物联网传感器采集的数据都是符合时间顺序的，针对这一特性，TDengine 创新地改变了数据模型，引入“一个采集点一张表”的模式和分块连续存储，从而简化了单点的数据添加操作，加快了数据的插入和查询速度。...陶老师的分享之后，涛思数据联合创始人关胜亮介绍了 TDengine 2.0 集群的设计思想与工作机制。 TDengine 2.0 的关键特性是采用了 FQDN（完全限定域名）来区分物理和数据节点。...当数据在不同节点有多个副本时，通过主从选举的方式选出主节点。在不同节点之间的数据复制默认为异步，以显著提升复制速度。但平台也针对安全性需求较高的场景提供了同步复制选项。...出现数据不同步的问题时，平台还提供了数据恢复的机制。 TDengine 的数据分片是基于虚拟节点（Vnode）的，每个表只进入一个虚拟节点，每个虚拟节点则包含多个表。...新建虚拟节点时，系统会自动选择负载较低的物理机器创建节点。每个虚拟节点大约维持在一万表左右以实现最佳性能。管理节点则根据各虚拟节点的负载状况进行实时打分，并根据打分情况实施负载均衡。
一旦得到插入成功的回复，taosc 会缓存 master 节点的信息。 上述是插入数据的流程，查询、计算的流程也完全一致。...但写内存与 WAL 是完全一样的。 3.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。...4.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。...TDengine 的查询处理需要客户端、vnode、mnode 节点协同完成。 1.单表查询 SQL 语句的解析和校验工作在客户端完成。...当对多个具有相同数据类型的数据采集点进行聚合操作时，TDengine 会先把满足标签过滤条件的表从超级表中找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样需要扫描的数据集会大幅减少，从而显著提高聚合计算的性能
但是如果仔细分析一下需求，你可能省略了需求背后的一些前提条件，比如真实的需求可能是这样的：“我需要一个能够处理百万规模的并发（只是理论峰值，平均情况小于10万并发）读写操作（读写比例1:9，只有追加写，...举个例子，可以在每个数据块上预存储该数据块上某个字段所有记录的最大值/最小值，当查询结果包含该块时，只需要读取这个预先算好的最值即可而不需要扫描整块数据。...， TDengine要求新插入的记录的时间戳大于表中的最后一条记录，否则记录被丢弃。...TDengine所有表以时间戳为主键，这个的意思即要求记录以主键序顺序插入。该要求使得Insert操作可以通过追加写最后一个数据块的方式高效完成，而不需要考虑乱序插入时的排序与数据块合并等问题。...考虑车联网的场景，当一辆车停在无网络的地下车库一段时间没有上报数据时，当车辆再次联网后开始上报数据时，我们期望车辆先将最新时刻的状态数据上报上来，以便用户可以及时的了解车辆的最新实时状态及故障警报，而后再将断网期间没有上报的历史数据补发上传
表 TDengine 采用传统的关系型数据库模型管理数据，需要先创建库，然后创建表，之后才能插入或查询数据。...一次插入多行数据时，不要把首列的时间戳的值都写 NOW。否则会导致语句中的多条记录使用相同的时间戳，于是就可能出现相互覆盖以致这些数据行无法全部被正确保存。...其原因在于，NOW 函数在执行中会被解析为所在 SQL 语句的客户端执行时间，出现在同一语句中的多个 NOW 标记也就会被替换为完全相同的时间戳取值。...允许插入的最老记录的时间戳=now - KEEP 值，超过该范围无法插入 json格式，目前版本json只支持tag，不支持其他数据列 长度调整，只支持调大，不支持调小 同一条sql写入...vnode，彼此间执行结果不影响 这是因为多个子表可能分布在不同的 VNODE 上，客户端将 INSERT 语句完整解析后，将数据发往各个涉及的 VNODE 上，每个 VNODE 独立进行写入操作。
那是代表返回写入请求时多副本已经达到完全一致了吗？熟悉 Raft 的朋友会立即指出，不一定，Raft 就只需要在 quorum 中（超过半数）副本达成一致即可返回写入成功。...但是，我们还需要考虑异常情况，当消息延迟时，Raft 可能出现短暂的双主；若出现网络分区，可能持续处于多主状态。...让 leader 在与客户端交互，完成读操作前发送一个 no-op 并至少得到半数回应，由于少数派分区的 leader 无法得到半数回应，因此无法提供读服务。...在 TDengine 中，为了降低写入数据的延迟、提高吞吐量，我们为元数据（表数据、表的标签数据）提供强一致性，为时序数据提供最终一致性与强一致性两种可选的一致性级别。...当集群中存在网络分区、或节点连续宕机等异常情况下，TDengine 中可能无法保证严格的强一致性，因此，在即将到来的 3.0 版本中，我们将以 Raft 算法为基础重构选主、强一致复制等一系列流程，同时
用户在创建表（数据采集点）时指定STable(采集类型)外，还可以指定标签的值，也可事后增加或修改。 超级表STable解决什么 TDengine要求每个数据采集点单独建表。...独立建表的模式能够避免写入过程中的同步加锁，因此能够极大地提升数据的插入/查询性能。但是独立建表意味着系统中表的数量与采集点的数量在同一个量级。...我试了一种方式，就是打开update参数开关。 建库时如果不指定 update 参数，则 update 默认为0，表示数据不可修改。 所以，我们删除库，重新来。...我本来是想着是不是插入一个10年前的数据，会自动就变成删除，结果发现，时间戳是keep时间以前的，无法被插入到数据库中。...，但是删除数据还是不行，只能设置keep的时间，让TDengine自动清除数据。
表管理 # 创建表 use testdb; create table t1 (ts TIMESTAMP,name1 BINARY(100)) ; # 查看表结构 describe t1; # 插入数据...一旦得到插入成功的回复，taosc 会缓存 master 节点的信息。 上述是插入数据的流程，查询、计算的流程也完全一致。...通过 taosc 缓存机制，只有在第一次对一张表操作时，才需要访问 mnode，因此 mnode 不会成为系统瓶颈。...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： 四、相关问题分析 为什么选择TDengine？
但琐事繁忙我却一直没有动手，不过却一直关注TDengine的发展。 期间也分析过TDengine，即使有一万种好也必然有几处不好。它有它适用的场景，从关系数据库世界来的人就得换脑子去理解它。...TDengine是一个时序数据库，因此所有数据必须有一个时间戳，相同的时间戳是无法插入的。这跟关系数据库天然的不同。在关系数据库中，话单使用一张表，直接将数据插入就OK了。...但在TDengine中，可能会并行插入很多话单，时间戳就有可能重复，导致无法插入。解决办法是将话单分拆。但是，怎么拆？...本方案可以解决以下问题： 针对不同的本地用户计费 本方案有以下遗留问题： 同时有同号码的并发呼叫时，T表中时间戳可能重复 同终端并发有多个呼叫时，A/B表也可能有重复，进一步拆分？...由于终端通话话单不需要更细的拆分粒度，但是TDengine底层需要，TDengine有没有方法解决时间戳冲突的插入问题（不能丢话单！）。 我们将与TDengine工程师团队深入交流解决这些问题。
同时客户端可以缓存服务的公钥（以SCFG的方式），用于下次建立链接时使用，这个就是达成0-RTT握手的关键。客户端可以选择内存缓存或者磁盘缓存SCFG。...header做第一次压缩，主要是用静态表进行替换，并将某些数据插入动态表。...当压缩后的header传到服务端时，服务端找到解析header需要的最大的动态表index，目前是d3，如果比当前的动态表最大index还要大，说明动态表插入请求还没收到，这是UDP传输的无序性导致的，...等待期间Request B, C 的请求也到了，他们的header是一致的，但是都没法解析，因为requestA的动态表插入请求还没收到，于是出现了头部阻塞。...上图是目前Trip.com 客户端的网络框架，APP启动或网络变化时会通过一定的权重计算，选择最优的协议（TCP或QUIC）进行使用，并且进一步选择最优的Server IP预建立链接池，当有业务请求需要发送时
不仅支持连续查询，还支持事件驱动的流式计算，这样在处理时序数据时就无需 Flink 或 Spark 这样流式计算组件 数据订阅，应用程序可以订阅一张表或一组表的数据，提供与 Kafka 相同的...需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因其充分利用了时序大数据的特点，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。...要求高速处理数据 √ TDengine 专门为 IoT 优化的存储和数据处理设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。...要求快速处理小粒度数据 √ 这方面 TDengine 性能可以完全对标关系型和 NoSQL 型数据处理系统。...简单使用 在TDengine终端中，用户可以通过SQL命令来创建/删除数据库、表等，并进行插入查询操作。
可见，直接使用rand函数每次产生的数都不同，但是当提供了一个固定的随机数的种子0之后： 每次产生的值都是一样的。也可以称之为伪随机（产生的数据都是可预知的）。 查看多个数据看一下。...（users是一个有6行数据的表） 这样第一次产生的随机数和第二次完全一样，也就是可以预测的。 利用的时候rand（0）*2为什么要乘以 2 呢？这就要配合 floor 函数来说了。...还是按照下表进行实验 首先我们在查询的时候是可以使用as用其他的名字代替显示的： 但是在实际中可以缺省as直接查询，显示的结果是一样的： 然后就可以用group by函数进行分组，并按照x进行排序 注意...()加1，第二条记录查询完毕，结果如下: （6）查询第三条记录，再次计算floor(rand(0)*2)，发现结果为0(第4次计算) （7）查询虚表，发现键值没有0，则数据库尝试插入一条新的数据，在插入数据时...0x05 为什么只有部分字符可以使用 我在测试这个Trick的时候发现，username=admin%c2时可以正确得到结果，但username=admin%c1就不行，这是为什么？
server.com 的权威 DNS 服务器，它是域名解析结果的原出处。为啥叫权威呢？就是我的域名我做主。 权威 DNS 服务器查询后将对应的 IP 地址 X.X.X.X 告诉本地 DNS。...本地 DNS 再将 IP 地址返回客户端，客户端和目标建立连接。 至此，我们完成了 DNS 的解析过程。现在总结一下，整个过程我画成了一个图。 域名解析的工作流程 DNS域名解析使用的什么协议？...如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。...如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面...当方法调用结束时，栈中的对象会自动释放，无法在方法之外访问。如果需要在方法之外继续使用对象，就无法将其放置在栈中。 空间限制：栈的大小是有限的，并且在编译时就确定了。
研究完物联网数据的特点后，TDengine做了两个技术创新点， “一台设备一张表”的数据模型来极大提高单台设备的数据插入和查询效率 给每张表打静态标签，将静态标签数据与采集的动态数据完全分开存储，来解决多表聚合查询问题...TDengine的适用场景 TDengine作为一个基础性的软件，应用范围及其广泛，原则上，所有使用机器、设备、传感器采集数据的地方都可以用上。...而当一张表只有一个写入者的时候，自然不用需要在锁机制上浪费资源。要知道，传统关系型数据库的写入操作一定是要有锁保护的。 Tdengine采用无锁方式写，会节省很多资源，加速写入速度。...但是如设备地址编号等信息，是没必要写入磁盘的。所以他们把很多表放到一起变成了一个超级表，然后查询的时候直接用地址编号等信息来做筛选就行了 4.列式压缩 TDengine采用的是列存储。...在创建超级表时，可以对这类表指定标签，在查询的时候通过标签来对数据库中的表进行过滤，这样即使数据库中有非常多的表，也可以实现快速的多表聚合。 安装包非常小，安装使用简单。
域名和ip地址如何对映的? 主要通过DNS域名解析来完成的。...如果没有，本地 DNS 会去问它的根域名服务器：“老大， 能告诉我 www.server.com 的 IP 地址吗？” 根域名服务器是最高层次的，它不直接用于域名解析，但能指明一条道路。...server.com 的权威 DNS 服务器，它是域名解析结果的原出处。为啥叫权威呢？就是我的域名我做主。 权威 DNS 服务器查询后将对应的 IP 地址 X.X.X.X 告诉本地 DNS。...本地 DNS 再将 IP 地址返回客户端，客户端和目标建立连接。 至此，我们完成了 DNS 的解析过程。现在总结一下，整个过程我画成了一个图。 域名解析的工作流程 get和post的区别？...应答报文，表示客户端的 SYN 报文已被服务端成功接收，那当服务端发送「初始序列号」给客户端的时候，依然也要得到客户端的应答回应，这样一来一回，才能确保双方的初始序列号能被可靠的同步。
我先介绍一下 TDengine，它是一个开源的高效的物联网大数据平台，专门为物联网、车联网、工业互联网，IT 运维设计优化的大数据平台，除了核心的时序数据库功能之外，还有缓存、数据订阅、流式计算这些功能...物联网时代很多事物都在采集数据，无论是智能电表，水表气表，汽车，电梯等等，都在不断采集数据。而传统的方法存在很多问题：例如开发效率低，运行效率差，运维复杂，最后导致推荐应用变慢。...这样一来，整个平台在多种物联网设施中都能得到应用，智能电表、水表、燃气表、智慧城市，火车、汽车、出租车、飞机等各种重型设备，电梯、锅炉、机床，包括水温、空气检测等应用，甚至国家地震局地震波检测，煤矿二氧化碳浓度的监测等等...1把核心技术公开：用开源换取竞争力 这个想法直接构成了我第三次创业，而 TDengine 就很好地实现了这个想法。我们在技术完成之后，经过深思熟虑还是选择了走开源这条道路。...多数人熟悉的老产品已经相对成熟，新品牌如果影响力不够，就不会被人选择。开源就是为了打响知名度，这是闭源无法达到的效果。 第二是形成开发者社区，构建竞争壁垒。
客户端与服务器的握手是一个往复确认的过程 客户端：发出确认请求，SYN=1，seq=x，你听得到么，我想建立连接（SYN=1），我的序号是x（seq=x） 服务器：对请求进行确认，也就是回应，我听到了...（ACK=1，ack=x+1），你听得到么（SYN=1），我的序号是y（seq=y） 客户端：对服务器的回应进行确认，我听到了（ACK=1，ack=y+1），我的序号是x+1 IP数据报经过运输层需要分段发送...断开过程 客户端无数据发送时，请求关闭连接，我好了，我想断开连接了（FIN=1）我的序号是u（u就是之前传送过的所有数据的最后一个字节的序号+1） 此时客户端转变为FIN-WAIT-1状态 服务器收到客户端的消息后...IP层关注的是网际层的传输，但是具体的数据传输必然无法脱离具体的物理线路以及组网环境 IP地址是根据网络的拓扑结构分配的，所以根据IP可以实现高效的路由选择 物理地址跟网络拓扑结构没有任何关系，显然不适合用来路由选择...IP地址，借助于操作系统的路由表选择下一跳路由，而路由表又是根据各种路由选择协议自学习而来的 得到了下一跳的路由，再根据ARP协议就可以查询得到下一站的物理地址 应用程序借助于操作系统建立Socket连接
01 客户端各层对数据的封装 java实现客户端的代码如下： 应用层会指定发送的服务器的域名（或者IP）和端口号、以及要发送数据的内容，传递给下一层传输层。...注意，目标MAC地址一般不是服务器的MAC地址（如果客户端和服务器端在同一个网段，那么目标MAC地址就是服务器的MAC地址），因为客户端根本就无法得知服务器的MAC地址，所以数据链路层采用下一跳的机制转递数据...下面就要请出ARP协议了，ARP会发出一个广播，告诉全世界：“大家好，我的IP地址是192.168.1.6，我的MAC地址是00-50-56-C0-88-01” 当同一个网段上的主机接收到ARP报文时，...路由器有一张路由表，路由表可以通过网络工程师配置或者从其他路由器学习得到。...04 服务器端各层对数据的解析 服务器端收到数据后会逐层进行解析，最后将真正的数据交应用程序进行处理，至此一个数据从客户端到服务器端就完成了，服务器端会发送响应报文给客户端，大体的流程类似，但是数据不一定是原路返回的
Pod 规约中包含一个可选的 hostname 字段，可以用来指定一个不同的主机名。 当这个字段被设置时，它将优先于 Pod 的名字成为该 Pod 的主机名（同样是从 Pod 内部观察）。...Pod 的 setHostnameAsFQDN 字段 特性状态： Kubernetes v1.22 [stable] 当 Pod 配置为具有全限定域名 (FQDN) 时，其主机名是短主机名。...但是，当 Pod 的 dnsPolicy 设置为 "None" 时，必须指定 dnsConfig 字段。...的名称视为全限定域名（FQDN）并跳过全限定域名（FQDN）解析。 在 Windows 上，可以使用的 DNS 解析器有很多。...在 Linux 上，有一个 DNS 后缀列表，当解析全名失败时可以使用。
如果没有，本地 DNS 会去问它的根域名服务器：“老大， 能告诉我 www.server.com 的 IP 地址吗？” 根域名服务器是最高层次的，它不直接用于域名解析，但能指明一条道路。...server.com 的权威 DNS 服务器，它是域名解析结果的原出处。为啥叫权威呢？就是我的域名我做主。 权威 DNS 服务器查询后将对应的 IP 地址 X.X.X.X 告诉本地 DNS。...4xx 类状态码表示客户端发送的报文有误，服务器无法处理，也就是错误码的含义。 5xx 类状态码表示客户端请求报文正确，但是服务器处理时内部发生了错误，属于服务器端的错误码。 403代表什么含义？...如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比 较低，也可以使用。...如果数据表主要用来插入和查询记录，则MyISAM引擎能提供较高的处理效率 MEMORY：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。
客户端来上传数据，client 和 master 互联也是采用 DNS 域名解析方式。...另外， Hive 的元数据保存各个数据表的路径，这些路径是由域名和域名的相对路径组成。 目前， Hive 的容灾方式是采用 DNS 方式，提供多点服务，它消除单点和负载不均衡问题。...DNS 解析顺序 DNS 解析顺序有两种，从上往下进行依次查询，如果查询到马上返回，如果最后一个也没有查询到则返回无法解析域名错误。...对于 Namenode 和 JobTracker 在启动时对 DNS 依赖较大，但是再启动后即使出现 DNS 故障，也不会影响它的正常工作和任务调度。...Tasktracker 启动、task 的执行 出现 DNS 故障后完全不能工作 Hive 通过 MR 进行的查询、数据插入 没重启前因为存在 DNS 缓存，数据库和数据表的增加、删除能正常工作，但是插入数据和查询
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