docs: fix minor punctuation typos
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Pan YANG
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f054467763
commit
0e2d4346d8
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@ -26,7 +26,7 @@ TDengine 的主要功能如下：
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- [Icinga2](../third-party/icinga2)
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- [TCollector](../third-party/tcollector)
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- [EMQX](../third-party/emq-broker)
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- [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) ；
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- [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker)
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2. 查询数据，支持
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- [标准 SQL](../taos-sql)，含嵌套查询
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- [时序数据特色函数](../taos-sql/function/#time-series-extensions)
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@ -85,14 +85,14 @@ TDengine 的主要功能如下：
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<center><figcaption>图 1. TDengine技术生态图</figcaption></center>
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<center><figcaption>图 1. TDengine 技术生态图</figcaption></center>
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</figure>
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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。
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## 典型适用场景
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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。
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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。
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### 数据源特点和需求
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