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3a1d06f4d7
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88f03c4af6
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@ -45,7 +45,7 @@ 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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| `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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| `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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@ -39,7 +39,7 @@ Power BI是由Microsoft提供的一种商业分析工具。通过配置使用ODB
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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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- 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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@ -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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**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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