新增流计算计数窗口,TDengine 3.2.3.0 八大板块功能更新
自发布以来,TDengine 3.0 版本在研发人员和社区用户的共同努力下不断优化,产品的稳定性和易用性获得了大幅提升,在知轮科技的智慧轮胎系统、黑格智能 3D 打印业务、韵达快递业务、中国地震台网中心、中移物联智慧出行场景等众多企业项目中获得了成功应用。近期,TDengine 3.2.3.0 成功发布,本文将向大家简单介绍一下该版本涉及到的重大更新。
据了解,3.2.3.0 版本涉及到的更新内容包括流计算、传输压缩、授权机制、监控、数据接入、Explorer、性能优化、运维优化八大模块。具体更新信息展示如下。
开源的时序数据库功能更新(所有版本同步更新)
1、计数窗口(Count Window)
TDengine 流式计算新增对计数窗口的支持。计数窗口会按照固定的个数,对一段数据集进行截取。
window_clause: {
SESSION(ts_col, tol_val)
| STATE_WINDOW(col)
| INTERVAL(interval_val [, interval_offset]) [SLIDING (sliding_val)] [FILL(fill_mod_and_val)]
| EVENT_WINDOW START WITH start_trigger_condition END WITH end_trigger_condition
| COUNT_WINDOW(count_val[, sliding_val])
}
典型场景示例:在公路的收费站,每通过一辆车就产生一条记录,可通过计数窗口实时显示车辆密集程度。
CREATE STREAM stream_name
TRIGGER at_once IGNORE EXPIRED 1 IGNORE UPDATE 0 WATERMARK 100s
INTO stream_stb_name
AS
SELECT _wstart AS ts, count(*) c1, sum(b), max(c)
FROM st
PARTITION BY tbname, ta, a
COUNT_WINWOW(9);
相关技术文档请移步至 流式计算 | TDengine 文档 | 涛思数据 查看。
2、传输压缩
RESTful / WebSocket 协议下的传输压缩:该扩展允许在 RESTful / WebSocket 连接上对消息进行压缩,以减少传输的数据量,提高性能。
3、监控
TDengine 监测:功能重构,包括 taosd 资源信息、业务统计信息、慢查询和一些健康信息。
4、性能优化
- 多表低频场景查询优化
- Last 遗留问题
- last() / last_row()同时查询时的性能优化
5、运维优化
- 副本数目修改(alter replica):通过 learner 机制,把读写阻塞时间缩短为成员变更时间
- 副本节点迁移(redistribute vgroup):通过 learner 机制,把读写阻塞时间缩短为成员变更时间
- 节点删除(drop dnode):空 dnode,无论是否在线均可正常删除
TDengine Enterprise(企业级功能更新)
1、TDengine 授权机制
- 采用单一授权码,覆盖所有现存组件,提供自定义授权项以便支持新增组件
- 支持按功能授权
- 支持通过 cluster ID 授权
- 支持完整授权和叠加授权
2、传输压缩
- 从 taosX Agent 到 taosX 的数据传输压缩
- 基于 taosX 进行 TDengine 同步复制时的数据传输压缩
3、监控
taosX 监控:包括资源信息、业务统计信息、健康信息、任务状态。
4、数据接入
- Wonderware Historian -> TDengine 3.0
- taosX 可观测性
- 数据源统一参数 Advanced Options
- CSV 支持更多配置参数
- OPC 点位过滤和下载机制优化
- 2.6->3.0 数据复制与同步支持新建表自动同步
- Transformer 用户体验优化
5、Explorer
- 支持 HTTPS
- 可以查询任务日志
6、性能优化
- Pi -> TD 性能优化
- OPC -> TD 性能优化
- 多表低频数据迁移性能优化(2.6->3.0)
7、运维优化
虚拟节点组分裂(split vgroup):通过 learner 机制,把读写阻塞时间缩短为子表元数据重整以及成员变更时间。
除此之外,每个版本都会做很多其他的工作,比如 bug 修复、功能优化等等。如果想要了解新版本(时序数据库功能更新)更加详细的发布信息,可以移步至 Release 3.2.3.0 · taosdata/TDengine · GitHub 查看发布说明。
欢迎大家下载使用,也欢迎在评论区提出建议和意见,如有任何问题请及时联系我们获得支持。
了解更多 TDengine Database 的具体细节,可在GitHub上查看相关源代码。
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