在 3.0.3.0 發(fā)布一個(gè)月后，經(jīng)過(guò)研發(fā)小伙伴加班加點(diǎn)地進(jìn)行優(yōu)化迭代，3.0.4.0 也在今天成功出爐。從用戶使用體驗(yàn)角度出發(fā)，這一版本進(jìn)一步提升了時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（Time Series Database）TDengine 3.0 的穩(wěn)定性，并優(yōu)化了多個(gè)應(yīng)用功能，產(chǎn)品性能增強(qiáng)的同時(shí)易用性也獲得大幅提升。

3.0.4.0 版本涉及到的更新內(nèi)容包括產(chǎn)品穩(wěn)定性的提升、查詢性能提升、參數(shù)使用優(yōu)化、以及多副本情況下的健壯性提升、Python UDF、集群負(fù)載再平衡、基于時(shí)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)重整等九大方面。具體更新信息如下：

大幅提升產(chǎn)品穩(wěn)定性

在大并發(fā)、高負(fù)載的寫入和查詢下的系統(tǒng)穩(wěn)定性有顯著提升：優(yōu)化了對(duì)內(nèi)存的使用，優(yōu)化了有大量并發(fā)查詢下對(duì)連接池的控制，修復(fù)了一些影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的缺陷。

提升了部分查詢場(chǎng)景下的性能

• 提升了當(dāng)與 interval() 一起使用時(shí) mode() 函數(shù)的性能
• 提升了 percentile() 函數(shù)的性能
• 提升了 last()/last_row() 函數(shù)的性能

可以動(dòng)態(tài)配置更多數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)

新增兩個(gè)可以動(dòng)態(tài)配置的數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)：stt_trigger 和 minRows，其具體功能請(qǐng)參考官方文檔。

優(yōu)化了 WAL 數(shù)據(jù)保留的行為

WAL 中數(shù)據(jù)的保存僅受參數(shù)  WAL_RETENTION_PERIOD 和 WAL_RETENTION_SIZE 的控制，不再受數(shù)據(jù)訂閱的影響。具體細(xì)節(jié)請(qǐng)參考官方文檔。

Python UDF

應(yīng)用開發(fā)者可以用 Python 開發(fā)自定義函數(shù)并將其嵌入數(shù)據(jù)庫(kù)，從而提升數(shù)據(jù)處理和分析能力。

集群負(fù)載再平衡 （企業(yè)版功能）

當(dāng)集群中某個(gè) dnode 宕機(jī)重啟后會(huì)出現(xiàn)負(fù)載不均衡現(xiàn)象，重新啟動(dòng)的 dnode 上沒(méi)有 leader vnode，所以不承擔(dān)任何寫入和查詢負(fù)載。通過(guò) rebalance 命令，可以使集群中各個(gè) dnode 之間的負(fù)載再次均衡。

基于時(shí)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)重整 （企業(yè)版功能）

為了減少數(shù)據(jù)重整所花費(fèi)的時(shí)間，最小化對(duì)系統(tǒng)的影響，可以指定時(shí)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)重整，只針對(duì)確定有亂序數(shù)據(jù)的時(shí)間段或者查詢所關(guān)注的時(shí)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)重整。

能夠?qū)⒍喾N工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源接入 TDengine （企業(yè)版功能）

• OPC UA
• OPC DA
• Pi

集中控制臺(tái) taosExplorer 管理數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)接入任務(wù) （企業(yè)版功能）

同步增強(qiáng)了集中控制臺(tái) taosExplorer 以能夠管理所支持的各種數(shù)據(jù)源和與它們所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)接入任務(wù)。

詳細(xì)信息可以參考發(fā)布說(shuō)明（https://github.com/taosdata/TDengine/releases/tag/ver-3.0.4.0）。歡迎大家下載使用 TDengine，有任何問(wèn)題，都可以添加小T vx：tdengine 申請(qǐng)加入 TDengine 用戶交流群，及時(shí)向我們的解決方案專家尋求支持與幫助。