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我需要使用 TDengine 构建一个包含一个主节点和三个工作节点的集群。我遵循了官方网站（https://www.taosdata.com/en/documentation/cluster）的所有步骤，但我仍然受到 taos shell 中“show dnodes”命令的离线影响。我认为它以某种方式连接，但仍然错过了一些东西。我可以使用 taos shell 查看所有工作节点中的集群状态，但无法启动其他从属 dnode。我所做的是

• 清理所有以前的数据
• 在 taos shell 中使用“create dnode xxx”命令
• 将工作节点中所有taos.cfg的FirstEP修改为主节点
• 将内部 ip 和主机名添加到每个节点的 /etc/hosts
• 启动所有节点中的所有 taosd 服务。

我正在使用 TDengine 部署多个节点的集群。在我创建了 ~10000 个表并尝试在我的一台主机上执行如下所示的复杂 sql 之后，查询完成需要相当长的时间。我想知道当当前外壳挂起时，是否有办法检查来自另一台主机的查询（即从哪个主机发送的查询等）的状态。

根据TDengine 网站的官方文档：

KEEP是数据库的数据保留多长时间，默认3650天（10年），过期的数据数据库会自动删除；

我使用以下 SQL 创建了一个数据库：create database test keep 15。但是我发现使用 select 查询仍然可以显示超过 15 天的数据。有谁知道为什么过期数据没有自动删除？

在TDengine的文档中，声明可以通过以下命令修改数据库参数

对于 som 参数，例如天数，似乎修改会立即发生。在我将天数从 10 修改为 1 之后，我无法再在今天之后的 2 天插入数据。但是，更改一些其他参数（例如块和缓存）似乎不会立即生效。Taosd 的内存消耗并没有立即减少。有人能告诉我如何检查这些参数的修改是否有效吗？

创建超级表和表后，调用taos_load_table_info加载表信息。taos_stmt_init然后通过调用和taos_stmt_set_tbname设置表名来初始化stmt 。
创建TAOS_BIND具有以下属性的对象：
buffer_type = TSDB_DATA_TYPE_NCHAR
buffer_length = sizeof(str)
buffer = &str
length = sizeof(str)
然后调用taos_stmt_bind_paramand taos_stmt_add_batch，最后执行 with taos_stmt_execute。
问题是插入失败，因为我检查了外壳并用于select *查找数据，但它只显示一个空列。

奇怪的问题发生在 ARM32 平台上。我需要运行一个时间序列数据库来在边缘设备上存储和处理我的传感器数据。我没有太多选择，因为一些流行的数据库无法在存储容量非常小的设备上运行。经过几个周期的评估，我发现一个开源的时间序列数据库 TDengie 似乎完全符合我的要求，因为它功能强大且足够小。但是当我在我的 ARM32 板上编译和运行它时，它会挂起整个系统。我已经在我的 X86 Linux 机器甚至 Raspberry Pi 4 上尝试过它，但它没有这样的问题。我怀疑这是仅存在于 ARM32 上的特殊错误。我花了一些时间调试。我发现它在src\query\src\qExecutor.c.

它在 X86 和 Raspberry Pi 上运行良好，但在 ARM32 上总是失败。我对生成的 ARM 平台特定指令 C 程序没有足够的了解。

是否有人可以帮助解决这个问题？

TDengine 官网的文档描述了 TDengine 如何将他们的数据存储到磁盘中。在“一级/二级压缩”中只提到了“存储在列中”。我想知道TDengine如何精确压缩基于列的数据存储在磁盘中，与HBase的面向列存储有什么区别？

从 TDengine 的文档中阅读后，我了解到我可以指定用于存储配置中的数据文件的目录。我在 Raspberry Pi 上创建了一个副本 TDengine DB，现在我想将收集的数据迁移到 X86 平台。我在数据目录下检查包含以下子目录：

从他们的官方网站上，我了解到 vnode 负责存储数据副本，因此想知道迁移 vnode/vnode_bak 是否足够。我对执行此操作的正确方法没有任何线索，因为我不熟悉 TDengine 的文件系统。有经验的人可以帮忙吗？

刚发现导入排序的csv文件的速度比导入TDengine数据库中的未排序的csv文件的速度要快，每个csv文件有1000000行，唯一的区别是一个文件有时间戳排序，另一个文件有时间戳未排序。

任何人都可以解释为什么导入排序的 csv 文件更快？

这几天，我在 TDengine 中插入了大约 8000 万行数据，结果发现存储只消耗了 1GB 左右。与 TimescaleDB 的存储使用量相比，TDengine 仅使用 TimescaleDB 的 1/15 左右的存储空间。对于 TimescaleDB，存储消耗通常在 15-18GB 左右，具体取决于架构。

taos客户端显示的TDengine的版本是2.0.20.8，TimescaleDB的版本是2.2.1

谁能解释为什么 TDengine 消耗的空间比 TimescaleDB 少得多？这种压缩级别是否会导致数据失去其对 TDengine 的精度？