3标签
2采集量
缓存，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需Redis就能对时序数据进行高效处理
上述所示，比如把每一个code都看成一个采集点，那么一只code对应的就是一张表，该表所储存的就是code对应的每条快照数据，超级表就是同一种类型的表的集合，用来存储同一类型的表的，由采集量和标签组成。
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API，而且可以指定过滤条件
一张子表属于一个超级表，一个超级表包含多个子表
同一个超级表的子表具有相同的模式结构，也就是采集量和标签结构一致
5超级表
codetimestamp开盘价最高价最低价最新价市场种类11363SZ2023-02-2715:35:00.0001012911深市股票11363SZ2023-02-2715:35:0000101285深市股票00000SH2023-02-2715:35:00.0006756沪市指数00000SH2023-02-2715:35:00006755沪市指数
采集量就是采集点采集的数据，采集量对应的就是表中的字段
子表是通过超级表的模板进行创建的，在创建时指出静态标签属性，其存储的数据就是超级表的采集量字段。
提供各种语言的连接器:C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C#等
采集点顾名思义采集数据的点，可以按照一定时间周期进行数据采集，并进行存储，一个采集点对应的就是一张表，该表数据只存储该采集点的数据，其中存储的就是采集量
支持REST接口
数据写入，支持标准sql
6子表
下面用一组证券code来举例说明
编程
1采集点
标签则是描述采集点的静态属性，在初始创建表时指出，后续可以进行增删改查
2主要功能
查询支持，支持标准sql
集群，可以通过增加节点进行水平扩展以提升处理能力，通过多副本提供高可用能力
基本概念
上面是两只code的几笔快照数据，可以说是按照时间存储在一张表里，其中一些字段是变化的，比如开盘，最高，最低，最新，而市场和种类确实不变的，如果我们把每只code看成一个采集点，每条记录都是该采集点的数据，那么开盘，最新等字段可以看成采集量，种类和市场则是标签静态属性。下面看一些概念：
子表其实也是普通表，同样可以进行sql操作，不过多了一些静态标签，二者无法相互转化
流式计算，支持对实时写入的数据进行预处理
可视化，支持与Grafana的无缝集成形成监控报警系统
4表
类似mysql数据库表一样，也是由字段组成，存储一条条记录，每条记录都含有时间戳
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