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Merge pull request #29605 from WhiteFirry/patch-1 

Update 01-arch.md
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Shengliang Guan 2025-01-21 16:31:20 +08:00 committed by GitHub
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commit 1d781183a7
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GPG Key ID: B5690EEEBB952194
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docs/zh/26-tdinternal/01-arch.md
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@ -191,7 +191,7 @@ TDengine 存储的数据包括采集的时序数据以及库、表相关的元
在进行海量数据管理时，为了实现水平扩展，通常需要采用数据分片（sharding）和数据分区（partitioning）策略。TDengine 通过 vnode 来实现数据分片，并通过按时间段划分数据文件来实现时序数据的分区。 在进行海量数据管理时，为了实现水平扩展，通常需要采用数据分片（sharding）和数据分区（partitioning）策略。TDengine 通过 vnode 来实现数据分片，并通过按时间段划分数据文件来实现时序数据的分区。
vnode 不仅负责处理时序数据的写入、查询和计算任务，还承担着负载均衡、数据恢复以及支持异构环境的重要角色。为了实现这些目标，TDengine 将一个 dnode 根据其计算和存储资源切分为多个 vnode。这些 vnode 的管理过程对应用程序是完全透明的，由TDengine 自动完成。。 vnode 不仅负责处理时序数据的写入、查询和计算任务，还承担着负载均衡、数据恢复以及支持异构环境的重要角色。为了实现这些目标，TDengine 将一个 dnode 根据其计算和存储资源切分为多个 vnode。这些 vnode 的管理过程对应用程序是完全透明的，由TDengine 自动完成。
对于单个数据采集点，无论其数据量有多大，一个 vnode 都拥有足够的计算资源和存储资源来应对（例如，如果每秒生成一条 16B 的记录，一年产生的原始数据量也不到 0.5GB）。因此，TDengine 将一张表（即一个数据采集点）的所有数据都存储在一个vnode 中，避免将同一数据采集点的数据分散到两个或多个 dnode 上。同时，一个 vnode 可以存储多个数据采集点（表）的数据，最大可容纳的表数目上限为 100 万。设计上，一个 vnode 中的所有表都属于同一个数据库。 对于单个数据采集点，无论其数据量有多大，一个 vnode 都拥有足够的计算资源和存储资源来应对（例如，如果每秒生成一条 16B 的记录，一年产生的原始数据量也不到 0.5GB）。因此，TDengine 将一张表（即一个数据采集点）的所有数据都存储在一个vnode 中，避免将同一数据采集点的数据分散到两个或多个 dnode 上。同时，一个 vnode 可以存储多个数据采集点（表）的数据，最大可容纳的表数目上限为 100 万。设计上，一个 vnode 中的所有表都属于同一个数据库。
@ -371,4 +371,4 @@ alter dnode 1 "/mnt/disk2/taos 1";
3. 多级存储目前不支持删除已经挂载的硬盘的功能。 3. 多级存储目前不支持删除已经挂载的硬盘的功能。
4. 0 级存储至少存在一个 disable_create_new_file 为 0 的挂载点，1 级 和 2 级存储没有该限制。 4. 0 级存储至少存在一个 disable_create_new_file 为 0 的挂载点，1 级 和 2 级存储没有该限制。
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