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docs/en/14-reference/03-taos-sql/31-compress.md

@@ -30,11 +30,12 @@ In this article, it specifically refers to the level within the secondary compre
 
 | Data Type |   Optional Encoding Algorithm      |  Default Encoding Algorithm  | Optional Compression Algorithm|Default Compression Algorithm| Default Compression Level|
 | :-----------:|:----------:|:-------:|:-------:|:----------:|:----:|
-|  tinyint/untinyint/smallint/usmallint/int/uint | simple8b| simple8b | lz4/zlib/zstd/xz| lz4 | medium|
+|  int/uint | simple8b| simple8b | lz4/zlib/zstd/xz| lz4 | medium|
+|  tinyint/untinyint/smallint/usmallint | simple8b| simple8b | lz4/zlib/zstd/xz| zlib| medium|
 |   bigint/ubigint/timestamp   |  simple8b/delta-i    | delta-i |lz4/zlib/zstd/xz | lz4| medium|
 |float/double | delta-d|delta-d |lz4/zlib/zstd/xz/tsz|lz4| medium|
-|binary/nchar| disabled| disabled|lz4/zlib/zstd/xz| lz4| medium|
+|binary/nchar| disabled| disabled|lz4/zlib/zstd/xz| lz4| zstd|
-|bool| bit-packing| bit-packing| lz4/zlib/zstd/xz| lz4| medium|
+|bool| bit-packing| bit-packing| lz4/zlib/zstd/xz| lz4| zstd|
 
 ## SQL
 

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/02-management.md

@@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_label: "安装部署"
 ---
 
 ### 环境准备
-使用 TDgpt 的高级时序数据分析功能需要在 TDengine 集群中安装部署 AI node（Anode）。Anode 可以运行在 Linux/Windows/MacOS 等平台上，同时需要 3.10 或以上版本的 Python 环境支持。
+使用 TDgpt 的高级时序数据分析功能需要在 TDengine 集群中安装部署 AI node（Anode）。Anode 可以运行在 Linux/Windows/MacOS 等平台上，同时需要 Python 3.10 或以上版本的环境支持。
 
 ### 安装及卸载
 不同操作系统上安装及部署 Anode 有一些差异，主要是卸载操作、安装路径、服务启停等方面。本文以 Linux 系统为例，说明安装部署的流程。
@@ -48,7 +48,7 @@ Anode 的服务需要使用 uWSGI 驱动驱动运行，因此 Anode 和 uWSGI
 ```ini
 [uwsgi]
 
-# Anode HTTP service ip:port
+# Anode RESTful service ip:port
 http = 127.0.0.1:6050
 
 # base directory for Anode python files， do NOT modified this
@@ -95,6 +95,7 @@ Anode 运行配置主要是以下：
 
 
 ### Anode 基本操作
+对于 Anode 的管理，用户需要通过 TDengine 的命令行接口 taos 进行。因此下述介绍的管理命令都需要先打开 taos, 链接到 TDengine 运行实例。 
 #### 创建 Anode
 ```sql 
 CREATE ANODE {node_url}

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/03-preprocess.md

@@ -7,11 +7,11 @@ import activity from './pic/activity.png';
 import wndata from './pic/white-noise-data.png'
 
 ### 分析流程
-时序数据分析之前需要有预处理的过程，整体的流程如下图所示。
+时序数据分析之前需要有预处理的过程，为减轻分析算法的负担，TDgpt 在将时序数据发给具体分析算法进行分析时，已经对数据做了预处理，整体的流程如下图所示。
 
 <img src={activity} width="560" alt="预处理流程" />
 
-首先对输入数据进行白噪声检查（White Noise Data check）, 检查通过以后针对预测分析，还需要进行输入（历史）数据的重采样和时间戳对齐处理操作，如果是异常检测则跳过数据重采样和时间戳对齐的预处理。
+TDgpt 首先对输入数据进行白噪声检查（White Noise Data check）, 检查通过以后针对预测分析，还需要进行输入（历史）数据的重采样和时间戳对齐处理操作，如果是异常检测则跳过数据重采样和时间戳对齐的预处理。
 预处理完成以后，在进行后续的预测或异常检测操作。
 
 ### 白噪声检查

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/index.md

@@ -3,7 +3,7 @@ title: 预测算法
 description: 预测算法
 ---
 
-时序数据预测处理以持续一个时间段的时序数据作为输入，预测接下来一个连续时间区间内时间序列数据趋势。用户可以指定输出的（预测）时间序列数据点的数量，因此其输出的结果行数不确定。为此，TDengine 使用新函数 `FORECAST` 提供时序数据预测服务。基础数据（用于预测的历史时间序列数据）是该函数的输入，预测结果是该函数的输出。用户可以通过 `FORECAST` 函数调用 Anode 提供的预测算法提供的服务。
+时序数据预测处理以持续一个时间段的时序数据作为输入，预测接下来一个连续时间区间内时间序列数据趋势。用户可以指定输出的（预测）时间序列数据点的数量，因此其输出的结果行数不确定。为此，TDengine 使用新 SQL 函数 `FORECAST` 提供时序数据预测服务。基础数据（用于预测的历史时间序列数据）是该函数的输入，预测结果是该函数的输出。用户可以通过 `FORECAST` 函数调用 Anode 提供的预测算法提供的服务。
 
 ### 语法
 ```SQL

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md

@@ -77,14 +77,8 @@ class _MyForecastService(AbstractForecastService):
 	"""该算法无需任何输入参数，直接重载父类该函数，不处理算法参数设置逻辑"""
         pass
 ```
-将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/ad/` 目录下，然后重启 taosanode 服务。然后就可以通过 SQL 语句调用该检测算法。
 
-```SQL
+将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/fc/` 目录下，然后重启 taosanode 服务。在 TDengine 命令行接口中执行 `SHOW ANODES FULL` 能够看到新加入的算法。应用就可以通过 SQL 语句调用该预测算法。
---- 对 col 列进行异常检测，通过指定 algo 参数为 myad 来调用新添加的异常检测类
-SELECT COUNT(*) FROM foo ANOMALY_DETECTION(col, 'algo=myad')
-```
-
-将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/fc/` 目录下，然后重启 taosanode 服务。通过执行 `SHOW ANODES FULL` 能够看到新加入的算法，通过 SQL 语句调用该预测算法。
 
 ```SQL
 --- 对 col 列进行异常检测，通过指定 algo 参数为 myfc 来调用新添加的预测类
@@ -92,6 +86,7 @@ SELECT  _flow, _fhigh, _frowts, FORECAST(col_name, "algo=myfc")
 FROM foo;
 ```
 
+如果是第一次启动该 Anode, 请按照 [TDgpt 安装部署](../../management/) 里的步骤先将该 Anode 添加到 TDengine 系统中。
 
 ### 单元测试
 

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/03-ad.md

@@ -48,13 +48,13 @@ class _MyAnomalyDetectionService(AbstractAnomalyDetectionService):
         pass
 ```
 
-将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/ad/` 目录下，然后重启 taosanode 服务。然后就可以通过 SQL 语句调用该检测算法。
+将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/ad/` 目录下，然后重启 taosanode 服务。在 TDengine 命令行接口 taos 中执行 `SHOW ANODES FULL` 就能够看到新加入的算法，然后应用就可以通过 SQL 语句调用该检测算法。
 
 ```SQL
 --- 对 col 列进行异常检测，通过指定 algo 参数为 myad 来调用新添加的异常检测类
 SELECT COUNT(*) FROM foo ANOMALY_DETECTION(col, 'algo=myad')
 ```
-
+如果是第一次启动该 Anode, 请按照 [TDgpt 安装部署](../../management/) 里的步骤先将该 Anode 添加到 TDengine 系统中。
 
 ### 单元测试
 

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/index.md

@@ -2,13 +2,13 @@
 title: "算法开发者指南"
 sidebar_label: "算法开发者指南"
 ---
-TDgpt 是一个可扩展的时序数据高级分析平台，用户遵循简易的步骤就能将自己开发的分析算法添加到分析平台并通过SQL语句直接调用。目前 TDpgt 平台只支持使用 Python 语言开发的分析算法。
+TDgpt 是一个可扩展的时序数据高级分析平台，用户遵循简易的步骤就能将自己开发的分析算法添加到分析平台, 各种应用就可以通过SQL语句直接调用, 让高级分析算法的使用门槛降到几乎为零。目前 TDpgt 平台只支持使用 Python 语言开发的分析算法。
 Anode 采用类动态加载模式，在启动的时候扫描特定目录内满足约定条件的所有代码文件，并将其加载到系统中。因此，开发者只需要遵循以下几步就能完成新算法的添加工作：
 1. 开发完成符合要求的分析算法类
 2. 将代码文件放入对应目录，然后重启 Anode
-3. 使用SQL命令，向 Mnode 同步新的算法列表
+3. 使用SQL命令"CREATE ANODE"，将 Anode 添加到 TDengine
    
-此时就完成了新算法的添加工作，之后就可以直接使用SQL语句调用新算法。得益于 TDgpt 与 TDengine主进程 `taosd` 的松散耦合，Anode算法升级对 `taosd` 完全没有影响。应用系统只需要调整对应的SQL语句调用新（升级的）算法，就能够快速完成分析功能和分析算法的升级。
+此时就完成了新算法的添加工作，之后应用就可以直接使用SQL语句调用新算法。得益于 TDgpt 与 TDengine主进程 `taosd` 的松散耦合，Anode算法升级对 `taosd` 完全没有影响。应用系统只需要调整对应的SQL语句调用新（升级的）算法，就能够快速完成分析功能和分析算法的升级。
 
 这种方式能够按需扩展分析算法，极大地拓展 TDgpt 的适应范围，用户可以按需将更契合业务场景的、更准确的（预测、异常检测）分析算法动态嵌入到 TDgpt，并通过 SQL 语句进行调用。在基本不用更改应用系统代码的前提下，就能够快速完成分析功能的平滑升级。
 

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/index.md

@@ -15,6 +15,7 @@ TDgpt 运行在集群中的 AI Node (Anode)中，集群中可以部署若干个
 
 在查询处理过程中，Vnode中运行的查询引擎会根据查询处理物理执行计划，按需向 Anode 请求高级时序数据分析服务。因此用户可通过 SQL 语句与 Anode 节点交互并使用其提供的全部分析服务。需要注意的是 Anode 不直接接受用户的数据分析请求。同时 Anode 具备分析算法动态注册机制，其算法扩展过程完全不影响 TDengine 集群的服务，仅在非常小的（秒级）时间窗口内影响涉及高级分析的查询服务。
 
+目前 TDgpt 提供如下的高级分析服务：
 - 时序数据异常检测。TDengine 中定义了新的时间窗口——异常（状态）窗口——来提供异常检测服务。异常窗口可以视为一种特殊的**事件窗口（Event Window）**，即异常检测算法确定的连续异常时间序列数据所在的时间窗口。与普通事件窗口区别在于——时间窗口的起始时间和结束时间均是分析算法确定，不是用户指定的表达式判定。异常窗口使用方式与其他类型的时间窗口（例如状态窗口、会话窗口等）类似。因此时间窗口内可使用的查询操作均可应用在异常窗口上。
 - 时序数据预测。定义了一个新函数`FORECAST`，基于输入的（历史）时间序列数据调用指定（或默认）预测算法给出输入时序数据后续时间序列的**预测**数据。
 

docs/zh/14-reference/03-taos-sql/32-compress.md

@@ -31,11 +31,12 @@ description: 可配置压缩算法
 
 | 数据类型 |   可选编码算法      |  编码算法默认值 | 可选压缩算法|压缩算法默认值| 压缩等级默认值|
 | :-----------:|:----------:|:-------:|:-------:|:----------:|:----:|
-|  tinyint/untinyint/smallint/usmallint/int/uint | simple8b| simple8b | lz4/zlib/zstd/xz| lz4 | medium|
+|  int/uint | simple8b| simple8b | lz4/zlib/zstd/xz| lz4 | medium|
-|   bigint/ubigint/timestamp   |  simple8b/delta-i    | delta-i |lz4/zlib/zstd/xz | lz4| medium|
+|  tinyint/untinyint/smallint/usmallint | simple8b| simple8b | lz4/zlib/zstd/xz| zlib | medium|
+|  bigint/ubigint/timestamp   |  simple8b/delta-i    | delta-i |lz4/zlib/zstd/xz | lz4| medium|
 |float/double | delta-d|delta-d |lz4/zlib/zstd/xz/tsz|lz4| medium|
-|binary/nchar| disabled| disabled|lz4/zlib/zstd/xz| lz4| medium|
+|binary/nchar| disabled| disabled|lz4/zlib/zstd/xz| zstd| medium|
-|bool| bit-packing| bit-packing| lz4/zlib/zstd/xz| lz4| medium|
+|bool| bit-packing| bit-packing| lz4/zlib/zstd/xz| zstd| medium|
 
 ## SQL 语法
 

source/common/src/tcol.c

@@ -81,26 +81,42 @@ const char* getDefaultEncodeStr(uint8_t type) { return columnEncodeStr(getDefaul
 uint16_t getDefaultCompress(uint8_t type) {
   switch (type) {
     case TSDB_DATA_TYPE_NULL:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_BOOL:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_ZSTD;
     case TSDB_DATA_TYPE_TINYINT:
     case TSDB_DATA_TYPE_SMALLINT:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_ZLIB;
     case TSDB_DATA_TYPE_INT:
     case TSDB_DATA_TYPE_BIGINT:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_FLOAT:
     case TSDB_DATA_TYPE_DOUBLE:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_VARCHAR:  // TSDB_DATA_TYPE_BINARY
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_ZSTD;
     case TSDB_DATA_TYPE_TIMESTAMP:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_NCHAR:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_ZSTD;
     case TSDB_DATA_TYPE_UTINYINT:
     case TSDB_DATA_TYPE_USMALLINT:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_ZLIB;
     case TSDB_DATA_TYPE_UINT:
     case TSDB_DATA_TYPE_UBIGINT:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_JSON:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_VARBINARY:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_ZSTD;
     case TSDB_DATA_TYPE_DECIMAL:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_BLOB:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_MEDIUMBLOB:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_GEOMETRY:
+      return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     case TSDB_DATA_TYPE_MAX:
       return TSDB_COLVAL_COMPRESS_LZ4;
     default:

tests/army/storage/compressBasic.py

@@ -33,7 +33,26 @@ class TDTestCase(TBase):
         "compressMsgSize" : "100",
     }
     # compress
-    compresses = ["lz4","tsz","zlib","zstd","disabled","xz"]
+    compresses = ["lz4","zlib","zstd","disabled","xz"]
+
+    compressDefaultDict = {};
+    compressDefaultDict["BOOL"] = "zstd"
+    compressDefaultDict["TINYINT"] = "zlib"
+    compressDefaultDict["SMALLINT"] = "zlib"
+    compressDefaultDict["INT"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["BIGINT"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["FLOAT"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["DOUBLE"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["VARCHAR"] = "zstd"
+    compressDefaultDict["TIMESTAMP"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["NCHAR"] = "zstd"
+    compressDefaultDict["TINYINT UNSIGNED"] = "zlib"
+    compressDefaultDict["SMALLINT UNSIGNED"] = "zlib"
+    compressDefaultDict["INT UNSIGNED"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["BIGINT UNSIGNED"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["NCHAR"] = "zstd"
+    compressDefaultDict["BLOB"] = "lz4"
+    compressDefaultDict["VARBINARY"] = "zstd"
 
     # level
     levels = ["high","medium","low"]
@@ -137,15 +156,20 @@ class TDTestCase(TBase):
         defEncodes = [ "delta-i","delta-i","simple8b","simple8b","simple8b","simple8b","simple8b","simple8b",
                        "simple8b","simple8b","delta-d","delta-d","bit-packing",
                        "disabled","disabled","disabled","disabled"]        
-
+        
         count = tdSql.getRows()
         for i in range(count):
             node = tdSql.getData(i, 3)
             if node == "TAG":
                 break
             # check
-            tdSql.checkData(i, 4, defEncodes[i])
+            tdLog.info(f"check default encode {tdSql.getData(i, 1)}")
-            tdSql.checkData(i, 5, self.defCompress)
+            #tdLog.info(f"check default encode compressDefaultDict[tdSql.getData(i, 2)]")
+            defaultValue = self.compressDefaultDict[tdSql.getData(i, 1)]
+            if defaultValue == None:
+                defaultValue = self.defCompress
+            tdLog.info(f"check default compress {tdSql.getData(i, 1)} {defaultValue}")
+            tdSql.checkData(i, 5, defaultValue)
             tdSql.checkData(i, 6, self.defLevel)
 
         # geometry encode is disabled
@@ -185,10 +209,6 @@ class TDTestCase(TBase):
         comps.append(self.compresses[0]) # add lz4
         for comp in comps:
             for i in range(self.colCnt - 1):
-                col = f"c{i}"
-                sql = f"alter table {tbname} modify column {col} COMPRESS '{comp}';"
-                tdSql.execute(sql, show=True)
-                self.checkDataDesc(tbname, i + 1, 5, comp)
                 self.writeData(1000)
 
         # alter float(c9) double(c10) to tsz
@@ -326,6 +346,7 @@ class TDTestCase(TBase):
 
         while offset < count:
             sql = f"select * from {tbname} limit {step} offset {offset}"
+            tdLog.info(sql)
             tdSql.query(sql)
             self.autoGen.dataCorrect(tdSql.res, tdSql.getRows(), step)
             offset += step

tests/script/tsim/compress/compress2.sim

@@ -38,7 +38,7 @@ sql alter table $tb modify column b level 'm'
 sql_error alter table $tb modify column b level 'l' # already exist 
 
 
-sql_error alter table $tb modify column b compress 'lz4'
+sql alter table $tb modify column b compress 'lz4'
 sql alter table $tb modify column b compress 'xz'
 sql alter table $tb modify column b compress 'zstd'
 sql_error alter table $tb modify column b compress 'tsz'
@@ -147,7 +147,7 @@ sql alter table $stb modify column b level 'm'
 sql_error alter table $stb modify column b level 'l' # already exist 
 sql desc $stb
 
-sql_error alter table $stb modify column b compress 'lz4'
+sql alter table $stb modify column b compress 'lz4'
 sql alter table $stb modify column b compress 'xz'
 sql alter table $stb modify column b compress 'zstd'
 sql_error alter table $stb modify column b compress 'tsz'

utils/test/c/tmq_taosx_ci.c

@@ -65,12 +65,12 @@ static void msg_process(TAOS_RES* msg) {
       if (g_fp && strcmp(result, "") != 0) {
         // RES_TYPE__TMQ_BATCH_META
         if ((*(int8_t*)msg) == 5) {
-          cJSON* pJson = cJSON_Parse(result);
+          cJSON*  pJson = cJSON_Parse(result);
-          cJSON* pJsonArray = cJSON_GetObjectItem(pJson, "metas");
+          cJSON*  pJsonArray = cJSON_GetObjectItem(pJson, "metas");
           int32_t num = cJSON_GetArraySize(pJsonArray);
           for (int32_t i = 0; i < num; i++) {
             cJSON* pJsonItem = cJSON_GetArrayItem(pJsonArray, i);
-            char* itemStr = cJSON_PrintUnformatted(pJsonItem);
+            char*  itemStr = cJSON_PrintUnformatted(pJsonItem);
             taosFprintfFile(g_fp, itemStr);
             tmq_free_json_meta(itemStr);
             taosFprintfFile(g_fp, "\n");
@@ -489,10 +489,11 @@ int buildStable(TAOS* pConn, TAOS_RES* pRes) {
   }
   taos_free_result(pRes);
 #else
-  pRes = taos_query(pConn,
+  pRes = taos_query(
-                    "create stream meters_summary_s trigger at_once IGNORE EXPIRED 0 fill_history 1 into meters_summary as select "
+      pConn,
-                    "_wstart, max(current) as current, "
+      "create stream meters_summary_s trigger at_once IGNORE EXPIRED 0 fill_history 1 into meters_summary as select "
-                    "groupid, location from meters partition by groupid, location interval(10m)");
+      "_wstart, max(current) as current, "
+      "groupid, location from meters partition by groupid, location interval(10m)");
   if (taos_errno(pRes) != 0) {
     printf("failed to create super table meters_summary, reason:%s\n", taos_errstr(pRes));
     return -1;
@@ -632,8 +633,8 @@ tmq_t* build_consumer() {
   tmq_conf_set(conf, "enable.auto.commit", "true");
   tmq_conf_set(conf, "auto.offset.reset", "earliest");
   tmq_conf_set(conf, "msg.consume.excluded", "1");
-//  tmq_conf_set(conf, "session.timeout.ms", "1000000");
+  //  tmq_conf_set(conf, "session.timeout.ms", "1000000");
-//  tmq_conf_set(conf, "max.poll.interval.ms", "20000");
+  //  tmq_conf_set(conf, "max.poll.interval.ms", "20000");
 
   if (g_conf.snapShot) {
     tmq_conf_set(conf, "experimental.snapshot.enable", "true");
@@ -722,7 +723,7 @@ void initLogFile() {
           "\"level\":\"medium\"},{"
           "\"name\":\"groupid\",\"type\":4,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"simple8b\",\"compress\":\"lz4\","
           "\"level\":\"medium\"},{\"name\":"
-          "\"location\",\"type\":8,\"length\":16,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"disabled\",\"compress\":\"lz4\","
+          "\"location\",\"type\":8,\"length\":16,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"disabled\",\"compress\":\"zstd\","
           "\"level\":\"medium\"}],\"tags\":[{\"name\":\"group_id\","
           "\"type\":14}"
           "]}",
@@ -750,7 +751,7 @@ void initLogFile() {
           "\"level\":\"medium\"}"
           ",{"
           "\"name\":\"c3\",\"type\":8,\"length\":64,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"disabled\",\"compress\":"
-          "\"lz4\",\"level\":\"medium\"},{"
+          "\"zstd\",\"level\":\"medium\"},{"
           "\"name\":\"c4\",\"type\":5,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"simple8b\",\"compress\":\"lz4\",\"level\":"
           "\"medium\"}],\"tags\":[{\"name\":\"t1\",\"type\":4},{\"name\":"
           "\"t3\","
@@ -772,7 +773,7 @@ void initLogFile() {
           "{\"type\":\"create\",\"tableType\":\"normal\",\"tableName\":\"n1\",\"columns\":[{\"name\":\"ts\","
           "\"type\":9,"
           "\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"delta-i\",\"compress\":\"lz4\",\"level\":\"medium\"},{\"name\":\"c2\","
-          "\"type\":10,\"length\":8,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"disabled\",\"compress\":\"lz4\",\"level\":"
+          "\"type\":10,\"length\":8,\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"disabled\",\"compress\":\"zstd\",\"level\":"
           "\"medium\"},{\"name\":\"cc3\",\"type\":5,"
           "\"isPrimarykey\":false,\"encode\":\"simple8b\",\"compress\":\"lz4\",\"level\":\"medium\"}],\"tags\":[]}",
           "{\"type\":\"create\",\"tableType\":\"super\",\"tableName\":\"jt\",\"columns\":[{\"name\":\"ts\","
@@ -794,7 +795,7 @@ void initLogFile() {
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