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518f381720
commit
65b69d64c9
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@ -128,13 +128,17 @@ log-level = DEBUG
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```
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**提示**
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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。
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## ANode 基本操作
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### 管理 ANode
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创建 ANode 的 SQL 语法如下:
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```sql
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CREATE ANODE {node_url}
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```
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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。
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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。
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查看 ANode
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列出集群中所有的数据分析节点,包括其 `FQDN`, `PORT`, `STATUS`。
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@ -153,8 +157,74 @@ UPDATE ANODE {node_id}
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UPDATE ALL ANODES
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```
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删除集群中的 ANode 的 SQL 语法如下:
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删除集群中的 ANode 语法如下:
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```sql
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DROP ANODE {anode_id}
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```
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删除 ANode 不等于停止相应的进程。
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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。
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### 时序数据分析功能
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#### 时序数据异常检测
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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。
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```SQL
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SELECT {aggregate_function}
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FROM {subquery}
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WHERE {filer_condition}
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ANOMALY_WINDOW(column, options)
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```
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**语法说明**
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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**。
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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。
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全部支持的参数列表如下:
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|参数|含义|默认值|
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|---|---|---|
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|algo|异常检测调用的算法|iqr|
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|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|
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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:
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1. _WSTART: 异常窗口开始时间戳
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2. _WEND:异常窗口结束时间戳
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3. _WDURATION:异常窗口持续时间
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**示例**
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**使用说明**
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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。
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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。
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#### 时序数据预测
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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:
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```SQL
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SELECT {pseudo_column}, forecast(column, options) from {subquery} where [where_clause]
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```
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**语法说明**
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1. forecast:关键字
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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。
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3. options:异常检测函数的参数,使用规则与 anomaly_window 相同
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|参数|含义|默认值|
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|---|---|---|
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|algo|预测分析使用的算法|holtwinters|
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|wncheck|白噪声(white noise data)检查|默认值为 1,0 表示不进行检查|
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|conf|预测数据的置信区间范围 ,取值范围[0, 100]|95|
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|every|预测数据的采样间隔|输入数据的采样间隔|
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|start|预测结果的开始时间戳|无|
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|rows|预测结果的记录数|无|
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预测查询结果新增了三个伪列,具体如下:
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1. _FROWTS:预测结果的时间戳
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2. _FLOW:置信区间下界
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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。
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**示例**
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**使用说明**
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