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Shengliang Guan
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3a1d06f4d7
commit
88f03c4af6
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@ -39,13 +39,13 @@ TDengine 消费者的概念跟 Kafka 类似，消费者通过订阅主题来接
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| `auto.offset.reset` | enum | 消费组订阅的初始位置 | <br />`earliest`: default(version < 3.2.0.0);从头开始订阅; <br/>`latest`: default(version >= 3.2.0.0);仅从最新数据开始订阅; <br/>`none`: 没有提交的 offset 无法订阅 |
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| `enable.auto.commit` | boolean | 是否启用消费位点自动提交，true: 自动提交，客户端应用无需commit；false：客户端应用需要自行commit | 默认值为 true |
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| `auto.commit.interval.ms` | integer | 消费记录自动提交消费位点时间间隔，单位为毫秒 | 默认值为 5000 |
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| `msg.with.table.name` | boolean | 是否允许从消息中解析表名, 不适用于列订阅（列订阅时可将 tbname 作为列写入 subquery 语句）（从3.2.0.0版本该参数废弃，恒为true） | 默认关闭 |
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| `msg.with.table.name` | boolean | 是否允许从消息中解析表名, 不适用于列订阅（列订阅时可将 tbname 作为列写入 subquery 语句）（从 3.2.0.0 版本该参数废弃，恒为 true） | 默认关闭 |
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| `enable.replay` | boolean | 是否开启数据回放功能 | 默认关闭 |
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| `session.timeout.ms` | integer | consumer 心跳丢失后超时时间，超时后会触发 rebalance 逻辑，成功后该 consumer 会被删除（从3.3.3.0版本开始支持） | 默认值为 12000，取值范围 [6000， 1800000] |
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| `max.poll.interval.ms` | integer | consumer poll 拉取数据间隔的最长时间，超过该时间，会认为该 consumer 离线，触发rebalance 逻辑，成功后该 consumer 会被删除（从3.3.3.0版本开始支持） | 默认值为 300000，[1000，INT32_MAX] |
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| `fetch.max.wait.ms` | integer | 服务端单次返回数据的最大耗时（从3.3.6.0版本开始支持） | 默认值为 1000，[1，INT32_MAX] |
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| `min.poll.rows` | integer | 服务端单次返回数据的最小条数（从3.3.6.0版本开始支持） | 默认值为 4096，[1，INT32_MAX] |
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| `msg.consume.rawdata` | integer | 消费数据时拉取数据类型为二进制类型，不可做解析操作，内部参数，只用于 taosx 数据迁移（从3.3.6.0版本开始支持） | 默认值为 0 表示不起效， 非 0 为 起效 |
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| `session.timeout.ms` | integer | consumer 心跳丢失后超时时间，超时后会触发 rebalance 逻辑，成功后该 consumer 会被删除（从 3.3.3.0 版本开始支持） | 默认值为 12000，取值范围 [6000， 1800000] |
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| `max.poll.interval.ms` | integer | consumer poll 拉取数据间隔的最长时间，超过该时间，会认为该 consumer 离线，触发 rebalance 逻辑，成功后该 consumer 会被删除（从 3.3.3.0 版本开始支持） | 默认值为 300000，[1000，INT32_MAX] |
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| `fetch.max.wait.ms` | integer | 服务端单次返回数据的最大耗时（从 3.3.6.0 版本开始支持） | 默认值为 1000，[1，INT32_MAX] |
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| `min.poll.rows` | integer | 服务端单次返回数据的最小条数（从 3.3.6.0 版本开始支持） | 默认值为 4096，[1，INT32_MAX] |
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| `msg.consume.rawdata` | integer | 消费数据时拉取数据类型为二进制类型，不可做解析操作，内部参数，只用于 taosX 数据迁移（从 3.3.6.0 版本开始支持） | 默认值为 0 表示不起效， 非 0 为 起效 |
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下面是各语言连接器创建参数：
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@ -4,75 +4,75 @@ sidebar_label: PowerBI
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toc_max_heading_level: 4
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Power BI是由Microsoft提供的一种商业分析工具。通过配置使用ODBC连接器，Power BI可以快速访问TDengine的数据。用户可以将标签数据、原始时序数据或按时间聚合后的时序数据从TDengine导入到Power BI，制作报表或仪表盘，整个过程不需要任何代码编写过程。
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Power BI 是由 Microsoft 提供的一种商业分析工具。通过配置使用 ODBC 连接器，Power BI 可以快速访问 TDengine 的数据。用户可以将标签数据、原始时序数据或按时间聚合后的时序数据从 TDengine 导入到 Power BI，制作报表或仪表盘，整个过程不需要任何代码编写过程。
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## 前置条件
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安装完成Power BI Desktop软件并运行（如未安装，请从其官方地址下载最新的Windows操作系统 32/64 位版本）。
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安装完成 Power BI Desktop 软件并运行（如未安装，请从其官方地址下载最新的 Windows 操作系统 32/64 位版本）。
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## 安装 ODBC 驱动
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从TDengine官网下载最新的Windows操作系统X64客户端驱动程序，并安装在运行Power BI的机器上。安装成功后可在“ODBC数据源（32位）”或者“ODBC数据源（64位）”管理工具中看到 TDengine 驱动程序。
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从 TDengine 官网下载最新的 Windows 操作系统 X64 客户端驱动程序，并安装在运行 Power BI 的机器上。安装成功后可在 “ODBC 数据源（32 位）” 或者 “ODBC 数据源（64位）” 管理工具中看到 TDengine 驱动程序。
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## 配置ODBC数据源
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## 配置 ODBC 数据源
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配置ODBC数据源的操作步骤如下。
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配置 ODBC 数据源的操作步骤如下。
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第1步，在Windows操作系统的开始菜单中搜索并打开“ODBC数据源（32位）”或者“ODBC数据源（64位）”管理工具。
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第2步，点击“用户DSN”选项卡→“添加”按钮，进入“创建新数据源”对话框。
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第3步，在“选择您想为其安装数据源的驱动程序”列表中选择“TDengine”，点击“完成”按钮，进入TDengine ODBC数据源配置页面。填写如下必要信息。
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- DSN：数据源名称，必填，比如“MyTDengine”。
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- 连接类型：勾选“WebSocket”复选框。
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- URL：ODBC 数据源 URL，必填，比如`http://127.0.0.1:6041`。
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- 数据库：表示需要连接的数据库，可选，比如“test”。
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- 用户名：输入用户名，如果不填，默认为“root”。
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- 密码：输入用户密码，如果不填，默认为“taosdata”。
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第 1 步，在 Windows 操作系统的开始菜单中搜索并打开 “ODBC 数据源（32 位）” 或者 “ODBC 数据源（64 位）” 管理工具。
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第 2 步，点击 “用户 DSN” 选项卡 → “添加” 按钮，进入 “创建新数据源” 对话框。
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第 3 步，在 “选择您想为其安装数据源的驱动程序” 列表中选择 “TDengine”，点击 “完成” 按钮，进入 TDengine ODBC 数据源配置页面。填写如下必要信息。
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- DSN：数据源名称，必填，比如 “MyTDengine”。
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- 连接类型：勾选 “WebSocket” 复选框。
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- URL：ODBC 数据源 URL，必填，比如 `http://127.0.0.1:6041`。
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- 数据库：表示需要连接的数据库，可选，比如 “test”。
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- 用户名：输入用户名，如果不填，默认为 “root”。
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- 密码：输入用户密码，如果不填，默认为 “taosdata”。
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第4步，点击“测试连接”按钮，测试连接情况，如果成功连接，则会提示“成功连接到`http://127.0.0.1:6041`”。
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第5步，点击“确定”按钮，即可保存配置并退出。
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第 4 步，点击 “测试连接” 按钮，测试连接情况，如果成功连接，则会提示 “成功连接到 `http://127.0.0.1:6041`”。
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第 5 步，点击 “确定” 按钮，即可保存配置并退出。
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## 导入TDengine数据到Power BI
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## 导入 TDengine 数据到 Power BI
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将TDengine数据导入Power BI的操作步骤如下:
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第1步，打开Power BI并登录后，点击“主页”→“获取数据”→“其他”→“ODBC”→“连接”，添加数据源。
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第2步，选择刚才创建的数据源名称，比如“MyTDengine”，如果需要输入SQL，则可以点击“高级选项”选项卡，在展开的对话框的编辑框中输入SQL语句。点击“确定”按钮，即可连接到配置好的数据源。
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第3步，进入“导航器”后，可以浏览对应数据库的数据表/视图并加载数据。
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将 TDengine 数据导入 Power BI 的操作步骤如下:
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第 1 步，打开 Power BI 并登录后，点击 “主页” → “获取数据” → “其他” → “ODBC” → “连接”，添加数据源。
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第 2 步，选择刚才创建的数据源名称，比如 “MyTDengine”，如果需要输入 SQL，则可以点击 “高级选项” 选项卡，在展开的对话框的编辑框中输入SQL语句。点击 “确定” 按钮，即可连接到配置好的数据源。
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第 3 步，进入 “导航器” 后，可以浏览对应数据库的数据表/视图并加载数据。
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为了充分发挥Power BI在分析TDengine中数据方面的优势，用户需要先理解维度、度量、窗口切分查询、数据切分查询、时序和相关性等核心概念，之后通过自定义的SQL导入数据。
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- 维度：通常是分类（文本）数据，描述设备、测点、型号等类别信息。在TDengine的超级表中，使用标签列存储数据的维度信息，可以通过形如“select distinct tbname, tag1, tag2 from supertable”的SQL语法快速获得维度信息。
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- 度量：可以用于进行计算的定量（数值）字段，常见计算有求和、取平均值和最小值等。如果测点的采集周期为1s，那么一年就有3000多万条记录，把这些数据全部导入Power BI会严重影响其执行效率。在TDengine中，用户可以使用数据切分查询、窗口切分查询等语法，结合与窗口相关的伪列，把降采样后的数据导入Power BI中，具体语法请参阅TDengine官方文档的特色查询功能部分。
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- 窗口切分查询：比如温度传感器每秒采集一次数据，但须查询每隔10min的温度平均值，在这种场景下可以使用窗口子句来获得需要的降采样查询结果，对应的SQL形如`select tbname, _wstart date，avg(temperature) temp from table interval(10m)`，其中，_wstart是伪列，表示时间窗口起始时间，10m表示时间窗口的持续时间，avg(temperature)表示时间窗口内的聚合值。
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- 数据切分查询：如果需要同时获取很多温度传感器的聚合数值，可对数据进行切分，然后在切分出的数据空间内进行一系列的计算，对应的SQL形如 `partition by part_list`。数据切分子句最常见的用法是在超级表查询中按标签将子表数据进行切分，将每个子表的数据独立出来，形成一条条独立的时间序列，方便针对各种时序场景的统计分析。
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- 时序：在绘制曲线或者按照时间聚合数据时，通常需要引入日期表。日期表可以从Excel表格中导入，也可以在TDengine中执行SQL获取，例如 `select _wstart date, count(*) cnt from test.meters where ts between A and B interval(1d) fill(0)`，其中fill字句表示数据缺失情况下的填充模式，伪列_wstart则为要获取的日期列。
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- 相关性：告诉数据之间如何关联，如度量和维度可以通过tbname列关联在一起，日期表和度量则可以通过date列关联，配合形成可视化报表。
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为了充分发挥 Power BI 在分析 TDengine 中数据方面的优势，用户需要先理解维度、度量、窗口切分查询、数据切分查询、时序和相关性等核心概念，之后通过自定义的 SQL 导入数据。
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- 维度：通常是分类（文本）数据，描述设备、测点、型号等类别信息。在 TDengine 的超级表中，使用标签列存储数据的维度信息，可以通过形如 `select distinct tbname, tag1, tag2 from supertable` 的 SQL 语法快速获得维度信息。
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- 度量：可以用于进行计算的定量（数值）字段，常见计算有求和、取平均值和最小值等。如果测点的采集周期为 1s，那么一年就有 3000 多万条记录，把这些数据全部导入 Power BI 会严重影响其执行效率。在 TDengine 中，用户可以使用数据切分查询、窗口切分查询等语法，结合与窗口相关的伪列，把降采样后的数据导入 Power BI 中，具体语法请参阅 TDengine 官方文档的特色查询功能部分。
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- 窗口切分查询：比如温度传感器每秒采集一次数据，但须查询每隔 10min 的温度平均值，在这种场景下可以使用窗口子句来获得需要的降采样查询结果，对应的 SQL 形如 `select tbname, _wstart date，avg(temperature) temp from table interval(10m)`，其中，_wstart 是伪列，表示时间窗口起始时间，10m 表示时间窗口的持续时间，avg(temperature) 表示时间窗口内的聚合值。
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- 数据切分查询：如果需要同时获取很多温度传感器的聚合数值，可对数据进行切分，然后在切分出的数据空间内进行一系列的计算，对应的 SQL 形如 `partition by part_list`。数据切分子句最常见的用法是在超级表查询中按标签将子表数据进行切分，将每个子表的数据独立出来，形成一条条独立的时间序列，方便针对各种时序场景的统计分析。
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- 时序：在绘制曲线或者按照时间聚合数据时，通常需要引入日期表。日期表可以从 Excel 表格中导入，也可以在 TDengine 中执行 SQL 获取，例如 `select _wstart date, count(*) cnt from test.meters where ts between A and B interval(1d) fill(0)`，其中 fill 字句表示数据缺失情况下的填充模式，伪列 _wstart 则为要获取的日期列。
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- 相关性：告诉数据之间如何关联，如度量和维度可以通过 tbname 列关联在一起，日期表和度量则可以通过 date 列关联，配合形成可视化报表。
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## 智能电表样例
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TDengine采用了一种独特的数据模型，以优化时序数据的存储和查询性能。该模型利用超级表作为模板，为每台设备创建一张独立的表。每张表在设计时考虑了高度的可扩展性，最多可包含4096个数据列和128个标签列。这种设计使得TDengine能够高效地处理大量时序数据，同时保持数据的灵活性和易用性。
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TDengine 采用了一种独特的数据模型，以优化时序数据的存储和查询性能。该模型利用超级表作为模板，为每台设备创建一张独立的表。每张表在设计时考虑了高度的可扩展性，最多可包含 4096 个数据列和 128 个标签列。这种设计使得 TDengine 能够高效地处理大量时序数据，同时保持数据的灵活性和易用性。
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以智能电表为例，假设每块电表每秒产生一条记录，那么每天将产生86 400条记录。对于1000块智能电表来说，每年产生的记录将占用大约600GB的存储空间。面对如此庞大的数据量，Power BI等商业智能工具在数据分析和可视化方面发挥着重要作用。
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以智能电表为例，假设每块电表每秒产生一条记录，那么每天将产生 86400 条记录。对于 1000 块智能电表来说，每年产生的记录将占用大约 600GB 的存储空间。面对如此庞大的数据量，Power BI 等商业智能工具在数据分析和可视化方面发挥着重要作用。
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在Power BI中，用户可以将TDengine表中的标签列映射为维度列，以便对数据进行分组和筛选。同时，数据列的聚合结果可以导入为度量列，用于计算关键指标和生成报表。通过这种方式，Power BI能够帮助决策者快速获取所需的信息，深入了解业务运营情况，从而制定更加明智的决策。
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在 Power BI 中，用户可以将 TDengine 表中的标签列映射为维度列，以便对数据进行分组和筛选。同时，数据列的聚合结果可以导入为度量列，用于计算关键指标和生成报表。通过这种方式，Power BI 能够帮助决策者快速获取所需的信息，深入了解业务运营情况，从而制定更加明智的决策。
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根据如下步骤，便可以体验通过Power BI生成时序数据报表的功能。
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第1步，使用TDengine的taosBenchMark快速生成1000块智能电表3天的数据，采集频率为1s。
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根据如下步骤，便可以体验通过 Power BI 生成时序数据报表的功能。
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第 1 步，使用 TDengine 的 taosBenchMark 快速生成 1000 块智能电表 3 天的数据，采集频率为 1s。
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```shell
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taosBenchmark -t 1000 -n 259200 -S 1000 -y
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```
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第2步，导入维度数据。在Power BI中导入表的标签列，取名为tags，通过如下SQL获取超级表下所有智能电表的标签数据。
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第 2 步，导入维度数据。在 Power BI 中导入表的标签列，取名为 tags，通过如下 SQL 获取超级表下所有智能电表的标签数据。
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```sql
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select distinct tbname device, groupId, location from test.meters
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```
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第3步，导入度量数据。在Power BI中，按照1小时的时间窗口，导入每块智能电表的电流均值、电压均值、相位均值，取名为data，SQL如下。
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第 3 步，导入度量数据。在 Power BI 中，按照 1 小时的时间窗口，导入每块智能电表的电流均值、电压均值、相位均值，取名为 data，SQL 如下。
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```sql
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select tbname, _wstart ws, avg(current), avg(voltage), avg(phase) from test.meters PARTITION by tbname interval(1h)
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```
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第4步，导入日期数据。按照1天的时间窗口，获得时序数据的时间范围及数据计数，SQL如下。需要在Power Query编辑器中将date列的格式从“文本”转化为“日期”。
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第 4 步，导入日期数据。按照 1 天的时间窗口，获得时序数据的时间范围及数据计数，SQL 如下。需要在 Power Query 编辑器中将 date 列的格式从 “文本” 转化为 “日期”。
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```sql
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select _wstart date, count(*) from test.meters interval(1d) having count(*)>0
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```
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第5步，建立维度和度量的关联关系。打开模型视图，建立表tags和data的关联关系，将tbname设置为关联数据列。
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第6步，建立日期和度量的关联关系。打开模型视图，建立数据集date和data的关联关系，关联的数据列为date和datatime。
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第7步，制作报告。在柱状图、饼图等控件中使用这些数据。
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第 5 步，建立维度和度量的关联关系。打开模型视图，建立表 tags 和 data 的关联关系，将 tbname 设置为关联数据列。
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第 6 步，建立日期和度量的关联关系。打开模型视图，建立数据集 date 和 data 的关联关系，关联的数据列为 date 和 datatime。
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第 7 步，制作报告。在柱状图、饼图等控件中使用这些数据。
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由于TDengine处理时序数据的超强性能，使得用户在数据导入及每日定期刷新数据时，都可以得到非常好的体验。更多有关Power BI视觉效果的构建方法，请参照Power BI的官方文档。
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由于 TDengine 处理时序数据的超强性能，使得用户在数据导入及每日定期刷新数据时，都可以得到非常好的体验。更多有关 Power BI 视觉效果的构建方法，请参照 Power BI 的官方文档。
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@ -1441,7 +1441,7 @@ charset 的有效值是 UTF-8。
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- 取值范围：float/double/none
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- 默认值：none，表示关闭无损压缩
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- 动态修改：不支持
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- 支持版本：从v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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- 支持版本：从 v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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#### ifAdtFse
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- 说明：在启用 TSZ 有损压缩时，使用 FSE 算法替换 HUFFMAN 算法，FSE 算法压缩速度更快，但解压稍慢，追求压缩速度可选用此算法
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@ -1450,22 +1450,22 @@ charset 的有效值是 UTF-8。
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- 最小值：0
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- 最大值：1
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- 动态修改：支持通过 SQL 修改，重启生效
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- 支持版本：从v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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- 支持版本：从 v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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#### maxRange
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- 说明：用于有损压缩设置 `内部参数`
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- 动态修改：支持通过 SQL 修改，重启生效
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- 支持版本：从v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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- 支持版本：从 v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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#### curRange
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- 说明：用于有损压缩设置 `内部参数`
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- 动态修改：支持通过 SQL 修改，重启生效
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- 支持版本：从v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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- 支持版本：从 v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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#### compressor
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- 说明：用于有损压缩设置 `内部参数`
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- 动态修改：支持通过 SQL 修改，重启生效
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- 支持版本：从v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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- 支持版本：从 v3.1.0.0 版本引入，v3.3.0.0 以后废弃
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**补充说明**
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1. 在 3.3.5.0 之后，所有配置参数都将被持久化到本地存储，重启数据库服务后，将默认使用持久化的配置参数列表；如果您希望继续使用 config 文件中配置的参数，需设置 forceReadConfig 为 1。
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@ -115,9 +115,9 @@ taosBenchmark -f <json file>
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- **continue_if_fail** : 允许用户定义失败后行为。
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“continue_if_fail”: “no”, 失败 taosBenchmark 自动退出，默认行为。
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“continue_if_fail”: “yes”, 失败 taosBenchmark 警告用户，并继续写入。
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“continue_if_fail”: “smart”, 如果子表不存在失败，taosBenchmark 会建立子表并继续写入。
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"continue_if_fail": "no", 失败 taosBenchmark 自动退出，默认行为。
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"continue_if_fail": "yes", 失败 taosBenchmark 警告用户，并继续写入。
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"continue_if_fail": "smart", 如果子表不存在失败，taosBenchmark 会建立子表并继续写入。
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#### 数据库相关
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@ -125,7 +125,7 @@ taosBenchmark -f <json file>
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- **name** : 数据库名。
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- **drop** : 数据库已存在时是否删除，可选项为 "yes" 或 "no", 默认为 “yes” 。
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- **drop** : 数据库已存在时是否删除，可选项为 "yes" 或 "no", 默认为 "yes" 。
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#### 超级表相关
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@ -208,7 +208,7 @@ taosBenchmark -f <json file>
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- **scalingFactor** : 浮点数精度增强因子，仅当数据类型是 float/double 时生效，有效值范围为 1 至 1000000 的正整数。用于增强生成浮点数的精度，特别是在 min 或 max 值较小的情况下。此属性按 10 的幂次增强小数点后的精度：scalingFactor 为 10 表示增强 1 位小数精度，100 表示增强 2 位，依此类推。
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- **fun** : 此列数据以函数填充，目前只支持 sin 和 cos 两函数，输入参数为时间戳换算成角度值，换算公式： 角度 x = 输入的时间列ts值 % 360。同时支持系数调节，随机波动因子调节，以固定格式的表达式展现，如 fun=“10\*sin(x)+100\*random(5)” , x 表示角度，取值 0 ~ 360度，增长步长与时间列步长一致。10 表示乘的系数，100 表示加或减的系数，5 表示波动幅度在 5% 的随机范围内。目前支持的数据类型为 int, bigint, float, double 四种数据类型。注意：表达式为固定模式，不可前后颠倒。
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- **fun** : 此列数据以函数填充，目前只支持 sin 和 cos 两函数，输入参数为时间戳换算成角度值，换算公式： 角度 x = 输入的时间列ts值 % 360。同时支持系数调节，随机波动因子调节，以固定格式的表达式展现，如 fun="10\*sin(x)+100\*random(5)" , x 表示角度，取值 0 ~ 360度，增长步长与时间列步长一致。10 表示乘的系数，100 表示加或减的系数，5 表示波动幅度在 5% 的随机范围内。目前支持的数据类型为 int, bigint, float, double 四种数据类型。注意：表达式为固定模式，不可前后颠倒。
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- **values** : nchar/binary 列/标签的值域，将从值中随机选择。
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@ -220,15 +220,15 @@ taosBenchmark -f <json file>
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- **level**: 字符串类型，指定此列两级压缩中的第二级加密算法的压缩率高低，详细参见创建超级表。
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- **gen**: 字符串类型，指定此列生成数据的方式，不指定为随机，若指定为 “order”, 会按自然数顺序增长。
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- **gen**: 字符串类型，指定此列生成数据的方式，不指定为随机，若指定为 "order", 会按自然数顺序增长。
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- **fillNull**: 字符串类型，指定此列是否随机插入 NULL 值，可指定为 “true” 或 "false", 只有当 generate_row_rule 为 2 时有效。
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- **fillNull**: 字符串类型，指定此列是否随机插入 NULL 值，可指定为 "true" 或 "false", 只有当 generate_row_rule 为 2 时有效。
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#### 写入行为相关
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- **thread_count** : 插入数据的线程数量，默认为 8。
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- **thread_bind_vgroup** : 写入时 vgroup 是否和写入线程绑定，绑定后可提升写入速度, 取值为 "yes" 或 "no"，默认值为 “no”, 设置为 “no” 后与原来行为一致。 当设为 “yes” 时，如果 thread_count 大于写入数据库 vgroups 数量， thread_count 自动调整为 vgroups 数量；如果 thread_count 小于 vgroups 数量，写入线程数量不做调整，一个线程写完一个 vgroup 数据后再写下一个，同时保持一个 vgroup 同时只能由一个线程写入的规则。
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- **thread_bind_vgroup** : 写入时 vgroup 是否和写入线程绑定，绑定后可提升写入速度, 取值为 "yes" 或 "no"，默认值为 "no", 设置为 "no" 后与原来行为一致。 当设为 "yes" 时，如果 thread_count 大于写入数据库 vgroups 数量， thread_count 自动调整为 vgroups 数量；如果 thread_count 小于 vgroups 数量，写入线程数量不做调整，一个线程写完一个 vgroup 数据后再写下一个，同时保持一个 vgroup 同时只能由一个线程写入的规则。
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- **create_table_thread_count** : 建表的线程数量，默认为 8。
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@ -248,7 +248,7 @@ taosBenchmark -f <json file>
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- **prepare_rand** : 生成的随机数据中唯一值的数量。若为 1 则表示所有数据都相同。默认值为 10000 。
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- **pre_load_tb_meta** ：是否提前加载子表的 meta 数据，取值为 “yes” or "no"。当子表数量非常多时，打开此选项可提高写入速度。
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- **pre_load_tb_meta** ：是否提前加载子表的 meta 数据，取值为 "yes" or "no"。当子表数量非常多时，打开此选项可提高写入速度。
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### 查询配置参数
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@ -265,7 +265,7 @@ interval 控制休眠时间，避免持续查询慢查询消耗 CPU ，单位为
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查询指定表（可以指定超级表、子表或普通表）的配置参数在 `specified_table_query` 中设置。
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- **mixed_query** : 查询模式
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“yes” :`混合查询`
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"yes" :`混合查询`
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"no"(默认值) :`普通查询`
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`普通查询`：`sqls` 中每个 sql 启动 `threads` 个线程查询此 sql, 执行完 `query_times` 次查询后退出，执行此 sql 的所有线程都完成后进入下一个 sql
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`查询总次数` = `sqls` 个数 * `query_times` * `threads`
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@ -2055,7 +2055,7 @@ UNIQUE(expr)
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COLS(func(expr), output_expr1, [, output_expr2] ... )
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```
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**功能说明**：在选择函数 func(expr) 执行结果所在数据行上，执行表达式 output_expr1, [,output_expr2]，返回其结果，func(expr)结果不输出.
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**功能说明**：在选择函数 func(expr) 执行结果所在数据行上，执行表达式 output_expr1, [, output_expr2]，返回其结果，func(expr)结果不输出。
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**返回数据类型**：返回多列数据，每列数据类型为对应表达式返回结果的类型。
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@ -2066,9 +2066,9 @@ COLS(func(expr), output_expr1, [, output_expr2] ... )
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**使用说明:**
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- func 函数类型：必须是单行选择函数（输出结果为一行的选择函数，例如 last 是单行选择函数， 但 top 是多行选择函数）。
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- 主要用于一个 sql 中获取多个选择函数结果关联列的场景，例如: select cols(max(c0), ts), cols(max(c1), ts) from ...可用于获取 c0, c1 列最大值的不同 ts 值。
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- 注意, 参数 func 的结果并没有返回，如需输出func结果，可额外增加输出列，如: select fist(ts), cols(first(ts), c1) from ...
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||||
- 注意, 函数 func 的结果并没有返回，如需输出 func 结果，可额外增加输出列，如: select fist(ts), cols(first(ts), c1) from ...
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||||
- 输出只有一列时，可以对 cols 函数设置别名。例如: "select cols(first(ts), c1) as c11 from ..."
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||||
- 输出一列或者多列，可以对 cols 函数的每个输出列设置命名。例如: "select cols(first(ts), c1 as c11, c2 as c22)"
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||||
- 输出一列或者多列时，可以对 cols 函数的每个输出列设置命名。例如: "select cols(first(ts), c1 as c11, c2 as c22)"
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## 时序数据特有函数
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@ -77,6 +77,7 @@ description: TDengine 保留关键字的详细列表
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| CLIENT_VERSION | |
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| CLUSTER | |
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| COLON | |
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| COLS | |
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| COLUMN | |
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| COMMA | |
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| COMMENT | |
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@ -60,8 +60,8 @@ TDengine 其他功能模块的报错，请参考 [错误码](../../../reference/
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| GEOMETRY | byte[] |
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**注意**：JSON 类型仅在 tag 中支持。
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GEOMETRY类型是 little endian 字节序的二进制数据，符合 WKB 规范。详细信息请参考 [数据类型](../../taos-sql/data-type/#数据类型)。
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||||
WKB规范请参考[Well-Known Binary (WKB)](https://libgeos.org/specifications/wkb/)。
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||||
GEOMETRY 类型是 little endian 字节序的二进制数据，符合 WKB 规范。详细信息请参考 [数据类型](../../taos-sql/data-type/#数据类型)。
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||||
WKB 规范请参考 [Well-Known Binary (WKB)](https://libgeos.org/specifications/wkb/)。
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## 示例程序汇总
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@ -389,20 +389,20 @@ description: TDengine 服务端的错误码列表和详细说明
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| 错误码 | 错误描述 | 可能的出错场景或者可能的原因 | 建议用户采取的措施 |
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| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------- | ------------------------------------- |
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| 0x80002600 | syntax error near | SQL语法错误 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002601 | Incomplete SQL statement | 不完整的SQL语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002602 | Invalid column name | 不合法或不存在的列名 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002600 | syntax error near | SQL语法错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002601 | Incomplete SQL statement | 不完整的SQL语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002602 | Invalid column name | 不合法或不存在的列名 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002603 | Table does not exist | 表不存在 | 检查并确认SQL语句中的表是否存在 |
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| 0x80002604 | Column ambiguously defined | 列名（别名）重复定义 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002605 | Invalid value type | 常量值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002608 | There mustn't be aggregation | 聚合函数出现在非法子句中 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002609 | ORDER BY item must be the number of a SELECT-list expression | Order by指定的位置不合法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000260A | Not a GROUP BY expression | 非法group by语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000260B | Not SELECTed expression | 非法表达式 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000260C | Not a single-group group function | 非法使用列与函数 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000260D | Tags number not matched | tag列个数不匹配 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000260E | Invalid tag name | 无效或不存在的tag名 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002610 | Value is too long | 值长度超出限制 | 检查并修正SQL语句或API参数 |
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||||
| 0x80002604 | Column ambiguously defined | 列名（别名）重复定义 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002605 | Invalid value type | 常量值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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||||
| 0x80002608 | There mustn't be aggregation | 聚合函数出现在非法子句中 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002609 | ORDER BY item must be the number of a SELECT-list expression | Order by指定的位置不合法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000260A | Not a GROUP BY expression | 非法group by语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000260B | Not SELECTed expression | 非法表达式 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000260C | Not a single-group group function | 非法使用列与函数 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000260D | Tags number not matched | tag列个数不匹配 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000260E | Invalid tag name | 无效或不存在的tag名 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002610 | Value is too long | 值长度超出限制 | 检查并修正 SQL 语句或API参数 |
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| 0x80002611 | Password too short or empty | 密码为空或少于 8 个字符 | 使用合法的密码 |
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| 0x80002612 | Port should be an integer that is less than 65535 and greater than 0 | 端口号非法 | 检查并修正端口号 |
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| 0x80002613 | Endpoint should be in the format of 'fqdn:port' | 地址格式错误 | 检查并修正地址信息 |
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@ -413,76 +413,76 @@ description: TDengine 服务端的错误码列表和详细说明
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| 0x80002618 | Corresponding super table not in this db | 超级表不存在 | 检查库中是否存在对应的超级表 |
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| 0x80002619 | Invalid database option | 数据库选项值非法 | 检查并修正数据库选项值 |
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| 0x8000261A | Invalid table option | 表选项值非法 | 检查并修正数据表选项值 |
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| 0x80002624 | GROUP BY and WINDOW-clause can't be used together | Group by和窗口不能同时使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002627 | Aggregate functions do not support nesting | 函数不支持嵌套使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002628 | Only support STATE_WINDOW on integer/bool/varchar column | 不支持的STATE_WINDOW数据类型 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002629 | Not support STATE_WINDOW on tag column | 不支持TAG列的STATE_WINDOW | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000262A | STATE_WINDOW not support for super table query | 不支持超级表的STATE_WINDOW | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x8000262B | SESSION gap should be fixed time window, and greater than 0 | SESSION窗口值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x8000262C | Only support SESSION on primary timestamp column | SESSION窗口列非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000262D | Interval offset cannot be negative | INTERVAL offset值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000262E | Cannot use 'year' as offset when interval is 'month' | INTERVAL offset单位非法 | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x8000262F | Interval offset should be shorter than interval | INTERVAL offset值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x80002630 | Does not support sliding when interval is natural month/year | sliding单位非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002631 | sliding value no larger than the interval value | sliding值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002632 | sliding value can not less than 1%% of interval value | sliding值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002633 | Only one tag if there is a json tag | 只支持单个JSON TAG列 | 检查并修正SQL语句 |
|
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| 0x80002634 | Query block has incorrect number of result columns | 列个数不匹配 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002635 | Incorrect TIMESTAMP value | 主键时间戳列值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x80002637 | soffset/offset can not be less than 0 | soffset/offset值非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002638 | slimit/soffset only available for PARTITION/GROUP BY query | slimit/soffset只支持PARTITION BY/GROUP BY语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002624 | GROUP BY and WINDOW-clause can't be used together | Group by和窗口不能同时使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002627 | Aggregate functions do not support nesting | 函数不支持嵌套使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002628 | Only support STATE_WINDOW on integer/bool/varchar column | 不支持的STATE_WINDOW数据类型 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002629 | Not support STATE_WINDOW on tag column | 不支持TAG列的STATE_WINDOW | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000262A | STATE_WINDOW not support for super table query | 不支持超级表的STATE_WINDOW | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000262B | SESSION gap should be fixed time window, and greater than 0 | SESSION窗口值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000262C | Only support SESSION on primary timestamp column | SESSION窗口列非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000262D | Interval offset cannot be negative | INTERVAL offset值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000262E | Cannot use 'year' as offset when interval is 'month' | INTERVAL offset单位非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000262F | Interval offset should be shorter than interval | INTERVAL offset值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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||||
| 0x80002630 | Does not support sliding when interval is natural month/year | sliding单位非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002631 | sliding value no larger than the interval value | sliding值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002632 | sliding value can not less than 1%% of interval value | sliding值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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||||
| 0x80002633 | Only one tag if there is a json tag | 只支持单个JSON TAG列 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002634 | Query block has incorrect number of result columns | 列个数不匹配 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002635 | Incorrect TIMESTAMP value | 主键时间戳列值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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||||
| 0x80002637 | soffset/offset can not be less than 0 | soffset/offset值非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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||||
| 0x80002638 | slimit/soffset only available for PARTITION/GROUP BY query | slimit/soffset只支持PARTITION BY/GROUP BY语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002639 | Invalid topic query | 不支持的TOPIC查询语 |
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| 0x8000263A | Cannot drop super table in batch | 不支持批量删除超级表 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000263B | Start(end) time of query range required or time range too large | 窗口个数超出限制 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000263C | Duplicated column names | 列名称重复 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000263D | Tags length exceeds max length | TAG值长度超出最大支持范围 | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x8000263E | Row length exceeds max length | 行长度检查并修正SQL语句 | 检查并修正SQL语句 |
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||||
| 0x8000263F | Illegal number of columns | 列个数错误 | 检查并修正SQL语句 |
|
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| 0x80002640 | Too many columns | 列个数超出上限 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002641 | First column must be timestamp | 第一列必须是主键时间戳列 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002642 | Invalid binary/nchar column/tag length | binary/nchar长度错误 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002643 | Invalid number of tag columns | TAG列个数错误 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000263A | Cannot drop super table in batch | 不支持批量删除超级表 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000263B | Start(end) time of query range required or time range too large | 窗口个数超出限制 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000263C | Duplicated column names | 列名称重复 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000263D | Tags length exceeds max length | TAG值长度超出最大支持范围 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000263E | Row length exceeds max length | 行长度检查并修正 SQL 语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000263F | Illegal number of columns | 列个数错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002640 | Too many columns | 列个数超出上限 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002641 | First column must be timestamp | 第一列必须是主键时间戳列 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002642 | Invalid binary/nchar column/tag length | binary/nchar长度错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002643 | Invalid number of tag columns | TAG列个数错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002644 | Permission denied | 权限错误 | 检查确认用户是否有相应操作权限 |
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| 0x80002645 | Invalid stream query | 非法流语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002646 | Invalid _c0 or _rowts expression | _c0或_rowts非法使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002647 | Invalid timeline function | 函数依赖的主键时间戳不存在 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002645 | Invalid stream query | 非法流语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002646 | Invalid _c0 or _rowts expression | _c0或_rowts非法使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002647 | Invalid timeline function | 函数依赖的主键时间戳不存在 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002648 | Invalid password | 密码不符合规范 | 检查并修改密码 |
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| 0x80002649 | Invalid alter table statement | 修改表语句不合法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000264A | Primary timestamp column cannot be dropped | 主键时间戳列不允许删除 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000264B | Only binary/nchar column length could be modified, and the length can only be increased, not decreased | 非法列修改 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000264C | Invalid tbname pseudo column | 非法使用tbname列 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002649 | Invalid alter table statement | 修改表语句不合法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000264A | Primary timestamp column cannot be dropped | 主键时间戳列不允许删除 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000264B | Only binary/nchar column length could be modified, and the length can only be increased, not decreased | 非法列修改 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000264C | Invalid tbname pseudo column | 非法使用tbname列 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000264D | Invalid function name | 非法函数名 | 检查并修正函数名 |
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| 0x8000264E | Comment too long | 注释长度超限 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000264F | Function(s) only allowed in SELECT list, cannot mixed with non scalar functions or columns | 非法的函数混用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002650 | Window query not supported, since no valid timestamp column included in the result of subquery | 窗口查询依赖的主键时间戳列不存在 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002651 | No columns can be dropped | 必须的列不能被删除 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002652 | Only tag can be json type | 普通列不支持JSON类型 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002655 | The DELETE statement must have a definite time window range | DELETE语句中存在非法WHERE条件 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002656 | The REDISTRIBUTE VGROUP statement only support 1 to 3 dnodes | REDISTRIBUTE VGROUP指定的DNODE个数非法 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002657 | Fill now allowed | 函数不允许FILL功能 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002658 | Invalid windows pc | 非法使用窗口伪列 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002659 | Window not allowed | 函数不能在窗口中使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000265A | Stream not allowed | 函数不能在流计算中使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000265B | Group by not allowd | 函数不能在分组中使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000265D | Invalid interp clause | 非法INTERP或相关语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000265E | Not valid function ion window | 非法窗口语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000265F | Only support single table | 函数只支持在单表查询中使用 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002660 | Invalid sma index | 非法创建SMA语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002661 | Invalid SELECTed expression | 无效查询语句 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000264E | Comment too long | 注释长度超限 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000264F | Function(s) only allowed in SELECT list, cannot mixed with non scalar functions or columns | 非法的函数混用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002650 | Window query not supported, since no valid timestamp column included in the result of subquery | 窗口查询依赖的主键时间戳列不存在 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002651 | No columns can be dropped | 必须的列不能被删除 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002652 | Only tag can be json type | 普通列不支持JSON类型 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002655 | The DELETE statement must have a definite time window range | DELETE语句中存在非法WHERE条件 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002656 | The REDISTRIBUTE VGROUP statement only support 1 to 3 dnodes | REDISTRIBUTE VGROUP指定的DNODE个数非法 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002657 | Fill now allowed | 函数不允许FILL功能 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002658 | Invalid windows pc | 非法使用窗口伪列 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002659 | Window not allowed | 函数不能在窗口中使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000265A | Stream not allowed | 函数不能在流计算中使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000265B | Group by not allowd | 函数不能在分组中使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000265D | Invalid interp clause | 非法INTERP或相关语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000265E | Not valid function ion window | 非法窗口语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000265F | Only support single table | 函数只支持在单表查询中使用 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002660 | Invalid sma index | 非法创建SMA语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002661 | Invalid SELECTed expression | 无效查询语句 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002662 | Fail to get table info | 获取表元数据信息失败 | 保留现场和日志，github上报issue |
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| 0x80002663 | Not unique table/alias | 表名（别名）冲突 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002664 | Join requires valid time series input | 不支持子查询不含主键时间戳列输出的JOIN查询 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002665 | The _TAGS pseudo column can only be used for subtable and supertable queries | 非法TAG列查询 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002666 | 子查询不含主键时间戳列输出 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002667 | Invalid usage of expr: %s | 非法表达式 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002687 | Invalid using cols function | cols函数使用错误 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002688 | Cols function's first param must be a select function that output a single row | cols函数第一个参数应该为选择函数 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002689 | Invalid using cols function with multiple output columns | 多列输出的 cols 函数使用错误 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x8000268A | Invalid using alias for cols function | cols 函数输出列重命名错误 | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002663 | Not unique table/alias | 表名（别名）冲突 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002664 | Join requires valid time series input | 不支持子查询不含主键时间戳列输出的JOIN查询 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002665 | The _TAGS pseudo column can only be used for subtable and supertable queries | 非法TAG列查询 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002666 | 子查询不含主键时间戳列输出 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002667 | Invalid usage of expr: %s | 非法表达式 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002687 | Invalid using cols function | cols函数使用错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002688 | Cols function's first param must be a select function that output a single row | cols函数第一个参数应该为选择函数 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x80002689 | Invalid using cols function with multiple output columns | 多列输出的 cols 函数使用错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x8000268A | Invalid using alias for cols function | cols 函数输出列重命名错误 | 检查并修正 SQL 语句 |
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| 0x800026FF | Parser internal error | 解析器内部错误 | 保留现场和日志，github上报issue |
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| 0x80002700 | Planner internal error | 计划期内部错误 | 保留现场和日志，github上报issue |
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| 0x80002701 | Expect ts equal | JOIN条件校验失败 | 保留现场和日志，github上报issue |
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| 0x80002702 | Cross join not support | 不支持CROSS JOIN | 检查并修正SQL语句 |
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| 0x80002702 | Cross join not support | 不支持CROSS JOIN | 检查并修正 SQL 语句 |
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## function
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Reference in New Issue