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Haojun Liao 2024-10-29 14:22:05 +08:00 committed by GitHub
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commit 65b69d64c9
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: B5690EEEBB952194
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@ -128,13 +128,17 @@ log-level = DEBUG
```
**提示**
请勿设置 `daemonize` 参数,该参数会导致 uWSGI 与 systemctl 冲突,从而无法正常启动。
## ANode 基本操作
### 管理 ANode
创建 ANode 的 SQL 语法如下:
```sql
CREATE ANODE {node_url}
```
node_url 是提供服务的 ANode 的 IP 和 PORT, 例如:`create anode 'http://localhost:6050'`。启动 ANode 以后如果不注册到 TDengine 集群中,无法提供正常的服务。
node_url 是提供服务的 ANode 的 IP 和 PORT, 例如:`create anode 'http://localhost:6050'`。启动 ANode 以后如果不注册到 TDengine 集群中,无法提供正常的服务。不建议 ANode 注册到两个或多个集群中。
查看 ANode
列出集群中所有的数据分析节点,包括其 `FQDN`, `PORT`, `STATUS`
@ -153,8 +157,74 @@ UPDATE ANODE {node_id}
UPDATE ALL ANODES
```
删除集群中的 ANode 的 SQL 语法如下:
删除集群中的 ANode 语法如下:
```sql
DROP ANODE {anode_id}
```
删除 ANode 不等于停止相应的进程。
删除 ANode 只是将 ANode 从 TDengine 集群中删除,管理 ANode 的启停仍然需要使用`systemctl`命令。
### 时序数据分析功能
#### 时序数据异常检测
异常窗口寻找时间序列中可能出现异常的多个时间区间,可基于此窗口边界,对数据进行聚合或标量查询。
```SQL
SELECT {aggregate_function}
FROM {subquery}
WHERE {filer_condition}
ANOMALY_WINDOW(column, options)
```
**语法说明**
1. column进行时序数据异常检测的输入数据列当前只支持单列输入且只能是数值类型不能是字符类型例如`NCHAR` `VARCHAR` `VARBINARY`等类型),**不支持函数表达式**。
2. options调用异常检测的算法及与算法相关的参数。采用 逗号分隔的K/V字符串表示其中的字符串不需要使用单引号、双引号、或转意号等符号不能使用中文及其他宽字符。例如`algo=ksigma, k=2` 表示进行异常检测的算法是 ksigma该算法接受的输入参数是 2。
全部支持的参数列表如下:
|参数|含义|默认值|
|---|---|---|
|algo|异常检测调用的算法|iqr|
|wncheck|对输入数据列是否进行白噪声检查|取值为0或者1默认值为 1表示进行白噪声检查|
异常检测的返回结果以窗口的形式呈现,因此窗口查询相关的伪列在这种场景下仍然可用。可以使用的伪列如下:
1. _WSTART 异常窗口开始时间戳
2. _WEND异常窗口结束时间戳
3. _WDURATION异常窗口持续时间
**示例**
**使用说明**
1. 异常检测的结果可以作为外层查询的子查询输入,在 `select` 子句中使用的聚合函数或标量函数与其他类型的窗口查询相同。
2. 输入数据默认进行白噪声检查,如果检查结果是输入数据是白噪声,将不会有任何(异常)窗口信息返回。
#### 时序数据预测
数据预测以一段训练数据作为输入,预测接下来若干时间点的后续运行结果。其调用的语法如下:
```SQL
SELECT {pseudo_column}, forecast(column, options) from {subquery} where [where_clause]
```
**语法说明**
1. forecast关键字
2. column预测的时序数据列。与异常检测相同只支持数值类型输入。
3. options异常检测函数的参数使用规则与 anomaly_window 相同
|参数|含义|默认值|
|---|---|---|
|algo|预测分析使用的算法|holtwinters|
|wncheck|白噪声white noise data检查|默认值为 10 表示不进行检查|
|conf|预测数据的置信区间范围 ,取值范围[0, 100]|95|
|every|预测数据的采样间隔|输入数据的采样间隔|
|start|预测结果的开始时间戳|无|
|rows|预测结果的记录数|无|
预测查询结果新增了三个伪列,具体如下:
1. _FROWTS预测结果的时间戳
2. _FLOW置信区间下界
3. _FHIGH置信区间上界。对于没有置信区间的预测算法其置信区间同预测结果。
**示例**
**使用说明**