Merge pull request #6316 from taosdata/docs/Update-Latest-Feature

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Elias Soong 2021-05-31 17:50:31 +08:00 committed by GitHub
commit ad46a6be6a
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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@ -107,9 +107,9 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步与流行的RAFT一致性
![replica-forward.png](page://images/architecture/replica-forward.png)
1. 应用对写请求做基本的合法性检查,通过,则给请求包打上一个版本号(version, 单调递增)
1. 应用对写请求做基本的合法性检查,通过,则给请求包打上一个版本号(version, 单调递增)
2. 应用将打上版本号的写请求封装一个WAL Head, 写入WAL(Write Ahead Log)
3. 应用调用API syncForwardToPeervnode B是slave状态sync模块将包含WAL Head的数据包通过Forward消息发送给vnode B否则就不转发。
3. 应用调用API syncForwardToPeervnode B是slave状态sync模块将包含WAL Head的数据包通过Forward消息发送给vnode B否则就不转发。
4. vnode B收到Forward消息后调用回调函数writeToCache, 交给应用处理
5. vnode B应用在写入成功后都需要调用syncAckForward通知sync模块已经写入成功。
6. 如果quorum大于1vnode B需要等待应用的回复确认收到确认后vnode B发送Forward Response消息给node A。
@ -219,7 +219,7 @@ Arbitrator的程序tarbitrator.c在复制模块的同一目录, 编译整个系
不同之处:
- 选举流程不一样Raft里任何一个节点是candidate时主动向其他节点发出vote request, 如果超过半数回答Yes, 这个candidate就成为Leader,开始一个新的term. 而TDengine的实现里节点上线、离线或角色改变都会触发状态消息在节点组类传播等节点组里状态稳定一致之后才触发选举流程因为状态稳定一致基于同样的状态信息每个节点做出的决定会是一致的一旦某个节点符合成为master的条件无需其他节点认可它会自动将自己设为master。TDengine里任何一个节点检测到其他节点或自己的角色发生改变就会给节点组内其他节点进行广播的。Raft里不存在这样的机制因此需要投票来解决。
- 选举流程不一样Raft里任何一个节点是candidate时主动向其他节点发出vote request如果超过半数回答Yes这个candidate就成为Leader开始一个新的term。而TDengine的实现里节点上线、离线或角色改变都会触发状态消息在节点组内传播等节点组里状态稳定一致之后才触发选举流程因为状态稳定一致基于同样的状态信息每个节点做出的决定会是一致的一旦某个节点符合成为master的条件无需其他节点认可它会自动将自己设为master。TDengine里任何一个节点检测到其他节点或自己的角色发生改变就会向节点组内其他节点进行广播。Raft里不存在这样的机制因此需要投票来解决。
- 对WAL的一条记录Raft用term + index来做唯一标识。但TDengine只用version类似index)在TDengine实现里仅仅用version是完全可行的, 因为TDengine的选举机制没有term的概念。
如果整个虚拟节点组全部宕机重启但不是所有虚拟节点都上线这个时候TDengine是不会选出master的因为未上线的节点有可能有最高version的数据。而RAFT协议只要超过半数上线就会选出Leader。

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@ -343,7 +343,7 @@ TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久
对于采集的数据一般有保留时长这个时长由系统配置参数keep决定。超过这个设置天数的数据文件将被系统自动删除释放存储空间。
给定days与keep两个参数一个vnode总的数据文件数为keep/days。总的数据文件个数不宜过大也不宜过小。10到100以内合适。基于这个原则可以设置合理的days。 目前的版本参数keep可以修改但对于参数days一但设置后不可修改。
给定days与keep两个参数一个典型工作状态的vnode总的数据文件数为:`向上取整(keep/days)+1`个。总的数据文件个数不宜过大也不宜过小。10到100以内合适。基于这个原则可以设置合理的days。 目前的版本参数keep可以修改但对于参数days一但设置后不可修改。
在每个数据文件里一张表的数据是一块一块存储的。一张表可以有一到多个数据文件块。在一个文件块里数据是列式存储的占用的是一片连续的存储空间这样大大提高读取速度。文件块的大小由系统参数maxRows每块最大记录条数决定缺省值为4096。这个值不宜过大也不宜过小。过大定位具体时间段的数据的搜索时间会变长影响读取速度过小数据块的索引太大压缩效率偏低也影响读取速度。

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@ -516,7 +516,7 @@ conn.close()
- _TDengineCursor_
参考python中help(taos.TDengineCursor)。
这个类对应客户端进行的写入、查询操作。在客户端多线程的场景下,这个游标实例必须保持线程独享,不能线程共享使用,否则会导致返回结果出现错误。
这个类对应客户端进行的写入、查询操作。在客户端多线程的场景下,这个游标实例必须保持线程独享,不能线程共享使用,否则会导致返回结果出现错误。
- _connect_ 方法

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@ -37,7 +37,7 @@ taos> DESCRIBE meters;
- Epoch Time时间戳也可以是一个长整数表示从 1970-01-01 08:00:00.000 开始的毫秒数
- 时间可以加减,比如 now-2h表明查询时刻向前推 2 个小时(最近 2 小时)。数字后面的时间单位可以是 u(微秒)、a(毫秒)、s(秒)、m(分)、h(小时)、d(天)、w(周)。 比如 `select * from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w`表示查询两周前整整一周的数据。在指定降频操作down sampling的时间窗口interval时间单位还可以使用 n(自然月) 和 y(自然年)。
TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数 enableMicrosecond 就可以支持微秒。
TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度,但通过在 CREATE DATABASE 时传递的 PRECISION 参数就可以支持微秒。
在TDengine中普通表的数据模型中可使用以下 10 种数据类型。
@ -400,6 +400,7 @@ TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数 enableM
tb2_name (tb2_field1_name, ...) [USING stb2_name TAGS (tag_value2, ...)] VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...) ...;
```
以自动建表的方式同时向表tb1_name和tb2_name中按列分别插入多条记录。
说明:`(tb1_field1_name, ...)`的部分可以省略掉,这样就是使用全列模式写入——也即在 VALUES 部分提供的数据必须为数据表的每个列都显式地提供数据。全列写入速度会远快于指定列因此建议尽可能采用全列写入方式此时空列可以填入NULL。
从 2.0.20.5 版本开始,子表的列名可以不跟在子表名称后面,而是可以放在 TAGS 和 VALUES 之间,例如像下面这样写:
```mysql
INSERT INTO tb1_name [USING stb1_name TAGS (tag_value1, ...)] (tb1_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...) ...;
@ -423,9 +424,9 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001029s)
taos> SHOW TABLES;
Query OK, 0 row(s) in set (0.000946s)
taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('Beijing.Chaoyang', 2);
taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('Beijing.Chaoyang', 2) VALUES('a');
DB error: invalid SQL: keyword VALUES or FILE required
DB error: invalid SQL: 'a' (invalid timestamp) (0.039494s)
taos> SHOW TABLES;
table_name | created_time | columns | stable_name |