（taosc）和 REST 接口（部分语言暂不支持）连接 TDengine 集群。社区开发者也贡献了多个非官方连接器，例如 ADO.NET 连接器、Lua 连接器和 PHP 连接器。
 
-![image-connector](/img/connector.png)
+![TDengine Database connector architecture](./connector.webp)
 
 ## 支持的平台
 

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

@@ -11,7 +11,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
 
 `taos-jdbcdriver` 是 TDengine 的官方 Java 语言连接器，Java 开发人员可以通过它开发存取 TDengine 数据库的应用软件。`taos-jdbcdriver` 实现了 JDBC driver 标准的接口，并提供两种形式的连接器。一种是通过 TDengine 客户端驱动程序（taosc）原生连接 TDengine 实例，支持数据写入、查询、订阅、schemaless 接口和参数绑定接口等功能，一种是通过 taosAdapter 提供的 REST 接口连接 TDengine 实例（2.4.0.0 及更高版本）。REST 连接实现的功能集合和原生连接有少量不同。
 
-![tdengine-connector](tdengine-jdbc-connector.png)
+![TDengine Database Connector Java](tdengine-jdbc-connector.webp)
 
 上图显示了两种 Java 应用使用连接器访问 TDengine 的两种方式：
 
@@ -93,8 +93,8 @@ Maven 项目中，在 pom.xml 中添加以下依赖：
 可以通过下载 TDengine 的源码，自己编译最新版本的 Java connector
 
 ```shell
-git clone https://github.com/taosdata/TDengine.git
-cd TDengine/src/connector/jdbc
+git clone https://github.com/taosdata/taos-connector-jdbc.git
+cd taos-connector-jdbc
 mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
 ```
 
@@ -199,6 +199,7 @@ url 中的配置参数如下：
 - user：登录 TDengine 用户名，默认值 'root'。
 - password：用户登录密码，默认值 'taosdata'。
 - batchfetch: true：在执行查询时批量拉取结果集；false：逐行拉取结果集。默认值为：false。逐行拉取结果集使用 HTTP 方式进行数据传输。从 taos-jdbcdriver-2.0.38 和 TDengine 2.4.0.12 版本开始，JDBC REST 连接增加批量拉取数据功能。taos-jdbcdriver 与 TDengine 之间通过 WebSocket 连接进行数据传输。相较于 HTTP，WebSocket 可以使 JDBC REST 连接支持大数据量查询，并提升查询性能。
+- charset: 当开启批量拉取数据时，指定解析字符串数据的字符集。
 - batchErrorIgnore：true：在执行 Statement 的 executeBatch 时，如果中间有一条 SQL 执行失败，继续执行下面的 SQL 了。false：不再执行失败 SQL 后的任何语句。默认值为：false。
 
 **注意**：部分配置项（比如：locale、timezone）在 REST 连接中不生效。
@@ -208,10 +209,10 @@ url 中的配置参数如下：
 - 与原生连接方式不同，REST 接口是无状态的。在使用 JDBC REST 连接时，需要在 SQL 中指定表、超级表的数据库名称。例如：
 
 ```sql
-INSERT INTO test.t1 USING test.weather (ts, temperature) TAGS('beijing') VALUES(now, 24.6);
+INSERT INTO test.t1 USING test.weather (ts, temperature) TAGS('California.SanFrancisco') VALUES(now, 24.6);
 ```
 
-- 从 taos-jdbcdriver-2.0.36 和 TDengine 2.2.0.0 版本开始，如果在 url 中指定了 dbname，那么，JDBC REST 连接会默认使用/rest/sql/dbname 作为 restful 请求的 url，在 SQL 中不需要指定 dbname。例如：url 为 jdbc:TAOS-RS://127.0.0.1:6041/test，那么，可以执行 sql：insert into t1 using weather(ts, temperature) tags('beijing') values(now, 24.6);
+- 从 taos-jdbcdriver-2.0.36 和 TDengine 2.2.0.0 版本开始，如果在 url 中指定了 dbname，那么，JDBC REST 连接会默认使用/rest/sql/dbname 作为 restful 请求的 url，在 SQL 中不需要指定 dbname。例如：url 为 jdbc:TAOS-RS://127.0.0.1:6041/test，那么，可以执行 sql：insert into t1 using weather(ts, temperature) tags('California.SanFrancisco') values(now, 24.6);
 
 :::
 
@@ -260,7 +261,7 @@ properties 中的配置参数如下：
 - TSDBDriver.PROPERTY_KEY_BATCH_LOAD: true：在执行查询时批量拉取结果集；false：逐行拉取结果集。默认值为：false。
 - TSDBDriver.PROPERTY_KEY_BATCH_ERROR_IGNORE：true：在执行 Statement 的 executeBatch 时，如果中间有一条 SQL 执行失败，继续执行下面的 sq 了。false：不再执行失败 SQL 后的任何语句。默认值为：false。
 - TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CONFIG_DIR：仅在使用 JDBC 原生连接时生效。客户端配置文件目录路径，Linux OS 上默认值 `/etc/taos`，Windows OS 上默认值 `C:/TDengine/cfg`。
-- TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CHARSET：仅在使用 JDBC 原生连接时生效。 客户端使用的字符集，默认值为系统字符集。
+- TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CHARSET：客户端使用的字符集，默认值为系统字符集。
 - TSDBDriver.PROPERTY_KEY_LOCALE：仅在使用 JDBC 原生连接时生效。 客户端语言环境，默认值系统当前 locale。
 - TSDBDriver.PROPERTY_KEY_TIME_ZONE：仅在使用 JDBC 原生连接时生效。 客户端使用的时区，默认值为系统当前时区。
 - 此外对 JDBC 原生连接，通过指定 URL 和 Properties 还可以指定其他参数，比如日志级别、SQL 长度等。更多详细配置请参考[客户端配置](/reference/config/#仅客户端适用)。
@@ -348,7 +349,7 @@ JDBC 连接器可能报错的错误码包括 3 种：JDBC driver 本身的报错
 
 具体的错误码请参考：
 
-- [TDengine Java Connector](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/src/connector/jdbc/src/main/java/com/taosdata/jdbc/TSDBErrorNumbers.java)
+- [TDengine Java Connector](https://github.com/taosdata/taos-connector-jdbc/blob/main/src/main/java/com/taosdata/jdbc/TSDBErrorNumbers.java)
 - [TDengine_ERROR_CODE](https://github.com/taosdata/TDengine/blob/develop/src/inc/taoserror.h)
 
 ### 通过参数绑定写入数据
@@ -563,7 +564,7 @@ public class ParameterBindingDemo {
                 // set table name
                 pstmt.setTableName("t5_" + i);
                 // set tags
-                pstmt.setTagNString(0, "北京-abc");
+                pstmt.setTagNString(0, "California.SanFrancisco");
 
                 // set columns
                 ArrayList<Long> tsList = new ArrayList<>();
@@ -574,7 +575,7 @@ public class ParameterBindingDemo {
 
                 ArrayList<String> f1List = new ArrayList<>();
                 for (int j = 0; j < numOfRow; j++) {
-                    f1List.add("北京-abc");
+                    f1List.add("California.LosAngeles");
                 }
                 pstmt.setNString(1, f1List, BINARY_COLUMN_SIZE);
 
@@ -633,7 +634,7 @@ public class SchemalessInsertTest {
     private static final String host = "127.0.0.1";
     private static final String lineDemo = "st,t1=3i64,t2=4f64,t3=\"t3\" c1=3i64,c3=L\"passit\",c2=false,c4=4f64 1626006833639000000";
     private static final String telnetDemo = "stb0_0 1626006833 4 host=host0 interface=eth0";
-    private static final String jsonDemo = "{\"metric\": \"meter_current\",\"timestamp\": 1346846400,\"value\": 10.3, \"tags\": {\"groupid\": 2, \"location\": \"Beijing\", \"id\": \"d1001\"}}";
+    private static final String jsonDemo = "{\"metric\": \"meter_current\",\"timestamp\": 1346846400,\"value\": 10.3, \"tags\": {\"groupid\": 2, \"location\": \"California.SanFrancisco\", \"id\": \"d1001\"}}";
 
     public static void main(String[] args) throws SQLException {
         final String url = "jdbc:TAOS://" + host + ":6030/?user=root&password=taosdata";

docs-cn/14-reference/03-connector/node.mdx

@@ -14,7 +14,6 @@ import NodeInfluxLine from "../../07-develop/03-insert-data/_js_line.mdx";
 import NodeOpenTSDBTelnet from "../../07-develop/03-insert-data/_js_opts_telnet.mdx";
 import NodeOpenTSDBJson from "../../07-develop/03-insert-data/_js_opts_json.mdx";
 import NodeQuery from "../../07-develop/04-query-data/_js.mdx";
-import NodeAsyncQuery from "../../07-develop/04-query-data/_js_async.mdx";
 
 `td2.0-connector` 和 `td2.0-rest-connector` 是 TDengine 的官方 Node.js 语言连接器。Node.js 开发人员可以通过它开发可以存取 TDengine 集群数据的应用软件。
 
@@ -189,14 +188,8 @@ let cursor = conn.cursor();
 
 ### 查询数据
 
-#### 同步查询
-
 <NodeQuery />
 
-#### 异步查询
-
-<NodeAsyncQuery />
-
 ## 更多示例程序
 
 | 示例程序                                                                                                                                   | 示例程序描述                           |

docs-cn/14-reference/03-connector/php.mdx

+---
+sidebar_position: 1
+sidebar_label: PHP
+title: PHP Connector
+---
+
+`php-tdengine` 是由社区贡献的 PHP 连接器扩展，还特别支持了 Swoole 协程化。
+
+PHP 连接器依赖 TDengine 客户端驱动。
+
+项目地址：<https://github.com/Yurunsoft/php-tdengine>
+
+TDengine 服务端或客户端安装后，`taos.h` 位于：
+
+- Linux：`/usr/local/taos/include`
+- Windows：`C:\TDengine\include`
+
+TDengine 客户端驱动的动态库位于：
+
+- Linux: `/usr/local/taos/driver/libtaos.so`
+- Windows: `C:\TDengine\taos.dll`
+
+## 支持的平台
+
+* Windows、Linux、MacOS
+
+* PHP >= 7.4
+
+* TDengine >= 2.0
+
+* Swoole >= 4.8 (可选)
+
+## 支持的版本
+
+TDengine 客户端驱动的版本号与 TDengine 服务端的版本号是一一对应的强对应关系，建议使用与 TDengine 服务端完全相同的客户端驱动。虽然低版本的客户端驱动在前三段版本号一致（即仅第四段版本号不同）的情况下也能够与高版本的服务端相兼容，但这并非推荐用法。强烈不建议使用高版本的客户端驱动访问低版本的服务端。
+
+## 安装步骤
+
+### 安装 TDengine 客户端驱动
+
+TDengine 客户端驱动的安装请参考 [安装指南](/reference/connector#安装步骤)
+
+### 编译安装 php-tdengine
+
+**下载代码并解压：**
+
+```shell
+curl -L -o php-tdengine.tar.gz https://github.com/Yurunsoft/php-tdengine/archive/refs/tags/v1.0.2.tar.gz \
+&& mkdir php-tdengine \
+&& tar -xzf php-tdengine.tar.gz -C php-tdengine --strip-components=1
+```
+
+> 版本 `v1.0.2` 可替换为任意更新的版本，可在 [TDengine PHP Connector 发布历史](https://github.com/Yurunsoft/php-tdengine/releases)。
+
+**非 Swoole 环境：**
+
+```shell
+phpize && ./configure && make -j && make install
+```
+
+**手动指定 tdengine 目录：**
+
+```shell
+phpize && ./configure --with-tdengine-dir=/usr/local/Cellar/tdengine/2.4.0.0 && make -j && make install
+```
+
+> `--with-tdengine-dir=` 后跟上 tdengine 目录。
+> 适用于默认找不到的情况，或者 MacOS 系统用户。
+
+**Swoole 环境：**
+
+```shell
+phpize && ./configure --enable-swoole && make -j && make install
+```
+
+**启用扩展：**
+
+方法一：在 `php.ini` 中加入 `extension=tdengine`
+
+方法二：运行带参数 `php -dextension=tdengine test.php`
+
+## 示例程序
+
+本节展示了使用客户端驱动访问 TDengine 集群的常见访问方式的示例代码。
+
+> 所有错误都会抛出异常: `TDengine\Exception\TDengineException`
+
+### 建立连接
+
+<details>
+<summary>建立连接</summary>
+
+```c
+{{#include docs-examples/php/connect.php}}
+```
+
+</details>
+
+### 插入数据
+
+<details>
+<summary>插入数据</summary>
+
+```c
+{{#include docs-examples/php/insert.php}}
+```
+
+</details>
+
+### 同步查询
+
+<details>
+<summary>同步查询</summary>
+
+```c
+{{#include docs-examples/php/query.php}}
+```
+
+</details>
+
+### 参数绑定
+
+<details>
+<summary>参数绑定</summary>
+
+```c
+{{#include docs-examples/php/insert_stmt.php}}
+```
+
+</details>
+
+## 常量
+
+| 常量 | 说明 |
+| ------------ | ------------ 
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_NULL` | null |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_BOOL` | bool |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_TINYINT` | tinyint |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_SMALLINT` | smallint |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_INT` | int |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_BIGINT` | bigint |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_FLOAT` | float |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_DOUBLE` | double |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_BINARY` | binary |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_TIMESTAMP` | timestamp |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_NCHAR` | nchar |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_UTINYINT` | utinyint |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_USMALLINT` | usmallint |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_UINT` | uint |
+| `TDengine\TSDB_DATA_TYPE_UBIGINT` | ubigint |

docs-cn/14-reference/03-connector/python.mdx

@@ -199,10 +199,9 @@ curl -u root:taosdata http://<FQDN>:<PORT>/rest/sql -d "select server_version()"
 
 `connect()` 函数的所有参数都是可选的关键字参数。下面是连接参数的具体说明：
 
-- `host`： 要连接的主机。默认是 localhost。
+- `url`： taosAdapter REST 服务的 URL。默认是 <http://localhost:6041>。
 - `user`： TDenigne 用户名。默认是 root。
 - `password`： TDeingine 用户密码。默认是 taosdata。
-- `port`: taosAdapter REST 服务监听端口。默认是 6041.
 - `timeout`: HTTP 请求超时时间。单位为秒。默认为 `socket._GLOBAL_DEFAULT_TIMEOUT`。 一般无需配置。
 
 </TabItem>

docs-cn/14-reference/04-taosadapter.md

@@ -24,7 +24,7 @@ taosAdapter 提供以下功能：
 
 ## taosAdapter 架构图
 
-![taosAdapter Architecture](taosAdapter-architecture.png)
+![TDengine Database taosAdapter Architecture](taosAdapter-architecture.webp)
 
 ## taosAdapter 部署方法
 

docs-cn/14-reference/05-taosbenchmark.md

@@ -21,7 +21,7 @@ taosBenchmark 有两种安装方式:
 
 ### 配置和运行方式
 
-taosBenchmark 支持两种配置方式：[命令行参数](#命令行参数详解) 和 [JSON 配置文件](#配置文件参数详解)。这两种方式是互斥的，在使用配置文件时只能使用一个命令行参数 `-f <json file>` 指定配置文件。在使用命令行参数运行 taosBenchmark 并控制其行为时则不能使用 `-f` 参数而要用其它参数来进行配置。除此之外，taosBenchmark 还提供了一种特殊的运行方式，即无参数运行。
+taosBenchmark 需要在操作系统的终端执行,该工具支持两种配置方式：[命令行参数](#命令行参数详解) 和 [JSON 配置文件](#配置文件参数详解)。这两种方式是互斥的，在使用配置文件时只能使用一个命令行参数 `-f <json file>` 指定配置文件。在使用命令行参数运行 taosBenchmark 并控制其行为时则不能使用 `-f` 参数而要用其它参数来进行配置。除此之外，taosBenchmark 还提供了一种特殊的运行方式，即无参数运行。
 
 taosBenchmark 支持对 TDengine 做完备的性能测试，其所支持的 TDengine 功能分为三大类：写入、查询和订阅。这三种功能之间是互斥的，每次运行 taosBenchmark 只能选择其中之一。值得注意的是，所要测试的功能类型在使用命令行配置方式时是不可配置的，命令行配置方式只能测试写入性能。若要测试 TDengine 的查询和订阅性能，必须使用配置文件的方式，通过配置文件中的参数 `filetype` 指定所要测试的功能类型。
 

docs-cn/14-reference/06-taosdump.md

@@ -38,7 +38,7 @@ taosdump 有两种安装方式:
 
 :::tip
 - taosdump 1.4.1 之后的版本提供 `-I` 参数，用于解析 avro 文件 schema 和数据，如果指定 `-s` 参数将只解析 schema。
-- taosdump 1.4.2 之后的备份使用 `-B` 参数指定的批次数，默认值为 16384，如果在某些环境下由于网络速度或磁盘性能不足导致 "Error actual dump .. batch .." 可以通过 `-B` 参数挑战为更小的值进行尝试。
+- taosdump 1.4.2 之后的备份使用 `-B` 参数指定的批次数，默认值为 16384，如果在某些环境下由于网络速度或磁盘性能不足导致 "Error actual dump .. batch .." 可以通过 `-B` 参数调整为更小的值进行尝试。
 
 :::
 

docs-cn/14-reference/07-tdinsight/index.md

@@ -233,33 +233,33 @@ sudo systemctl enable grafana-server
 
 指向 **Configurations** -> **Data Sources** 菜单，然后点击 **Add data source** 按钮。
 
-![添加数据源按钮](./assets/howto-add-datasource-button.png)
+![TDengine Database TDinsight 添加数据源按钮](./assets/howto-add-datasource-button.webp)
 
 搜索并选择**TDengine**。
 
-![添加数据源](./assets/howto-add-datasource-tdengine.png)
+![TDengine Database TDinsight 添加数据源](./assets/howto-add-datasource-tdengine.webp)
 
 配置 TDengine 数据源。
 
-![数据源配置](./assets/howto-add-datasource.png)
+![TDengine Database TDinsight 数据源配置](./assets/howto-add-datasource.webp)
 
 保存并测试，正常情况下会报告 'TDengine Data source is working'。
 
-![数据源测试](./assets/howto-add-datasource-test.png)
+![TDengine Database TDinsight 数据源测试](./assets/howto-add-datasource-test.webp)
 
 ### 导入仪表盘
 
 指向 **+** / **Create** - **import**（或 `/dashboard/import` url）。
 
-![导入仪表盘和配置](./assets/import_dashboard.png)
+![TDengine Database TDinsight 导入仪表盘和配置](./assets/import_dashboard.webp)
 
 在 **Import via grafana.com** 位置键入仪表盘 ID `15167` 并 **Load**。
 
-![通过 grafana.com 导入](./assets/import-dashboard-15167.png)
+![通过 grafana.com 导入](./assets/import-dashboard-15167.webp)
 
 导入完成后，TDinsight 的完整页面视图如下所示。
 
-![显示](./assets/TDinsight-full.png)
+![TDengine Database TDinsight 显示](./assets/TDinsight-full.webp)
 
 ## TDinsight 仪表盘详细信息
 
@@ -269,7 +269,7 @@ TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源使用情况[dnodes, mnodes
 
 ### 集群状态
 
-![tdinsight-mnodes-overview](./assets/TDinsight-1-cluster-status.png)
+![TDengine Database TDinsight mnodes overview](./assets/TDinsight-1-cluster-status.webp)
 
 这部分包括集群当前信息和状态，告警信息也在此处（从左到右，从上到下）。
 
@@ -289,7 +289,7 @@ TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源使用情况[dnodes, mnodes
 
 ### DNodes 状态
 
-![tdinsight-mnodes-overview](./assets/TDinsight-2-dnodes.png)
+![TDengine Database TDinsight mnodes overview](./assets/TDinsight-2-dnodes.webp)
 
 - **DNodes Status**：`show dnodes` 的简单表格视图。
 - **DNodes Lifetime**：从创建 dnode 开始经过的时间。
@@ -298,14 +298,14 @@ TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源使用情况[dnodes, mnodes
 
 ### MNode 概述
 
-![tdinsight-mnodes-overview](./assets/TDinsight-3-mnodes.png)
+![TDengine Database TDinsight mnodes overview](./assets/TDinsight-3-mnodes.webp)
 
 1. **MNodes Status**：`show mnodes` 的简单表格视图。
 2. **MNodes Number**：类似于`DNodes Number`，MNodes 数量变化。
 
 ### 请求
 
-![tdinsight-requests](./assets/TDinsight-4-requests.png)
+![TDengine Database TDinsight requests](./assets/TDinsight-4-requests.webp)
 
 1. **Requests Rate(Inserts per Second)**：平均每秒插入次数。
 2. **Requests (Selects)**：查询请求数及变化率（count of second）。
@@ -313,7 +313,7 @@ TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源使用情况[dnodes, mnodes
 
 ### 数据库
 
-![tdinsight-database](./assets/TDinsight-5-database.png)
+![TDengine Database TDinsight database](./assets/TDinsight-5-database.webp)
 
 数据库使用情况，对变量 `$database` 的每个值即每个数据库进行重复多行展示。
 
@@ -325,7 +325,7 @@ TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源使用情况[dnodes, mnodes
 
 ### DNode 资源使用情况
 
-![dnode-usage](./assets/TDinsight-6-dnode-usage.png)
+![TDengine Database TDinsight dnode-usage](./assets/TDinsight-6-dnode-usage.webp)
 
 数据节点资源使用情况展示，对变量 `$fqdn` 即每个数据节点进行重复多行展示。包括：
 
@@ -346,13 +346,13 @@ TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源使用情况[dnodes, mnodes
 
 ### 登录历史
 
-![登录历史](./assets/TDinsight-7-login-history.png)
+![TDengine Database TDinsight 登录历史](./assets/TDinsight-7-login-history.webp)
 
 目前只报告每分钟登录次数。
 
 ### 监控 taosAdapter
 
-![taosadapter](./assets/TDinsight-8-taosadapter.png)
+![TDengine Database TDinsight monitor taosadapter](./assets/TDinsight-8-taosadapter.webp)
 
 支持监控 taosAdapter 请求统计和状态详情。包括：
 

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

@@ -8,7 +8,7 @@ TDengine 命令行程序（以下简称 TDengine CLI）是用户操作 TDengine
 
 ## 安装
 
-如果在 TDengine 服务器端执行，无需任何安装，已经自动安装好 TDengine CLI。如果要在非 TDengine 服务器端运行，需要安装 TDengine 客户端驱动安装包，具体安装，请参考 [连接器](/reference/connector/)。
+如果在 TDengine 服务器端执行，无需任何安装，已经自动安装好 TDengine CLI。如果要在非 TDengine 服务器端运行，需要安装 TDengine 客户端驱动安装包，具体安装，请参考 [安装客户端驱动](/reference/connector/#install-client-driver/#安装客户端驱动)。
 
 ## 执行