Merge branch '3.0' into fix/TD-28376-3.0
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kailixu
commit
3a34697249
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@ -15,11 +15,11 @@ import Node from "./_sub_node.mdx";
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import CSharp from "./_sub_cs.mdx";
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import CDemo from "./_sub_c.mdx";
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为了帮助应用实时获取写入 TDengine 的数据，或者以事件到达顺序处理数据，TDengine 提供了类似 kafka 的数据订阅功能。这样在很多场景下，采用 TDengine 的时序数据处理系统不再需要集成消息队列产品，比如 kafka, 从而简化系统设计的复杂度，降低运营维护成本。
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# 介绍
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## 主题
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## 数据订阅介绍
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### 主题
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与 kafka 一样，你需要定义 topic, TDengine 的 topic 有三种，可以是数据库，超级表，或者一个 `SELECT` 语句，具体的语法参见 [CREATE TOPIC](../../taos-sql/tmq)。与其他消息队列软件相比，这是 TDengine 数据订阅功能的最大的优势，它提供了更大的灵活性，数据的颗粒度可以由应用随时调整，而且数据的过滤与预处理交给 TDengine，而不是应用完成，有效的减少传输的数据量与应用的复杂度。
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如下图，每个 topic 涉及到的数据表可能分布在多个 vnode（相当于 kafka 里的 partition） 上，每个 vnode 上的数据保存在 WAL(Write-Ahead-Log) 文件中，WAL 文件里的数据是顺序写入的（由于 WAL 文件中存储的不只有数据，还有元数据，写入消息等，所以数据的版本号不是连续的）。
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@ -30,11 +30,12 @@ TDengine 会为 WAL 文件自动创建索引以支持快速随机访问，并提
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对于 `SELECT` 语句形式的 topic，在消费时，TDengine 根据当前消费进度从 WAL 直接读取数据，并使用统一的查询引擎实现过滤、变换等操作，将数据推送给消费者。
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## 生产者
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### 生产者
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写入 topic 相关联的数据表中数据的都是生产者，生产者实际生产的数据写入到了子表或普通表中，即表所在 vnode 的 WAL 里。
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## 消费者
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### 消费者组
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### 消费者
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#### 消费者组
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消费者订阅 topic 后，可以消费 topic 里的所有数据（这些数据所在的表可能分布在多个 vnode 上，即 db 所在的所有 vnode）。订阅 topic 时，需要指定一个消费者组 (consumer group)，如果这个消费者组里只有一个消费者，那么这个消费者会顺序的消费这些 vnode 上的数据。
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为了提高消费速度，便于多线程、分布式地消费数据，可以在一个消费组里添加多个消费者，这些消费者将均分数据所在的 vnode 进行消费（比如数据分布在 4 个 vnode 上，有 2 个消费者的话，那么每个消费者消费 2 个 vnode；有 3 个消费者的话，2 个消费者各消费 1 个 vnode，1 个消费者消费 2 个 vnode；有 5 个消费者的话，4 个各分配 1 个 vnode 消费，另外 1 个不消费），如下图：
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@ -44,7 +45,8 @@ TDengine 会为 WAL 文件自动创建索引以支持快速随机访问，并提
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在一个消费组里添加一个消费者后，在 Mnode 上通过 rebalance 的机制实现消费者的重新分配，该操作对用户是透明的。
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一个消费者可以订阅多个 topic。TDengine 的数据订阅在宕机、重启等复杂环境下确保 at least once 消费。
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### 消费进度
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#### 消费进度
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在 topic 的一个消费组的一个 vnode 上有消费进度。消费者消费的同时，可以提交消费进度，消费进度即 vnode 上 WAL 的版本号（对于 kafka 里的 offset），消费进度可以手动提交，也可以通过参数（auto.commit.interval.ms）设置为周期性自动提交。
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首次消费数据时通过订阅参数（auto.offset.reset）来确定消费位置为最新数据（latest）还是最旧数据（earliest）。
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@ -59,16 +61,16 @@ TDengine 会为 WAL 文件自动创建索引以支持快速随机访问，并提
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作为一个数据库产品， WAL 文件中存储的不全是数据，也包括其他写入消息，元数据等，所以消费进度不是连续的。
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##说明
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### 说明
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从3.2.0.0版本开始，数据订阅支持vnode迁移和分裂。
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由于数据订阅依赖wal文件，而在vnode迁移和分裂的过程中，wal并不会同步过去，所以迁移或分裂后，之前没消费完的wal数据后消费不到。所以请保证迁移和分裂之前把数据全部消费完后，再进行vnode迁移或分裂，否则，消费会丢失数据。
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# 语法说明
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## 数据订阅语法说明
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具体的语法参见 [数据订阅](../../taos-sql/tmq)
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# 消费参数
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## 数据订阅相关参数
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消费参数主要用于消费者创建时指定，基础配置项如下表所示：
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@ -86,9 +88,9 @@ TDengine 会为 WAL 文件自动创建索引以支持快速随机访问，并提
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| `msg.with.table.name` | boolean | 是否允许从消息中解析表名, 不适用于列订阅（列订阅时可将 tbname 作为列写入 subquery 语句）（从3.2.0.0版本该参数废弃，恒为true） |默认关闭 |
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| `enable.replay` | boolean | 是否开启数据回放功能 |默认关闭 |
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# 主要数据结构和 API 接口
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## 数据订阅主要 API 接口
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不同语言下， TMQ 订阅相关的 API 及数据结构如下（详细的接口说明可以参考连接器章节，注意consumer结构不是线程安全的，在一个线程使用consumer时，不要在另一个线程close这个consumer）：
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不同语言下， TMQ 订阅相关的 API 及数据结构如下（详细的接口说明可以参考连接器章节数据订阅部分，注意consumer结构不是线程安全的，在一个线程使用consumer时，不要在另一个线程close这个consumer）：
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<Tabs defaultValue="java" groupId="lang">
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<TabItem value="c" label="C">
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@ -310,8 +312,8 @@ void Close()
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</TabItem>
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</Tabs>
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# 数据订阅示例
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## 写入数据
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## 数据订阅示例
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### 写入数据
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首先完成建库、建一张超级表和多张子表操作，然后就可以写入数据了，比如：
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@ -324,7 +326,7 @@ CREATE TABLE tmqdb.ctb1 USING tmqdb.stb TAGS(1, "subtable1");
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INSERT INTO tmqdb.ctb0 VALUES(now, 0, 0, 'a0')(now+1s, 0, 0, 'a00');
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INSERT INTO tmqdb.ctb1 VALUES(now, 1, 1, 'a1')(now+1s, 11, 11, 'a11');
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```
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## 创建 topic
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### 创建 topic
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使用 SQL 创建一个 topic：
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@ -332,7 +334,7 @@ INSERT INTO tmqdb.ctb1 VALUES(now, 1, 1, 'a1')(now+1s, 11, 11, 'a11');
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CREATE TOPIC topic_name AS SELECT ts, c1, c2, c3 FROM tmqdb.stb WHERE c1 > 1;
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```
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## 创建消费者 *consumer*
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### 创建消费者 consumer
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对于不同编程语言，其设置方式如下：
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@ -499,7 +501,7 @@ var consumer = new ConsumerBuilder<Dictionary<string, object>>(cfg).Build();
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上述配置中包括 consumer group ID，如果多个 consumer 指定的 consumer group ID 一样，则自动形成一个 consumer group，共享消费进度。
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## 订阅 *topics*
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### 订阅 topics
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一个 consumer 支持同时订阅多个 topic。
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@ -578,7 +580,7 @@ consumer.Subscribe(topics);
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</Tabs>
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## 消费
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### 消费
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以下代码展示了不同语言下如何对 TMQ 消息进行消费。
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@ -714,7 +716,7 @@ while (true)
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</Tabs>
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## 结束消费
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### 结束消费
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消费结束后，应当取消订阅。
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@ -795,7 +797,7 @@ consumer.Close();
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</Tabs>
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## 完整示例代码
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### 完整示例代码
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以下是各语言的完整示例代码。
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@ -838,8 +840,8 @@ consumer.Close();
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</Tabs>
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#订阅高级功能
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##数据回放
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## 数据订阅高级功能
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### 数据回放
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- 订阅支持 replay 功能，按照数据写入的时间回放。
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比如，如下时间写入三条数据
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```sql
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@ -6,3 +6,4 @@
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```
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```java
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{{#include docs/examples/java/src/main/java/com/taos/example/Meters.java}}
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```
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@ -757,6 +757,7 @@ int32_t* taosGetErrno();
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#define TSDB_CODE_PAR_COL_QUERY_MISMATCH TAOS_DEF_ERROR_CODE(0, 0x266D)
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#define TSDB_CODE_PAR_VIEW_CONFLICT_WITH_TABLE TAOS_DEF_ERROR_CODE(0, 0x266E)
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#define TSDB_CODE_PAR_ORDERBY_AMBIGUOUS TAOS_DEF_ERROR_CODE(0, 0x266F)
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#define TSDB_CODE_PAR_NOT_SUPPORT_MULTI_RESULT TAOS_DEF_ERROR_CODE(0, 0x2670)
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#define TSDB_CODE_PAR_INTERNAL_ERROR TAOS_DEF_ERROR_CODE(0, 0x26FF)
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//planner
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@ -58,7 +58,7 @@ int32_t tsNumOfMnodeQueryThreads = 4;
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int32_t tsNumOfMnodeFetchThreads = 1;
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int32_t tsNumOfMnodeReadThreads = 1;
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int32_t tsNumOfVnodeQueryThreads = 4;
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float tsRatioOfVnodeStreamThreads = 0.5F;
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float tsRatioOfVnodeStreamThreads = 1.5F;
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int32_t tsNumOfVnodeFetchThreads = 4;
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int32_t tsNumOfVnodeRsmaThreads = 2;
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int32_t tsNumOfQnodeQueryThreads = 4;
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@ -1100,7 +1100,10 @@ static void mndTransResetActions(SMnode *pMnode, STrans *pTrans, SArray *pArray)
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static int32_t mndTransWriteSingleLog(SMnode *pMnode, STrans *pTrans, STransAction *pAction, bool topHalf) {
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if (pAction->rawWritten) return 0;
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if (topHalf) return TSDB_CODE_MND_TRANS_CTX_SWITCH;
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if (topHalf) {
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terrno = TSDB_CODE_MND_TRANS_CTX_SWITCH;
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return TSDB_CODE_MND_TRANS_CTX_SWITCH;
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}
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int32_t code = sdbWriteWithoutFree(pMnode->pSdb, pAction->pRaw);
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if (code == 0 || terrno == TSDB_CODE_SDB_OBJ_NOT_THERE) {
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@ -1672,11 +1672,11 @@ static int32_t dataTypeComp(const SDataType* l, const SDataType* r) {
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static EDealRes translateOperator(STranslateContext* pCxt, SOperatorNode* pOp) {
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if (isMultiResFunc(pOp->pLeft)) {
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generateDealNodeErrMsg(pCxt, TSDB_CODE_PAR_WRONG_VALUE_TYPE, ((SExprNode*)(pOp->pLeft))->aliasName);
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||||
generateDealNodeErrMsg(pCxt, TSDB_CODE_PAR_NOT_SUPPORT_MULTI_RESULT, ((SExprNode*)(pOp->pLeft))->userAlias);
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return DEAL_RES_ERROR;
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}
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if (isMultiResFunc(pOp->pRight)) {
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generateDealNodeErrMsg(pCxt, TSDB_CODE_PAR_WRONG_VALUE_TYPE, ((SExprNode*)(pOp->pRight))->aliasName);
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||||
generateDealNodeErrMsg(pCxt, TSDB_CODE_PAR_NOT_SUPPORT_MULTI_RESULT, ((SExprNode*)(pOp->pRight))->userAlias);
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||||
return DEAL_RES_ERROR;
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}
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@ -192,6 +192,8 @@ static char* getSyntaxErrFormat(int32_t errCode) {
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return "Out of memory";
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case TSDB_CODE_PAR_ORDERBY_AMBIGUOUS:
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return "ORDER BY \"%s\" is ambiguous";
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case TSDB_CODE_PAR_NOT_SUPPORT_MULTI_RESULT:
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return "Operator not supported multi result: %s";
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default:
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return "Unknown error";
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}
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@ -381,7 +381,7 @@ TEST_F(ParserSelectTest, semanticCheck) {
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// TSDB_CODE_PAR_WRONG_VALUE_TYPE
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run("SELECT timestamp '2010a' FROM t1", TSDB_CODE_PAR_WRONG_VALUE_TYPE);
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run("SELECT LAST(*) + SUM(c1) FROM t1", TSDB_CODE_PAR_WRONG_VALUE_TYPE);
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run("SELECT LAST(*) + SUM(c1) FROM t1", TSDB_CODE_PAR_NOT_SUPPORT_MULTI_RESULT);
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run("SELECT CEIL(LAST(ts, c1)) FROM t1", TSDB_CODE_FUNC_FUNTION_PARA_NUM);
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@ -494,6 +494,8 @@ int32_t streamTaskInit(SStreamTask* pTask, SStreamMeta* pMeta, SMsgCb* pMsgCb, i
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pRange->range.maxVer = ver;
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pRange->range.minVer = ver;
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} else {
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// the initial value of processedVer/nextProcessVer/checkpointVer for stream task with related fill-history task
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// is set at the mnode.
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if (pTask->info.fillHistory == 1) {
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pChkInfo->checkpointVer = pRange->range.maxVer;
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pChkInfo->processedVer = pRange->range.maxVer;
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@ -502,6 +504,15 @@ int32_t streamTaskInit(SStreamTask* pTask, SStreamMeta* pMeta, SMsgCb* pMsgCb, i
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pChkInfo->checkpointVer = pRange->range.minVer - 1;
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pChkInfo->processedVer = pRange->range.minVer - 1;
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pChkInfo->nextProcessVer = pRange->range.minVer;
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{ // for compatible purpose, remove it later
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if (pRange->range.minVer == 0) {
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pChkInfo->checkpointVer = 0;
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pChkInfo->processedVer = 0;
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pChkInfo->nextProcessVer = 1;
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stDebug("s-task:%s update the processedVer to 0 from -1 due to compatible purpose", pTask->id.idStr);
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}
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}
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}
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}
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}
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@ -619,6 +619,7 @@ TAOS_DEFINE_ERROR(TSDB_CODE_PAR_INVALID_STREAM_QUERY, "Invalid stream quer
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TAOS_DEFINE_ERROR(TSDB_CODE_PAR_INVALID_VIEW_QUERY, "Invalid view query type")
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TAOS_DEFINE_ERROR(TSDB_CODE_PAR_COL_QUERY_MISMATCH, "Columns number mismatch with query result")
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TAOS_DEFINE_ERROR(TSDB_CODE_PAR_VIEW_CONFLICT_WITH_TABLE, "View name is conflict with table")
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TAOS_DEFINE_ERROR(TSDB_CODE_PAR_NOT_SUPPORT_MULTI_RESULT, "Operator not supported multi result")
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//planner
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TAOS_DEFINE_ERROR(TSDB_CODE_PLAN_INTERNAL_ERROR, "Planner internal error")
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