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4
documentation20/cn/01.evaluation/docs.md
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@ -10,8 +10,8 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
* __硬件或云服务成本降至1/5__：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。
* __全栈时序数据处理引擎__：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融为一体，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
* __强大的分析功能__：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell, Python, R, MATLAB随时进行。
* __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, EMQ, HiveMQ, Prometheus, MATLAB, R等集成。后续将支持OPC, Hadoop, Spark等, BI工具也将无缝连接。
* __零运维成本、零学习成本__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类似标准SQL，支持RESTful, 支持Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与MySQL相似，零学习成本。
* __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, EMQ, HiveMQ, Prometheus, MATLAB, R等集成。后续将支持OPC, Hadoop, Spark等，BI工具也将无缝连接。
* __零运维成本、零学习成本__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类标准SQL，支持RESTful，支持Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与MySQL相似，零学习成本。
采用TDengine，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。但需要指出的是，因充分利用了物联网时序数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM等通用型数据。

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documentation20/cn/02.getting-started/docs.md
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@ -22,7 +22,8 @@ TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟
具体的安装过程，请参见 [TDengine 多种安装包的安装和卸载](https://www.taosdata.com/blog/2019/08/09/566.html) 以及 [视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1941.html)。
## <a class="anchor" id="start"></a>轻松启动
<a class="anchor" id="start"></a>
## 轻松启动
安装成功后，用户可使用 `systemctl` 命令来启动 TDengine 的服务进程。
@ -30,7 +31,7 @@ TDengine 的安装非常简单，从下载到安装成功仅仅只要几秒钟
$ systemctl start taosd
```
检查服务是否正常工作。
检查服务是否正常工作：
```bash
$ systemctl status taosd
```
@ -40,20 +41,20 @@ $ systemctl status taosd
**注意：**
- 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 。
- 为更好的获得产品反馈，改善产品，TDengine 会采集基本的使用信息，但您可以修改系统配置文件 taos.cfg 里的配置参数 telemetryReporting, 将其设为 0，就可将其关闭。
- 为更好的获得产品反馈，改善产品，TDengine 会采集基本的使用信息，但您可以修改系统配置文件 taos.cfg 里的配置参数 telemetryReporting，将其设为 0，就可将其关闭。
- TDengine 采用 FQDN (一般就是 hostname )作为节点的 ID，为保证正常运行，需要给运行 taosd 的服务器配置好 hostname，在客户端应用运行的机器配置好 DNS 服务或 hosts 文件，保证 FQDN 能够解析。
- `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。
* TDengine 支持在使用 [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) 做进程服务管理的 linux 系统上安装，用 `which systemctl` 命令来检测系统中是否存在 `systemd` 包:
* TDengine 支持在使用 [`systemd`](https://en.wikipedia.org/wiki/Systemd) 做进程服务管理的 Linux 系统上安装，用 `which systemctl` 命令来检测系统中是否存在 `systemd` 包:
```bash
$ which systemctl
```
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。
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。
## <a class="anchor" id="console"></a>TDengine 命令行程序
<a class="anchor" id="console"></a>
## TDengine 命令行程序
执行 TDengine 命令行程序，您只要在 Linux 终端执行 `taos` 即可。
@ -83,14 +84,14 @@ select * from t;
Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
```
除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine 终端检查系统运行状态，添加删除用户账号等。
除执行 SQL 语句外，系统管理员还可以从 TDengine 终端进行检查系统运行状态、添加删除用户账号等操作。
### 命令行参数
**命令行参数**
您可通过配置命令行参数来改变 TDengine 终端的行为。以下为常用的几个命令行参数：
- -c, --config-dir: 指定配置文件目录，默认为 _/etc/taos_
- -h, --host: 指定服务的 FQDN 地址（也可以使用 IP），默认为连接本地服务
- -c, --config-dir: 指定配置文件目录，默认为 `/etc/taos`
- -h, --host: 指定服务的 FQDN 地址或 IP 地址，默认为连接本地服务
- -s, --commands: 在不进入终端的情况下运行 TDengine 命令
- -u, --user: 连接 TDengine 服务器的用户名，缺省为 root
- -p, --password: 连接TDengine服务器的密码，缺省为 taosdata
@ -99,10 +100,10 @@ Query OK, 2 row(s) in set (0.003128s)
示例：
```bash
$ taos -h 192.168.0.1 -s "use db; show tables;"
$ taos -h h1.taos.com -s "use db; show tables;"
```
### 运行 SQL 命令脚本
**运行 SQL 命令脚本**
TDengine 终端可以通过 `source` 命令来运行 SQL 命令脚本.
@ -110,13 +111,14 @@ TDengine 终端可以通过 `source` 命令来运行 SQL 命令脚本.
taos> source <filename>;
```
### Shell 小技巧
**Shell 小技巧**
- 可以使用上下光标键查看历史输入的指令
- 修改用户密码，在 shell 中使用 alter user 指令
- 修改用户密码：在 shell 中使用 `alter user` 命令，缺省密码为 taosdata
- ctrl+c 中止正在进行中的查询
- 执行 `RESET QUERY CACHE` 清空本地缓存的表 schema
- 执行 `RESET QUERY CACHE` 可清除本地缓存的表 schema
- 批量执行 SQL 语句。可以将一系列的 shell 命令（以英文 ; 结尾，每个 SQL 语句为一行）按行存放在文件里，在 shell 里执行命令 `source <file-name>` 自动执行该文件里所有的 SQL 语句
- 输入 q 回车，退出 taos shell
## <a class="anchor" id="demo"></a>TDengine 极速体验

151
documentation20/cn/03.architecture/docs.md
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@ -6,14 +6,15 @@
在典型的物联网、车联网、运维监测场景中，往往有多种不同类型的数据采集设备，采集一个到多个不同的物理量。而同一种采集设备类型，往往又有多个具体的采集设备分布在不同的地点。大数据处理系统就是要将各种采集的数据汇总，然后进行计算和分析。对于同一类设备，其采集的数据都是很规则的。以智能电表为例，假设每个智能电表采集电流、电压、相位三个量，其采集的数据类似如下的表格：
<figure><table>
<a class="anchor" id="model_table1"></a>
<table>
<thead><tr>
<th style="text-align:center;">设备ID</th>
<th style="text-align:center;">时间戳</th>
<th style="text-align:center;" colspan="3">采集量</th>
<th style="text-align:center;" colspan="2">标签</th>
</tr>
<tr>
<th style="text-align:center;">Device ID</th>
<th style="text-align:center;">Time Stamp</th>
@ -98,11 +99,11 @@
<td style="text-align:center;">2</td>
</tr>
</tbody>
</table></figure>
</table>
<center> 表1：智能电表数据示例</center>
每一条记录都有设备ID，时间戳，采集的物理量(如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表一中的位置Location和分组groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
每一条记录都有设备ID，时间戳，采集的物理量（如上图中的电流、电压、相位），还有与每个设备相关的静态标签（如上述表1中的位置Location和分组groupId）。每个设备是受外界的触发，或按照设定的周期采集数据。采集的数据点是时序的，是一个数据流。
### 数据特征
@ -141,7 +142,7 @@ TDengine 建议用数据采集点的名字(如上表中的D1001)来做表名。
由于一个数据采集点一张表，导致表的数量巨增，难以管理，而且应用经常需要做采集点之间的聚合操作，聚合的操作也变得复杂起来。为解决这个问题，TDengine引入超级表(Super Table，简称为STable)的概念。
超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（某一特定类型的数据采集点的结合），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。 如果整个系统有N个不同类型的数据采集点，就需要建立N个超级表。
超级表是指某一特定类型的数据采集点的集合。同一类型的数据采集点，其表的结构是完全一样的，但每个表（数据采集点）的静态属性（标签）是不一样的。描述一个超级表（某一特定类型的数据采集点的集合），除需要定义采集量的表结构之外，还需要定义其标签的schema，标签的数据类型可以是整数、浮点数、字符串，标签可以有多个，可以事后增加、删除或修改。如果整个系统有N个不同类型的数据采集点，就需要建立N个超级表。
在TDengine的设计里，**表用来代表一个具体的数据采集点，超级表用来代表一组相同类型的数据采集点集合**。当为某个具体数据采集点创建表时，用户使用超级表的定义做模板，同时指定该具体采集点（表）的标签值。与传统的关系型数据库相比，表（一个数据采集点）是带有静态标签的，而且这些标签可以事后增加、删除、修改。**一张超级表包含有多张表，这些表具有相同的时序数据schema，但带有不同的标签值**。
@ -162,7 +163,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
**物理节点(pnode):** pnode是一独立运行、拥有自己的计算、存储和网络能力的计算机，可以是安装有OS的物理机、虚拟机或Docker容器。物理节点由其配置的 FQDN(Fully Qualified Domain Name)来标识。TDengine完全依赖FQDN来进行网络通讯，如果不了解FQDN，请看博文[《一篇文章说清楚TDengine的FQDN》](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。
**数据节点(dnode):** dnode 是 TDengine 服务器侧执行代码 taosd 在物理节点上的一个运行实例，一个工作的系统必须有至少一个数据节点。dnode包含零到多个逻辑的虚拟节点(VNODE)，零或者至多一个逻辑的管理节点(mnode)。dnode在系统中的唯一标识由实例的End Point (EP )决定。EP是dnode所在物理节点的FQDN (Fully Qualified Domain Name)和系统所配置的网络端口号(Port)的组合。通过配置不同的端口，一个物理节点(一台物理机、虚拟机或容器）可以运行多个实例，或有多个数据节点。
**数据节点(dnode):** dnode 是 TDengine 服务器侧执行代码 taosd 在物理节点上的一个运行实例，一个工作的系统必须有至少一个数据节点。dnode包含零到多个逻辑的虚拟节点(vnode)，零或者至多一个逻辑的管理节点(mnode)。dnode在系统中的唯一标识由实例的End Point (EP)决定。EP是dnode所在物理节点的FQDN (Fully Qualified Domain Name)和系统所配置的网络端口号(Port)的组合。通过配置不同的端口，一个物理节点(一台物理机、虚拟机或容器）可以运行多个实例，或有多个数据节点。
**虚拟节点(vnode)**: 为更好的支持数据分片、负载均衡，防止数据过热或倾斜，数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode，图中V2, V3, V4等)。每个 vnode 都是一个相对独立的工作单元，是时序数据存储的基本单元，具有独立的运行线程、内存空间与持久化存储的路径。一个 vnode 包含一定数量的表（数据采集点）。当创建一张新表时，系统会检查是否需要创建新的 vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节点所在物理节点的硬件资源。一个 vnode 只属于一个DB，但一个DB可以有多个 vnode。一个 vnode 除存储的时序数据外，也保存有所包含的表的schema、标签值等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP，以及所属的VGroup ID在系统内唯一标识，由管理节点创建并管理。
@ -176,23 +177,39 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
**通讯方式：**TDengine系统的各个数据节点之间，以及应用驱动与各数据节点之间的通讯是通过TCP/UDP进行的。因为考虑到物联网场景，数据写入的包一般不大，因此TDengine 除采用TCP做传输之外，还采用UDP方式，因为UDP 更加高效，而且不受连接数的限制。TDengine实现了自己的超时、重传、确认等机制，以确保UDP的可靠传输。对于数据量不到15K的数据包，采取UDP的方式进行传输，超过15K的，或者是查询类的操作，自动采取TCP的方式进行传输。同时，TDengine根据配置和数据包，会自动对数据进行压缩/解压缩，数字签名/认证等处理。对于数据节点之间的数据复制，只采用TCP方式进行数据传输。
**FQDN配置**：一个数据节点有一个或多个FQDN，可以在系统配置文件taos.cfg通过参数“fqdn"进行指定，如果没有指定，系统将自动获取计算机的hostname作为其FQDN。如果节点没有配置FQDN，可以直接将该节点的配置参数fqdn设置为它的IP地址。但不建议使用IP，因为IP地址可变，一旦变化，将让集群无法正常工作。一个数据节点的EP(End Point)由FQDN + Port组成。采用FQDN，需要保证DNS服务正常工作，或者在节点以及应用所在的节点配置好hosts文件。另外，这个参数值的长度需要控制在 96 个字符以内。
**FQDN配置：**一个数据节点有一个或多个FQDN，可以在系统配置文件taos.cfg通过参数"fqdn"进行指定，如果没有指定，系统将自动获取计算机的hostname作为其FQDN。如果节点没有配置FQDN，可以直接将该节点的配置参数fqdn设置为它的IP地址。但不建议使用IP，因为IP地址可变，一旦变化，将让集群无法正常工作。一个数据节点的EP(End Point)由FQDN + Port组成。采用FQDN，需要保证DNS服务正常工作，或者在节点以及应用所在的节点配置好hosts文件。另外，这个参数值的长度需要控制在 96 个字符以内。
**端口配置：**一个数据节点对外的端口由TDengine的系统配置参数serverPort决定，对集群内部通讯的端口是serverPort+5。集群内数据节点之间的数据复制操作还占有一个TCP端口，是serverPort+10. 为支持多线程高效的处理UDP数据，每个对内和对外的UDP连接，都需要占用5个连续的端口。因此一个数据节点总的端口范围为serverPort到serverPort + 10，总共11个TCP/UDP端口。（另外还可能有 RESTful、Arbitrator 所使用的端口，那样的话就一共是 13 个。）使用时，需要确保防火墙将这些端口打开，以备使用。每个数据节点可以配置不同的serverPort。（详细的端口情况请参见 [TDengine 2.0 端口说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/faq#port)）
**端口配置：**一个数据节点对外的端口由TDengine的系统配置参数serverPort决定，对集群内部通讯的端口是serverPort+5。为支持多线程高效的处理UDP数据，每个对内和对外的UDP连接，都需要占用5个连续的端口。
**集群对外连接:** TDengine集群可以容纳单个、多个甚至几千个数据节点。应用只需要向集群中任何一个数据节点发起连接即可，连接需要提供的网络参数是一数据节点的End Point(FQDN加配置的端口号）。通过命令行CLI启动应用taos时，可以通过选项-h来指定数据节点的FQDN, -P来指定其配置的端口号，如果端口不配置，将采用TDengine的系统配置参数serverPort。
集群内数据节点之间的数据复制操作占用一个TCP端口，是serverPort+10。
**集群内部通讯**: 各个数据节点之间通过TCP/UDP进行连接。一个数据节点启动时，将获取mnode所在的dnode的EP信息，然后与系统中的mnode建立起连接，交换信息。获取mnode的EP信息有三步，1：检查mnodeEpSet文件是否存在，如果不存在或不能正常打开获得mnode EP信息，进入第二步；2：检查系统配置文件taos.cfg, 获取节点配置参数firstEp, secondEp，（这两个参数指定的节点可以是不带mnode的普通节点，这样的话，节点被连接时会尝试重定向到mnode节点）如果不存在或者taos.cfg里没有这两个配置参数，或无效，进入第三步；3：将自己的EP设为mnode EP, 并独立运行起来。获取mnode EP列表后，数据节点发起连接，如果连接成功，则成功加入进工作的集群，如果不成功，则尝试mnode EP列表中的下一个。如果都尝试了，但连接都仍然失败，则休眠几秒后，再进行尝试。
集群数据节点对外提供RESTful服务占用一个TCP端口，是serverPort+11。
**MNODE的选择:** TDengine逻辑上有管理节点，但没有单独的执行代码，服务器侧只有一套执行代码taosd。那么哪个数据节点会是管理节点呢？这是系统自动决定的，无需任何人工干预。原则如下：一个数据节点启动时，会检查自己的End Point, 并与获取的mnode EP List进行比对，如果在其中，该数据节点认为自己应该启动mnode模块，成为mnode。如果自己的EP不在mnode EP List里，则不启动mnode模块。在系统的运行过程中，由于负载均衡、宕机等原因，mnode有可能迁移至新的dnode，但一切都是透明的，无需人工干预，配置参数的修改，是mnode自己根据资源做出的决定。
集群内数据节点与Arbitrator节点之间通讯占用一个TCP端口，是serverPort+12。
**新数据节点的加入**：系统有了一个数据节点后，就已经成为一个工作的系统。添加新的节点进集群时，有两个步骤，第一步：使用TDengine CLI连接到现有工作的数据节点，然后用命令”create dnode"将新的数据节点的End Point添加进去; 第二步：在新的数据节点的系统配置参数文件taos.cfg里，将firstEp, secondEp参数设置为现有集群中任意两个数据节点的EP即可。具体添加的详细步骤请见详细的用户手册。这样就把集群一步一步的建立起来。
因此一个数据节点总的端口范围为serverPort到serverPort+12，总共13个TCP/UDP端口。使用时，需要确保防火墙将这些端口打开。每个数据节点可以配置不同的serverPort。（详细的端口情况请参见 [TDengine 2.0 端口说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/faq#port)）
**重定向**：无论是dnode还是taosc，最先都是要发起与mnode的连接，但mnode是系统自动创建并维护的，因此对于用户来说，并不知道哪个dnode在运行mnode。TDengine只要求向系统中任何一个工作的dnode发起连接即可。因为任何一个正在运行的dnode，都维护有目前运行的mnode EP List。当收到一个来自新启动的dnode或taosc的连接请求，如果自己不是mnode，则将mnode EP List回复给对方，taosc或新启动的dnode收到这个list, 就重新尝试建立连接。当mnode EP List发生改变，通过节点之间的消息交互，各个数据节点就很快获取最新列表，并通知taosc。
**集群对外连接：**TDengine集群可以容纳单个、多个甚至几千个数据节点。应用只需要向集群中任何一个数据节点发起连接即可，连接需要提供的网络参数是一数据节点的End Point(FQDN加配置的端口号）。通过命令行CLI启动应用taos时，可以通过选项-h来指定数据节点的FQDN, -P来指定其配置的端口号，如果端口不配置，将采用TDengine的系统配置参数serverPort。
**集群内部通讯：**各个数据节点之间通过TCP/UDP进行连接。一个数据节点启动时，将获取mnode所在的dnode的EP信息，然后与系统中的mnode建立起连接，交换信息。获取mnode的EP信息有三步：
1：检查mnodeEpSet.json文件是否存在，如果不存在或不能正常打开获得mnode EP信息，进入第二步；
2：检查系统配置文件taos.cfg，获取节点配置参数firstEp、secondEp（这两个参数指定的节点可以是不带mnode的普通节点，这样的话，节点被连接时会尝试重定向到mnode节点），如果不存在或者taos.cfg里没有这两个配置参数，或无效，进入第三步；
3：将自己的EP设为mnode EP，并独立运行起来。
获取mnode EP列表后，数据节点发起连接，如果连接成功，则成功加入进工作的集群，如果不成功，则尝试mnode EP列表中的下一个。如果都尝试了，但连接都仍然失败，则休眠几秒后，再进行尝试。
**MNODE的选择：**TDengine逻辑上有管理节点，但没有单独的执行代码，服务器侧只有一套执行代码taosd。那么哪个数据节点会是管理节点呢？这是系统自动决定的，无需任何人工干预。原则如下：一个数据节点启动时，会检查自己的End Point, 并与获取的mnode EP List进行比对，如果在其中，该数据节点认为自己应该启动mnode模块，成为mnode。如果自己的EP不在mnode EP List里，则不启动mnode模块。在系统的运行过程中，由于负载均衡、宕机等原因，mnode有可能迁移至新的dnode，但一切都是透明的，无需人工干预，配置参数的修改，是mnode自己根据资源做出的决定。
**新数据节点的加入：**系统有了一个数据节点后，就已经成为一个工作的系统。添加新的节点进集群时，有两个步骤，第一步：使用TDengine CLI连接到现有工作的数据节点，然后用命令”create dnode"将新的数据节点的End Point添加进去; 第二步：在新的数据节点的系统配置参数文件taos.cfg里，将firstEp, secondEp参数设置为现有集群中任意两个数据节点的EP即可。具体添加的详细步骤请见详细的用户手册。这样就把集群一步一步的建立起来。
**重定向：**无论是dnode还是taosc，最先都是要发起与mnode的连接，但mnode是系统自动创建并维护的，因此对于用户来说，并不知道哪个dnode在运行mnode。TDengine只要求向系统中任何一个工作的dnode发起连接即可。因为任何一个正在运行的dnode，都维护有目前运行的mnode EP List。当收到一个来自新启动的dnode或taosc的连接请求，如果自己不是mnode，则将mnode EP List回复给对方，taosc或新启动的dnode收到这个list, 就重新尝试建立连接。当mnode EP List发生改变，通过节点之间的消息交互，各个数据节点就很快获取最新列表，并通知taosc。
### 一个典型的消息流程
为解释vnode, mnode, taosc和应用之间的关系以及各自扮演的角色，下面对写入数据这个典型操作的流程进行剖析。
为解释vnode、mnode、taosc和应用之间的关系以及各自扮演的角色，下面对写入数据这个典型操作的流程进行剖析。
![TDengine典型的操作流程](page://images/architecture/message.png)
<center> 图 2 TDengine典型的操作流程 </center>
@ -249,7 +266,7 @@ TDengine除vnode分片之外，还对时序数据按照时间段进行分区。
每个dnode都定时向 mnode(虚拟管理节点)报告其状态（包括硬盘空间、内存大小、CPU、网络、虚拟节点个数等），因此mnode了解整个集群的状态。基于整体状态，当mnode发现某个dnode负载过重，它会将dnode上的一个或多个vnode挪到其他dnode。在挪动过程中，对外服务继续进行，数据插入、查询和计算操作都不受影响。
如果mnode一段时间没有收到dnode的状态报告，mnode会认为这个dnode已经离线。如果离线时间超过一定时长（时长由配置参数offlineThreshold决定），该dnode将被mnode强制剔除出集群。该dnode上的vnodes如果副本数大于一，系统将自动在其他dnode上创建新的副本，以保证数据的副本数。如果该dnode上还有mnode, 而且mnode的副本数大于一，系统也将自动在其他dnode上创建新的mnode, 以保证mnode的副本数。
如果mnode一段时间没有收到dnode的状态报告，mnode会认为这个dnode已经离线。如果离线时间超过一定时长（时长由配置参数offlineThreshold决定），该dnode将被mnode强制剔除出集群。该dnode上的vnodes如果副本数大于1，系统将自动在其他dnode上创建新的副本，以保证数据的副本数。如果该dnode上还有mnode, 而且mnode的副本数大于1，系统也将自动在其他dnode上创建新的mnode, 以保证mnode的副本数。
当新的数据节点被添加进集群，因为新的计算和存储被添加进来，系统也将自动启动负载均衡流程。
@ -258,55 +275,52 @@ TDengine除vnode分片之外，还对时序数据按照时间段进行分区。
## <a class="anchor" id="replication"></a>数据写入与复制流程
如果一个数据库有N个副本，那一个虚拟节点组就有N个虚拟节点，但是只有一个是Master，其他都是slave。当应用将新的记录写入系统时，只有Master vnode能接受写的请求。如果slave vnode收到写的请求，系统将通知taosc需要重新定向。
如果一个数据库有N个副本，那一个虚拟节点组就有N个虚拟节点，但是只有一个是master，其他都是slave。当应用将新的记录写入系统时，只有master vnode能接受写的请求。如果slave vnode收到写的请求，系统将通知taosc需要重新定向。
### Master vnode写入流程
### Master Vnode写入流程
Master Vnode遵循下面的写入流程：
![TDengine Master写入流程](page://images/architecture/write_master.png)
<center> 图 3 TDengine Master写入流程 </center>
1. Master vnode收到应用的数据插入请求，验证OK，进入下一步；
1. master vnode收到应用的数据插入请求，验证OK，进入下一步；
2. 如果系统配置参数walLevel大于0，vnode将把该请求的原始数据包写入数据库日志文件WAL。如果walLevel设置为2，而且fsync设置为0，TDengine还将WAL数据立即落盘，以保证即使宕机，也能从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失；
3. 如果有多个副本，vnode将把数据包转发给同一虚拟节点组内slave vnodes, 该转发包带有数据的版本号(version)；
3. 如果有多个副本，vnode将把数据包转发给同一虚拟节点组内的slave vnodes, 该转发包带有数据的版本号(version)；
4. 写入内存，并将记录加入到skip list；
5. Master vnode返回确认信息给应用，表示写入成功。
5. master vnode返回确认信息给应用，表示写入成功。
6. 如果第2，3，4步中任何一步失败，将直接返回错误给应用。
### Slave vnode写入流程
### Slave Vnode写入流程
对于slave vnode, 写入流程是：
![TDengine Slave写入流程](page://images/architecture/write_slave.png)
<center> 图 4 TDengine Slave写入流程 </center>
1. Slave vnode收到Master vnode转发了的数据插入请求。
1. slave vnode收到Master vnode转发了的数据插入请求。检查last version是否与master一致，如果一致，进入下一步。如果不一致，需要进入同步状态。
2. 如果系统配置参数walLevel大于0，vnode将把该请求的原始数据包写入数据库日志文件WAL。如果walLevel设置为2，而且fsync设置为0，TDengine还将WAL数据立即落盘，以保证即使宕机，也能从数据库日志文件中恢复数据，避免数据的丢失；
3. 写入内存，更新内存中的skip list。
与Master vnode相比，slave vnode不存在转发环节，也不存在回复确认环节，少了两步。但写内存与WAL是完全一样的。
与master vnode相比，slave vnode不存在转发环节，也不存在回复确认环节，少了两步。但写内存与WAL是完全一样的。
### 异地容灾、IDC迁移
从上述Master和Slave流程可以看出，TDengine采用的是异步复制的方式进行数据同步。这种方式能够大幅提高写入性能，网络延时对写入速度不会有大的影响。通过配置每个物理节点的IDC和机架号，可以保证对于一个虚拟节点组，虚拟节点由来自不同IDC、不同机架的物理节点组成，从而实现异地容灾。因此TDengine原生支持异地容灾，无需再使用其他工具。
从上述master和slave流程可以看出，TDengine采用的是异步复制的方式进行数据同步。这种方式能够大幅提高写入性能，网络延时对写入速度不会有大的影响。通过配置每个物理节点的IDC和机架号，可以保证对于一个虚拟节点组，虚拟节点由来自不同IDC、不同机架的物理节点组成，从而实现异地容灾。因此TDengine原生支持异地容灾，无需再使用其他工具。
另外一方面，TDengine支持动态修改副本数，一旦副本数增加，新加入的虚拟节点将立即进入数据同步流程，同步结束后，新加入的虚拟节点即可提供服务。而在同步过程中，master以及其他已经同步的虚拟节点都可以对外提供服务。利用这一特性，TDengine可以实现无服务中断的IDC机房迁移。只需要将新IDC的物理节点加入现有集群，等数据同步完成后，再将老的IDC的物理节点从集群中剔除即可。
另一方面，TDengine支持动态修改副本数，一旦副本数增加，新加入的虚拟节点将立即进入数据同步流程，同步结束后，新加入的虚拟节点即可提供服务。而在同步过程中，master以及其他已经同步的虚拟节点都可以对外提供服务。利用这一特性，TDengine可以实现无服务中断的IDC机房迁移。只需要将新IDC的物理节点加入现有集群，等数据同步完成后，再将老的IDC的物理节点从集群中剔除即可。
但是，这种异步复制的方式，存在极小的时间窗口，丢失写入的数据。具体场景如下：
1. Master vnode完成了它的5步操作，已经给APP确认写入成功，然后宕机；
2. Slave vnode收到写入请求后，在第2步写入日志之前，处理失败
3. Slave vnode将成为新的master, 从而丢失了一条记录
1. master vnode完成了它的5步操作，已经给APP确认写入成功，然后宕机
2. slave vnode收到写入请求后，在第2步写入日志之前，处理失败
3. slave vnode将成为新的master，从而丢失了一条记录
理论上，只要是异步复制，就无法保证100%不丢失。但是这个窗口极小，mater与slave要同时发生故障，而且发生在刚给应用确认写入成功之后。
注：异地容灾、IDC无中断迁移，仅仅企业版支持。
**提示：该功能暂未提供**
理论上，只要是异步复制，就无法保证100%不丢失。但是这个窗口极小，master与slave要同时发生故障，而且发生在刚给应用确认写入成功之后。
### 主从选择
Vnode会保持一个数据版本号(Version)，对内存数据进行持久化存储时，对该版本号也进行持久化存储。每个数据更新操作，无论是采集的时序数据还是元数据，这个版本号将增一。
Vnode会保持一个数据版本号(version)，对内存数据进行持久化存储时，对该版本号也进行持久化存储。每个数据更新操作，无论是采集的时序数据还是元数据，这个版本号将增加1。
一个vnode启动时，角色(master、slave) 是不定的，数据是处于未同步状态，它需要与虚拟节点组内其他节点建立TCP连接，并互相交换status，其中包括version和自己的角色。通过status的交换，系统进入选主流程，规则如下：
@ -319,7 +333,7 @@ Vnode会保持一个数据版本号(Version)，对内存数据进行持久化存
### 同步复制
对于数据一致性要求更高的场景，异步数据复制无法满足要求，因为有极小的概率丢失数据，因此TDengine提供同步复制的机制供用户选择。在创建数据库时，除指定副本数replica之外，用户还需要指定新的参数quorum。如果quorum大于一，它表示每次Master转发给副本时，需要等待quorum-1个回复确认，才能通知应用，数据在slave已经写入成功。如果在一定的时间内，得不到quorum-1个回复确认，master vnode将返回错误给应用。
对于数据一致性要求更高的场景，异步数据复制无法满足要求，因为有极小的概率丢失数据，因此TDengine提供同步复制的机制供用户选择。在创建数据库时，除指定副本数replica之外，用户还需要指定新的参数quorum。如果quorum大于1，它表示每次master转发给副本时，需要等待quorum-1个回复确认，才能通知应用，数据在slave已经写入成功。如果在一定的时间内，得不到quorum-1个回复确认，master vnode将返回错误给应用。
采用同步复制，系统的性能会有所下降，而且latency会增加。因为元数据要强一致，mnode之间的数据同步缺省就是采用的同步复制。
@ -329,19 +343,19 @@ Vnode会保持一个数据版本号(Version)，对内存数据进行持久化存
TDengine采用时间驱动缓存管理策略（First-In-First-Out，FIFO），又称为写驱动的缓存管理机制。这种策略有别于读驱动的数据缓存模式（Least-Recent-Used，LRU），直接将最近写入的数据保存在系统的缓存中。当缓存达到临界值的时候，将最早的数据批量写入磁盘。一般意义上来说，对于物联网数据的使用，用户最为关心的是刚产生的数据，即当前状态。TDengine充分利用这一特性，将最近到达的（当前状态）数据保存在缓存中。
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中，可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析，整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说，**可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用，而不需要再部署Redis或其他额外的缓存系统**，可有效地简化系统架构，降低运维的成本。需要注意的是，TDengine重启以后系统的缓存将被清空，之前缓存的数据均会被批量写入磁盘，缓存的数据将不会像专门的Key-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中，可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析，整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说，**可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用，而不需要再部署Redis或其他额外的缓存系统**，可有效地简化系统架构，降低运维的成本。需要注意的是，TDengine重启以后系统的缓存将被清空，之前缓存的数据均会被批量写入磁盘，缓存的数据将不会像专门的key-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
每个vnode有自己独立的内存，而且由多个固定大小的内存块组成，不同vnode之间完全隔离。数据写入时，类似于日志的写法，数据被顺序追加写入内存，但每个vnode维护有自己的skip list，便于迅速查找。当三分之一以上的内存块写满时，启动落盘操作，而且后续写的操作在新的内存块进行。这样，一个vnode里有三分之一内存块是保留有最近的数据的，以达到缓存、快速查找的目的。一个vnode的内存块的个数由配置参数blocks决定，内存块的大小由配置参数cache决定。
### 持久化存储
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化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时，为了不阻塞后续数据的写入，TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件，在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件，避免日志文件无限制的增长。
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化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时，为了不阻塞后续数据的写入，TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件，在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件，避免日志文件无限制地增长。
为充分利用时序数据特点，TDengine将一个vnode保存在持久化存储的数据切分成多个文件，每个文件只保存固定天数的数据，这个天数由系统配置参数days决定。切分成多个文件后，给定查询的起止日期，无需任何索引，就可以立即定位需要打开哪些数据文件，大大加快读取速度。
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，一个典型工作状态的vnode中总的数据文件数为：`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。
给定days与keep两个参数，一个典型工作状态的vnode中总的数据文件数为：`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，一旦设置后，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。
@ -351,32 +365,47 @@ 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
### 多级存储
在默认配置下，TDengine会将所有数据保存在/var/lib/taos目录下，而且每个vnode的数据文件保存在该目录下的不同目录。为扩大存储空间，尽量减少文件读取的瓶颈，提高数据吞吐率 TDengine可通过配置系统参数dataDir让多个挂载的硬盘被系统同时使用。除此之外，TDengine也提供了数据分级存储的功能，即根据数据文件的新老程度存储在不同的存储介质上。比如最新的数据存储在SSD上，超过一周的数据存储在本地硬盘上，超过4周的数据存储在网络存储设备上，这样来降低存储成本，而又保证高效的访问数据。数据在不同存储介质上的移动是由系统自动完成的，对应用是完全透明的。数据的分级存储也是通过系统参数dataDir来配置。
说明：多级存储功能仅企业版支持，从 2.0.16.0 版本开始提供。
dataDir的配置格式如下：
```
dataDir data_path [tier_level]
```
其中data_path为挂载点的文件夹路径，tier_level为介质存储等级。介质存储等级越高，盛放数据文件越老。同一存储等级可挂载多个硬盘，同一存储等级上的数据文件分布在该存储等级的所有硬盘上。TDengine最多支持3级存储，所以tier_level的取值为0、1和2。在配置dataDir时，必须存在且只有一个挂载路径不指定tier_level，称之为特殊挂载盘（路径）。该挂载路径默认为0级存储介质，且包含特殊文件链接，不可被移除，否则会对写入的数据产生毁灭性影响。
在默认配置下，TDengine会将所有数据保存在/var/lib/taos目录下，而且每个vnode的数据文件保存在该目录下的不同目录。为扩大存储空间，尽量减少文件读取的瓶颈，提高数据吞吐率 TDengine可通过配置系统参数dataDir让多个挂载的硬盘被系统同时使用。
假设一物理节点有六个可挂载的硬盘/mnt/disk1、/mnt/disk2、…、/mnt/disk6，其中disk1和disk2需要被指定为0级存储介质，disk3和disk4为1级存储介质， disk5和disk6为2级存储介质。disk1为特殊挂载盘，则可在/etc/taos/taos.cfg中做如下配置：
除此之外，TDengine也提供了数据分级存储的功能，将不同时间段的数据存储在挂载的不同介质上的目录里，从而实现不同“热度”的数据存储在不同的存储介质上，充分利用存储，节约成本。比如，最新采集的数据需要经常访问，对硬盘的读取性能要求高，那么用户可以配置将这些数据存储在SSD盘上。超过一定期限的数据，查询需求量没有那么高，那么可以存储在相对便宜的HDD盘上。
多级存储支持3级，每级最多可配置16个挂载点。
TDengine多级存储配置方式如下（在配置文件/etc/taos/taos.cfg中）：
```
dataDir /mnt/disk1/taos
dataDir /mnt/disk2/taos 0
dataDir /mnt/disk3/taos 1
dataDir /mnt/disk4/taos 1
dataDir /mnt/disk5/taos 2
dataDir /mnt/disk6/taos 2
dataDir [path] <level> <primary>
```
挂载的盘也可以是非本地的网络盘，只要系统能访问即可。
- path: 挂载点的文件夹路径
- level: 介质存储等级，取值为0，1，2。
0级存储最新的数据，1级存储次新的数据，2级存储最老的数据，省略默认为0。
各级存储之间的数据流向：0级存储 -> 1级存储 -> 2级存储。
同一存储等级可挂载多个硬盘，同一存储等级上的数据文件分布在该存储等级的所有硬盘上。
需要说明的是，数据在不同级别的存储介质上的移动，是由系统自动完成的，用户无需干预。
- primary: 是否为主挂载点，0（是）或1（否），省略默认为1。
注：多级存储功能仅企业版支持
在配置中，只允许一个主挂载点的存在（level=0, primary=0），例如采用如下的配置方式：
```
dataDir /mnt/data1 0 0
dataDir /mnt/data2 0 1
dataDir /mnt/data3 1 1
dataDir /mnt/data4 1 1
dataDir /mnt/data5 2 1
dataDir /mnt/data6 2 1
```
注意：
1. 多级存储不允许跨级配置，合法的配置方案有：仅0级，仅0级+1级，以及0级+1级+2级。而不允许只配置level=0和level=2，而不配置level=1。
2. 禁止手动移除使用中的挂载盘，挂载盘目前不支持非本地的网络盘。
3. 多级存储目前不支持删除已经挂载的硬盘的功能。
## <a class="anchor" id="query"></a>数据查询
TDengine提供了多种多样针对表和超级表的查询处理功能，除了常规的聚合查询之外，还提供针对时序数据的窗口查询、统计聚合等功能。TDengine的查询处理需要客户端、vnode, mnode节点协同完成。
TDengine提供了多种多样针对表和超级表的查询处理功能，除了常规的聚合查询之外，还提供针对时序数据的窗口查询、统计聚合等功能。TDengine的查询处理需要客户端、vnode、mnode节点协同完成。
### 单表查询
@ -388,31 +417,31 @@ SQL语句的解析和校验工作在客户端完成。解析SQL语句并生成
### 按时间轴聚合、降采样、插值
时序数据有别于普通数据的显著特征是每条记录均具有时间戳，因此针对具有时间戳数据在时间轴上进行聚合是不同于普通数据库的重要功能。从这点上来看，与流计算引擎的窗口查询有相似的地方。
时序数据有别于普通数据的显著特征是每条记录均具有时间戳，因此针对具有时间戳的数据在时间轴上进行聚合是不同于普通数据库的重要功能。从这点上来看，与流计算引擎的窗口查询有相似的地方。
在TDengine中引入关键词interval来进行时间轴上固定长度时间窗口的切分，并按照时间窗口对数据进行聚合，对窗口范围内的数据按需进行聚合。例如：
```mysql
select count(*) from d1001 interval(1h);
```sql
SELECT COUNT(*) FROM d1001 INTERVAL(1h);
```
针对d1001设备采集的数据，按照1小时的时间窗口返回每小时存储的记录数量。
在需要连续获得查询结果的应用场景下，如果给定的时间区间存在数据缺失，会导致该区间数据结果也丢失。TDengine提供策略针对时间轴聚合计算的结果进行插值，通过使用关键词Fill就能够对时间轴聚合结果进行插值。例如：
```mysql
select count(*) from d1001 interval(1h) fill(prev);
在需要连续获得查询结果的应用场景下，如果给定的时间区间存在数据缺失，会导致该区间数据结果也丢失。TDengine提供策略针对时间轴聚合计算的结果进行插值，通过使用关键词fill就能够对时间轴聚合结果进行插值。例如：
```sql
SELECT COUNT(*) FROM d1001 WHERE ts >= '2017-7-14 00:00:00' AND ts < '2017-7-14 23:59:59' INTERVAL(1h) FILL(PREV);
```
针对d1001设备采集数据统计每小时记录数，如果某一个小时不存在数据，则返回之前一个小时的统计数据。TDengine提供前向插值(prev)、线性插值(linear)、NULL值填充(NULL)、特定值填充(value)。
### 多表聚合查询
TDengine对每个数据采集点单独建表，但在实际应用中经常需要对不同的采集点数据进行聚合。为高效的进行聚合操作，TDengine引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一特定类型的数据采集点，它是包含多张表的表集合，集合里每张表的模式（schema）完全一致，但每张表都带有自己的静态标签，标签可以多个，可以随时增加、删除和修改。 应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：
TDengine对每个数据采集点单独建表，但在实际应用中经常需要对不同的采集点数据进行聚合。为高效的进行聚合操作，TDengine引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一特定类型的数据采集点，它是包含多张表的表集合，集合里每张表的模式（schema）完全一致，但每张表都带有自己的静态标签，标签可以有多个，可以随时增加、删除和修改。应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：
![多表聚合查询原理图](page://images/architecture/multi_tables.png)
<center> 图 5 多表聚合查询原理图 </center>
1. 应用将一个查询条件发往系统；
2. taosc将超级表的名字发往 Meta Node（管理节点)；
2. taosc将超级表的名字发往 meta node（管理节点)；
3. 管理节点将超级表所拥有的 vnode 列表发回 taosc；
4. taosc将计算的请求连同标签过滤条件发往这些vnode对应的多个数据节点；
5. 每个vnode先在内存里查找出自己节点里符合标签过滤条件的表的集合，然后扫描存储的时序数据，完成相应的聚合计算，将结果返回给taosc；

4
documentation20/cn/04.model/docs.md
View File

@ -31,7 +31,7 @@ USE power;
## <a class="anchor" id="create-stable"></a>创建超级表
一个物联网系统，往往存在多种类型的设备，比如对于电网，存在智能电表、变压器、母线、开关等等。为便于多表之间的聚合，使用TDengine, 需要对每个类型的数据采集点创建一个超级表。以表1中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令创建超级表：
一个物联网系统，往往存在多种类型的设备，比如对于电网，存在智能电表、变压器、母线、开关等等。为便于多表之间的聚合，使用TDengine, 需要对每个类型的数据采集点创建一个超级表。以[表1](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令创建超级表：
```mysql
CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAGS (location binary(64), groupId int);
@ -47,7 +47,7 @@ CREATE STABLE meters (ts timestamp, current float, voltage int, phase float) TAG
## <a class="anchor" id="create-table"></a>创建表
TDengine对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据库一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以表1中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
TDengine对每个数据采集点需要独立建表。与标准的关系型数据库一样，一张表有表名，Schema，但除此之外，还可以带有一到多个标签。创建时，需要使用超级表做模板，同时指定标签的具体值。以[表1](https://www.taosdata.com/cn/documentation/architecture#model_table1)中的智能电表为例，可以使用如下的SQL命令建表：
```mysql
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS ("Beijing.Chaoyang", 2);

2
documentation20/cn/08.connector/01.java/docs.md
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@ -88,7 +88,7 @@ TDengine 的 JDBC 驱动实现尽可能与关系型数据库驱动保持一致
### JDBC-JNI和JDBC-RESTful的对比
<table >
<table>
<tr align="center"><th>对比项</th><th>JDBC-JNI</th><th>JDBC-RESTful</th></tr>
<tr align="center">
<td>支持的操作系统</td>

16
documentation20/cn/08.connector/docs.md
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@ -189,7 +189,7 @@ C/C++的API类似于MySQL的C API。应用程序使用时，需要包含TDengine
- `int taos_options(TSDB_OPTION option, const void * arg, ...)`
设置客户端选项，目前只支持时区设置（_TSDB_OPTION_TIMEZONE_）和编码设置（_TSDB_OPTION_LOCALE_）。时区和编码默认为操作系统当前设置。
设置客户端选项，目前支持区域设置（`TSDB_OPTION_LOCALE`）、字符集设置（`TSDB_OPTION_CHARSET`）、时区设置（`TSDB_OPTION_TIMEZONE`）、配置文件路径设置（`TSDB_OPTION_CONFIGDIR`）。区域设置、字符集、时区默认为操作系统当前设置。
- `char *taos_get_client_info()`
@ -287,7 +287,7 @@ typedef struct taosField {
异步API都需要应用提供相应的回调函数，回调函数参数设置如下：前两个参数都是一致的，第三个参数依不同的API而定。第一个参数param是应用调用异步API时提供给系统的，用于回调时，应用能够找回具体操作的上下文，依具体实现而定。第二个参数是SQL操作的结果集，如果为空，比如insert操作，表示没有记录返回，如果不为空，比如select操作，表示有记录返回。
异步API对于使用者的要求相对较高，用户可根据具体应用场景选择性使用。下面是三个重要的异步API：
异步API对于使用者的要求相对较高，用户可根据具体应用场景选择性使用。下面是两个重要的异步API：
- `void taos_query_a(TAOS *taos, const char *sql, void (*fp)(void *param, TAOS_RES *, int code), void *param);`
@ -903,7 +903,7 @@ C#连接器支持的系统有：Linux 64/Windows x64/Windows x86
### 安装准备
* 应用驱动安装请参考[安装连接器驱动步骤](https://www.taosdata.com/cn/documentation/connector#driver)。
* .NET接口文件TDengineDrivercs.cs和参考程序示例TDengineTest.cs均位于Windows客户端install_directory/examples/C#目录下。
* 接口文件TDengineDrivercs.cs和参考程序示例TDengineTest.cs均位于Windows客户端install_directory/examples/C#目录下。
* 在Windows系统上，C#应用程序可以使用TDengine的原生C接口来执行所有数据库操作，后续版本将提供ORM（Dapper）框架驱动。
### 示例程序
@ -924,17 +924,17 @@ C#Checker.exe -h <fqdn>
### C#连接器的使用
在Windows系统上，.NET应用程序可以使用TDengine的.NET接口来执行所有数据库的操作。使用.NET接口的步骤如下所示：
在Windows系统上，C#应用程序可以使用TDengine的C#连接器接口来执行所有数据库的操作。使用的具体步骤如下所示：
1. 将.NET接口文件TDengineDrivercs.cs加入到应用程序所在.NET项目中。
1. 将接口文件TDengineDrivercs.cs加入到应用程序所在的项目空间中。
2. 用户可以参考TDengineTest.cs来定义数据库连接参数，以及如何执行数据插入、查询等操作；
此.NET接口需要用到taos.dll文件，所以在执行应用程序前，拷贝Windows客户端install_directory/driver目录中的taos.dll文件到.NET项目最后生成.exe可执行文件所在文件夹。之后运行exe文件，即可访问TDengine数据库并做插入、查询等操作。
此接口需要用到taos.dll文件，所以在执行应用程序前，拷贝Windows客户端install_directory/driver目录中的taos.dll文件到项目最后生成.exe可执行文件所在的文件夹。之后运行exe文件，即可访问TDengine数据库并做插入、查询等操作。
**注意：**
1. TDengine V2.0.3.0之后同时支持32位和64位Windows系统，所以.NET项目在生成.exe文件时，“解决方案”/“项目”的“平台”请选择对应的“X86” 或“x64”。
2. 此.NET接口目前已经在Visual Studio 2015/2017中验证过，其它VS版本尚待验证。
1. TDengine V2.0.3.0之后同时支持32位和64位Windows系统，所以C#项目在生成.exe文件时，“解决方案”/“项目”的“平台”请选择对应的“X86” 或“x64”。
2. 此接口目前已经在Visual Studio 2015/2017中验证过，其它VS版本尚待验证。
### 第三方驱动

4
documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md
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@ -1230,7 +1230,7 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
- **INTERP**
```mysql
SELECT INTERP(field_name) FROM { tb_name | stb_name } WHERE ts='timestamp' [FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR})];
SELECT INTERP(field_name) FROM { tb_name | stb_name } WHERE ts='timestamp' [FILL ({ VALUE | PREV | NULL | LINEAR | NEXT})];
```
功能说明：返回表/超级表的指定时间截面、指定字段的记录。
@ -1242,8 +1242,6 @@ TDengine支持针对数据的聚合查询。提供支持的聚合和选择函数
说明：（从 2.0.15.0 版本开始新增此函数）INTERP 必须指定时间断面，如果该时间断面不存在直接对应的数据，那么会根据 FILL 参数的设定进行插值。其中，条件语句里面可以附带更多的筛选条件，例如标签、tbname。
限制：INTERP 目前不支持 FILL(NEXT)。
示例：
```mysql
taos> select interp(*) from meters where ts='2017-7-14 10:42:00.005' fill(prev);