From 0e2d4346d80e12d1846594167933a35db2341ca0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Pan YANG Date: Thu, 1 Sep 2022 09:27:27 +0800 Subject: [PATCH] docs: fix minor punctuation typos --- docs/zh/02-intro.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/docs/zh/02-intro.md b/docs/zh/02-intro.md index 012c49d2c3..9a0a6fb547 100644 --- a/docs/zh/02-intro.md +++ b/docs/zh/02-intro.md @@ -26,7 +26,7 @@ TDengine 的主要功能如下: - [Icinga2](../third-party/icinga2) - [TCollector](../third-party/tcollector) - [EMQX](../third-party/emq-broker) - - [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) ; + - [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) 2. 查询数据,支持 - [标准 SQL](../taos-sql),含嵌套查询 - [时序数据特色函数](../taos-sql/function/#time-series-extensions) @@ -85,14 +85,14 @@ TDengine 的主要功能如下: ![TDengine Database 技术生态图](eco_system.webp) -
图 1. TDengine技术生态图
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图 1. TDengine 技术生态图
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)以及可视化管理工具。 ## 典型适用场景 -作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库(Database),TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是,TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具,因其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。下面本文将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,因其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。下面本文将对适用场景做更多详细的分析。 ### 数据源特点和需求