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docs/zh/05-basic/01-model.md

@@ -25,11 +25,11 @@ toc_max_heading_level: 4
 ### 采集量
 
 采集量是指通过各种传感器、设备或其他类型的采集点所获取的物理量，如电流、电压、温度、压力、GPS 等。由于这些物理量随时间不断变化，因此采集的数据类型多
-样，包括整型、浮点型、布尔型以及字符串等。随着时间的积累，存储的数据将持续增长。以智能电表为例，其中的 current（电流）、voltage（电压）和 phase（相位）便是典型的采集量。
+样，包括整型、浮点型、布尔型以及字符串等。随着时间的积累，存储的数据将持续增长。以智能电表为例，其中的 current、voltage 和 phase 便是典型的采集量。
 
 ### 标签
 
-标签是指附着在传感器、设备或其他类型采集点上的静态属性，这些属性不会随时间发生变化，例如设备型号、颜色、设备所在地等。标签的数据类型可以是任意类型。尽管标签本身是静态的，但在实际应用中，用户可能需要对标签进行修改、删除或添加。与采集量不同，随着时间的推移，存储的标签数据量保持相对稳定，不会呈现明显的增长趋势。在智能电表的示例中，location（位置）和 Group ID（分组 ID）就是典型的标签。
+标签是指附着在传感器、设备或其他类型采集点上的静态属性，这些属性不会随时间发生变化，例如设备型号、颜色、设备所在地等。标签的数据类型可以是任意类型。尽管标签本身是静态的，但在实际应用中，用户可能需要对标签进行修改、删除或添加。与采集量不同，随着时间的推移，存储的标签数据量保持相对稳定，不会呈现明显的增长趋势。在智能电表的示例中，location 和 Group ID 就是典型的标签。
 
 ### 数据采集点
 
@@ -49,9 +49,9 @@ toc_max_heading_level: 4
 
 4. 一个数据块内部，采用列式存储，对于不同的数据类型，可以采用不同压缩算法来提高压缩率。并且，由于采集量的变化通常是缓慢的，压缩率会更高。
 
-如果采用传统的方式，将多个数据采集点的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同数据采集点的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个数据采集点的数据是难以保证连续存储在一起的。采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的，，而且数据压缩率最高。
+如果采用传统的方式，将多个数据采集点的数据写入一张表，由于网络延时不可控，不同数据采集点的数据到达服务器的时序是无法保证的，写入操作是要有锁保护的，而且一个数据采集点的数据是难以保证连续存储在一起的。采用一个数据采集点一张表的方式，能最大程度的保证单个数据采集点的插入和查询的性能是最优的，而且数据压缩率最高。
 
-在 TDengine 中，通常使用数据采集点的名称（如：d1001）来做表名，每个数据采集点可以有多个采集量（如：current、voltage、phase 等），每个采集量对应一张表的一列。采集量的数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。
+在 TDengine 中，通常使用数据采集点的名称（如 d1001）来做表名，每个数据采集点可以有多个采集量（如 current、voltage、phase 等），每个采集量对应一张表的一列。采集量的数据类型可以是整型、浮点型、字符串等。
 
 此外，表的第一列必须是时间戳，即数据类型为 Timestamp。对于每个采集量，TDengine 将使用第一列时间戳建立索引，采用列式存储。对于复杂的设备，比如汽车，它有多个数据采集点，则需要为一辆汽车建立多张表。
 
@@ -134,8 +134,8 @@ CREATE STABLE meters (
 
 在 TDengine 中，创建超级表的 SQL 语句与关系型数据库类似。例如，上面的 SQL 中，`CREATE STABLE` 为关键字，表示创建超级表；接着，`meters` 是超级表的名称；在表名后面的括号中，定义超级表的列（列名、数据类型等），规则如下：
 
-1. 第 1 列必须为时间戳列。例如：`ts timestamp` 表示，时间戳列名是 `t`s，数据类型为 `timestamp`；
+1. 第 1 列必须为时间戳列。例如：`ts timestamp` 表示，时间戳列名是 `ts`，数据类型为 `timestamp`；
-2. 从第 2 列开始是采集量列。采集量的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。例如：`current float` 表示，采集量电流 `current`，数据类型为 `float`；
+2. 第 2 列开始是采集量列。采集量的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。例如：`current float` 表示，采集量电流 `current`，数据类型为 `float`。
 
 最后，TAGS 是关键字，表示标签，在 TAGS 后面的括号中，定义超级表的标签（标签名、数据类型等）。
 1. 标签的数据类型可以为整型、浮点型、字符串等。例如：`location varchar(64)` 表示，标签地区 `location`，数据类型为 `varchar(64)`；
@@ -155,7 +155,7 @@ USING meters (
 );
 ```
 
-上面的 SQL 中，`CREATE TABLE` 为关键字，表示创建表；`d1001` 是子表的名称；`USING` 是关键字，表示要使用超级表作为模版；`meters` 是超级表的名称；在超级表名后的括号中，`location`, `group_id` 表示，是超级表的标签列名列表；`TAGS` 是关键字，在后面的括号中指定子表的标签列的值。`"California.SanFrancisco"` 和  `2` 表示子表 `d1001` 的位置为 `California.SanFrancisco`，分组 ID 为 `2` 。
+上面的 SQL 中，`CREATE TABLE` 为关键字，表示创建表；`d1001` 是子表的名称；`USING` 是关键字，表示要使用超级表作为模版；`meters` 是超级表的名称；在超级表名后的括号中，`location`、`group_id` 表示，是超级表的标签列名列表；`TAGS` 是关键字，在后面的括号中指定子表的标签列的值。`"California.SanFrancisco"` 和 `2` 表示子表 `d1001` 的位置为 `California.SanFrancisco`，分组 ID 为 `2`。
 
 当对超级表进行写入或查询操作时，用户可以使用伪列 tbname 来指定或输出对应操作的子表名。
 

docs/zh/05-basic/03-query.md

@@ -74,21 +74,21 @@ GROUP BY groupid;
 Query OK, 10 row(s) in set (0.042446s)
 ```
 
-**注意**: group by 子句在聚合数据时，并不保证结果集按照特定顺序排列。为了获得有序的结果集，可以使用 order by 子句对结果进行排序。这样，可以根据需要调整输出结果的顺序，以满足特定的业务需求或报告要求。
+**注意**：group by 子句在聚合数据时，并不保证结果集按照特定顺序排列。为了获得有序的结果集，可以使用 order by 子句对结果进行排序。这样，可以根据需要调整输出结果的顺序，以满足特定的业务需求或报告要求。
 
 TDengine 提供了多种内置的聚合函数。如下表所示：
 
 | 聚合函数                | 功能说明                                                       | 
 |:----------------------:|:--------------------------------------------------------------:|
 |APERCENTILE | 统计表/超级表中指定列的值的近似百分比分位数，与 PERCENTILE 函数相似，但是返回近似结果。|
-|AVG | 统计指定字段的平均值 |
+|AVG | 统计指定字段的平均值。|
-|COUNT | 统计指定字段的记录行数 |
+|COUNT | 统计指定字段的记录行数。|
 |ELAPSED|elapsed 函数表达了统计周期内连续的时间长度，和 twa 函数配合使用可以计算统计曲线下的面积。在通过 INTERVAL 子句指定窗口的情况下，统计在给定时间范围内的每个窗口内有数据覆盖的时间范围；如果没有 INTERVAL 子句，则返回整个给定时间范围内的有数据覆盖的时间范围。注意，ELAPSED 返回的并不是时间范围的绝对值，而是绝对值除以 time_unit 所得到的单位个数。|
 |LEASTSQUARES | 统计表中某列的值的拟合直线方程。start_val 是自变量初始值，step_val 是自变量的步长值。|
 |SPREAD | 统计表中某列的最大值和最小值之差。|
 |STDDEV | 统计表中某列的均方差。|
 |SUM | 统计表/超级表中某列的和。|
-|HYPERLOGLOG | 采用 hyperloglog 算法，返回某列的基数。该算法在数据量很大的情况下，可以明显降低内存的占用，求出来的基数是个估算值，标准误差（标准误差是多次实验，每次的平均数的标准差，不是与真实结果的误差）为 0.81%。在数据量较少的时候该算法不是很准确，可以使用 select count（data） from （select unique（col） as data from table） 的方法。 |
+|HYPERLOGLOG | 采用 hyperloglog 算法，返回某列的基数。该算法在数据量很大的情况下，可以明显降低内存的占用，求出来的基数是个估算值，标准误差（标准误差是多次实验，每次的平均数的标准差，不是与真实结果的误差）为 0.81%。在数据量较少的时候该算法不是很准确，可以使用 select count(data) from (select unique(col) as data from table) 的方法。|
 |HISTOGRAM | 统计数据按照用户指定区间的分布。|
 |PERCENTILE | 统计表中某列的值百分比分位数。|
 
@@ -101,12 +101,12 @@ PARTITION BY part_list
 
 `part_list` 可以是任意的标量表达式，包括列、常量、标量函数和它们的组合。
 
-TDengine 按如下方式处理数据切分子句。
+TDengine 按如下方式处理数据切分子句：
 1. 数据切分子句位于 WHERE 子句之后；
 2. 数据切分子句将表数据按指定的维度进行切分，每个切分的分片进行指定的计算。计算由之后的子句定义（窗口子句、GROUP BY 子句或 SELECT 子句）；
 3. 数据切分子句可以和窗口切分子句（或 GROUP BY 子句）一起使用，此时后面的子句作用在每个切分的分片上。
 
-数据切分的 SQL 如下：s
+数据切分的 SQL 如下：
 
 ```sql
 SELECT location, avg(voltage) 
@@ -141,6 +141,7 @@ Query OK, 10 row(s) in set (2.415961s)
 - 状态窗口（status window）
 - 会话窗口（session window）
 - 事件窗口（event window）
+- 计数窗口（count window）
 
 窗口划分逻辑如下图所示：
 
@@ -152,14 +153,15 @@ Query OK, 10 row(s) in set (2.415961s)
 window_clause: {
     SESSION(ts_col, tol_val)
   | STATE_WINDOW(col)
-  | INTERVAL(interval_val [, interval_offset]) [SLIDING (sliding_val)] [FILL(fill_mod_and_val)]
+  | INTERVAL(interval_val [, interval_offset]) [SLIDING (sliding_val)] [WATERMARK(watermark_val)] [FILL(fill_mod_and_val)]
   | EVENT_WINDOW START WITH start_trigger_condition END WITH end_trigger_condition
+  | COUNT_WINDOW(count_val[, sliding_val])
 }
 ```
 
 **注意** 在使用窗口子句时应注意以下规则：
 1. 窗口子句位于数据切分子句之后，不可以和 GROUP BY 子句一起使用。
-2. 窗口子句将数据按窗口进行切分，对每个窗口进行 SELECT 列表中的表达式的计算，SELECT 列表中的表达式只能包含：常量；伪列：_wstart 伪列、_wend 伪列和 _wduration 伪列；聚合函数（包括选择函数和可以由参数确定输出行数的时序特有函数）
+2. 窗口子句将数据按窗口进行切分，对每个窗口进行 SELECT 列表中的表达式的计算，SELECT 列表中的表达式只能包含：常量；伪列：_wstart、_wend 和 _wduration；聚合函数：包括选择函数和可以由参数确定输出行数的时序特有函数。
 3. WHERE 语句可以指定查询的起止时间和其他过滤条件。
 
 ### 时间戳伪列
@@ -177,16 +179,15 @@ INTERVAL(interval_val [, interval_offset])
 ```
 
 时间窗口子句包括 3 个子句：
-- INTERVAL 子句：用于产生相等时间周期的窗口，interval_val 指定每个时间窗口的大小，interval_offset 指定；
+- INTERVAL 子句：用于产生相等时间周期的窗口，interval_val 指定每个时间窗口的大小，interval_offset 指定窗口偏移量；
 - SLIDING 子句：用于指定窗口向前滑动的时间；
 - FILL：用于指定窗口区间数据缺失的情况下，数据的填充模式。
 
 对于时间窗口，interval_val 和 sliding_val 都表示时间段，语法上支持三种方式。例如：
-1. INTERVAL(1s, 500a) SLIDING(1s)，带时间单位的形式，其中的时间单位是单字符表示， 分别为： a （毫秒）， b （纳秒）， d （天）， h （小时）， m （分钟）， n （月）， s （秒）， u （微秒）， w （周）， y （年）；
+1. INTERVAL(1s, 500a) SLIDING(1s)，带时间单位的形式，其中的时间单位是单字符表示，分别为：a（毫秒）、b（纳秒），d（天）、h（小时）、m（分钟）、n（月）、s（秒）、u（微秒）、w（周）、y（年）；
 2. INTERVAL(1000, 500) SLIDING(1000)，不带时间单位的形式，将使用查询库的时间精度作为默认时间单位，当存在多个库时默认采用精度更高的库；
 3. INTERVAL('1s', '500a') SLIDING('1s')，带时间单位的字符串形式，字符串内部不能有任何空格等其它字符。
 
-
 示例 SQL 如下：
 ```sql
 SELECT tbname, _wstart, _wend, avg(voltage) 
@@ -220,7 +221,7 @@ Query OK, 12 row(s) in set (0.021265s)
 
 #### 滑动窗口
 
-每次执行的查询是一个时间窗口，时间窗口随着时间流动向前滑动。在定义连续查询的时候需要指定时间窗口（time window ）大小和每次前向增量时间（forward sliding times）。如下图，[t0s， t0e] ，[t1s ， t1e]， [t2s， t2e] 是分别是执行三次连续查询的时间窗口范围，窗口的前向滑动的时间范围 sliding time 标识 。查询过滤、聚合等操作按照每个时间窗口为独立的单位执行。
+每次执行的查询是一个时间窗口，时间窗口随着时间流动向前滑动。在定义连续查询的时候需要指定时间窗口（time window ）大小和每次前向增量时间（forward sliding times）。如下图，[t0s, t0e]、[t1s, t1e]、[t2s, t2e] 是分别是执行三次连续查询的时间窗口范围，窗口的前向滑动的时间范围 sliding time 标识。查询过滤、聚合等操作按照每个时间窗口为独立的单位执行。
 
 ![时间窗口示意图](./sliding-window.png)
 
@@ -238,7 +239,7 @@ SELECT COUNT(*) FROM temp_tb_1 INTERVAL(1m) SLIDING(2m);
 
 **使用时间窗口需要注意**
 1. 聚合时间段的窗口宽度由关键词 INTERVAL 指定，最短时间间隔 10 毫秒（10a）；并且支持偏移 offset（偏移必须小于间隔），也即时间窗口划分与“UTC 时刻 0”相比的偏移量。SLIDING 语句用于指定聚合时间段的前向增量，也即每次窗口向前滑动的时长。
-2. 使用 INTERVAL 语句时，除非极特殊的情况，都要求把客户端和服务端的 taos.cfg 配置文件中的 timezone 参数配置为相同的取值，以避免时间处理函数频繁进行跨时区转换而导致的严重性能影响。
+2. 使用 INTERVAL 语句时，除非极特殊的情况，都要求把客户端和服务端的 timezone 参数配置为相同的取值，以避免时间处理函数频繁进行跨时区转换而导致的严重性能影响。
 3. 返回的结果中时间序列严格单调递增。
 
 示例：
@@ -304,7 +305,7 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.016812s)
 #### FILL 子句
 
 1. 不进行填充：NONE（默认填充模式）。
-2. VALUE 填充：固定值填充，此时需要指定填充的数值。例如：FILL(VALUE, 1.23)。这里需要注意，最终填充的值受由相应列的类型决定，如 FILL(VALUE, 1.23)，相应列为 INT 类型，则填充值为 1, 若查询列表中有多列需要 FILL, 则需要给每一个 FILL 列指定 VALUE, 如 `SELECT _wstart, min(c1), max(c1) FROM ... FILL(VALUE, 0, 0)`, 注意, SELECT 表达式中只有包含普通列时才需要指定 FILL VALUE, 如 `_wstart`, `_wstart+1a`, `now`, `1+1` 以及使用 partition by 时的 partition key (如 tbname)都不需要指定 VALUE, 如 `timediff(last(ts), _wstart)` 则需要指定VALUE。
+2. VALUE 填充：固定值填充，此时需要指定填充的数值。例如：FILL(VALUE, 1.23)。这里需要注意，最终填充的值受由相应列的类型决定，如 FILL(VALUE, 1.23)，相应列为 INT 类型，则填充值为 1，若查询列表中有多列需要 FILL，则需要给每一个 FILL 列指定 VALUE，如 `SELECT _wstart, min(c1), max(c1) FROM ... FILL(VALUE, 0, 0)`。注意，SELECT 表达式中只有包含普通列时才需要指定 FILL VALUE，如 `_wstart`、`_wstart+1a`、`now`、`1+1` 以及使用 partition by 时的 partition key (如 tbname)都不需要指定 VALUE,，如 `timediff(last(ts), _wstart)` 则需要指定VALUE。
 3. PREV 填充：使用前一个非 NULL 值填充数据。例如：FILL(PREV)。
 4. NULL 填充：使用 NULL 填充数据。例如：FILL(NULL)。
 5. LINEAR 填充：根据前后距离最近的非 NULL 值做线性插值填充。例如：FILL(LINEAR)。
@@ -313,11 +314,11 @@ Query OK, 5 row(s) in set (0.016812s)
 以上填充模式中，除了 NONE 模式默认不填充值之外，其他模式在查询的整个时间范围内如果没有数据 FILL 子句将被忽略，即不产生填充数据，查询结果为空。这种行为在部分模式（PREV、NEXT、LINEAR）下具有合理性，因为在这些模式下没有数据意味着无法产生填充数值。
 
 对另外一些模式（NULL、VALUE）来说，理论上是可以产生填充数值的，至于需不需要输出填充数值，取决于应用的需求。所以为了满足这类需要强制填充数据或 NULL 的应用的需求，同时不破坏现有填充模式的行为兼容性，TDengine 还支持两种新的填充模式：
-1. NULL_F: 强制填充 NULL 值
+1. NULL_F：强制填充 NULL 值
-2. VALUE_F: 强制填充 VALUE 值
+2. VALUE_F：强制填充 VALUE 值
 
 NULL、NULL_F、VALUE、VALUE_F 这几种填充模式针对不同场景区别如下：
-1. INTERVAL 子句： NULL_F， VALUE_F 为强制填充模式；NULL， VALUE 为非强制模式。在这种模式下下各自的语义与名称相符
+1. INTERVAL 子句：NULL_F、VALUE_F 为强制填充模式；NULL、VALUE 为非强制模式。在这种模式下下各自的语义与名称相符
 2. 流计算中的 INTERVAL 子句：NULL_F 与 NULL 行为相同，均为非强制模式；VALUE_F 与 VALUE 行为相同，均为非强制模式。即流计算中的 INTERVAL 没有强制模式
 3. INTERP 子句：NULL 与 NULL_F 行为相同，均为强制模式；VALUE 与 VALUE_F 行为相同，均为强制模式。即 INTERP 中没有非强制模式。
 
@@ -530,7 +531,7 @@ Query OK, 10 row(s) in set (0.062794s)
 时序数据特有函数是 TDengine 针对时序数据查询场景专门设计的一组函数。在通用数据库中，要实现类似的功能通常需要编写复杂的查询语句，而且效率较低。为了降低用户的使用成本和简化查询过程，TDengine 将这些功能以内置函数的形式提供，从而实现了高效且易于使用的时序数据处理能力。时序数据特有函数如下表所示。
 
 | 函数          |   功能说明                                                            |
-|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------:|
+|:------------:|:--------------------------------------------------------------------:|
 |CSUM          | 累加和（Cumulative sum），忽略 NULL 值。|
 |DERIVATIVE    | 统计表中某列数值的单位变化率。其中单位时间区间的长度可以通过 time_interval 参数指定，最小可以是 1 秒（1s）；ignore_negative 参数的值可以是 0 或 1，为 1 时表示忽略负值。|
 |DIFF          | 统计表中某列的值与前一行对应值的差。ignore_negative 取值为 0|1 ，可以不填，默认值为 0。不忽略负值。ignore_negative 为 1 时表示忽略负数。|
@@ -559,12 +560,12 @@ GROUP BY groupid;
 TDengine 的嵌套查询遵循以下规则：
 1. 内层查询的返回结果将作为“虚拟表”供外层查询使用，此虚拟表建议起别名，以便于外层查询中方便引用。
 2. 外层查询支持直接通过列名或列名的形式引用内层查询的列或伪列。
-3. 在内层和外层查询中，都支持普通的表间/超级表间 JOIN。内层查询的计算结果也可以再参与数据子表的 JOIN 操作。
+3. 在内层和外层查询中，都支持普通表间/超级表间 JOIN。内层查询的计算结果也可以再参与数据子表的 JOIN 操作。
 4. 内层查询支持的功能特性与非嵌套的查询语句能力是一致的。内层查询的 ORDER BY 子句一般没有意义，建议避免这样的写法以免无谓的资源消耗。
 5. 与非嵌套的查询语句相比，外层查询所能支持的功能特性存在如下限制：
-6. 如果内层查询的结果数据未提供时间戳，那么计算过程隐式依赖时间戳的函数在外层会无法正常工作。例如：INTERP， DERIVATIVE， IRATE， LAST_ROW， FIRST， LAST， TWA， STATEDURATION， TAIL， UNIQUE。
+6. 如果内层查询的结果数据未提供时间戳，那么计算过程隐式依赖时间戳的函数在外层会无法正常工作。例如：INTERP、DERIVATIVE、IRATE、LAST_ROW、FIRST、LAST、TWA、STATEDURATION、TAIL、UNIQUE。
-7. 如果内层查询的结果数据不是按时间戳有序，那么计算过程依赖数据按时间有序的函数在外层会无法正常工作。例如：LEASTSQUARES， ELAPSED， INTERP， DERIVATIVE， IRATE， TWA， DIFF， STATECOUNT， STATEDURATION， CSUM， MAVG， TAIL， UNIQUE。
+7. 如果内层查询的结果数据不是按时间戳有序，那么计算过程依赖数据按时间有序的函数在外层会无法正常工作。例如：LEASTSQUARES、ELAPSED、INTERP、DERIVATIVE、IRATE、TWA、DIFF、STATECOUNT、STATEDURATION、CSUM、MAVG、TAIL、UNIQUE。
-8. 计算过程需要两遍扫描的函数，在外层查询中无法正常工作。例如：此类函数包括：PERCENTILE。
+8. 计算过程需要两遍扫描的函数，在外层查询中无法正常工作。例如：PERCENTILE。
 
 ## UNION 子句
 
@@ -594,7 +595,7 @@ UNION ALL
 Query OK, 6 row(s) in set (0.006438s)
 ```
 
-在同一个 sql 语句中，最多支持 100 个 UNION 子句。
+在同一个 SQL 语句中，最多支持 100 个 UNION 子句。
 
 ## 关联查询