Merge branch '3.0' of https://github.com/taosdata/TDengine into fix/TD-30837
This commit is contained in:
54liuyao
commit
77c0324e20
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@ -622,14 +622,14 @@ For more information, see [Data Subscription](../../develop/tmq).
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In addition to the native connection, the Java client library also supports subscribing via websocket.
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```java
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{{#include examples/JDBC/JDBCDemo/src/main/java/com/taosdata/example/AbsConsumerLoopFull.java:consumer_demo}}
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{{#include examples/JDBC/JDBCDemo/src/main/java/com/taosdata/example/ConsumerLoopFull.java:consumer_demo}}
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```
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</TabItem>
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<TabItem value="ws" label="WebSocket connection">
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```java
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{{#include examples/JDBC/JDBCDemo/src/main/java/com/taosdata/example/AbsWsConsumerLoop.java:consumer_demo}}
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{{#include examples/JDBC/JDBCDemo/src/main/java/com/taosdata/example/WsConsumerLoopFull.java:consumer_demo}}
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```
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</TabItem>
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@ -4,9 +4,9 @@ sidebar_label: 文档首页
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slug: /
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TDengine 是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)、[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)的<a href="https://www.taosdata.com/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="时序数据库" target="_blank" rel="noopener">时序数据库</a>（<a href="https://www.taosdata.com/time-series-database" data-internallinksmanager029f6b8e52c="9" title="Time Series DataBase" target="_blank" rel="noopener">Time Series Database</a>, <a href="https://www.taosdata.com/tsdb" data-internallinksmanager029f6b8e52c="8" title="TSDB" target="_blank" rel="noopener">TSDB</a>）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一款极简的时序数据处理平台。本文档是 TDengine 的用户手册，主要是介绍 TDengine 的基本概念、安装、使用、功能、开发接口、运营维护、TDengine 内核设计等等，它主要是面向架构师、开发工程师与系统管理员的。
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TDengine 是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)、[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)的<a href="https://www.taosdata.com/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="时序数据库" target="_blank" rel="noopener">时序数据库</a>（<a href="https://www.taosdata.com/time-series-database" data-internallinksmanager029f6b8e52c="9" title="Time Series DataBase" target="_blank" rel="noopener">Time Series Database</a>, <a href="https://www.taosdata.com/tsdb" data-internallinksmanager029f6b8e52c="8" title="TSDB" target="_blank" rel="noopener">TSDB</a>）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一款极简的时序数据处理平台。本文档是 TDengine 的用户手册，主要是介绍 TDengine 的基本概念、安装、使用、功能、开发接口、运营维护、TDengine 内核设计等等，它主要是面向架构师、开发工程师与系统管理员的。如果你对时序数据的基本概念、价值以及其所能带来的业务价值尚不了解，请参考[时序数据基础](./concept)
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TDengine 充分利用了时序数据的特点，提出了“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念，设计了创新的存储引擎，让数据的写入、查询和存储效率都得到极大的提升。为正确理解并使用 TDengine，无论如何，请您仔细阅读[基本概念](./concept)一章。
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TDengine 充分利用了时序数据的特点，提出了“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念，设计了创新的存储引擎，让数据的写入、查询和存储效率都得到极大的提升。为正确理解并使用 TDengine，无论如何，请您仔细阅读[快速入门](./basic)一章。
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如果你是开发工程师，请一定仔细阅读[开发指南](./develop)一章，该部分对数据库连接、建模、插入数据、查询、流式计算、缓存、数据订阅、用户自定义函数等功能都做了详细介绍，并配有各种编程语言的示例代码。大部分情况下，你只要复制粘贴示例代码，针对自己的应用稍作改动，就能跑起来。
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@ -63,7 +63,7 @@ toc_max_heading_level: 4
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1. 数据库（Database）：数据库提供时序数据的高效存储和读取能力。在工业、物联网场景，由设备所产生的时序数据量是十分惊人的。从存储数据的角度来说，数据库需要把这些数据持久化到硬盘上并最大程度地压缩，从而降低存储成本。从读取数据的角度来说，数据库需要保证实时查询，以及历史数据的查询效率。比较传统的存储方案是使用 MySql、Oracle 等关系型数据库，也有 Hadoop 体系的 HBase，专用的时序数据库则有 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus 等。
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2. 数据订阅（Data Subscription）：很多时序数据应用都需要在第一时间订阅到业务所需的实时数据，从而及时了解被监测对对象的最新状态，用 AI 或其他工具做实时的数据分析。同时，由于数据的隐私以及安全，你只能容许应用订阅他有权限访问的数据。因此，一个时序数据处理平台一定需要具备数据订阅的能力，帮助应用实时获取最新数据。
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2. 数据订阅（Data Subscription）：很多时序数据应用都需要在第一时间订阅到业务所需的实时数据，从而及时了解被监测对对象的最新状态，用 AI 或其他工具做实时的数据分析。同时，由于数据的隐私以及安全，你只能允许应用订阅他有权限访问的数据。因此，一个时序数据处理平台一定需要具备数据订阅的能力，帮助应用实时获取最新数据。
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3. ETL（Extract， Transform， Load）：在实际的物联网、工业场景中，时序数据的采集需要特定的 ETL 工具进行数据的提取、清洗和转换操作，才能把数据写入数据库中，以保证数据的质量。因为不同数据采集系统往往使用不同的标准，比如采集的温度的物理单位不一致，有的用摄氏度，有的用华氏度；系统之间所在的时区不一致，要进行转换；时间分辨率也可能不统一，因此这些从不同系统汇聚来的数据需要进行转换才能写入数据库。
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@ -109,7 +109,7 @@ toc_max_heading_level: 4
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5. 必须拥有高效的缓存功能：绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
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6. 必须拥有实时流式计算：各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
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6. 必须拥有实时流式计算：各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应允许用户自定义函数进行计算。
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7. 必须支持数据订阅：与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。由于数据隐私和安全，而且这个订阅也应该是个性化的，只能订阅有权查看的数据，比如仅仅能订阅每小时的平均功率，而不能订阅原始的电流、电压值。
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@ -119,7 +119,7 @@ toc_max_heading_level: 4
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10. 必须支持灵活的多维度分析：对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此时序大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
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11. 需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行 SQL 查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图表。
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11. 需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或允许用户通过其他工具，执行 SQL 查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图表。
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12. 必须支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作。原始数据的采集频次可能很高，但具体分析往往不需要对原始数据执行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频操作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计操作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均、累计求和、差值等。
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@ -4,13 +4,9 @@ title: TDengine 产品简介
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在 2016 年底，涛思数据创始人陶建辉先生凭借多年的技术研发经验，敏锐地捕捉到时序数据呈指数级增长的态势，发现时序大数据处理领域缺乏一个高效、开放且易于
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使用的工具，并意识到时序大数据的处理是一个巨大的技术挑战与商业机遇。因此，在2017 年，他创办了涛思数据，并亲自主导研发了 TDengine，专注于时序数据处理。至今他仍致力于此领域的研究与发展。
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TDengine 是一个高性能、分布式的时序数据库。通过集成的缓存、数据订阅、流计算和数据清洗与转换等功能，TDengine 已经发展成为一个专为物联网、工业互联网、金融和 IT 运维等关键行业量身定制的时序大数据平台。该平台能够高效地汇聚、存储、分析、计算和分发来自海量数据采集点的大规模数据流，每日处理能力可达 TB 乃至 PB 级别。借助 TDengine，企业可以实现实时的业务监控和预警，进而发掘出有价值的商业洞察。
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TDengine 作为涛思数据的旗舰产品，其核心是一个高性能、分布式的时序数据库。通过集成的缓存、数据订阅、流计算和数据清洗与转换等功能，TDengine 已经发展成为
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一个专为物联网、工业互联网、金融和 IT 运维等关键行业量身定制的时序大数据平台。该平台能够高效地汇聚、存储、分析、计算和分发来自海量数据采集点的大规模数据流，每日处理能力可达 TB 乃至 PB 级别。借助 TDengine，企业可以实现实时的业务监控和预警，进而发掘出有价值的商业洞察。
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自 2019 年 7 月 以 来， 涛 思 数 据 陆 续 将 TDengine 的 不 同 版 本 开 源， 包 括 单 机版（2019 年 7 月）、集群版（2020 年 8 月）以及云原生版（2022 年 8 月）。开源之后，TDengine 迅速获得了全球开发者的关注，多次在 GitHub 网站全球趋势排行榜上位居榜首。截至编写本书时，TDengine 在 GitHub 网站上已积累近 2.3 万颗星，安装实例超过53 万个，覆盖 60 多个国家和地区，广泛应用于电力、石油、化工、新能源、智能制造、汽车、环境监测等行业或领域，赢得了全球开发者的广泛认可
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自 2019 年 7 月 以 来， 涛 思 数 据 陆 续 将 TDengine 的 不 同 版 本 开 源， 包 括 单 机版（2019 年 7 月）、集群版（2020 年 8 月）以及云原生版（2022 年 8 月）。开源之后，TDengine 迅速获得了全球开发者的关注，多次在 GitHub 网站全球趋势排行榜上位居榜首，最新的关注热度见[涛思数据首页](https://www.taosdata.com/)。
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## TDengine 产品
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@ -26,7 +22,7 @@ TDengine OSS 是一个开源的高性能时序数据库，与其他时序数据
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TDengine 经过特别优化，以适应时间序列数据的独特需求，引入了“一个数据采集点一张表”和“超级表”的创新数据组织策略。这些策略背后的支撑是一个革命性的存储引擎，它极大地提升了数据处理的速度和效率，无论是在数据的写入、查询还是存储方面。接下来，逐一探索 TDengine 的众多功能，帮助您全面了解这个为高效处理时间序列数据而生的大数据平台。
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1. 写入数据：TDengine 支持多种数据写入方式。首先，它完全兼容 SQL，允许用户使用标准的 SQL 语法进行数据写入。而且 TDengine 还支持无模式（Schemaless）写入，包括流行的 InfluxDB Line 协议、OpenTSDB 的 Telnet 和 JSON 协议，这些协议的加入使得数据的导入变得更加灵活和高效。更进一步，TDengine 与众多第三方工具实现了无缝集成，例如 Telegraf、Prometheus、EMQX、StatsD、collectd 和 HiveMQ 等。对于 TDengine Enterprise， TDengine 还提供了 MQTT、OPC-UA、OPC-DA、PI、Wonderware， Kafka 等连接器。这些工具通过简单的配置，无需一行代码，就可以将来自各种数据源的数据源源不断的写入数据库，极大地简化了数据收集和存储的过程。
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1. 写入数据：TDengine 支持多种数据写入方式。首先，它完全兼容 SQL，允许用户使用标准的 SQL 语法进行数据写入。而且 TDengine 还支持无模式（Schemaless）写入，包括流行的 InfluxDB Line 协议、OpenTSDB 的 Telnet 和 JSON 协议，这些协议的加入使得数据的导入变得更加灵活和高效。更进一步，TDengine 与众多第三方工具实现了无缝集成，例如 Telegraf、Prometheus、EMQX、StatsD、collectd 和 HiveMQ 等。在 TDengine Enterprise 中， 还提供了 MQTT、OPC-UA、OPC-DA、PI、Wonderware、Kafka、InfluxDB、OpenTSDB、MySQL、Oracle 和 SQL Server 等连接器。这些工具通过简单的配置，无需一行代码，就可以将来自各种数据源的数据源源不断的写入数据库，极大地简化了数据收集和存储的过程。
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2. 查询数据：TDengine 提供标准的 SQL 查询语法，并针对时序数据和业务的特点优化和新增了许多语法和功能，例如降采样、插值、累计求和、时间加权平均、状态窗口、时间窗口、会话窗口、滑动窗口等。TDengine 还支持用户自定义函数（UDF）
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@ -42,13 +38,11 @@ TDengine 经过特别优化，以适应时间序列数据的独特需求，引
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8. 数据迁移：TDengine 提供了多种便捷的数据导入导出功能，包括脚本文件导入导出、数据文件导入导出、taosdump 工具导入导出等。企业版还支持边云协同、数据同步等场景，兼容多种数据源，如 AVEVA PI System 等。
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9. 编程连接器：TDengine 提供不同语言的连接器，包括 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C#、R、PHP 等。而且 TDengine 支持 REST 接口，应用可以直接通过 HTTP POST 请求 BODY 中包含的 SQL 语句来操作数据库。
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9. 编程连接器：TDengine 提供不同语言的连接器，包括 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C#、R、PHP 等。这些连接器大多都支持原生连接和 WebSocket 两种连接方式。TDengine 也提供 REST 接口，任何语言的应用程序可以直接通过 HTTP 请求访问数据库。
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10. 数据安全共享：TDengine 通过数据库视图功能和权限管理，确保数据访问的安全性。数据订阅功能可将数据实时分发给应用，订阅主题可通过 SQL 定义，实现灵活精细的数据分发控制，保护数据安全和隐私
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10. 数据安全：TDengine 提供了丰富的用户管理和权限管理功能以控制不同用户对数据库和表的访问权限，提供了 IP 白名单功能以控制不同帐号只能从特定的服务器接入集群。TDengine 支持系统管理员对不同数据库按需加密，数据加密后对读写完全透明且对性能的影响很小。还提供了审计日志功能以记录系统中的敏感操作。
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11. 编程连接器：TDengine 提供了丰富的编程语言连接器，包括 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C#、R、PHP 等，并支持 REST ful 接口，方便应用通过HTTP POST 请求操作数据库。
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12. 常用工具：TDengine 还提供了交互式命令行程序（CLI），便于管理集群、检查系统状态、做即时查询。压力测试工具 taosBenchmark，用于测试 TDengine 的性能。TDengine 还提供了图形化管理界面，简化了操作和管理过程。
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11. 常用工具：TDengine 还提供了交互式命令行程序（CLI），便于管理集群、检查系统状态、做即时查询。压力测试工具 taosBenchmark，用于测试 TDengine 的性能。TDengine 还提供了图形化管理界面，简化了操作和管理过程。
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## TDengine 与典型时序数据库的区别
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@ -0,0 +1,124 @@
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sidebar_label: Docker
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title: 通过 Docker 快速体验 TDengine
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description: 使用 Docker 快速体验 TDengine 的高效写入和查询
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本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine，然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker，请使用[安装包的方式快速体验](../../get-started/package/)。如果您希望为 TDengine 贡献代码或对内部技术实现感兴趣，请参考 [TDengine GitHub 主页](https://github.com/taosdata/TDengine)下载源码构建和安装。
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## 启动 TDengine
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如果已经安装了 Docker，首先拉取最新的 TDengine 容器镜像：
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```shell
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docker pull tdengine/tdengine:latest
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```
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或者指定版本的容器镜像：
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```shell
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docker pull tdengine/tdengine:3.0.1.4
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```
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然后只需执行下面的命令：
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```shell
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docker run -d -p 6030:6030 -p 6041:6041 -p 6043-6060:6043-6060 -p 6043-6060:6043-6060/udp tdengine/tdengine
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```
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注意：TDengine 3.0 服务端仅使用 6030 TCP 端口。6041 为 taosAdapter 所使用提供 REST 服务端口。6043-6049 为 taosAdapter 提供第三方应用接入所使用端口，可根据需要选择是否打开。
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如果需要将数据持久化到本机的某一个文件夹，则执行下边的命令：
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```shell
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docker run -d -v ~/data/taos/dnode/data:/var/lib/taos \
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-v ~/data/taos/dnode/log:/var/log/taos \
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-p 6030:6030 -p 6041:6041 -p 6043-6060:6043-6060 -p 6043-6060:6043-6060/udp tdengine/tdengine
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```
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:::note
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- /var/lib/taos: TDengine 默认数据文件目录。可通过[配置文件]修改位置。你可以修改~/data/taos/dnode/data为你自己的数据目录
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- /var/log/taos: TDengine 默认日志文件目录。可通过[配置文件]修改位置。你可以修改~/data/taos/dnode/log为你自己的日志目录
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:::
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确定该容器已经启动并且在正常运行。
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```shell
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docker ps
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```
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进入该容器并执行 `bash`
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```shell
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docker exec -it <container name> bash
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```
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然后就可以执行相关的 Linux 命令操作和访问 TDengine。
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注：Docker 工具自身的下载和使用请参考 [Docker 官网文档](https://docs.docker.com/get-docker/)。
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## TDengine 命令行界面
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进入容器，执行 `taos`：
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```
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$ taos
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taos>
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```
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## 快速体验
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### 体验写入
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taosBenchmark 是一个专为测试 TDengine 性能而设计的工具，它能够全面评估TDengine 在写入、查询和订阅等方面的功能表现。该工具能够模拟大量设备产生的数据，并允许用户灵活控制数据库、超级表、标签列的数量和类型、数据列的数量和类型、子表数量、每张子表的数据量、写入数据的时间间隔、工作线程数量以及是否写入乱序数据等策略。
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启动 TDengine 的服务，在终端中执行如下命令
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```shell
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taosBenchmark -y
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```
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系统将自动在数据库 test 下创建一张名为 meters的超级表。这张超级表将包含 10 000 张子表，表名从 d0 到 d9999，每张表包含 10,000条记录。每条记录包含 ts（时间戳）、current（电流）、voltage（电压）和 phase（相位）4个字段。时间戳范围从“2017-07-14 10:40:00 000”到“2017-07-14 10:40:09 999”。每张表还带有 location 和 groupId 两个标签，其中，groupId 设置为 1 到 10，而 location 则设置为 California.Campbell、California.Cupertino 等城市信息。
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执行该命令后，系统将迅速完成 1 亿条记录的写入过程。实际所需时间取决于硬件性能，但即便在普通 PC 服务器上，这个过程通常也只需要十几秒。
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taosBenchmark 提供了丰富的选项，允许用户自定义测试参数，如表的数目、记录条数等。要查看详细的参数列表，请在终端中输入如下命令
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```shell
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taosBenchmark --help
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```
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有关taosBenchmark 的详细使用方法，请参考[taosBenchmark 参考手册](../../reference/components/taosbenchmark)
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### 体验查询
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使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI（taos）输入查询命令，体验查询速度。
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1. 查询超级表 meters 下的记录总条数
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```shell
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SELECT COUNT(*) FROM test.meters;
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```
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2. 查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值
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```shell
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SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters;
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```
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3. 查询 location = "California.SanFrancisco" 的记录总条数
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```shell
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SELECT COUNT(*) FROM test.meters WHERE location = "California.SanFrancisco";
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```
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4. 查询 groupId = 10 的所有记录的平均值、最大值、最小值
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```shell
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SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters WHERE groupId = 10;
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```
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5. 对表 d1001 按每 10 秒进行平均值、最大值和最小值聚合统计
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```shell
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SELECT _wstart, AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.d1001 INTERVAL(10s);
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```
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在上面的查询中，使用系统提供的伪列_wstart 来给出每个窗口的开始时间。
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@ -0,0 +1,320 @@
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sidebar_label: 安装包
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title: 使用安装包立即开始
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description: 使用安装包快速体验 TDengine
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import Tabs from "@theme/Tabs";
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import TabItem from "@theme/TabItem";
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import PkgListV3 from "/components/PkgListV3";
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您可以[用 Docker 立即体验](../../get-started/docker/) TDengine。如果您希望对 TDengine 贡献代码或对内部实现感兴趣，请参考我们的 [TDengine GitHub 主页](https://github.com/taosdata/TDengine) 下载源码构建和安装.
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TDengine 完整的软件包包括服务端（taosd）、应用驱动（taosc）、用于与第三方系统对接并提供 RESTful 接口的 taosAdapter、命令行程序（CLI，taos）和一些工具软件。目前 TDinsight 仅在 Linux 系统上安装和运行，后续将支持 Windows、macOS 等系统。TDengine 除了提供多种语言的连接器之外，还通过 [taosAdapter](../../reference/components/taosadapter/) 提供 [RESTful 接口](../../reference/connector/rest-api/)。
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为方便使用，标准的服务端安装包包含了 taosd、taosAdapter、taosc、taos、taosdump、taosBenchmark、TDinsight 安装脚本和示例代码；如果您只需要用到服务端程序和客户端连接的 C/C++ 语言支持，也可以仅下载 Lite 版本的安装包。
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在 Linux 系统上，TDengine 社区版提供 Deb 和 RPM 格式安装包，用户可以根据自己的运行环境选择合适的安装包。其中 Deb 支持 Debian/Ubuntu 及其衍生系统，RPM 支持 CentOS/RHEL/SUSE 及其衍生系统。同时我们也为企业用户提供 tar.gz 格式安装包，也支持通过 `apt-get` 工具从线上进行安装。需要注意的是，RPM 和 Deb 包不含 `taosdump` 和 TDinsight 安装脚本，这些工具需要通过安装 taosTools 包获得。TDengine 也提供 Windows x64 平台和 macOS x64/m1 平台的安装包。
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||||
## 运行环境要求
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在linux系统中，运行环境最低要求如下:
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linux 内核版本 - 3.10.0-1160.83.1.el7.x86_64;
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glibc 版本 - 2.17;
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||||
如果通过clone源码进行编译安装，还需要满足:
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cmake版本 - 3.26.4或以上;
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gcc 版本 - 9.3.1或以上;
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## 安装
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**注意**
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||||
从TDengine 3.0.6.0 开始，不再提供单独的 taosTools 安装包，原 taosTools 安装包中包含的工具都在 TDengine-server 安装包中，如果需要请直接下载 TDengine -server 安装包。
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||||
<Tabs>
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||||
<TabItem label="Deb 安装" value="debinst">
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||||
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||||
1. 从列表中下载获得 Deb 安装包；
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||||
<PkgListV3 type={6}/>
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||||
2. 进入到安装包所在目录，执行如下的安装命令：
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||||
|
||||
> 请将 `<version>` 替换为下载的安装包版本
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||||
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||||
```bash
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||||
sudo dpkg -i TDengine-server-<version>-Linux-x64.deb
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||||
```
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||||
</TabItem>
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||||
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||||
<TabItem label="RPM 安装" value="rpminst">
|
||||
|
||||
1. 从列表中下载获得 RPM 安装包；
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||||
<PkgListV3 type={5}/>
|
||||
2. 进入到安装包所在目录，执行如下的安装命令：
|
||||
|
||||
> 请将 `<version>` 替换为下载的安装包版本
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
sudo rpm -ivh TDengine-server-<version>-Linux-x64.rpm
|
||||
```
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||||
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||||
</TabItem>
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||||
|
||||
<TabItem label="tar.gz 安装" value="tarinst">
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||||
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||||
1. 从列表中下载获得 tar.gz 安装包；
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||||
<PkgListV3 type={0}/>
|
||||
2. 进入到安装包所在目录，使用 `tar` 解压安装包；
|
||||
3. 进入到安装包所在目录，先解压文件后，进入子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本。
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||||
|
||||
> 请将 `<version>` 替换为下载的安装包版本
|
||||
|
||||
```bash
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||||
tar -zxvf TDengine-server-<version>-Linux-x64.tar.gz
|
||||
```
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||||
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||||
解压文件后，进入相应子目录，执行其中的 `install.sh` 安装脚本：
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||||
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||||
```bash
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||||
sudo ./install.sh
|
||||
```
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||||
|
||||
:::info
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||||
install.sh 安装脚本在执行过程中，会通过命令行交互界面询问一些配置信息。如果希望采取无交互安装方式，那么可以运行 `./install.sh -e no`。运行 `./install.sh -h` 指令可以查看所有参数的详细说明信息。
|
||||
:::
|
||||
|
||||
</TabItem>
|
||||
|
||||
<TabItem value="apt-get" label="apt-get">
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||||
|
||||
可以使用 `apt-get` 工具从官方仓库安装。
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||||
|
||||
**配置包仓库**
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||||
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||||
```bash
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||||
wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
|
||||
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
|
||||
```
|
||||
|
||||
如果安装 Beta 版需要安装包仓库：
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||||
|
||||
```bash
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||||
wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
|
||||
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
|
||||
```
|
||||
|
||||
**使用 `apt-get` 命令安装**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
sudo apt-get update
|
||||
apt-cache policy tdengine
|
||||
sudo apt-get install tdengine
|
||||
```
|
||||
|
||||
:::tip
|
||||
apt-get 方式只适用于 Debian 或 Ubuntu 系统。
|
||||
:::
|
||||
|
||||
</TabItem>
|
||||
<TabItem label="Windows 安装" value="windows">
|
||||
|
||||
**注意**
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||||
- 目前 TDengine 在 Windows 平台上只支持 Windows Server 2016/2019 和 Windows 10/11。
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||||
- 从 TDengine 3.1.0.0 开始，只提供 Windows 客户端安装包。如果需要 Windows 服务端安装包，请联系 TDengine 销售团队升级为企业版。
|
||||
- Windows 上需要安装 VC 运行时库，可在此下载安装 [VC运行时库](https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170), 如果已经安装此运行库可忽略。
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||||
|
||||
按照以下步骤安装：
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||||
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||||
1. 从列表中下载获得 exe 安装程序；
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||||
<PkgListV3 type={3}/>
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||||
2. 运行可执行程序来安装 TDengine。
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||||
Note: 从 3.0.1.7 开始，只提供 TDengine 客户端的 Windows 客户端的下载。想要使用TDengine 服务端的 Windows 版本，请联系销售升级为企业版本。
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||||
|
||||
</TabItem>
|
||||
<TabItem label="macOS 安装" value="macos">
|
||||
|
||||
1. 从列表中下载获得 pkg 安装程序；
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||||
<PkgListV3 type={7}/>
|
||||
2. 运行可执行程序来安装 TDengine。如果安装被阻止，可以右键或者按 Ctrl 点击安装包，选择 `打开`。
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||||
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||||
</TabItem>
|
||||
</Tabs>
|
||||
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||||
:::info
|
||||
下载其他组件、最新 Beta 版及之前版本的安装包，请点击[发布历史页面](../../releases/tdengine)。
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||||
:::
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||||
|
||||
:::note
|
||||
当安装第一个节点时，出现 `Enter FQDN:` 提示的时候，不需要输入任何内容。只有当安装第二个或以后更多的节点时，才需要输入已有集群中任何一个可用节点的 FQDN，支持该新节点加入集群。当然也可以不输入，而是在新节点启动前，配置到新节点的配置文件中。
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|
||||
:::
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||||
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||||
## 启动
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||||
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<Tabs>
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||||
<TabItem label="Linux 系统" value="linux">
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||||
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||||
安装后，请使用 `systemctl` 命令来启动 TDengine 的服务进程。
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||||
```bash
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||||
systemctl start taosd
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||||
systemctl start taosadapter
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||||
systemctl start taoskeeper
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||||
systemctl start taos-explorer
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||||
```
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||||
|
||||
你也可以直接运行 start-all.sh 脚本来启动上面的所有服务
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||||
```bash
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||||
start-all.sh
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||||
```
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||||
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||||
可以使用 systemctl 来单独管理上面的每一个服务
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```bash
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||||
systemctl start taosd
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||||
systemctl stop taosd
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||||
systemctl restart taosd
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||||
systemctl status taosd
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||||
```
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||||
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||||
:::info
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||||
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||||
- `systemctl` 命令需要 _root_ 权限来运行，如果您非 _root_ 用户，请在命令前添加 `sudo`。
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||||
- `systemctl stop taosd` 指令在执行后并不会马上停止 TDengine 服务，而是会等待系统中必要的落盘工作正常完成。在数据量很大的情况下，这可能会消耗较长时间。
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||||
- 如果系统中不支持 `systemd`，也可以用手动运行 `/usr/local/taos/bin/taosd` 方式启动 TDengine 服务。
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||||
|
||||
:::
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||||
|
||||
</TabItem>
|
||||
|
||||
<TabItem label="Windows 系统" value="windows">
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||||
|
||||
安装后，可以在拥有管理员权限的 cmd 窗口执行 `sc start taosd` 或在 `C:\TDengine` 目录下，运行 `taosd.exe` 来启动 TDengine 服务进程。如需使用 http/REST 服务，请执行 `sc start taosadapter` 或运行 `taosadapter.exe` 来启动 taosAdapter 服务进程。
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||||
|
||||
</TabItem>
|
||||
|
||||
<TabItem label="macOS 系统" value="macos">
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||||
|
||||
安装后，在应用程序目录下，双击 TDengine 图标来启动程序，也可以运行 `sudo launchctl start ` 来启动 TDengine 服务进程。
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||||
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||||
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||||
```bash
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||||
sudo launchctl start com.tdengine.taosd
|
||||
sudo launchctl start com.tdengine.taosadapter
|
||||
sudo launchctl start com.tdengine.taoskeeper
|
||||
sudo launchctl start com.tdengine.taos-explorer
|
||||
```
|
||||
|
||||
你也可以直接运行 start-all.sh 脚本来启动上面的所有服务
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||||
```bash
|
||||
start-all.sh
|
||||
```
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||||
|
||||
可以使用 `launchctl` 命令管理上面提到的每个 TDengine 服务，以下示例使用 `taosd` ：
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||||
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||||
```bash
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||||
sudo launchctl start com.tdengine.taosd
|
||||
sudo launchctl stop com.tdengine.taosd
|
||||
sudo launchctl list | grep taosd
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||||
sudo launchctl print system/com.tdengine.taosd
|
||||
```
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||||
|
||||
:::info
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||||
|
||||
- `launchctl` 命令管理`com.tdengine.taosd`需要管理员权限，务必在前面加 `sudo` 来增强安全性。
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||||
- `sudo launchctl list | grep taosd` 指令返回的第一列是 `taosd` 程序的 PID，若为 `-` 则说明 TDengine 服务未运行。
|
||||
- 故障排查：
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||||
- 如果服务异常请查看系统日志 `launchd.log` 或者 `/var/log/taos` 目录下 `taosdlog` 日志获取更多信息。
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||||
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||||
:::
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||||
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||||
</TabItem>
|
||||
</Tabs>
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||||
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||||
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||||
## TDengine 命令行（CLI）
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||||
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||||
为便于检查 TDengine 的状态，执行数据库（Database）的各种即席（Ad Hoc）查询，TDengine 提供一命令行应用程序（以下简称为 TDengine CLI）taos。要进入 TDengine 命令行，您只要在终端执行 `taos` (Linux/Mac) 或 `taos.exe` (Windows) 即可。 TDengine CLI 的提示符号如下：
|
||||
|
||||
```cmd
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||||
taos>
|
||||
```
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||||
|
||||
在 TDengine CLI 中，用户可以通过 SQL 命令来创建/删除数据库、表等，并进行数据库（Database）插入查询操作。在终端中运行的 SQL 语句需要以分号（;）结束来运行。示例：
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||||
|
||||
```sql
|
||||
CREATE DATABASE demo;
|
||||
USE demo;
|
||||
CREATE TABLE t (ts TIMESTAMP, speed INT);
|
||||
INSERT INTO t VALUES ('2019-07-15 00:00:00', 10);
|
||||
INSERT INTO t VALUES ('2019-07-15 01:00:00', 20);
|
||||
SELECT * FROM t;
|
||||
|
||||
ts | speed |
|
||||
========================================
|
||||
2019-07-15 00:00:00.000 | 10 |
|
||||
2019-07-15 01:00:00.000 | 20 |
|
||||
|
||||
Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
|
||||
```
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||||
|
||||
除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine CLI 进行检查系统运行状态、添加删除用户账号等操作。TDengine CLI 连同应用驱动也可以独立安装在机器上运行，更多细节请参考 [TDengine 命令行](../../reference/components/taos-cli/)。
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||||
|
||||
## 快速体验
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||||
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||||
### 体验写入
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||||
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||||
taosBenchmark 是一个专为测试 TDengine 性能而设计的工具，它能够全面评估TDengine 在写入、查询和订阅等方面的功能表现。该工具能够模拟大量设备产生的数据，并允许用户灵活控制数据库、超级表、标签列的数量和类型、数据列的数量和类型、子表数量、每张子表的数据量、写入数据的时间间隔、工作线程数量以及是否写入乱序数据等策略。
|
||||
|
||||
启动 TDengine 的服务，在终端中执行如下命令
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||||
|
||||
```shell
|
||||
taosBenchmark -y
|
||||
```
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||||
|
||||
系统将自动在数据库 test 下创建一张名为 meters的超级表。这张超级表将包含 10 000 张子表，表名从 d0 到 d9999，每张表包含 10,000条记录。每条记录包含 ts（时间戳）、current（电流）、voltage（电压）和 phase（相位）4个字段。时间戳范围从“2017-07-14 10:40:00 000”到“2017-07-14 10:40:09 999”。每张表还带有 location 和 groupId 两个标签，其中，groupId 设置为 1 到 10，而 location 则设置为 California.Campbell、California.Cupertino 等城市信息。
|
||||
|
||||
执行该命令后，系统将迅速完成 1 亿条记录的写入过程。实际所需时间取决于硬件性能，但即便在普通 PC 服务器上，这个过程通常也只需要十几秒。
|
||||
|
||||
taosBenchmark 提供了丰富的选项，允许用户自定义测试参数，如表的数目、记录条数等。要查看详细的参数列表，请在终端中输入如下命令
|
||||
```shell
|
||||
taosBenchmark --help
|
||||
```
|
||||
|
||||
有关taosBenchmark 的详细使用方法，请参考[taosBenchmark 参考手册](../../reference/components/taosbenchmark)
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||||
|
||||
### 体验查询
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||||
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||||
使用上述 taosBenchmark 插入数据后，可以在 TDengine CLI（taos）输入查询命令，体验查询速度。
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||||
1. 查询超级表 meters 下的记录总条数
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||||
```shell
|
||||
SELECT COUNT(*) FROM test.meters;
|
||||
```
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||||
|
||||
2. 查询 1 亿条记录的平均值、最大值、最小值
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||||
```shell
|
||||
SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters;
|
||||
```
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||||
|
||||
3. 查询 location = "California.SanFrancisco" 的记录总条数
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||||
```shell
|
||||
SELECT COUNT(*) FROM test.meters WHERE location = "California.SanFrancisco";
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. 查询 groupId = 10 的所有记录的平均值、最大值、最小值
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||||
```shell
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||||
SELECT AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.meters WHERE groupId = 10;
|
||||
```
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||||
|
||||
5. 对表 d1001 按每 10 秒进行平均值、最大值和最小值聚合统计
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||||
```shell
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||||
SELECT _wstart, AVG(current), MAX(voltage), MIN(phase) FROM test.d1001 INTERVAL(10s);
|
||||
```
|
||||
|
||||
在上面的查询中，使用系统提供的伪列_wstart 来给出每个窗口的开始时间。
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||||
|
|
@ -8,11 +8,22 @@ toc_max_heading_level: 4
|
|||
|
||||
taosBenchmark 是一个专为测试 TDengine 性能而设计的工具，它能够全面评估TDengine 在写入、查询和订阅等方面的功能表现。该工具能够模拟大量设备产生的数据，并允许用户灵活控制数据库、超级表、标签列的数量和类型、数据列的数量和类型、子表数量、每张子表的数据量、写入数据的时间间隔、工作线程数量以及是否写入乱序数据等策略。
|
||||
|
||||
启动 TDengine 的服务，在终端中执行 taosBenchmark -y 命令，系统将自动在数据库 test 下创建一张名为 meters的超级表。这张超级表将包含 10 000 张子表，表名从 d0 到 d9999，每张表包含 10,000条记录。每条记录包含 ts（时间戳）、current（电流）、voltage（电压）和 phase（相位）4个字段。时间戳范围从“2017-07-14 10:40:00 000”到“2017-07-14 10:40:09 999”。每张表还带有 location 和 groupId 两个标签，其中，groupId 设置为 1 到 10，而 location 则设置为 California.Campbell、California.Cupertino 等城市信息。
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||||
启动 TDengine 的服务，在终端中执行如下命令
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|
||||
```shell
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||||
taosBenchmark -y
|
||||
```
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||||
|
||||
系统将自动在数据库 test 下创建一张名为 meters的超级表。这张超级表将包含 10 000 张子表，表名从 d0 到 d9999，每张表包含 10,000条记录。每条记录包含 ts（时间戳）、current（电流）、voltage（电压）和 phase（相位）4个字段。时间戳范围从“2017-07-14 10:40:00 000”到“2017-07-14 10:40:09 999”。每张表还带有 location 和 groupId 两个标签，其中，groupId 设置为 1 到 10，而 location 则设置为 California.Campbell、California.Cupertino 等城市信息。
|
||||
|
||||
执行该命令后，系统将迅速完成 1 亿条记录的写入过程。实际所需时间取决于硬件性能，但即便在普通 PC 服务器上，这个过程通常也只需要十几秒。
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||||
|
||||
taosBenchmark 提供了丰富的选项，允许用户自定义测试参数，如表的数目、记录条数等。要查看详细的参数列表，请在终端中输入 taosBenchmark --help 命令。有关taosBenchmark 的详细使用方法，请参考 TDengine 的官方文档
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||||
taosBenchmark 提供了丰富的选项，允许用户自定义测试参数，如表的数目、记录条数等。要查看详细的参数列表，请在终端中输入如下命令
|
||||
```shell
|
||||
taosBenchmark --help
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||||
```
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||||
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||||
有关taosBenchmark 的详细使用方法，请参考[taosBenchmark 参考手册](../../reference/components/taosbenchmark)
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||||
## 体验查询
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||||
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@ -0,0 +1,26 @@
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可以使用 apt-get 工具从官方仓库安装。
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||||
**安装包仓库**
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||||
```
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||||
wget -qO - http://repos.taosdata.com/tdengine.key | sudo apt-key add -
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||||
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-stable.list
|
||||
```
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||||
|
||||
如果安装 Beta 版需要安装包仓库
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||||
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||||
```
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||||
echo "deb [arch=amd64] http://repos.taosdata.com/tdengine-beta beta main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tdengine-beta.list
|
||||
```
|
||||
|
||||
**使用 apt-get 命令安装**
|
||||
|
||||
```
|
||||
sudo apt-get update
|
||||
apt-cache policy tdengine
|
||||
sudo apt-get install tdengine
|
||||
```
|
||||
|
||||
:::tip
|
||||
apt-get 方式只适用于 Debian 或 Ubuntu 系统
|
||||
::::
|
||||
|
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
label: 立即开始
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||||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 12 KiB |
|
|
@ -1,15 +1,37 @@
|
|||
---
|
||||
sidebar_label: 立即开始
|
||||
title: 快速体验 TDengine
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||||
toc_max_heading_level: 4
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||||
---
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||||
TDengine 的安装包含括服务端（taosd）、应用驱动（taosc）、用于与第三方系统对接并提供 RESTful 接口的 taosAdapter、命令行程序（CLI，taos）和一些工具软件。
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||||
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||||
为了适应不同用户的操作系统偏好，TDengine 在 Linux 系统上提供 tar.gz 、 Deb 和 RPM 格式安装包。此外，还支持 apt-get 方式安装，这种方式简便快捷，适合熟悉 Linux 包管理的用户。
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||||
|
||||
除了 Linux 平台以外，TDengine 还支持在 Windows X64 平台和 macOS X64/M1 平台上安装，扩大了其适用性，满足了跨平台的需求。
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||||
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||||
对于希望进行虚拟化安装的用户，TDengine 同样提供了 Docker 镜像，使得用户可以快速搭建和体验 TDengine 环境，不需要烦琐的手动配置过程。
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||||
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||||
本节将详细指导如何在 Linux 操作系统中高效地安装和启动 TDengine 3.3.0.0 版本。同时，为了迎合不同用户的多样化需求，本节还将介绍 TDengine 在 Docker 容器中的安装和启动步骤，为用户提供更多灵活性和便利性选项。
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---
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||||
title: 立即开始
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||||
description: '快速设置 TDengine 环境并体验其高效写入和查询'
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---
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||||
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||||
import xiaot from './xiaot.webp'
|
||||
import xiaot_new from './xiaot-20231007.png'
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||||
import channel from './channel.webp'
|
||||
import official_account from './official-account.webp'
|
||||
|
||||
TDengine 完整的软件包包括服务端（taosd）、用于与第三方系统对接并提供 RESTful 接口的 taosAdapter、应用驱动（taosc）、命令行程序 (CLI，taos) 和一些工具软件。TDengine 除了提供多种语言的连接器之外，还通过 [taosAdapter](../reference/components/taosadapter) 提供 [RESTful 接口](../reference/connector/rest-api)。
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||||
本章主要介绍如何利用 Docker 或者安装包快速设置 TDengine 环境并体验其高效写入和查询。
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||||
```mdx-code-block
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||||
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
|
||||
import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
|
||||
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||||
<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
|
||||
```
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||||
## 加入 TDengine 官方社区
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微信扫描以下二维码，学习了解 TDengine 的最新技术，与大家共同交流物联网大数据技术应用、TDengine 使用问题和技巧等话题。
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<table width="100%">
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<tr align="center">
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||||
<td style={{padding:'1em 3em',border:0}}><img src={xiaot_new} alt="小 T 的二维码" width="200" /></td>
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||||
<td style={{padding:'1em 3em',border:0}}><img src={channel} alt="TDengine 微信视频号" width="200" /></td>
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||||
<td style={{padding:'1em 3em',border:0}}><img src={official_account} alt="TDengine 微信公众号" width="200" /></td>
|
||||
</tr>
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||||
<tr align="center">
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||||
<td style={{padding:'1em 3em',border:0}}>加入 TDengine 微信群<br/>了解学习最新物联网技术</td>
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||||
<td style={{padding:'1em 3em',border:0}}>关注 TDengine 视频号<br/>收看技术直播与教学视频</td>
|
||||
<td style={{padding:'1em 3em',border:0}}>关注 TDengine 公众号<br/>阅读技术文章与行业案例</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
|
||||
|
|
|
|||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 11 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 54 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 112 KiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 112 KiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 12 KiB |
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@ -1,5 +1,13 @@
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sidebar_label: 快速入门
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title: TDengine 入门
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toc_max_heading_level: 4
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title: 快速入门
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description: 'TDengine 基本功能'
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本章主要介绍 TDengine 的数据模型以及写入和查询功能。
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```mdx-code-block
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import DocCardList from '@theme/DocCardList';
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import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
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<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
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```
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@ -1,9 +1,13 @@
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sidebar_label: 高级功能
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title: TDengine 高级功能
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toc_max_heading_level: 4
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TDengine 不仅是一个高性能、分布式的时序数据库核心产品，而且集成了专为时序数据量身定制的一系列功能，包括数据订阅、缓存、流计算和 ETL 等。这些功能共同构成了一个完整的时序数据处理解决方案。因此，当你选择使用 TDengine 时，你的应用程序无须额外集成 Kafka、Redis、Spark 或 Flink 等第三方工具，从而极大地简化应用程序的设计复杂度，并显著降低运维成本。下图直观地展示了传统大数据平台架构与TDengine 架构之间的异同点，突显了 TDengine 在时序数据处理领域的独特优势。
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title: 高级功能
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description: 'TDengine 高级功能'
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本章主要介绍 TDengine 的高级功能，如数据订阅、缓存、流计算、边云协同和数据接入。
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```mdx-code-block
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import DocCardList from '@theme/DocCardList';
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import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
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<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
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```
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@ -8,13 +8,15 @@ toc_max_heading_level: 4
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## 手动部署
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按照以下步骤手动搭建 TDengine 集群。
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### 部署 taosd
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### 清除数据
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taosd 是 TDengine 集群中最主要的服务组件，本节介绍手动部署 taosd 集群的步骤。
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#### 1. 清除数据
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如果搭建集群的物理节点中存在之前的测试数据或者装过其他版本（如 1.x/2.x）的TDengine，请先将其删除，并清空所有数据。
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### 检查环境
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#### 2. 检查环境
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在进行 TDengine 集群部署之前，全面检查所有 dnode 以及应用程序所在物理节点的网络设置至关重要。以下是检查步骤：
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@ -25,11 +27,11 @@ toc_max_heading_level: 4
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通过以上步骤，你可以确保所有节点在网络层面顺利通信，从而为成功部署TDengine 集群奠定坚实基础
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### 安装 TDengine
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#### 3. 安装
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为了确保集群内各物理节点的一致性和稳定性，请在所有物理节点上安装相同版本的 TDengine。
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### 修改配置
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#### 4. 修改配置
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修改 TDengine 的配置文件（所有节点的配置文件都需要修改）。假设准备启动的第 1 个 dnode 的 endpoint 为 h1.taosdata.com:6030，其与集群配置相关参数如下。
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@ -54,7 +56,7 @@ serverPort 6030
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|charset | 字符集编码 |
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|ttlChangeOnWrite | ttl 到期时间是否伴随表的修改操作而改变 |
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### 启动集群
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#### 5. 启动
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按照前述步骤启动第 1 个 dnode，例如 h1.taosdata.com。接着在终端中执行 taos，启动 TDengine 的 CLI 程序 taos，并在其中执行 show dnodes 命令，以查看当前集群中的所有 dnode 信息。
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@ -67,7 +69,7 @@ taos> show dnodes;
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可以看到，刚刚启动的 dnode 节点的 endpoint 为 h1.taosdata.com:6030。这个地址就是新建集群的 first Ep。
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### 添加 dnode
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#### 6. 添加 dnode
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按照前述步骤，在每个物理节点启动 taosd。每个 dnode 都需要在 taos.cfg 文件中将 firstEp 参数配置为新建集群首个节点的 endpoint，在本例中是 h1.taosdata.com:6030。在第 1 个 dnode 所在机器，在终端中运行 taos，打开 TDengine 的 CLI 程序 taos，然后登录TDengine 集群，执行如下 SQL。
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@ -88,7 +90,7 @@ show dnodes;
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- 两个没有配置 firstEp 参数的 dnode 在启动后会独立运行。这时无法将其中一个dnode 加入另外一个 dnode，形成集群。
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- TDengine 不允许将两个独立的集群合并成新的集群。
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### 添加 mnode
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#### 7. 添加 mnode
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在创建 TDengine 集群时，首个 dnode 将自动成为集群的 mnode，负责集群的管理和协调工作。为了实现 mnode 的高可用性，后续添加的 dnode 需要手动创建 mnode。请注意，一个集群最多允许创建 3 个 mnode，且每个 dnode 上只能创建一个 mnode。当集群中的 dnode 数量达到或超过 3 个时，你可以为现有集群创建 mnode。在第 1个 dnode 中，首先通过 TDengine 的 CLI 程序 taos 登录 TDengine，然后执行如下 SQL。
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@ -98,21 +100,14 @@ create mnode on dnode <dnodeId>
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请注意将上面示例中的 dnodeId 替换为刚创建 dnode 的序号（可以通过执行 `show dnodes` 命令获得）。最后执行如下 `show mnodes`，查看新创建的 mnode 是否成功加入集群。
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### 删除 dnode
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对于错误加入集群的 dnode 可以通过 `drop dnode <dnodeID>` 命令删除。
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**Tips**
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- 一旦 dnode 被删除，它将无法直接重新加入集群。如果需要重新加入此类节点，你应首先对该节点进行初始化操作，即清空其数据文件夹。
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- 在执行 drop dnode 命令时，集群会先将待删除 dnode 上的数据迁移至其他节点。请注意，drop dnode 与停止 taosd 进程是两个截然不同的操作，请勿混淆。由于删除 dnode 前须执行数据迁移，因此被删除的 dnode 必须保持在线状态，直至删除操作完成。删除操作结束后，方可停止 taosd 进程。
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- 一旦 dnode 被删除，集群中的其他节点将感知到此操作，并且不再接收该 dnodeId 的请求。dnodeId 是由集群自动分配的，用户无法手动指定。
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### 常见问题
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在搭建 TDengine 集群的过程中，如果在执行 create dnode 命令以添加新节点后，新节点始终显示为离线状态，请按照以下步骤进行排查。
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第 1 步，检查新节点上的 taosd 服务是否已经正常启动。你可以通过查看日志文件或使用 ps 命令来确认。
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第 2 步，如果 taosd 服务已启动，接下来请检查新节点的网络连接是否畅通，并确认防火墙是否已关闭。网络不通或防火墙设置可能会阻止节点与集群的其他节点通信。
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第 3 步，使用 taos -h fqdn 命令尝试连接到新节点，然后执行 show dnodes 命令。这将显示新节点作为独立集群的运行状态。如果显示的列表与主节点上显示的不一致，说明新节点可能已自行组成一个单节点集群。要解决这个问题，请按照以下步骤操作。首先，停止新节点上的 taosd 服务。其次，清空新节点上 taos.cfg 配置文件中指定的 dataDir 目录下的所有文件。这将删除与该节点相关的所有数据和配置信息。最后，重新启动新节点上的 taosd 服务。这将使新节点恢复到初始状态，并准备好重新加入主集群。
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- 第 1 步，检查新节点上的 taosd 服务是否已经正常启动。你可以通过查看日志文件或使用 ps 命令来确认。
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- 第 2 步，如果 taosd 服务已启动，接下来请检查新节点的网络连接是否畅通，并确认防火墙是否已关闭。网络不通或防火墙设置可能会阻止节点与集群的其他节点通信。
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- 第 3 步，使用 taos -h fqdn 命令尝试连接到新节点，然后执行 show dnodes 命令。这将显示新节点作为独立集群的运行状态。如果显示的列表与主节点上显示的不一致，说明新节点可能已自行组成一个单节点集群。要解决这个问题，请按照以下步骤操作。首先，停止新节点上的 taosd 服务。其次，清空新节点上 taos.cfg 配置文件中指定的 dataDir 目录下的所有文件。这将删除与该节点相关的所有数据和配置信息。最后，重新启动新节点上的 taosd 服务。这将使新节点恢复到初始状态，并准备好重新加入主集群。
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### 部署 taosAdapter
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@ -205,6 +200,23 @@ http {
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}
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```
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### 部署 taosKeeper
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如果要想使用 TDegnine 的监控功能，taosKeeper 是一个必要的组件，关于监控请参考[TDinsight](../../reference/components/tdinsight)，关于部署 taosKeeper 的细节请参考[taosKeeper参考手册](../../reference/components/taoskeeper)。
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### 部署 taosX
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如果想使用 TDengine 的数据接入能力，需要部署 taosX 服务，关于它的详细说明和部署请参考[taosX 参考手册](../../reference/components/taosx)。
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### 部署 taosX-Agent
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有些数据源如 Pi, OPC 等，因为网络条件和数据源访问的限制，taosX 无法直接访问数据源，这种情况下需要部署一个代理服务 taosX-Agent，关于它的详细说明和部署请参考[taosX-Agent 参考手册](../../reference/components/taosx-agent)。
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### 部署 taos-Explorer
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TDengine 提供了可视化管理 TDengine 集群的能力，要想使用图形化界面需要部署 taos-Explorer 服务，关于它的详细说明和部署请参考[taos-Explorer 参考手册](../../reference/components/explorer)
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## Docker 部署
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本节将介绍如何在 Docker 容器中启动 TDengine 服务并对其进行访问。你可以在 docker run 命令行或者 docker-compose 文件中使用环境变量来控制容器中服务的行为。
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@ -8,9 +8,13 @@ sidebar_label: 集群维护
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本节介绍 TDengine Enterprise 中提供的高阶集群维护手段，能够使 TDengine 集群长期运行得更健壮和高效。
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## 节点管理
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如何管理集群节点请参考[节点管理](../../reference/taos-sql/node)
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## 数据重整
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TDengine 面向多种写入场景，而很多写入场景下，TDengine 的存储会导致数据存储的放大或数据文件的空洞等。这一方面影响数据的存储效率，另一方面也会影响查询效率。为了解决上述问题，TDengine 企业版提供了对数据的重整功能，即 DATA COMPACT 功能，将存储的数据文件重新整理，删除文件空洞和无效数据，提高数据的组织度，从而提高存储和查询的效率。
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TDengine 面向多种写入场景，而很多写入场景下，TDengine 的存储会导致数据存储的放大或数据文件的空洞等。这一方面影响数据的存储效率，另一方面也会影响查询效率。为了解决上述问题，TDengine 企业版提供了对数据的重整功能，即 DATA COMPACT 功能，将存储的数据文件重新整理，删除文件空洞和无效数据，提高数据的组织度，从而提高存储和查询的效率。数据重整功能在 3.0.3.0 版本第一次发布，此后又经过了多次迭代优化，建议使用最新版本。
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### 语法
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@ -39,7 +43,7 @@ KILL COMPACT compact_id；
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## Vgroup Leader 再平衡
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当多副本集群中的一个或多个节点因为升级或其它原因而重启后，有可能出现集群中各个 dnode 负载不均衡的现象，极端情况下会出现所有 vgroup 的 leader 都位于同一个 dnode 的情况。为了解决这个问题，可以使用下面的命令
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当多副本集群中的一个或多个节点因为升级或其它原因而重启后，有可能出现集群中各个 dnode 负载不均衡的现象，极端情况下会出现所有 vgroup 的 leader 都位于同一个 dnode 的情况。为了解决这个问题，可以使用下面的命令，该命令在 3.0.4.0 版本中首次发布，建议尽可能使用最新版本。
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```SQL
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balance vgroup leader; # 再平衡所有 vgroup 的 leader
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@ -73,7 +77,7 @@ restore qnode on dnode <dnode_id>；# 恢复dnode上的qnode
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## 分裂虚拟组
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当一个 vgroup 因为子表数过多而导致 CPU 或 Disk 资源使用量负载过高时，增加 dnode 节点后，可通过split vgroup命令把该vgroup分裂为两个虚拟组。分裂完成后，新产生的两个 vgroup 承担原来由一个 vgroup 提供的读写服务。
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||||
当一个 vgroup 因为子表数过多而导致 CPU 或 Disk 资源使用量负载过高时，增加 dnode 节点后，可通过split vgroup命令把该vgroup分裂为两个虚拟组。分裂完成后，新产生的两个 vgroup 承担原来由一个 vgroup 提供的读写服务。该命令在 3.0.6.0 版本第一次发布，建议尽可能使用最新版本。
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```sql
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split vgroup <vgroup_id>
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@ -97,7 +101,7 @@ split vgroup <vgroup_id>
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## 双副本
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双副本是一种特殊的数据库高可用配置，本节对它的使用和维护操作进行特别说明。
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双副本是一种特殊的数据库高可用配置，本节对它的使用和维护操作进行特别说明。该功能在 3.3.0.0 版本中第一次发布，建议尽可能使用最新版本。
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### 查看 Vgroups 的状态
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@ -8,7 +8,7 @@ toc_max_heading_level: 4
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## 容错
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TDengine 支持 WAL 机制，实现数据的容错能力，保证数据的高可用。TDengine 接收到应用程序的请求数据包时，会先将请求的原始数据包写入数据库日志文件，等数据成功写入数据库数据文件后，再删除相应的 WAL。这样保证了 TDengine 能够在断电等因素导致的服务重启时，从数据库日志文件中恢复数据，避免数据丢失。涉及的配置参数有如下两个：
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TDengine 支持 WAL 机制，实现数据的容错能力，保证数据的高可靠。TDengine 接收到应用程序的请求数据包时，会先将请求的原始数据包写入数据库日志文件，等数据成功写入数据库数据文件后，再删除相应的 WAL。这样保证了 TDengine 能够在断电等因素导致的服务重启时，从数据库日志文件中恢复数据，避免数据丢失。涉及的配置参数有如下两个：
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- wal_level ：WAL 级别，1 表示写 WAL，但不执行 fsync ； 2 表示写 WAL，而且执行 fsync。默认值为 1。
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- wal_fsync_period：当 wal_level 设置为 2 时，执行 fsync 的周期；当 wal-level 设置为 0 时，表示每次写入，立即执行 fsync。
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@ -4,14 +4,13 @@ title: 多级存储与对象存储
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toc_max_heading_level: 4
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TDengine 特有的多级存储功能，其作用是将较近的热度较高的数据存储在高速介质上，而时间久远热度很低的数据存储在低成本介质上，达成了以下目标：
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本节介绍 TDengine Enterprise 特有的多级存储功能，其作用是将较近的热度较高的数据存储在高速介质上，而时间久远热度很低的数据存储在低成本介质上，达成了以下目标：
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- 降低存储成本 -- 将数据分级存储后，海量极冷数据存入廉价存储介质带来显著经济性
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- 提升写入性能 -- 得益于每级存储可支持多个挂载点，WAL 预写日志也支持 0 级的多挂载点并行写入，极大提升写入性能（实际场景测得支持持续写入每秒 3 亿测点以上），在机械硬盘上可获得极高磁盘 IO 吞吐（实测可达 2GB/s）
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- 方便维护 -- 配置好各级存储挂载点后，系统数据迁移等工作，无需人工干预；存储扩容更灵活、方便
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- 对 SQL 透明 -- 无论查询的数据是否跨级，一条 SQL 可返回所有数据，简单高效
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多级存储所涉及的各层存储介质都是本地存储设备。除了本地存储设备之外，TDengine 还支持使用对象存储(S3)，将最冷的一批数据保存在最廉价的介质上，以进一步降低存储成本，并在必要时仍然可以进行查询，且数据存储在哪里也对 SQL 透明。
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多级存储所涉及的各层存储介质都是本地存储设备。除了本地存储设备之外，TDengine Enterprise 还支持使用对象存储(S3)，将最冷的一批数据保存在最廉价的介质上，以进一步降低存储成本，并在必要时仍然可以进行查询，且数据存储在哪里也对 SQL 透明。支持对象存储在 3.3.0.0 版本中首次发布，建议使用最新版本。
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## 多级存储
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@ -4,7 +4,7 @@ title: 用户和权限管理
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toc_max_heading_level: 4
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TDengine 默认仅配置了一个 root 用户，该用户拥有最高权限。TDengine 支持对系统资源、库、表、视图和主题的访问权限控制。root 用户可以为每个用户针对不同的资源设置不同的访问权限。本节介绍 TDengine 中的用户和权限管理。
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TDengine 默认仅配置了一个 root 用户，该用户拥有最高权限。TDengine 支持对系统资源、库、表、视图和主题的访问权限控制。root 用户可以为每个用户针对不同的资源设置不同的访问权限。本节介绍 TDengine 中的用户和权限管理。用户和权限管理是 TDengine Enterprise 特有功能。
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## 用户管理
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@ -4,7 +4,7 @@ title: 更多安全策略
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toc_max_heading_level: 4
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除了传统的用户和权限管理之外，TDengine 还有其他的安全策略，例如 IP 白名单、审计日志、数据加密等。
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除了传统的用户和权限管理之外，TDengine 还有其他的安全策略，例如 IP 白名单、审计日志、数据加密等，这些都是 TDengine Enterprise 特有功能，其中白名单功能在 3.2.0.0 版本首次发布，审计日志在 3.1.1.0 版本中首次发布，数据库加密在 3.3.0.0 中首次发布，建议使用最新版本。
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## IP 白名单
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@ -6,7 +6,7 @@ toc_max_heading_level: 4
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## 简介
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1. 部分用户因为部署环境的特殊性只能部署两台服务器，同时希望实现一定的服务高可用和数据高可靠。本文主要描述基于数据复制和客户端 Failover 两项关键技术的 TDengine 双活系统的产品行为，包括双活系统的架构、配置、运维等。TDengine 双活既可以用于前面所述资源受限的环境，也可用于在两套 TDengine 集群（不限资源）之间的灾备场景。
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1. 部分用户因为部署环境的特殊性只能部署两台服务器，同时希望实现一定的服务高可用和数据高可靠。本文主要描述基于数据复制和客户端 Failover 两项关键技术的 TDengine 双活系统的产品行为，包括双活系统的架构、配置、运维等。TDengine 双活既可以用于前面所述资源受限的环境，也可用于在两套 TDengine 集群（不限资源）之间的灾备场景。双活是 TDengine Enterprise 特有功能，在 3.3.0.0 版本中第一次发布，建议使用最新版本。
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2. 双活系统的定义是：业务系统中有且仅有两台服务器，其上分别部署一套服务，在业务层看来这两台机器和两套服务是一个完整的系统，对其中的细节业务层不需要感知。双活中的两个节点通常被称为 Master-Slave，意为”主从“或”主备“，本文档中可能会出现混用的情况。
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@ -1,5 +1,13 @@
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sidebar_label: 运维管理
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title: TDengine 运维管理
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toc_max_heading_level: 4
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title: 运维指南
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description: 'TDengine 运维指南'
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本章主要介绍如何规划、部署、维护和监控 TDengine 集群。
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```mdx-code-block
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import DocCardList from '@theme/DocCardList';
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import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
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<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
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```
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@ -41,7 +41,7 @@ TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速
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3. 使用 Websocket 连接，用户也无需安装客户端驱动程序 taosc。
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4. 连接云服务实例，必须使用 REST 连接 或 Websocket 连接。
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一般我们建议使用 **Websocket 连接**。
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**推荐使用 WebSocket 连接**
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## 安装客户端驱动 taosc
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@ -11,7 +11,9 @@ import TabItem from "@theme/TabItem";
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- 减少解析时间：通过参数绑定，SQL 语句的结构在第一次执行时就已经确定，后续的执行只需要替换参数值，这样可以避免每次执行时都进行语法解析，从而减少解析时间。
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- 预编译：当使用参数绑定时，SQL 语句可以被预编译并缓存，后续使用不同的参数值执行时，可以直接使用预编译的版本，提高执行效率。
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- 减少网络开销：参数绑定还可以减少发送到数据库的数据量，因为只需要发送参数值而不是完整的 SQL 语句，特别是在执行大量相似的插入或更新操作时，这种差异尤为明显。
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||||
- 减少网络开销：参数绑定还可以减少发送到数据库的数据量，因为只需要发送参数值而不是完整的 SQL 语句，特别是在执行大量相似的插入或更新操作时，这种差异尤为明显。
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**Tips: 数据写入推荐使用参数绑定方式**
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下面我们继续以智能电表为例，展示各语言连接器使用参数绑定高效写入的功能：
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1. 准备一个参数化的 SQL 插入语句，用于向超级表 `meters` 中插入数据。这个语句允许动态地指定子表名、标签和列值。
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@ -1,6 +1,5 @@
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title: 开发指南
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sidebar_label: 开发指南
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description: 让开发者能够快速上手的指南
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@ -3,7 +3,7 @@ title: taosX 参考手册
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sidebar_label: taosX
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taosX 是 TDengine 中的一个核心组件，提供零代码数据接入的能力，taosX 支持两种运行模式：服务模式和命令行模式。本节讲述如何以这两种方式使用 taosX。要想使用 taosX 需要先安装 TDengine Enterprise 安装包。
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||||
taosX 是 TDengine Enterprise 中的一个核心组件，提供零代码数据接入的能力，taosX 支持两种运行模式：服务模式和命令行模式。本节讲述如何以这两种方式使用 taosX。要想使用 taosX 需要先安装 TDengine Enterprise 安装包。
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## 命令行模式
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@ -3,7 +3,7 @@ title: taosX-Agent 参考手册
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sidebar_label: taosX-Agent
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本节讲述如何部署 `Agent` (for `taosX`)。使用之前需要安装 TDengine Enterprise 安装包之后。
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本节讲述如何部署 `Agent` (for `taosX`)。使用之前需要安装 TDengine Enterprise 安装包之后，taosX-Agent 用于在部分数据接入场景，如 Pi, OPC UA, OPC DA 等对访问数据源有一定限制或者网络环境特殊的场景下，可以将 taosX-Agent 部署在靠近数据源的环境中甚至与数据源在相同的服务器上，由 taosX-Agent 负责从数据源读取数据并发送给 taosX。
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## 配置
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@ -14,17 +14,102 @@ taosKeeper 是 TDengine 3.0 版本监控指标的导出工具，通过简单的
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## 安装
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taosKeeper 有两种安装方式：
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taosKeeper 安装方式：
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- 安装 TDengine 官方安装包的同时会自动安装 taosKeeper, 详情请参考[ TDengine 安装](../../../get-started/)。
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- 单独编译 taosKeeper 并安装，详情请参考 [taosKeeper](https://github.com/taosdata/taoskeeper) 仓库。
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## 配置和运行方式
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## 配置
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### 配置
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taosKeeper 需要在操作系统终端执行，该工具支持三种配置方式：命令行参数、环境变量 和 配置文件。优先级为：命令行参数、环境变量、配置文件参数。 一般我们推荐使用配置文件。
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||||
taosKeeper 需要在操作系统终端执行，该工具支持三种配置方式：[命令行参数](#命令行参数启动)、[环境变量](#环境变量启动) 和 [配置文件](#配置文件启动)。优先级为：命令行参数、环境变量、配置文件参数。
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### 命令行参数和环境变量
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命令行参数 和 环境变量说明可以参考命令 `taoskeeper --help` 的输出。下面是一个例子：
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```shell
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Usage of taosKeeper v3.3.2.0:
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||||
--debug enable debug mode. Env "TAOS_KEEPER_DEBUG"
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||||
-P, --port int http port. Env "TAOS_KEEPER_PORT" (default 6043)
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||||
--logLevel string log level (panic fatal error warn warning info debug trace). Env "TAOS_KEEPER_LOG_LEVEL" (default "info")
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||||
--gopoolsize int coroutine size. Env "TAOS_KEEPER_POOL_SIZE" (default 50000)
|
||||
-R, --RotationInterval string interval for refresh metrics, such as "300ms", Valid time units are "ns", "us" (or "µs"), "ms", "s", "m", "h". Env "TAOS_KEEPER_ROTATION_INTERVAL" (default "15s")
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||||
--tdengine.host string TDengine server's ip. Env "TAOS_KEEPER_TDENGINE_HOST" (default "127.0.0.1")
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||||
--tdengine.port int TDengine REST server(taosAdapter)'s port. Env "TAOS_KEEPER_TDENGINE_PORT" (default 6041)
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||||
--tdengine.username string TDengine server's username. Env "TAOS_KEEPER_TDENGINE_USERNAME" (default "root")
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||||
--tdengine.password string TDengine server's password. Env "TAOS_KEEPER_TDENGINE_PASSWORD" (default "taosdata")
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||||
--tdengine.usessl TDengine server use ssl or not. Env "TAOS_KEEPER_TDENGINE_USESSL"
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||||
--metrics.prefix string prefix in metrics names. Env "TAOS_KEEPER_METRICS_PREFIX"
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||||
--metrics.database.name string database for storing metrics data. Env "TAOS_KEEPER_METRICS_DATABASE" (default "log")
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||||
--metrics.tables stringArray export some tables that are not super table, multiple values split with white space. Env "TAOS_KEEPER_METRICS_TABLES"
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||||
--environment.incgroup whether running in cgroup. Env "TAOS_KEEPER_ENVIRONMENT_INCGROUP"
|
||||
--log.path string log path. Env "TAOS_KEEPER_LOG_PATH" (default "/var/log/taos")
|
||||
--log.rotationCount uint log rotation count. Env "TAOS_KEEPER_LOG_ROTATION_COUNT" (default 5)
|
||||
--log.rotationTime duration log rotation time. Env "TAOS_KEEPER_LOG_ROTATION_TIME" (default 24h0m0s)
|
||||
--log.rotationSize string log rotation size(KB MB GB), must be a positive integer. Env "TAOS_KEEPER_LOG_ROTATION_SIZE" (default "100000000")
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||||
-c, --config string config path default /etc/taos/taoskeeper.toml
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||||
-V, --version Print the version and exit
|
||||
-h, --help Print this help message and exit
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||||
```
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||||
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||||
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||||
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||||
### 配置文件
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||||
taosKeeper 支持用 `taoskeeper -c <keeper config file>` 命令来指定配置文件。
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||||
若不指定配置文件，taosKeeper 会使用默认配置文件，其路径为： `/etc/taos/taoskeeper.toml` 。
|
||||
若既不指定 taosKeeper 配置文件，且 `/etc/taos/taoskeeper.toml` 也不存在，将使用默认配置。
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||||
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||||
**下面是配置文件的示例：**
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||||
```toml
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||||
# Start with debug middleware for gin
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||||
debug = false
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||||
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||||
# Listen port, default is 6043
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||||
port = 6043
|
||||
|
||||
# log level
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||||
loglevel = "info"
|
||||
|
||||
# go pool size
|
||||
gopoolsize = 50000
|
||||
|
||||
# interval for metrics
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||||
RotationInterval = "15s"
|
||||
|
||||
[tdengine]
|
||||
host = "127.0.0.1"
|
||||
port = 6041
|
||||
username = "root"
|
||||
password = "taosdata"
|
||||
usessl = false
|
||||
|
||||
[metrics]
|
||||
# metrics prefix in metrics names.
|
||||
prefix = "taos"
|
||||
|
||||
# export some tables that are not super table
|
||||
tables = []
|
||||
|
||||
# database for storing metrics data
|
||||
[metrics.database]
|
||||
name = "log"
|
||||
# database options for db storing metrics data
|
||||
[metrics.database.options]
|
||||
vgroups = 1
|
||||
buffer = 64
|
||||
KEEP = 90
|
||||
cachemodel = "both"
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||||
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||||
[environment]
|
||||
# Whether running in cgroup.
|
||||
incgroup = false
|
||||
|
||||
[log]
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||||
rotationCount = 5
|
||||
rotationTime = "24h"
|
||||
rotationSize = 100000000
|
||||
```
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||||
|
||||
## 启动
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||||
|
||||
**在运行 taosKeeper 之前要确保 TDengine 集群与 taosAdapter 已经在正确运行。** 并且 TDengine 已经开启监控服务，TDengine 配置文件 `taos.cfg` 中至少需要配置 `monitor` 和 `monitorFqdn`。
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||||
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||||
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|
@ -36,8 +121,6 @@ monitorFqdn localhost # taoskeeper 服务的 FQDN
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|||
TDengine 监控配置相关，具体请参考：[TDengine 监控配置](../../../operation/monitor)。
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||||
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||||
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||||
### 启动
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||||
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||||
<Tabs>
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||||
<TabItem label="Linux" value="linux">
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||||
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||||
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|
@ -79,8 +162,8 @@ Active: inactive (dead)
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|||
|
||||
- `systemctl` 命令需要 _root_ 权限来运行，如果您非 _root_ 用户，请在命令前添加 `sudo`。
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||||
- 如果系统中不支持 `systemd`，也可以用手动运行 `/usr/local/taos/bin/taoskeeper` 方式启动 taoskeeper 服务。
|
||||
- 故障排查：
|
||||
- 如果服务异常请查看系统日志获取更多信息。
|
||||
- 故障排查：如果服务异常请查看日志获取更多信息。日志文件默认放在 `/var/log/taos` 下。
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||||
|
||||
:::
|
||||
</TabItem>
|
||||
|
||||
|
|
@ -100,8 +183,7 @@ Active: inactive (dead)
|
|||
|
||||
- `launchctl` 命令管理`com.tdengine.taoskeeper`需要管理员权限，务必在前面加 `sudo` 来增强安全性。
|
||||
- `sudo launchctl list | grep taoskeeper` 指令返回的第一列是 `taoskeeper` 程序的 PID，若为 `-` 则说明 taoskeeper 服务未运行。
|
||||
- 故障排查：
|
||||
- 如果服务异常请查看系统日志获取更多信息。
|
||||
- 故障排查：如果服务异常请查看日志获取更多信息。日志文件默认放在 `/var/log/taos` 下。
|
||||
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
|
@ -109,88 +191,82 @@ Active: inactive (dead)
|
|||
</Tabs>
|
||||
|
||||
|
||||
#### 配置文件启动
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||||
## 健康检查
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||||
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||||
执行以下命令即可快速体验 taosKeeper。当不指定 taosKeeper 配置文件时，优先使用 `/etc/taos/taoskeeper.toml` 配置，否则将使用默认配置。
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||||
可以访问 taosKeeper 的 `check_health` 接口来判断服务是否存活，如果服务正常则会返回 HTTP 200 状态码：
|
||||
|
||||
```
|
||||
$ curl -i http://127.0.0.1:6043/check_health
|
||||
```
|
||||
|
||||
返回结果：
|
||||
|
||||
```
|
||||
HTTP/1.1 200 OK
|
||||
Content-Type: application/json; charset=utf-8
|
||||
Date: Wed, 07 Aug 2024 06:19:50 GMT
|
||||
Content-Length: 21
|
||||
|
||||
{"version":"3.3.2.3"}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
## 数据收集与监控
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||||
|
||||
taosKeeper 作为 TDengine 监控指标的导出工具，可以将 TDengine 产生的监控数据记录在指定数据库中（默认的监控数据是 `log`），这些监控数据可以用来配置 TDengine 监控。
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||||
|
||||
### 查看监控数据
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||||
|
||||
可以查看 `log` 库下的超级表，每个超级表都对应一组监控指标，具体指标不再赘述。
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||||
```shell
|
||||
$ taoskeeper -c <keeper config file>
|
||||
```
|
||||
taos> use log;
|
||||
Database changed.
|
||||
|
||||
**下面是配置文件的示例：**
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||||
```toml
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||||
# gin 框架是否启用 debug
|
||||
debug = false
|
||||
|
||||
# 服务监听端口, 默认为 6043
|
||||
port = 6043
|
||||
|
||||
# 日志级别，包含 panic、error、info、debug、trace等
|
||||
loglevel = "info"
|
||||
|
||||
# 程序中使用协程池的大小
|
||||
gopoolsize = 50000
|
||||
|
||||
# 查询 TDengine 监控数据轮询间隔
|
||||
RotationInterval = "15s"
|
||||
|
||||
[tdengine]
|
||||
host = "127.0.0.1"
|
||||
port = 6041
|
||||
username = "root"
|
||||
password = "taosdata"
|
||||
|
||||
[metrics]
|
||||
# 监控指标前缀
|
||||
prefix = "taos"
|
||||
|
||||
# 存放监控数据的数据库
|
||||
database = "log"
|
||||
|
||||
# 指定需要监控的普通表
|
||||
tables = []
|
||||
|
||||
# 监控数据的配置选项
|
||||
[metrics.databaseoptions]
|
||||
cachemodel = "none"
|
||||
|
||||
[environment]
|
||||
# 容器模式收集信息
|
||||
incgroup = false
|
||||
|
||||
[log]
|
||||
# 日志文件滚动个数
|
||||
rotationCount = 5
|
||||
# 日志文件切割时间
|
||||
rotationTime = "24h"
|
||||
# 日志文件切割大小 (字节)
|
||||
rotationSize = 100000000
|
||||
taos> show stables;
|
||||
stable_name |
|
||||
=================================
|
||||
taosd_dnodes_status |
|
||||
taosd_vnodes_info |
|
||||
keeper_monitor |
|
||||
taosd_vgroups_info |
|
||||
taos_sql_req |
|
||||
taos_slow_sql |
|
||||
taosd_mnodes_info |
|
||||
taosd_cluster_info |
|
||||
taosd_sql_req |
|
||||
taosd_dnodes_info |
|
||||
adapter_requests |
|
||||
taosd_cluster_basic |
|
||||
taosd_dnodes_data_dirs |
|
||||
taosd_dnodes_log_dirs |
|
||||
Query OK, 14 row(s) in set (0.006542s)
|
||||
|
||||
```
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||||
|
||||
### 获取监控指标
|
||||
可以查看一个超级表的最近一条上报记录，如：
|
||||
|
||||
taosKeeper 作为 TDengine 监控指标的导出工具，可以将 TDengine 产生的监控数据记录在指定数据库中，并提供导出接口。
|
||||
|
||||
#### 查看监控结果集
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
$ taos
|
||||
# 如上示例，使用 log 库作为监控日志存储位置
|
||||
> use log;
|
||||
> select * from taosd_cluster_info limit 1;
|
||||
``` shell
|
||||
taos> select last_row(*) from taosd_dnodes_info;
|
||||
last_row(_ts) | last_row(disk_engine) | last_row(system_net_in) | last_row(vnodes_num) | last_row(system_net_out) | last_row(uptime) | last_row(has_mnode) | last_row(io_read_disk) | last_row(error_log_count) | last_row(io_read) | last_row(cpu_cores) | last_row(has_qnode) | last_row(has_snode) | last_row(disk_total) | last_row(mem_engine) | last_row(info_log_count) | last_row(cpu_engine) | last_row(io_write_disk) | last_row(debug_log_count) | last_row(disk_used) | last_row(mem_total) | last_row(io_write) | last_row(masters) | last_row(cpu_system) | last_row(trace_log_count) | last_row(mem_free) |
|
||||
======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================
|
||||
2024-08-07 14:54:09.174 | 0.000000000000000 | 3379.093240947399863 | 37.000000000000000 | 5265.998201139278535 | 64402.000000000000000 | 1.000000000000000 | 8323.261934108399146 | 6.000000000000000 | 40547.386655118425551 | 16.000000000000000 | 0.000000000000000 | 0.000000000000000 | 5.272955781120000e+11 | 2443032.000000000000000 | 423.000000000000000 | 0.556269622200215 | 677731.836503547732718 | 356380.000000000000000 | 4.997186764800000e+10 | 65557284.000000000000000 | 714177.054532129666768 | 37.000000000000000 | 2.642280705451021 | 0.000000000000000 | 11604276.000000000000000 |
|
||||
Query OK, 1 row(s) in set (0.003168s)
|
||||
```
|
||||
|
||||
结果示例：
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
_ts | cluster_uptime | dbs_total | tbs_total | stbs_total | vgroups_total | vgroups_alive | vnodes_total | vnodes_alive | mnodes_total | mnodes_alive | connections_total | topics_total | streams_total | dnodes_total | dnodes_alive | grants_expire_time | grants_timeseries_used | grants_timeseries_total | cluster_id |
|
||||
===================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================
|
||||
2024-06-04 03:03:34.341 | 0.000000000000000 | 2.000000000000000 | 1.000000000000000 | 4.000000000000000 | 4.000000000000000 | 4.000000000000000 | 4.000000000000000 | 4.000000000000000 | 1.000000000000000 | 1.000000000000000 | 2.000000000000000 | 0.000000000000000 | 0.000000000000000 | 1.000000000000000 | 1.000000000000000 | 0.000000000000000 | 3.000000000000000 | 0.000000000000000 | 554014120921134497 |
|
||||
Query OK, 1 row(s) in set (0.001652s)
|
||||
```
|
||||
### 使用 TDInsight 配置监控
|
||||
|
||||
#### 导出监控指标
|
||||
收集到监控数据以后，就可以使用 TDInsight 来配置 TDengine 的监控，具体请参考 [TDinsight 参考手册](../tdinsight/)
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||||
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||||
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||||
## 集成 Prometheus
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|
||||
taoskeeper 提供了 `/metrics` 接口，返回了 Prometheus 格式的监控数据，Prometheus 可以从 taoskeeper 抽取监控数据，实现通过 Prometheus 监控 TDengine 的目的。
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||||
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||||
### 导出监控指标
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||||
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||||
下面通过 `curl` 命令展示 `/metrics` 接口返回的数据格式：
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```shell
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||||
$ curl http://127.0.0.1:6043/metrics
|
||||
|
|
@ -219,28 +295,8 @@ taos_cluster_info_first_ep{cluster_id="554014120921134497",value="tdengine:6030"
|
|||
taos_cluster_info_first_ep_dnode_id{cluster_id="554014120921134497"} 1
|
||||
```
|
||||
|
||||
### check\_health
|
||||
|
||||
```
|
||||
$ curl -i http://127.0.0.1:6043/check_health
|
||||
```
|
||||
|
||||
返回结果：
|
||||
|
||||
```
|
||||
HTTP/1.1 200 OK
|
||||
Content-Type: application/json; charset=utf-8
|
||||
Date: Mon, 03 Apr 2023 07:20:38 GMT
|
||||
Content-Length: 19
|
||||
|
||||
{"version":"1.0.0"}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 集成 Prometheus
|
||||
|
||||
taoskeeper 提供了 `/metrics` 接口，返回了 Prometheus 格式的监控数据，Prometheus 可以从 taoskeeper 抽取监控数据，实现通过 Prometheus 监控 TDengine 的目的。
|
||||
|
||||
#### 抽取配置
|
||||
### 抽取配置
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||||
|
||||
Prometheus 提供了 `scrape_configs` 配置如何从 endpoint 抽取监控数据，通常只需要修改 `static_configs` 中的 targets 配置为 taoskeeper 的 endpoint 地址，更多配置信息请参考 [Prometheus 配置文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#scrape_config)。
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||||
|
||||
|
|
@ -255,7 +311,7 @@ scrape_configs:
|
|||
- targets: ["localhost:6043"]
|
||||
```
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||||
|
||||
#### Dashboard
|
||||
### Dashboard
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||||
我们提供了 `TaosKeeper Prometheus Dashboard for 3.x` dashboard，提供了和 TDinsight 类似的监控 dashboard。
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|
||||
|
|
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|
@ -4,27 +4,27 @@ sidebar_label: taosExplorer
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|||
toc_max_heading_level: 4
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---
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||||
taos-explorer 是一个为用户提供 TDengine 实例的可视化管理交互工具的 web 服务。本节主要讲述其安装和部署。它的各项功能都是基于简单易上手的图形界面，可以直接尝试，如果有需要也可以考高级功能和运维指南中的相关内容。
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||||
taosExplorer 是一个为用户提供 TDengine 实例的可视化管理交互工具的 web 服务。本节主要讲述其安装和部署。它的各项功能都是基于简单易上手的图形界面，可以直接尝试，如果有需要也可以考高级功能和运维指南中的相关内容。
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||||
## 安装
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||||
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||||
taos-explorer 无需单独安装，从 TDengine 3.3.0.0 版本开始，它随着 TDengine Enterprise Server 安装包一起发布，安装完成后，就可以看到 `taos-explorer` 服务。
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||||
taosEexplorer 无需单独安装，从 TDengine 3.3.0.0 版本开始，它随着 TDengine Enterprise Server 安装包一起发布，安装完成后，就可以看到 `taos-explorer` 服务。
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||||
## 配置
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在启动 Explorer 之前，请确保配置文件中的内容正确。
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||||
在启动 taosExplorer 之前，请确保配置文件中的内容正确。
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```TOML
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# Explorer listen port
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# listen port
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port = 6060
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# Explorer listen address for IPv4
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# listen address for IPv4
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addr = "0.0.0.0"
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# Explorer listen address for IPv4
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# listen address for IPv4
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#ipv6 = "::1"
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# Explorer log level. Possible: error,warn,info,debug,trace
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# log level. Possible: error,warn,info,debug,trace
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log_level = "info"
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||||
# taosAdapter address.
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|
@ -49,9 +49,9 @@ cors = false
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说明：
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- `port`：Explorer 服务绑定的端口。
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- `addr`：Explorer 服务绑定的 IPv4 地址，默认为 `0.0.0.0`。如需修改，请配置为 `localhost` 之外的地址以对外提供服务。
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||||
- `ipv6`：Explorer 服务绑定的 IPv6 地址，默认不绑定 IPv6 地址。
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||||
- `port`：taosExplorer 服务绑定的端口。
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||||
- `addr`：taosExplorer 服务绑定的 IPv4 地址，默认为 `0.0.0.0`。如需修改，请配置为 `localhost` 之外的地址以对外提供服务。
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- `ipv6`：taosExplorer 服务绑定的 IPv6 地址，默认不绑定 IPv6 地址。
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- `log_level`：日志级别，可选值为 "error", "warn", "info", "debug", "trace"。
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- `cluster`：TDengine 集群的 taosAdapter 地址。
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- `x_api`：taosX 的 gRPC 地址。
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@ -62,7 +62,7 @@ cors = false
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## 启动停止
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然后启动 Explorer，可以直接在命令行执行 taos-explorer 或者使用 systemctl 命令：
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然后启动 taosExplorer，可以直接在命令行执行 taos-explorer 或者使用 systemctl 命令：
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```bash
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systemctl start taos-explorer # Linux
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@ -78,7 +78,7 @@ sc.exe stop taos-explorer # Windows
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## 问题排查
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1. 当通过浏览器打开 Explorer 站点遇到“无法访问此网站”的错误信息时，请通过命令行登录 taosExplorer 所在机器，并使用命令 `systemctl status taos-explorer` 检查服务的状态，如果返回的状态是 `inactive`，请使用命令`systemctl start taos-explorer` 启动服务。
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2. 如果需要获取 Explorer 的详细日志，可通过命令 `journalctl -u taos-explorer`。
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2. 如果需要获取 taosExplorer 的详细日志，可通过命令 `journalctl -u taos-explorer`。
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3. 当使用 Nginx 或其他工具进行转发时，注意进行 CORS 设置或在配置文件中使用 `cors = true`。
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这是一个 Nginx 配置文件 CORS 设置的例子：
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Binary file not shown.
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Before Width: | Height: | Size: 19 KiB After Width: | Height: | Size: 104 KiB |
Binary file not shown.
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Before Width: | Height: | Size: 5.5 KiB After Width: | Height: | Size: 16 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 6.9 KiB After Width: | Height: | Size: 15 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 16 KiB After Width: | Height: | Size: 81 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 7.1 KiB After Width: | Height: | Size: 32 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 86 KiB After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 78 KiB After Width: | Height: | Size: 70 KiB |
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@ -7,80 +7,47 @@ toc_max_heading_level: 4
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import Tabs from '@theme/Tabs'
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import TabItem from '@theme/TabItem'
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TDinsight 是使用监控数据库和 [Grafana] 对 TDengine 进行监控的解决方案。
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TDinsight 是使用 [Grafana] 对 TDengine 进行监控的解决方案。
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TDengine 通过 taosKeeper 将服务器的 CPU、内存、硬盘空间、带宽、请求数、磁盘读写速度、慢查询等信息定时写入指定数据库，并对重要的系统操作（比如登录、创建、删除数据库等）以及各种错误报警信息进行记录。通过 [Grafana] 和 [TDengine 数据源插件](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases)，TDinsight 将集群状态、节点信息、插入及查询请求、资源使用情况等进行可视化展示，同时还支持 vnode、dnode、mnode 节点状态异常告警，为开发者实时监控 TDengine 集群运行状态提供了便利。本文将指导用户安装 Grafana 服务器并通过 `TDinsight.sh` 安装脚本自动安装 TDengine 数据源插件及部署 TDinsight 可视化面板。
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TDengine 通过 taosKeeper 将服务器的 CPU、内存、硬盘空间、带宽、请求数、磁盘读写速度、慢查询等信息定时写入指定数据库。通过 Grafana 和 TDengine 数据源插件，TDinsight 将集群状态、节点信息、插入及查询请求、资源使用情况等进行可视化展示，为开发者实时监控 TDengine 集群运行状态提供了便利。本文将指导用户安装 TDengine 数据源插件及部署 TDinsight 可视化面板。
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## 系统要求
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## 前置条件
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- 单节点的 TDengine 服务器或多节点的 [TDengine] 集群，以及一个[Grafana]服务器。此仪表盘需要 TDengine 3.0.0.0 及以上，并开启监控服务，具体配置请参考：[TDengine 监控配置](../../../operation/monitor)。
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首先检查下面服务：
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- TDengine 已经安装并正常运行，此仪表盘需要 TDengine 3.0.0.0 及以上，并开启监控上报配置，具体配置请参考：[TDengine 监控配置](../taosd/#监控相关)。
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- taosAdapter 已经安装并正常运行。具体细节请参考：[taosAdapter 使用手册](../taosadapter)
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- taosKeeper 已安装并正常运行。注意需要 taos.cfg 文件中打开 monitor 相关配置项，具体细节请参考：[taosKeeper 使用手册](../taoskeeper)
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- taosKeeper 已安装并正常运行。具体细节请参考：[taosKeeper 使用手册](../taoskeeper)
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记录以下信息：
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然后记录以下信息：
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- taosAdapter 集群 REST API 地址，如：`http://tdengine.local:6041`。
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- taosAdapter 集群 REST API 地址，如：`http://localhost:6041`。
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- taosAdapter 集群认证信息，可使用用户名及密码。
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- taosKeeper 记录监控指标的数据库名称。
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## 安装 Grafana
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## 安装和启动 Grafana
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我们建议在此处使用最新的[Grafana] 8 或 9 版本。您可以在任何[支持的操作系统](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/requirements/#supported-operating-systems)中，按照 [Grafana 官方文档安装说明](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/) 安装 [Grafana]。
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||||
我们建议您使用最新的 Grafana 版本，TDInsight 支持 Grafana 7.5 及以上版本。您可以在任何[支持的操作系统](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/requirements/#supported-operating-systems)中，按照 [Grafana 官方文档安装说明](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/) 安装 Grafana。
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安装后请参考 [启动 Grafana](https://grafana.com/docs/grafana/latest/setup-grafana/start-restart-grafana/) 启动 Grafana 服务。
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<Tabs defaultValue="debian" groupId="install">
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<TabItem value="debian" label="基于 Debian 或 Ubuntu 系统">
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安装完成后就可以在 Web 浏览器中打开 Grafana 网址，默认是：`http://localhost:3000`。 默认用户名/密码都是 `admin`。Grafana 会要求在首次登录后更改密码。
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对于 Debian 或 Ubuntu 操作系统，建议使用 Grafana 镜像仓库。使用如下命令从零开始安装：
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:::info
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```bash
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sudo apt-get install -y apt-transport-https
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sudo apt-get install -y software-properties-common wget
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||||
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key |\
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||||
sudo apt-key add -
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||||
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" |\
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||||
sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
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||||
sudo apt-get update
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sudo apt-get install grafana
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```
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下文介绍中，都以 Grafana v11.0.0 版本为例，其他版本功能可能有差异，请参考 [Grafana 官网](https://grafana.com/docs/grafana/latest/)。
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</TabItem>
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||||
<TabItem value="redhat" label="基于 CentOS / RHEL 系统">
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:::
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您可以从官方 YUM 镜像仓库安装。
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## 安装 TDengine 数据源插件
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```bash
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sudo tee /etc/yum.repos.d/grafana.repo << EOF
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||||
[grafana]
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name=grafana
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baseurl=https://packages.grafana.com/oss/rpm
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||||
repo_gpgcheck=1
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enabled=1
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||||
gpgcheck=1
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||||
gpgkey=https://packages.grafana.com/gpg.key
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||||
sslverify=1
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||||
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
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||||
EOF
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||||
sudo yum install grafana
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||||
```
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||||
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||||
或者用 RPM 安装：
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```bash
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||||
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.5.11-1.x86_64.rpm
|
||||
sudo yum install grafana-7.5.11-1.x86_64.rpm
|
||||
# or
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||||
sudo yum install \
|
||||
https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.5.11-1.x86_64.rpm
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||||
```
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||||
</TabItem>
|
||||
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||||
</Tabs>
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### 安装 TDengine 数据源插件
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TDInsight 支持图形界面安装、手动安装和脚本安装三种安装方式，一般建议图形界面安装。对于 Grafana 8.5 以下版本可以使用手动安装和脚本安装方式。
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<Tabs defaultValue="manual" groupId="deploy">
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<TabItem value="manual" label="手动设置 TDinsight">
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<TabItem value="gui" label="图形界面安装">
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使用 Grafana 最新版本（8.5+），您可以在 Grafana 中[浏览和管理插件](https://grafana.com/docs/grafana/next/administration/plugin-management/#plugin-catalog)。在 Grafana 管理界面中的 **Configurations > Plugins** 页面直接搜索 `TDengine` 并按照提示安装。
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</TabItem>
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||||
<TabItem value="manual" label="手动安装">
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从 GitHub 安装 TDengine 最新版数据源插件。
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@ -108,9 +75,9 @@ allow_loading_unsigned_plugins = tdengine-datasource
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</TabItem>
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<TabItem value="auto" label="自动部署 TDinsight">
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<TabItem value="auto" label="脚本安装">
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我们提供了一个自动化安装脚本 [`TDinsight.sh`](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/latest/download/TDinsight.sh) 脚本以便用户快速进行安装配置。
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||||
我们提供了一个自动化安装脚本 [TDinsight.sh](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/latest/download/TDinsight.sh) 脚本以便用户快速进行安装配置。
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您可以通过 `wget` 或其他工具下载该脚本：
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@ -122,9 +89,154 @@ chmod +x TDinsight.sh
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这个脚本会自动下载最新的[Grafana TDengine 数据源插件](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/releases/latest) 和 [TDinsight 仪表盘](https://github.com/taosdata/grafanaplugin/blob/master/dashboards/TDinsightV3.json) ，将命令行选项中的可配置参数转为 [Grafana Provisioning](https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/provisioning/) 配置文件，以进行自动化部署及更新等操作。
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假设您在同一台主机上使用 TDengine 和 Grafana 的默认服务。运行 `./TDinsight.sh` 并打开 Grafana 浏览器窗口就可以看到 TDinsight 仪表盘了。
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1. 假设您在同一台主机上使用 TDengine 和 Grafana 服务。 运行 `./TDinsight.sh` 并打开 Grafana 页面就可以看到 TDinsight 仪表盘了。
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2. 假设您在主机 `tdengine` 上启动 TDengine 数据库，taosAdapter 的 HTTP 监听端口为 `6041`，用户为 `root1`，密码为 `pass5ord`。执行脚本：`./TDinsight.sh -a http://tdengine:6041 -u root1 -p pass5ord`
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下面是 TDinsight.sh 的用法说明：
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详细的使用方法请参考 [TDinsight.sh 详细说明](./#附录)
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</TabItem>
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</Tabs>
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## 添加 TDengine 数据源
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安装完毕后， 点击 “Connections” -> “Data sources“， 然后选择 ”tdengine-datasource“，输入 TDengine 相关配置：
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- Host： TDengine 集群中提供 REST 服务的 IP 地址与端口号，默认 `http://localhost:6041`
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- User：TDengine 用户名。
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- Password：TDengine 用户密码。
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点击 `Save & Test` 进行测试，成功会提示：`TDengine Data source is working`。
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## 导入 TDengine V3 仪表盘
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在配置 TDengine 数据源界面，点击 “Dashboards” tab，再点击 ”import” 导入 ”TDengine for 3.x” 仪表盘。
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导入成功后可以进入这个 dashboard，在左上角 ”Log from“ 选项中选择 taosKeeper 中设置的记录监控指标的数据库就可以看到监控结果。
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## TDengine V3 仪表盘详情
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TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源的使用情况和状态，比如 dnodes、 mnodes、 vnodes 和数据库等。
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主要分为集群状态、DNodes 概述、MNode 概述、请求、数据库、DNode 资源使用情况和 taosAdapter 监控信息。下面我们分别详细介绍。
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### 集群状态
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这部分指标包括集群当前信息和状态。
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指标详情（从上到下，从左到右）：
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- **First EP**：当前 TDengine 集群中的`firstEp`设置。
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- **Version**：TDengine 服务器版本（master mnode）。
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- **Expire Time** - 企业版过期时间。
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- **Used Measuring Points** - 企业版已使用的测点数。
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||||
- **Databases** - 数据库个数。
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||||
- **Connections** - 当前连接个数。
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||||
- **DNodes/MNodes/VGroups/VNodes**：每种资源的总数和存活数。
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||||
- **DNodes/MNodes/VGroups/VNodes Alive Percent**：每种资源的存活数/总数的比例，启用告警规则，并在资源存活率（1 分钟内平均健康资源比例）不足 100%时触发。
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||||
- **Measuring Points Used**：启用告警规则的测点数用量（社区版无数据，默认情况下是健康的）。
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### DNodes 概述
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这部分指标包括集群 dnode 基本信息。
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指标详情：
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- **DNodes Status**：`show dnodes` 的简单表格视图。
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- **DNodes Number**：DNodes 数量变化。
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### MNode 概述
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||||
这部分指标包括集群 mnode 基本信息。
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指标详情：
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1. **MNodes Status**：`show mnodes` 的简单表格视图。
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2. **MNodes Number**：类似于`DNodes Number`，MNodes 数量变化。
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### 请求统计
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这部分指标包括集群执行 sql 的统计指标。
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指标详情：
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1. **Select Request**：select 请求数。
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2. **Delete Request**：delete 请求数。
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3. **Insert Request**：insert 请求数。
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4. **Inserted Rows**：实际插入行数。
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5. **Slow Sql**：慢查询数，可以在顶部分时长段过滤。
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### 表统计
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这部分指标包括集群中表的统计指标。
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指标详情：
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1. **STables**：超级表数量。
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2. **Total Tables**：所有表数量。
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3. **Tables**：所有普通表数量随时间变化图。
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4. **Tables Number Foreach VGroups**：每个 VGroups 包含的表数量。
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### DNode 资源使用情况
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这部分指标包括集群所有数据节点资源使用情况展示，每个数据节点为一个 Row 进行展示。。
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指标详情（从上到下，从左到右）：
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1. **Uptime**：从创建 dnode 开始经过的时间。
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2. **Has MNodes?**：当前 dnode 是否为 mnode。
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3. **CPU Cores**：CPU 核数。
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4. **VNodes Number**：当前 dnode 的 VNodes 数量。
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||||
5. **VNodes Masters**：处于 master 角色的 vnode 数量。
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6. **Current CPU Usage of taosd**：taosd 进程的 CPU 使用率。
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7. **Current Memory Usage of taosd**：taosd 进程的内存使用情况。
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8. **Max Disk Used**：taosd 所有数据目录对应的最大磁盘使用率。
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9. **CPU Usage**：进程和系统 CPU 使用率。
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10. **RAM Usage**：RAM 使用指标时间序列视图。
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||||
11. **Disk Used**：多级存储下每个级别使用的磁盘（默认为 level0 级）。
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||||
12. **Disk IO**：磁盘 IO 速率。
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||||
13. **Net IO**：网络 IO，除本机网络之外的总合网络 IO 速率。
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### taosAdapter 监控
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这部分指标包括 taosAdapter rest 和 websocket 请求统计详情。
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指标详情：
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1. **Total**：总请求数
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2. **Successful**：总成功数
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3. **Failed**：总失败数
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4. **Queries**：总查询数
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5. **Writes**：总写入数
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6. **Other**：总其他请求数
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还有上述分类的细分维度折线图。
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## 升级
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下面三种方式都可以进行升级：
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- 用图形界面，若有新版本，可以在 ”TDengine Datasource“ 插件页面点击 update 升级。
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- 按照手动安装步骤自行安装新的 Grafana 插件和 Dashboard。
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||||
- 通过重新运行 `TDinsight.sh` 脚本升级到最新的 Grafana 插件和 TDinsight Dashboard。
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## 卸载
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针对不同的安装方式，卸载时：
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- 用图形界面，在 ”TDengine Datasource“ 插件页面点击 ”Uninstall“ 卸载。
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- 通过 `TDinsight.sh` 脚本安装的 TDinsight，可以使用命令行 `TDinsight.sh -R` 清理相关资源。
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||||
- 手动安装的 TDinsight，要完全卸载，需要清理以下内容：
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||||
1. Grafana 中的 TDinsight Dashboard。
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2. Grafana 中的 Data Source 数据源。
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||||
3. 从插件安装目录删除 `tdengine-datasource` 插件。
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## 附录
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### TDinsight.sh 详细说明
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下面是 TDinsight.sh 的用法详细说明：
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```text
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Usage:
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@ -189,211 +301,3 @@ sudo ./TDengine.sh -n TDengine-Env1 -a http://another:6041 -u root -p taosdata -
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|||
请注意，配置数据源、通知 Channel 和仪表盘在前端是不可更改的。您应该再次通过此脚本更新配置或手动更改 `/etc/grafana/provisioning` 目录（这是 Grafana 的默认目录，根据需要使用`-P`选项更改）中的配置文件。
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||||
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||||
特别地，当您使用 Grafana Cloud 或其他组织时，`-O` 可用于设置组织 ID。 `-G` 可指定 Grafana 插件安装目录。 `-e` 参数将仪表盘设置为可编辑。
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</TabItem>
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</Tabs>
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||||
### 启动 Grafana 服务
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```bash
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sudo systemctl start grafana-server
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sudo systemctl enable grafana-server
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```
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### 登录到 Grafana
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在 Web 浏览器中打开默认的 Grafana 网址：`http://localhost:3000`。
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默认用户名/密码都是 `admin`。Grafana 会要求在首次登录后更改密码。
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### 添加 TDengine 数据源
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指向 **Configurations** -> **Data Sources** 菜单，然后点击 **Add data source** 按钮。
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搜索并选择**TDengine**。
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配置 TDengine 数据源。
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保存并测试，正常情况下会报告 'TDengine Data source is working'。
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### 导入仪表盘
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在配置 TDengine 数据源界面，点击 **Dashboards** tab。
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选择 `TDengine for 3.x`，并点击 `import`。
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导入完成后，在搜索界面已经出现了 **TDinsight for 3.x** dashboard。
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进入 TDinsight for 3.x dashboard 后，选择 taosKeeper 中设置的记录监控指标的数据库。
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然后可以看到监控结果。
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## TDinsight 仪表盘详细信息
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||||
TDinsight 仪表盘旨在提供 TDengine 相关资源的使用情况和状态，比如 dnodes、 mnodes、 vnodes 和数据库等。
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指标详情如下：
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### 集群状态
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这部分包括集群当前信息和状态，告警信息也在此处（从左到右，从上到下）。
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- **First EP**：当前 TDengine 集群中的`firstEp`设置。
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||||
- **Version**：TDengine 服务器版本（master mnode）。
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- **Master Uptime**: 当前 Master MNode 被选举为 Master 后经过的时间。
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- **Expire Time** - 企业版过期时间。
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- **Used Measuring Points** - 企业版已使用的测点数。
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- **Databases** - 数据库个数。
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- **Connections** - 当前连接个数。
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||||
- **DNodes/MNodes/VGroups/VNodes**：每种资源的总数和存活数。
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||||
- **DNodes/MNodes/VGroups/VNodes Alive Percent**：每种资源的存活数/总数的比例，启用告警规则，并在资源存活率（1 分钟内平均健康资源比例）不足 100%时触发。
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||||
- **Measuring Points Used**：启用告警规则的测点数用量（社区版无数据，默认情况下是健康的）。
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||||
- **Grants Expire Time**：启用告警规则的企业版过期时间（社区版无数据，默认情况是健康的）。
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||||
- **Error Rate**：启用警报的集群总合错误率（每秒平均错误数）。
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### DNodes 状态
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- **DNodes Status**：`show dnodes` 的简单表格视图。
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- **DNodes Lifetime**：从创建 dnode 开始经过的时间。
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- **DNodes Number**：DNodes 数量变化。
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### MNode 概述
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1. **MNodes Status**：`show mnodes` 的简单表格视图。
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2. **MNodes Number**：类似于`DNodes Number`，MNodes 数量变化。
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### 请求
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1. **Requests Rate(Inserts per Second)**：平均每秒插入次数。
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2. **Requests (Selects)**：查询请求数及变化率（count of second）。
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### 数据库
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数据库使用情况，对变量 `$database` 的每个值即每个数据库进行重复多行展示。
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1. **STables**：超级表数量。
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2. **Total Tables**：所有表数量。
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3. **Tables**：所有普通表数量随时间变化图。
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4. **Tables Number Foreach VGroups**：每个 VGroups 包含的表数量。
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### DNode 资源使用情况
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数据节点资源使用情况展示，对变量 `$fqdn` 即每个数据节点进行重复多行展示。包括：
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1. **Uptime**：从创建 dnode 开始经过的时间。
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2. **Has MNodes?**：当前 dnode 是否为 mnode。
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3. **CPU Cores**：CPU 核数。
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4. **VNodes Number**：当前 dnode 的 VNodes 数量。
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5. **VNodes Masters**：处于 master 角色的 vnode 数量。
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6. **Current CPU Usage of taosd**：taosd 进程的 CPU 使用率。
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7. **Current Memory Usage of taosd**：taosd 进程的内存使用情况。
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8. **Disk Used**：taosd 数据目录的总磁盘使用百分比。
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9. **CPU Usage**：进程和系统 CPU 使用率。
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10. **RAM Usage**：RAM 使用指标时间序列视图。
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11. **Disk Used**：多级存储下每个级别使用的磁盘（默认为 level0 级）。
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12. **Disk Increasing Rate per Minute**：每分钟磁盘用量增加或减少的百分比。
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13. **Disk IO**：磁盘 IO 速率。
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14. **Net IO**：网络 IO，除本机网络之外的总合网络 IO 速率。
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### 登录历史
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目前只报告每分钟登录次数。
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### 监控 taosAdapter
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支持监控 taosAdapter 请求统计和状态详情。包括：
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1. **Http Request Total**: 请求总数。
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2. **Http Request Fail**: 请求总数。
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3. **CPU Used**: taosAdapter CPU 使用情况。
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4. **Memory Used**: taosAdapter 内存使用情况。
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5. **Http Request Inflight**: 即时处理请求数。
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6. **Http Status Code**: taosAdapter http 状态码。
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## 升级
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通过 `TDinsight.sh` 脚本安装的 TDinsight，可以通过重新运行该脚本就可以升级到最新的 Grafana 插件和 TDinsight Dashboard。
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手动安装的情况下，可按照上述步骤自行安装新的 Grafana 插件和 Dashboard。
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## 卸载
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通过 `TDinsight.sh` 脚本安装的 TDinsight，可以使用命令行 `TDinsight.sh -R` 清理相关资源。
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手动安装时，要完全卸载 TDinsight，需要清理以下内容：
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1. Grafana 中的 TDinsight Dashboard。
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2. Grafana 中的 Data Source 数据源。
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3. 从插件安装目录删除 `tdengine-datasource` 插件。
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## 整合的 Docker 示例
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```bash
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git clone --depth 1 https://github.com/taosdata/grafanaplugin.git
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cd grafanaplugin
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```
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根据需要在 `docker-compose.yml` 文件中修改：
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```yaml
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version: '3.7'
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services:
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grafana:
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image: grafana/grafana:7.5.10
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volumes:
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- ./dist:/var/lib/grafana/plugins/tdengine-datasource
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||||
- ./grafana/grafana.ini:/etc/grafana/grafana.ini
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- ./grafana/provisioning/:/etc/grafana/provisioning/
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||||
- grafana-data:/var/lib/grafana
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||||
environment:
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TDENGINE_API: ${TDENGINE_API}
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TDENGINE_USER: ${TDENGINE_USER}
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TDENGINE_PASS: ${TDENGINE_PASS}
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ports:
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- 3000:3000
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||||
volumes:
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grafana-data:
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```
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||||
替换`docker-compose.yml`中的环境变量或保存环境变量到`.env`文件，然后用`docker-compose up`启动 Grafana。`docker-compose` 工具的具体用法参见 [Docker Compose Reference](https://docs.docker.com/compose/)
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```bash
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docker-compose up -d
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```
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TDinsight 已经通过 Provisioning 部署完毕，请到 http://localhost:3000/d/tdinsight/ 查看仪表盘。
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[grafana]: https://grafana.com
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[tdengine]: https://www.taosdata.com
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@ -1,7 +1,7 @@
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sidebar_label: 集群管理
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||||
title: 集群管理
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||||
description: 管理集群的 SQL 命令的详细解析
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sidebar_label: 节点管理
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||||
title: 节点管理
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||||
description: 管理集群节点的 SQL 命令的详细解析
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组成 TDengine 集群的物理实体是 dnode (data node 的缩写)，它是一个运行在操作系统之上的进程。在 dnode 中可以建立负责时序数据存储的 vnode (virtual node)，在多节点集群环境下当某个数据库的 replica 为 3 时，该数据库中的每个 vgroup 由 3 个 vnode 组成；当数据库的 replica 为 1 时，该数据库中的每个 vgroup 由 1 个 vnode 组成。如果要想配置某个数据库为多副本，则集群中的 dnode 数量至少为 3。在 dnode 还可以创建 mnode (management node)，单个集群中最多可以创建三个 mnode。在 TDengine 3.0.0.0 中为了支持存算分离，引入了一种新的逻辑节点 qnode (query node)，qnode 和 vnode 既可以共存在一个 dnode 中，也可以完全分离在不同的 dnode 上。
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@ -35,6 +35,7 @@ Websocket 连接支持所有能运行 Rust 的平台。
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| Rust 连接器版本 | TDengine 版本 | 主要功能 |
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| :----------------: | :--------------: | :--------------------------------------------------: |
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| v0.12.3 | 3.3.0.0 or later | 优化了 Websocket 查询和插入性能，支持了 VARBINARY 和 GEOMETRY 类型 |
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| v0.12.0 | 3.2.3.0 or later | WS 支持压缩。 |
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| v0.11.0 | 3.2.0.0 | TMQ 功能优化。 |
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||||
| v0.10.0 | 3.1.0.0 | WS endpoint 变更。 |
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@ -44,7 +45,6 @@ Websocket 连接支持所有能运行 Rust 的平台。
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| v0.7.6 | 3.0.3.0 | 支持在请求中使用 req_id。 |
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| v0.6.0 | 3.0.0.0 | 基础功能。 |
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Rust 连接器仍然在快速开发中，1.0 之前无法保证其向后兼容。建议使用 3.0 版本以上的 TDengine，以避免已知问题。
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## 处理错误
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@ -41,12 +41,16 @@ Python 连接器的源码托管在 [GitHub](https://github.com/taosdata/taos-con
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|Python Connector 版本|主要变化|
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|:-------------------:|:----:|
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|2.7.15|新增 VARBINARY 和 GEOMETRY 类型支持|
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|2.7.14|修复已知问题|
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|2.7.13|新增 tmq 同步提交 offset 接口|
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|2.7.12|1. 新增 varbinary 类型支持（STMT暂不支持 varbinary ）<br/> 2. query 性能提升（感谢贡献者[hadrianl](https://github.com/taosdata/taos-connector-python/pull/209)）|
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||||
|2.7.9|数据订阅支持获取消费进度和重置消费进度|
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|2.7.8|新增 `execute_many`|
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||||
|Python Websocket Connector 版本|主要变化|
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|:----------------------------:|:-----:|
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|0.3.2|优化 Websocket sql 查询和插入性能，修改 readme 和 文档，修复已知问题|
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|0.2.9|已知问题修复|
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|0.2.5|1. 数据订阅支持获取消费进度和重置消费进度 <br/> 2. 支持 schemaless <br/> 3. 支持 STMT|
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|0.2.4|数据订阅新增取消订阅方法|
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@ -4,7 +4,7 @@ title: 连接器
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description: 详细介绍各种语言的连接器及 REST API
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TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速开发自己的应用，TDengine 支持了多种编程语言的连接器，其中官方连接器包括支持 C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C# 和 Rust 的连接器。这些连接器支持使用原生接口（taosc）和 REST 接口（部分语言暂不支持）连接 TDengine 集群。社区开发者也贡献了多个非官方连接器，例如 ADO.NET 连接器、Lua 连接器和 PHP 连接器。
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||||
TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速开发自己的应用，TDengine 支持了多种编程语言的连接器，其中官方连接器包括支持 C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C# 和 Rust 的连接器。这些连接器支持使用原生接口（taosc）和 WebSocket 接口连接 TDengine 集群。社区开发者也贡献了多个非官方连接器，例如 ADO.NET 连接器、Lua 连接器和 PHP 连接器。
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@ -28,13 +28,14 @@ TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速
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TDengine 版本更新往往会增加新的功能特性，列表中的连接器版本为连接器最佳适配版本。
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||||
| **TDengine 版本** | **Java** | **Python** | **Go** | **C#** | **Node.js** | **Rust** |
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| ---------------------- | --------- | ---------- | ------------ | ------------- | --------------- | -------- |
|
||||
| **3.0.0.0 及以上** | 3.0.2以上 | 当前版本 | 3.0 分支 | 3.0.0 | 3.1.0 | 当前版本 |
|
||||
| **2.4.0.14 及以上** | 2.0.38 | 当前版本 | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
|
||||
| **2.4.0.4 - 2.4.0.13** | 2.0.37 | 当前版本 | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
|
||||
| **2.2.x.x ** | 2.0.36 | 当前版本 | master 分支 | n/a | 2.0.7 - 2.0.9 | 当前版本 |
|
||||
| **2.0.x.x ** | 2.0.34 | 当前版本 | master 分支 | n/a | 2.0.1 - 2.0.6 | 当前版本 |
|
||||
| **TDengine 版本** | **Java** | **Python** | **Go** | **C#** | **Node.js** | **Rust** |
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||||
| ---------------------- | ------------- | ------------------------------------------- | ------------ | ------------- | --------------- | -------- |
|
||||
| **3.3.0.0 及以上** | 3.3.2.0及以上 | taospy 2.7.15及以上，taos-ws-py 0.3.2及以上 | 3.5.5及以上 | 3.1.3及以上 | 3.1.0及以上 | 当前版本 |
|
||||
| **3.0.0.0 及以上** | 3.0.2以上 | 当前版本 | 3.0 分支 | 3.0.0 | 3.1.0 | 当前版本 |
|
||||
| **2.4.0.14 及以上** | 2.0.38 | 当前版本 | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
|
||||
| **2.4.0.4 - 2.4.0.13** | 2.0.37 | 当前版本 | develop 分支 | 1.0.2 - 1.0.6 | 2.0.10 - 2.0.12 | 当前版本 |
|
||||
| **2.2.x.x ** | 2.0.36 | 当前版本 | master 分支 | n/a | 2.0.7 - 2.0.9 | 当前版本 |
|
||||
| **2.0.x.x ** | 2.0.34 | 当前版本 | master 分支 | n/a | 2.0.1 - 2.0.6 | 当前版本 |
|
||||
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||||
## 功能特性
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@ -1,5 +1,13 @@
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||||
title: 实践案例
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||||
sidebar_label: 实践案例
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||||
toc_max_heading_level: 4
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||||
本章介绍了 TDengine 在各行业应用的一些典型案例。
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```mdx-code-block
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||||
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
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||||
import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
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||||
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||||
<DocCardList items={useCurrentSidebarCategory().items}/>
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```
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@ -178,7 +178,7 @@ TDengine 集群可以容纳单个、多个甚至几千个数据节点。应用
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TDengine 存储的数据包括采集的时序数据以及库、表相关的元数据、标签数据等，这些数据具体分为三部分：
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- 时序数据：TDengine 的核心存储对象，存放于 vnode 里，由 data、head 和 last 三个文件组成，数据量大，查询量取决于应用场景。容许乱序写入，但暂时不支持删除操作，并且仅在 update 参数设置为 1 时允许更新操作。通过采用一个采集点一张表的模型，一个时间段的数据是连续存储，对单张表的写入是简单的追加操作，一次读，可以读到多条记录，这样保证对单个采集点的插入和查询操作，性能达到最优。
|
||||
- 时序数据：TDengine 的核心存储对象，存放于 vnode 里，由 data、head 和 last 三个文件组成，数据量大，查询量取决于应用场景。允许乱序写入，但暂时不支持删除操作，并且仅在 update 参数设置为 1 时允许更新操作。通过采用一个采集点一张表的模型，一个时间段的数据是连续存储，对单张表的写入是简单的追加操作，一次读，可以读到多条记录，这样保证对单个采集点的插入和查询操作，性能达到最优。
|
||||
- 数据表元数据：包含标签信息和 Table Schema 信息，存放于 vnode 里的 meta 文件，支持增删改查四个标准操作。数据量很大，有 N 张表，就有 N 条记录，因此采用 LRU 存储，支持标签数据的索引。TDengine 支持多核多线程并发查询。只要计算内存足够，元数据全内存存储，千万级别规模的标签数据过滤结果能毫秒级返回。在内存资源不足的情况下，仍然可以支持数千万张表的快速查询。
|
||||
- 数据库元数据：存放于 mnode 里，包含系统节点、用户、DB、STable Schema 等信息，支持增删改查四个标准操作。这部分数据的量不大，可以全内存保存，而且由于客户端有缓存，查询量也不大。因此目前的设计虽是集中式存储管理，但不会构成性能瓶颈。
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||||
|
||||
|
Before Width: | Height: | Size: 319 KiB After Width: | Height: | Size: 319 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 179 KiB After Width: | Height: | Size: 179 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 117 KiB After Width: | Height: | Size: 117 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 133 KiB After Width: | Height: | Size: 133 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 476 KiB After Width: | Height: | Size: 476 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 105 KiB After Width: | Height: | Size: 105 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 359 KiB After Width: | Height: | Size: 359 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 118 KiB After Width: | Height: | Size: 118 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 52 KiB After Width: | Height: | Size: 52 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 30 KiB After Width: | Height: | Size: 30 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 96 KiB After Width: | Height: | Size: 96 KiB |
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@ -3,6 +3,8 @@ title: 技术内幕
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|||
description: TDengine 的内部设计
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---
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||||
本章简要说明 TDengine 的一些内部设计。
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```mdx-code-block
|
||||
import DocCardList from '@theme/DocCardList';
|
||||
import {useCurrentSidebarCategory} from '@docusaurus/theme-common';
|
||||
|
Before Width: | Height: | Size: 133 KiB After Width: | Height: | Size: 133 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 16 KiB After Width: | Height: | Size: 16 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 163 KiB After Width: | Height: | Size: 163 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 25 KiB After Width: | Height: | Size: 25 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 192 KiB After Width: | Height: | Size: 192 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 46 KiB After Width: | Height: | Size: 46 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 232 KiB After Width: | Height: | Size: 232 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 5.6 KiB After Width: | Height: | Size: 5.6 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 19 KiB After Width: | Height: | Size: 19 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB After Width: | Height: | Size: 20 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 75 KiB After Width: | Height: | Size: 75 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 72 KiB After Width: | Height: | Size: 72 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 231 KiB After Width: | Height: | Size: 231 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 40 KiB After Width: | Height: | Size: 40 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB After Width: | Height: | Size: 20 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 61 KiB After Width: | Height: | Size: 61 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 56 KiB After Width: | Height: | Size: 56 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 215 KiB After Width: | Height: | Size: 215 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 194 KiB After Width: | Height: | Size: 194 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 106 KiB After Width: | Height: | Size: 106 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 155 KiB After Width: | Height: | Size: 155 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 15 KiB After Width: | Height: | Size: 15 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 22 KiB After Width: | Height: | Size: 22 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 27 KiB After Width: | Height: | Size: 27 KiB |
|
|
@ -25,9 +25,9 @@ extern "C" {
|
|||
#include "tarray.h"
|
||||
#include "thash.h"
|
||||
#include "tlog.h"
|
||||
#include "tsimplehash.h"
|
||||
#include "tmsg.h"
|
||||
#include "tmsgcb.h"
|
||||
#include "tsimplehash.h"
|
||||
|
||||
typedef enum {
|
||||
JOB_TASK_STATUS_NULL = 0,
|
||||
|
|
@ -69,16 +69,16 @@ typedef enum {
|
|||
#define QUERY_MSG_MASK_SHOW_REWRITE() (1 << 0)
|
||||
#define QUERY_MSG_MASK_AUDIT() (1 << 1)
|
||||
#define QUERY_MSG_MASK_VIEW() (1 << 2)
|
||||
#define TEST_SHOW_REWRITE_MASK(m) (((m) & QUERY_MSG_MASK_SHOW_REWRITE()) != 0)
|
||||
#define TEST_AUDIT_MASK(m) (((m) & QUERY_MSG_MASK_AUDIT()) != 0)
|
||||
#define TEST_VIEW_MASK(m) (((m) & QUERY_MSG_MASK_VIEW()) != 0)
|
||||
#define TEST_SHOW_REWRITE_MASK(m) (((m)&QUERY_MSG_MASK_SHOW_REWRITE()) != 0)
|
||||
#define TEST_AUDIT_MASK(m) (((m)&QUERY_MSG_MASK_AUDIT()) != 0)
|
||||
#define TEST_VIEW_MASK(m) (((m)&QUERY_MSG_MASK_VIEW()) != 0)
|
||||
|
||||
typedef struct STableComInfo {
|
||||
uint8_t numOfTags; // the number of tags in schema
|
||||
uint8_t precision; // the number of precision
|
||||
col_id_t numOfColumns; // the number of columns
|
||||
int16_t numOfPKs;
|
||||
int32_t rowSize; // row size of the schema
|
||||
int32_t rowSize; // row size of the schema
|
||||
} STableComInfo;
|
||||
|
||||
typedef struct SIndexMeta {
|
||||
|
|
@ -119,8 +119,9 @@ typedef struct STableMeta {
|
|||
int32_t sversion;
|
||||
int32_t tversion;
|
||||
STableComInfo tableInfo;
|
||||
SSchemaExt* schemaExt; // There is no additional memory allocation, and the pointer is fixed to the next address of the schema content.
|
||||
SSchema schema[];
|
||||
SSchemaExt* schemaExt; // There is no additional memory allocation, and the pointer is fixed to the next address of
|
||||
// the schema content.
|
||||
SSchema schema[];
|
||||
} STableMeta;
|
||||
#pragma pack(pop)
|
||||
|
||||
|
|
@ -196,9 +197,9 @@ typedef struct SBoundColInfo {
|
|||
} SBoundColInfo;
|
||||
|
||||
typedef struct STableColsData {
|
||||
char tbName[TSDB_TABLE_NAME_LEN];
|
||||
SArray* aCol;
|
||||
bool getFromHash;
|
||||
char tbName[TSDB_TABLE_NAME_LEN];
|
||||
SArray* aCol;
|
||||
bool getFromHash;
|
||||
} STableColsData;
|
||||
|
||||
typedef struct STableVgUid {
|
||||
|
|
@ -207,15 +208,14 @@ typedef struct STableVgUid {
|
|||
} STableVgUid;
|
||||
|
||||
typedef struct STableBufInfo {
|
||||
void* pCurBuff;
|
||||
SArray* pBufList;
|
||||
int64_t buffUnit;
|
||||
int64_t buffSize;
|
||||
int64_t buffIdx;
|
||||
int64_t buffOffset;
|
||||
void* pCurBuff;
|
||||
SArray* pBufList;
|
||||
int64_t buffUnit;
|
||||
int64_t buffSize;
|
||||
int64_t buffIdx;
|
||||
int64_t buffOffset;
|
||||
} STableBufInfo;
|
||||
|
||||
|
||||
typedef struct STableDataCxt {
|
||||
STableMeta* pMeta;
|
||||
STSchema* pSchema;
|
||||
|
|
@ -237,23 +237,22 @@ typedef struct SStbInterlaceInfo {
|
|||
void* pRequest;
|
||||
uint64_t requestId;
|
||||
int64_t requestSelf;
|
||||
bool tbFromHash;
|
||||
bool tbFromHash;
|
||||
SHashObj* pVgroupHash;
|
||||
SArray* pVgroupList;
|
||||
SSHashObj* pTableHash;
|
||||
int64_t tbRemainNum;
|
||||
STableBufInfo tbBuf;
|
||||
char firstName[TSDB_TABLE_NAME_LEN];
|
||||
STSchema *pTSchema;
|
||||
STableDataCxt *pDataCtx;
|
||||
void *boundTags;
|
||||
STSchema* pTSchema;
|
||||
STableDataCxt* pDataCtx;
|
||||
void* boundTags;
|
||||
|
||||
bool tableColsReady;
|
||||
SArray *pTableCols;
|
||||
int32_t pTableColsIdx;
|
||||
bool tableColsReady;
|
||||
SArray* pTableCols;
|
||||
int32_t pTableColsIdx;
|
||||
} SStbInterlaceInfo;
|
||||
|
||||
|
||||
typedef int32_t (*__async_send_cb_fn_t)(void* param, SDataBuf* pMsg, int32_t code);
|
||||
typedef int32_t (*__async_exec_fn_t)(void* param);
|
||||
|
||||
|
|
@ -308,6 +307,8 @@ void destroyAhandle(void* ahandle);
|
|||
int32_t asyncSendMsgToServerExt(void* pTransporter, SEpSet* epSet, int64_t* pTransporterId, SMsgSendInfo* pInfo,
|
||||
bool persistHandle, void* ctx);
|
||||
|
||||
int32_t asyncFreeConnById(void* pTransporter, int64_t pid);
|
||||
;
|
||||
/**
|
||||
* Asynchronously send message to server, after the response received, the callback will be incured.
|
||||
*
|
||||
|
|
@ -325,7 +326,7 @@ void initQueryModuleMsgHandle();
|
|||
|
||||
const SSchema* tGetTbnameColumnSchema();
|
||||
bool tIsValidSchema(struct SSchema* pSchema, int32_t numOfCols, int32_t numOfTags);
|
||||
int32_t getAsofJoinReverseOp(EOperatorType op);
|
||||
int32_t getAsofJoinReverseOp(EOperatorType op);
|
||||
|
||||
int32_t queryCreateCTableMetaFromMsg(STableMetaRsp* msg, SCTableMeta* pMeta);
|
||||
int32_t queryCreateTableMetaFromMsg(STableMetaRsp* msg, bool isSuperTable, STableMeta** pMeta);
|
||||
|
|
@ -384,7 +385,7 @@ extern int32_t (*queryProcessMsgRsp[TDMT_MAX])(void* output, char* msg, int32_t
|
|||
|
||||
#define NEED_CLIENT_RM_TBLMETA_REQ(_type) \
|
||||
((_type) == TDMT_VND_CREATE_TABLE || (_type) == TDMT_MND_CREATE_STB || (_type) == TDMT_VND_DROP_TABLE || \
|
||||
(_type) == TDMT_MND_DROP_STB || (_type) == TDMT_MND_CREATE_VIEW || (_type) == TDMT_MND_DROP_VIEW || \
|
||||
(_type) == TDMT_MND_DROP_STB || (_type) == TDMT_MND_CREATE_VIEW || (_type) == TDMT_MND_DROP_VIEW || \
|
||||
(_type) == TDMT_MND_CREATE_TSMA || (_type) == TDMT_MND_DROP_TSMA || (_type) == TDMT_MND_DROP_TB_WITH_TSMA)
|
||||
|
||||
#define NEED_SCHEDULER_REDIRECT_ERROR(_code) \
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -125,6 +125,7 @@ typedef struct SRpcInit {
|
|||
int32_t timeToGetConn;
|
||||
int8_t supportBatch; // 0: no batch, 1. batch
|
||||
int32_t batchSize;
|
||||
int8_t notWaitAvaliableConn; // 1: wait to get, 0: no wait
|
||||
void *parent;
|
||||
} SRpcInit;
|
||||
|
||||
|
|
@ -158,18 +159,21 @@ void *rpcReallocCont(void *ptr, int64_t contLen);
|
|||
// Because taosd supports multi-process mode
|
||||
// These functions should not be used on the server side
|
||||
// Please use tmsg<xx> functions, which are defined in tmsgcb.h
|
||||
int rpcSendRequest(void *thandle, const SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pMsg, int64_t *rid);
|
||||
int rpcSendResponse(const SRpcMsg *pMsg);
|
||||
int rpcRegisterBrokenLinkArg(SRpcMsg *msg);
|
||||
int rpcReleaseHandle(void *handle, int8_t type); // just release conn to rpc instance, no close sock
|
||||
int32_t rpcSendRequest(void *thandle, const SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pMsg, int64_t *rid);
|
||||
int32_t rpcSendResponse(const SRpcMsg *pMsg);
|
||||
int32_t rpcRegisterBrokenLinkArg(SRpcMsg *msg);
|
||||
int32_t rpcReleaseHandle(void *handle, int8_t type); // just release conn to rpc instance, no close sock
|
||||
|
||||
// These functions will not be called in the child process
|
||||
int rpcSendRequestWithCtx(void *thandle, const SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pMsg, int64_t *rid, SRpcCtx *ctx);
|
||||
int rpcSendRecv(void *shandle, SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pReq, SRpcMsg *pRsp);
|
||||
int rpcSendRecvWithTimeout(void *shandle, SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pMsg, SRpcMsg *pRsp, int8_t *epUpdated,
|
||||
int32_t rpcSendRequestWithCtx(void *thandle, const SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pMsg, int64_t *rid, SRpcCtx *ctx);
|
||||
int32_t rpcSendRecv(void *shandle, SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pReq, SRpcMsg *pRsp);
|
||||
int32_t rpcSendRecvWithTimeout(void *shandle, SEpSet *pEpSet, SRpcMsg *pMsg, SRpcMsg *pRsp, int8_t *epUpdated,
|
||||
int32_t timeoutMs);
|
||||
int rpcSetDefaultAddr(void *thandle, const char *ip, const char *fqdn);
|
||||
void *rpcAllocHandle();
|
||||
|
||||
int32_t rpcFreeConnById(void *shandle, int64_t connId);
|
||||
|
||||
int32_t rpcSetDefaultAddr(void *thandle, const char *ip, const char *fqdn);
|
||||
int32_t rpcAllocHandle(int64_t *refId);
|
||||
int32_t rpcSetIpWhite(void *thandl, void *arg);
|
||||
|
||||
int32_t rpcUtilSIpRangeToStr(SIpV4Range *pRange, char *buf);
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -511,7 +511,7 @@ static int32_t doSendCommitMsg(tmq_t* tmq, int32_t vgId, SEpSet* epSet, STqOffse
|
|||
|
||||
void* abuf = POINTER_SHIFT(buf, sizeof(SMsgHead));
|
||||
|
||||
SEncoder encoder;
|
||||
SEncoder encoder = {0};
|
||||
tEncoderInit(&encoder, abuf, len);
|
||||
if(tEncodeMqVgOffset(&encoder, &pOffset) < 0) {
|
||||
tEncoderClear(&encoder);
|
||||
|
|
@ -953,7 +953,7 @@ void tmqSendHbReq(void* param, void* tmrId) {
|
|||
tscError("tmqSendHbReq asyncSendMsgToServer failed");
|
||||
}
|
||||
|
||||
atomic_val_compare_exchange_8(&pollFlag, 1, 0);
|
||||
(void)atomic_val_compare_exchange_8(&pollFlag, 1, 0);
|
||||
OVER:
|
||||
tDestroySMqHbReq(&req);
|
||||
if(tmrId != NULL){
|
||||
|
|
@ -2394,7 +2394,7 @@ TAOS_RES* tmq_consumer_poll(tmq_t* tmq, int64_t timeout) {
|
|||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
atomic_val_compare_exchange_8(&pollFlag, 0, 1);
|
||||
(void)atomic_val_compare_exchange_8(&pollFlag, 0, 1);
|
||||
|
||||
while (1) {
|
||||
tmqHandleAllDelayedTask(tmq);
|
||||
|
|
@ -3133,7 +3133,7 @@ int64_t getCommittedFromServer(tmq_t* tmq, char* tname, int32_t vgId, SEpSet* ep
|
|||
|
||||
void* abuf = POINTER_SHIFT(buf, sizeof(SMsgHead));
|
||||
|
||||
SEncoder encoder;
|
||||
SEncoder encoder = {0};
|
||||
tEncoderInit(&encoder, abuf, len);
|
||||
code = tEncodeMqVgOffset(&encoder, &pOffset);
|
||||
if (code < 0) {
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1261,13 +1261,16 @@ static int32_t blockDataAssign(SColumnInfoData* pCols, const SSDataBlock* pDataB
|
|||
return TSDB_CODE_SUCCESS;
|
||||
}
|
||||
|
||||
static SColumnInfoData* createHelpColInfoData(const SSDataBlock* pDataBlock) {
|
||||
static int32_t createHelpColInfoData(const SSDataBlock* pDataBlock, SColumnInfoData** ppCols) {
|
||||
*ppCols = NULL;
|
||||
|
||||
int32_t code = 0;
|
||||
int32_t rows = pDataBlock->info.capacity;
|
||||
size_t numOfCols = taosArrayGetSize(pDataBlock->pDataBlock);
|
||||
|
||||
SColumnInfoData* pCols = taosMemoryCalloc(numOfCols, sizeof(SColumnInfoData));
|
||||
if (pCols == NULL) {
|
||||
return NULL;
|
||||
return terrno;
|
||||
}
|
||||
|
||||
for (int32_t i = 0; i < numOfCols; ++i) {
|
||||
|
|
@ -1280,8 +1283,11 @@ static SColumnInfoData* createHelpColInfoData(const SSDataBlock* pDataBlock) {
|
|||
if (IS_VAR_DATA_TYPE(pCols[i].info.type)) {
|
||||
pCols[i].varmeta.offset = taosMemoryCalloc(rows, sizeof(int32_t));
|
||||
pCols[i].pData = taosMemoryCalloc(1, pColInfoData->varmeta.length);
|
||||
if (pCols[i].varmeta.offset == NULL) {
|
||||
return NULL;
|
||||
if (pCols[i].varmeta.offset == NULL || pCols[i].pData == NULL) {
|
||||
code = terrno;
|
||||
taosMemoryFree(pCols[i].varmeta.offset);
|
||||
taosMemoryFree(pCols[i].pData);
|
||||
goto _error;
|
||||
}
|
||||
|
||||
pCols[i].varmeta.length = pColInfoData->varmeta.length;
|
||||
|
|
@ -1290,12 +1296,20 @@ static SColumnInfoData* createHelpColInfoData(const SSDataBlock* pDataBlock) {
|
|||
pCols[i].nullbitmap = taosMemoryCalloc(1, BitmapLen(rows));
|
||||
pCols[i].pData = taosMemoryCalloc(rows, pCols[i].info.bytes);
|
||||
if (pCols[i].nullbitmap == NULL || pCols[i].pData == NULL) {
|
||||
return NULL;
|
||||
code = terrno;
|
||||
taosMemoryFree(pCols[i].nullbitmap);
|
||||
taosMemoryFree(pCols[i].pData);
|
||||
goto _error;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return pCols;
|
||||
*ppCols = pCols;
|
||||
return code;
|
||||
|
||||
_error:
|
||||
taosMemoryFree(pCols);
|
||||
return code;
|
||||
}
|
||||
|
||||
static void copyBackToBlock(SSDataBlock* pDataBlock, SColumnInfoData* pCols) {
|
||||
|
|
@ -1423,16 +1437,15 @@ int32_t blockDataSort(SSDataBlock* pDataBlock, SArray* pOrderInfo) {
|
|||
|
||||
int64_t p1 = taosGetTimestampUs();
|
||||
|
||||
SColumnInfoData* pCols = createHelpColInfoData(pDataBlock);
|
||||
if (pCols == NULL) {
|
||||
SColumnInfoData* pCols = NULL;
|
||||
int32_t code = createHelpColInfoData(pDataBlock, &pCols);
|
||||
if (code != 0) {
|
||||
destroyTupleIndex(index);
|
||||
terrno = TSDB_CODE_OUT_OF_MEMORY;
|
||||
return terrno;
|
||||
return code;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int64_t p2 = taosGetTimestampUs();
|
||||
|
||||
int32_t code = blockDataAssign(pCols, pDataBlock, index);
|
||||
code = blockDataAssign(pCols, pDataBlock, index);
|
||||
if (code) {
|
||||
return code;
|
||||
}
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1204,8 +1204,12 @@ static int32_t taosSetSystemCfg(SConfig *pCfg) {
|
|||
SConfigItem *pItem = NULL;
|
||||
|
||||
TAOS_CHECK_GET_CFG_ITEM(pCfg, pItem, "timezone");
|
||||
TAOS_CHECK_RETURN(osSetTimezone(pItem->str));
|
||||
uDebug("timezone format changed from %s to %s", pItem->str, tsTimezoneStr);
|
||||
if (0 == strlen(pItem->str)) {
|
||||
uError("timezone is not set");
|
||||
} else {
|
||||
TAOS_CHECK_RETURN(osSetTimezone(pItem->str));
|
||||
uDebug("timezone format changed from %s to %s", pItem->str, tsTimezoneStr);
|
||||
}
|
||||
TAOS_CHECK_RETURN(cfgSetItem(pCfg, "timezone", tsTimezoneStr, pItem->stype, true));
|
||||
|
||||
TAOS_CHECK_GET_CFG_ITEM(pCfg, pItem, "locale");
|
||||
|
|
@ -1216,7 +1220,7 @@ static int32_t taosSetSystemCfg(SConfig *pCfg) {
|
|||
|
||||
int32_t code = taosSetSystemLocale(locale, charset);
|
||||
if (TSDB_CODE_SUCCESS != code) {
|
||||
uInfo("failed to set locale %s, since: %s", locale, tstrerror(code));
|
||||
uError("failed to set locale:%s, since: %s", locale, tstrerror(code));
|
||||
char curLocale[TD_LOCALE_LEN] = {0};
|
||||
char curCharset[TD_CHARSET_LEN] = {0};
|
||||
taosGetSystemLocale(curLocale, curCharset);
|
||||
|
|
@ -1568,13 +1572,13 @@ int32_t taosCreateLog(const char *logname, int32_t logFileNum, const char *cfgDi
|
|||
const char *envFile, char *apolloUrl, SArray *pArgs, bool tsc) {
|
||||
int32_t code = TSDB_CODE_SUCCESS;
|
||||
int32_t lino = 0;
|
||||
SConfig *pCfg = NULL;
|
||||
|
||||
if (tsCfg == NULL) {
|
||||
TAOS_CHECK_RETURN(osDefaultInit());
|
||||
TAOS_CHECK_GOTO(osDefaultInit(), &lino, _exit);
|
||||
}
|
||||
|
||||
SConfig *pCfg = NULL;
|
||||
TAOS_CHECK_RETURN(cfgInit(&pCfg));
|
||||
TAOS_CHECK_GOTO(cfgInit(&pCfg), &lino, _exit);
|
||||
|
||||
if (tsc) {
|
||||
tsLogEmbedded = 0;
|
||||
|
|
@ -1604,7 +1608,7 @@ int32_t taosCreateLog(const char *logname, int32_t logFileNum, const char *cfgDi
|
|||
|
||||
SConfigItem *pDebugItem = NULL;
|
||||
TAOS_CHECK_GET_CFG_ITEM(pCfg, pDebugItem, "debugFlag");
|
||||
TAOS_CHECK_RETURN(taosSetAllDebugFlag(pCfg, pDebugItem->i32));
|
||||
TAOS_CHECK_GOTO(taosSetAllDebugFlag(pCfg, pDebugItem->i32), &lino, _exit);
|
||||
|
||||
if ((code = taosMulModeMkDir(tsLogDir, 0777, true)) != TSDB_CODE_SUCCESS) {
|
||||
printf("failed to create dir:%s since %s\n", tsLogDir, tstrerror(code));
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -387,6 +387,7 @@ int32_t dmInitClient(SDnode *pDnode) {
|
|||
rpcInit.supportBatch = 1;
|
||||
rpcInit.batchSize = 8 * 1024;
|
||||
rpcInit.timeToGetConn = tsTimeToGetAvailableConn;
|
||||
rpcInit.notWaitAvaliableConn = 1;
|
||||
|
||||
(void)taosVersionStrToInt(version, &(rpcInit.compatibilityVer));
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -30,6 +30,7 @@ void mndReleaseTopic(SMnode *pMnode, SMqTopicObj *pTopic);
|
|||
int32_t mndDropTopicByDB(SMnode *pMnode, STrans *pTrans, SDbObj *pDb);
|
||||
bool mndTopicExistsForDb(SMnode *pMnode, SDbObj *pDb);
|
||||
void mndTopicGetShowName(const char* fullTopic, char* topic);
|
||||
bool checkTopic(SArray *topics, char *topicName);
|
||||
|
||||
int32_t mndGetNumOfTopics(SMnode *pMnode, char *dbName, int32_t *pNumOfTopics);
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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