The table model 'Time Series Data Model' graph is too large and Add line breaks to modeling documents (#500)

W1y1r · web-flow · commit 4a5b01700adc · 2025-01-06T17:28:48.000+08:00
diff --git a/src/zh/UserGuide/Master/Table/Basic-Concept/Data-Model-and-Terminology.md b/src/zh/UserGuide/Master/Table/Basic-Concept/Data-Model-and-Terminology.md
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 | **概念**             | **定义**                                                     |
 | -------------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| **数据库**           | 定义：一个以 root. 为前缀的路径命名推荐：仅包含 root 的下一级节点，如 root.db数量推荐：上限和内存相关，一个数据库也可以充分利用机器资源，无需为性能原因创建多个数据库创建方式：推荐手动创建，也可创建时间序列时自动创建（默认为 root 的下一级节点） |
-| **时间序列（测点）** | 定义：一个以数据库路径为前缀的、由 . 分割的路径，可包含任意多个层级，如 root.db.turbine.device1.metric1每个时间序列可以有不同的数据类型。命名推荐仅将唯一定位时间序列的标签（类似联合主键）放入路径中，一般不超过10层通常将基数（不同的取值数量）少的标签放在前面，便于系统将公共前缀进行压缩数量推荐集群可管理的时间序列总量和总内存相关，可参考资源推荐章节任一层级的子节点数量没有限制创建方式：可手动创建或在数据写入时自动创建。 |
-| **设备**                 | 定义：倒数第二级为设备，如 root.db.turbine.**device1**.metric1中的“device1”这一层级即为设备创建方式：无法仅创建设备，随时间序列创建而存在 |
+| **数据库**           | 定义：一个以 root. 为前缀的路径<br>命名推荐：仅包含 root 的下一级节点，如 root.db<br>数量推荐：上限和内存相关，一个数据库也可以充分利用机器资源，无需为性能原因创建多个数据库<br>创建方式：推荐手动创建，也可创建时间序列时自动创建（默认为 root 的下一级节点） |
+| **时间序列（测点）** | 定义：<br>1. 一个以数据库路径为前缀的、由 . 分割的路径，可包含任意多个层级，如 root.db.turbine.device1.metric1 <br>2. 每个时间序列可以有不同的数据类型。<br>命名推荐:<br>1. 仅将唯一定位时间序列的标签（类似联合主键）放入路径中，一般不超过10层<br>2. 通常将基数（不同的取值数量）少的标签放在前面，便于系统将公共前缀进行压缩<br>数量推荐:<br>1. 集群可管理的时间序列总量和总内存相关，可参考资源推荐章节<br>2. 任一层级的子节点数量没有限制<br>创建方式：可手动创建或在数据写入时自动创建。 |
+| **设备**                 | 定义：倒数第二级为设备，如 root.db.turbine.**device1**.metric1中的“device1”这一层级即为设备<br>创建方式：无法仅创建设备，随时间序列创建而存在 |
 
 ### 3.3 建模示例
 
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 | **列类别**                  | **定义**                                                     |
 | --------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
 | **时间列（TIME）**          | 每个时序表必须有一个时间列，数据类型为 TIMESTAMP，名称可以自定义 |
-| **标签列（TAG）**           | 设备的唯一标识（联合主键），可以为 0 至多个标签信息不可修改和删除，但允许增加推荐按粒度由大到小进行排列 |
-| **属性列（ATTRIBUTE）** | 对设备的补充描述，**不随时间变化**设备属性信息可以有0个或多个，可以更新或新增少量希望修改的静态属性可以存至此列 |
-| **测点列（FIELD）** | 一个设备采集的测点可以有1个至多个，值随时间变化表的测点列没有数量限制，可以达到数十万以上 |
+| **标签列（TAG）**           | 设备的唯一标识（联合主键），可以为 0 至多个<br>标签信息不可修改和删除，但允许增加<br>推荐按粒度由大到小进行排列 |
+| **测点列（FIELD）** | 一个设备采集的测点可以有1个至多个，值随时间变化<br>表的测点列没有数量限制，可以达到数十万以上 |
+| **属性列（ATTRIBUTE）** | 对设备的补充描述，**不随时间变化**<br>设备属性信息可以有0个或多个，可以更新或新增<br>少量希望修改的静态属性可以存至此列 |
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 数据筛选效率：时间列=标签列>属性列>测点列
 
diff --git a/src/zh/UserGuide/Master/Table/Basic-Concept/Navigating_Time_Series_Data.md b/src/zh/UserGuide/Master/Table/Basic-Concept/Navigating_Time_Series_Data.md
@@ -40,6 +40,6 @@
 | **设备（Device）**              | 也称为实体、装备等，是实际场景中拥有物理量的设备或装置。在 IoTDB 中，实体是管理一组时间序列的集合，可以是一个物理设备、测量装置、传感器集合等。如：能源场景：风机，由区域、场站、线路、机型、实例等标识工厂场景：机械臂，由物联网平台生成的唯一 ID 标识车联网场景：车辆，由车辆识别代码 VIN 标识监控场景：CPU，由机房、机架、Hostname、设备类型等标识 |
 | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
 | **测点（FIELD）**   | 也称物理量、信号量、指标、点位、工况等，是在实际场景中检测装置记录的测量信息。通常一个物理量代表一个采集点位，能够定期采集所在环境的物理量。如：能源电力场景：电流、电压、风速、转速车联网场景：油量、车速、经度、维度工厂场景：温度、湿度 |
-| **数据点（Data Point）**        | 由一个时间戳和一个数值组成，其中时间戳为 long 类型，数值可以为 BOOLEAN、FLOAT、INT32 等各种类型。如下图表格形式的时间序列的一行，或图形形式的时间序列的一个点，就是一个数据点。![](https://alioss.timecho.com/docs/img/DataPoint01.png) |
+| **数据点（Data Point）**        | 由一个时间戳和一个数值组成，其中时间戳为 long 类型，数值可以为 BOOLEAN、FLOAT、INT32 等各种类型。如下图表格形式的时间序列的一行，或图形形式的时间序列的一个点，就是一个数据点。<br> <img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/DataPoint01.png" alt="" style="width: 70%;"/> |
 | **采集频率（Frequency）**       | 指物理量在一定时间内产生数据的次数。例如，一个温度传感器可能每秒钟采集一次温度数据，那么它的采集频率就是1Hz（赫兹），即每秒1次。 |
 | **数据保存时间（TTL）**  | TTL 指定表中数据的保存时间，超过 TTL 的数据将自动删除。IoTDB 支持对不同的表设定不同的数据存活时间，便于 IoTDB 定期、自动地删除一定时间之前的数据。合理使用 TTL 可以控制 IoTDB 占用的总磁盘空间，避免磁盘写满等异常，并维持较高的查询性能和减少内存资源占用。 |
diff --git a/src/zh/UserGuide/V2.0.1/Table/Basic-Concept/Data-Model-and-Terminology.md b/src/zh/UserGuide/V2.0.1/Table/Basic-Concept/Data-Model-and-Terminology.md
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 | **概念**             | **定义**                                                     |
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-| **数据库**           | 定义：一个以 root. 为前缀的路径命名推荐：仅包含 root 的下一级节点，如 root.db数量推荐：上限和内存相关，一个数据库也可以充分利用机器资源，无需为性能原因创建多个数据库创建方式：推荐手动创建，也可创建时间序列时自动创建（默认为 root 的下一级节点） |
-| **时间序列（测点）** | 定义：一个以数据库路径为前缀的、由 . 分割的路径，可包含任意多个层级，如 root.db.turbine.device1.metric1每个时间序列可以有不同的数据类型。命名推荐仅将唯一定位时间序列的标签（类似联合主键）放入路径中，一般不超过10层通常将基数（不同的取值数量）少的标签放在前面，便于系统将公共前缀进行压缩数量推荐集群可管理的时间序列总量和总内存相关，可参考资源推荐章节任一层级的子节点数量没有限制创建方式：可手动创建或在数据写入时自动创建。 |
-| **设备**                 | 定义：倒数第二级为设备，如 root.db.turbine.**device1**.metric1中的“device1”这一层级即为设备创建方式：无法仅创建设备，随时间序列创建而存在 |
+| **数据库**           | 定义：一个以 root. 为前缀的路径<br>命名推荐：仅包含 root 的下一级节点，如 root.db<br>数量推荐：上限和内存相关，一个数据库也可以充分利用机器资源，无需为性能原因创建多个数据库<br>创建方式：推荐手动创建，也可创建时间序列时自动创建（默认为 root 的下一级节点） |
+| **时间序列（测点）** | 定义：<br>1. 一个以数据库路径为前缀的、由 . 分割的路径，可包含任意多个层级，如 root.db.turbine.device1.metric1 <br>2. 每个时间序列可以有不同的数据类型。<br>命名推荐:<br>1. 仅将唯一定位时间序列的标签（类似联合主键）放入路径中，一般不超过10层<br>2. 通常将基数（不同的取值数量）少的标签放在前面，便于系统将公共前缀进行压缩<br>数量推荐:<br>1. 集群可管理的时间序列总量和总内存相关，可参考资源推荐章节<br>2. 任一层级的子节点数量没有限制<br>创建方式：可手动创建或在数据写入时自动创建。 |
+| **设备**                 | 定义：倒数第二级为设备，如 root.db.turbine.**device1**.metric1中的“device1”这一层级即为设备<br>创建方式：无法仅创建设备，随时间序列创建而存在 |
 
 ### 3.3 建模示例
 
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 | **列类别**                  | **定义**                                                     |
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 | **时间列（TIME）**          | 每个时序表必须有一个时间列，数据类型为 TIMESTAMP，名称可以自定义 |
-| **标签列（TAG）**           | 设备的唯一标识（联合主键），可以为 0 至多个标签信息不可修改和删除，但允许增加推荐按粒度由大到小进行排列 |
-| **属性列（ATTRIBUTE）** | 对设备的补充描述，**不随时间变化**设备属性信息可以有0个或多个，可以更新或新增少量希望修改的静态属性可以存至此列 |
-| **测点列（FIELD）** | 一个设备采集的测点可以有1个至多个，值随时间变化表的测点列没有数量限制，可以达到数十万以上 |
+| **标签列（TAG）**           | 设备的唯一标识（联合主键），可以为 0 至多个<br>标签信息不可修改和删除，但允许增加<br>推荐按粒度由大到小进行排列 |
+| **测点列（FIELD）** | 一个设备采集的测点可以有1个至多个，值随时间变化<br>表的测点列没有数量限制，可以达到数十万以上 |
+| **属性列（ATTRIBUTE）** | 对设备的补充描述，**不随时间变化**<br>设备属性信息可以有0个或多个，可以更新或新增<br>少量希望修改的静态属性可以存至此列 |
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 数据筛选效率：时间列=标签列>属性列>测点列
 
diff --git a/src/zh/UserGuide/V2.0.1/Table/Basic-Concept/Navigating_Time_Series_Data.md b/src/zh/UserGuide/V2.0.1/Table/Basic-Concept/Navigating_Time_Series_Data.md
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 | **设备（Device）**              | 也称为实体、装备等，是实际场景中拥有物理量的设备或装置。在 IoTDB 中，实体是管理一组时间序列的集合，可以是一个物理设备、测量装置、传感器集合等。如：能源场景：风机，由区域、场站、线路、机型、实例等标识工厂场景：机械臂，由物联网平台生成的唯一 ID 标识车联网场景：车辆，由车辆识别代码 VIN 标识监控场景：CPU，由机房、机架、Hostname、设备类型等标识 |
 | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
 | **测点（FIELD）**   | 也称物理量、信号量、指标、点位、工况等，是在实际场景中检测装置记录的测量信息。通常一个物理量代表一个采集点位，能够定期采集所在环境的物理量。如：能源电力场景：电流、电压、风速、转速车联网场景：油量、车速、经度、维度工厂场景：温度、湿度 |
-| **数据点（Data Point）**        | 由一个时间戳和一个数值组成，其中时间戳为 long 类型，数值可以为 BOOLEAN、FLOAT、INT32 等各种类型。如下图表格形式的时间序列的一行，或图形形式的时间序列的一个点，就是一个数据点。![](https://alioss.timecho.com/docs/img/DataPoint01.png) |
+| **数据点（Data Point）**        | 由一个时间戳和一个数值组成，其中时间戳为 long 类型，数值可以为 BOOLEAN、FLOAT、INT32 等各种类型。如下图表格形式的时间序列的一行，或图形形式的时间序列的一个点，就是一个数据点。<br> <img src="https://alioss.timecho.com/docs/img/DataPoint01.png" alt="" style="width: 70%;"/> |
 | **采集频率（Frequency）**       | 指物理量在一定时间内产生数据的次数。例如，一个温度传感器可能每秒钟采集一次温度数据，那么它的采集频率就是1Hz（赫兹），即每秒1次。 |
 | **数据保存时间（TTL）**  | TTL 指定表中数据的保存时间，超过 TTL 的数据将自动删除。IoTDB 支持对不同的表设定不同的数据存活时间，便于 IoTDB 定期、自动地删除一定时间之前的数据。合理使用 TTL 可以控制 IoTDB 占用的总磁盘空间，避免磁盘写满等异常，并维持较高的查询性能和减少内存资源占用。 |
