近期，我們調整了TDengine的版本命名機制。2.0.x.x和2.2.x.x等版本為穩定版本，只會合并bug修復，不引入新功能。2.1.x.x和2.3.x.x為開發版本，發布時會標記beta。如果在業務中試用，建議大家使用穩定版本；如果想嘗試最新功能，可以嘗試最新的beta版本。 我們剛剛發布了TDengine 2.2.0.0穩定版。新版本有幾個值得重點關注的特性：

• 納秒時間精度：在毫秒、微秒基礎上，允許數據庫的時間戳設置為納秒精度。

• Schemaless：兼容 InfluxDB 的數據寫入協議 LINE 。

• UDF 功能：允許用戶創建自定義 SQL 函數。

• 嵌套查詢：支持在 FROM 子句中使用單層非關聯子查詢，顯著提升 SQL 語句的查詢表達能力。

• 原生接口寫入：通過原生接口寫入數據，可以避免 SQL 拼接和 SQL 解析的計算消耗，從而顯著提升數據寫入速度。

• 會話窗口（SESSION）：會話窗口根據相鄰兩條記錄的時間戳差值來確定是否屬于同一個會話，時間差異超出閾值時即認為開啟了下一個窗口。

• 狀態窗口（STATE）：使用整數或布爾值來標識產生記錄時設備的狀態量，產生的記錄如果具有相同的狀態量取值則歸屬于同一個狀態窗口，數值改變后該窗口關閉。

• 浮點數有損壓縮：提供對浮點數數據列的有損壓縮插件，可以顯著提升數據的壓縮率，節省磁盤空間。

• 支持 4096 列：數據表/超級表允許創建的數據列由 1024 列拓寬到最大 4096 列。

• 支持 JOIN：完善地支持數據表與數據表、超級表與超級表、子查詢與子查詢之間的 JOIN 操作。

另外，我們也引入其他一些小的功能和性能優化。

• 查詢算子“IN”：用于 WHERE 子句中，可以匹配一個集合中的任意值。

• 計算函數“IRATE()”：計算瞬時增長率。

• 計算函數“DERIVATIVE()”：統計表中某列數值的單位變化率。

• “SHOW CREATE”指令：對一個已經存在的數據庫/表，返回其創建語句，以便于數據遷移。

• COMPACT 指令：對數據落盤文件進行碎片整理。解決因行覆蓋、表刪除、數據過期等原因而導致的數據碎片，改善查詢操作的性能表現。

• 數據庫參數熱生效：通過“ALTER DATABASE”指令修改數據庫設置參數時，無需重啟 taosd 即可生效。

• jemalloc 內存分配器：適配 jemalloc 內存分配器，改善頻繁申請小內存片段時的性能表現。

• promql 正則查詢：兼容 Prometheus 的 promql 正則查詢語法。

• 部分列更新：允許 UPDATE 語句僅更新部分指定列的值，而保留未涉及的數據列的原始取值，從而改善寬表情景下的數據更新效率。

• DISTINCT 支持普通列：DISTINCT 指令原先僅能應用于標簽列，現在也可以用于普通數據列。

• 支持 gorm：Go 語言 Connector 支持適配 gorm 類庫。

• 網速監測工具：工具“taos”新增網絡傳輸速度測試和 FQDN 解析速度測試功能。

• LAST_ROW 性能優化：改善 LAST_ROW 函數的性能表現。

 自2.0版本發布以來，經過研發人員和社區用戶的不斷努力，TDengine做了大量更新。我們不妨再來看一下。

• 多副本集群：通過多副本的機制來提供系統的高可用性，包括VNode和MNode的高可用性。

• 支持亂序寫入：可以不按照時間戳順序寫入數據。

• 支持數據更新：當歷史數據中出現數據跳轉不準或臟數據等問題，可以使用更新操作進行數據修訂。

• 更豐富的 SQL 函數：包含7類聚合函數、10類選擇函數、4類計算函數，同時還支持按時間段等窗口切分方式進行聚合結果查詢。

• MQTT 寫入：MQTT 是流行的物聯網數據傳輸協議，較通用的包括 EMQ Broker、HiveMQ Broker，無需任何代碼，即可將這兩類 MQTT的數據直接寫入 TDengine。

• CSV 文件寫入：通過一行代碼即可將 CSV 文件寫入 TDengine。

• 自動建表多表寫入：在某些特殊場景中，用戶在寫數據時并不確定某個數據采集點的表是否存在，此時可在寫入數據時使用自動建表語法來創建不存在的表，若該表已存在則不會建立新表；支持同時向兩張以上的表中寫入數據，提升寫入速度。

• 支持“BETWEEN AND”語法：用在WHERE子句中，可以選取介于兩個值之間的數據范圍。

• 支持 SLIDING 和 SLIMIT。

• 支持 DISTINCT：DISTINCT語法用于提取一個不同的值，去掉多余重復的，保留唯一值。目前 DISTINCT 關鍵字只支持對超級表的標簽列進行去重，而不能用于普通列。

• 支持 UNION JOIN。

• 多級存儲。支持掛載多塊磁盤，并可以根據數據的特性把頻繁訪問的數據分配到高性能的磁盤介質上。便于數據按時間來分片存儲，從而平衡存儲成本和讀取延時。

• 時間戳支持1970年以前的時間點，方便應用程序的業務處理。

• CacheLast 緩存：CasheLast參數控制是否在內存中緩存子表的最近數據，可以顯著提升物聯網典型場景的數據訪問速度。

更多細節，查看完整的。 TDengine仍在快速演進，不斷提升，也歡迎大家加入到我們的中來。