# GreptimeDB Documentation

> GreptimeDB is an open-source observability database for metrics, logs, traces, and wide events. Drop-in replacement for Prometheus, Loki & Elasticsearch, or the single backend for OpenTelemetry.

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## Table of Contents

- [简介](https://docs.greptime.cn/index.md): 介绍了 GreptimeDB，一个开源的统一可观测性数据库，用于存储指标、日志和事件，包含入门指南、用户指南、贡献者指南等链接，帮助用户快速上手和深入了解。
- [GreptimeDB 分布式集群](https://docs.greptime.cn/getting-started/installation/greptimedb-cluster.md): 介绍如何在 Kubernetes 和 Docker Compose 中部署 GreptimeDB 集群，以支持水平扩展。
- [GreptimeDB 控制台](https://docs.greptime.cn/getting-started/installation/greptimedb-dashboard.md): 介绍 GreptimeDB 控制台的功能和使用方法，包括数据可视化和多种查询语言的支持。
- [GreptimeDB 单机模式](https://docs.greptime.cn/getting-started/installation/greptimedb-standalone.md): 介绍如何在单机模式下安装和运行 GreptimeDB，包括使用二进制文件、Docker 和 Windows 的安装方法。
- [安装](https://docs.greptime.cn/getting-started/installation/overview.md): 介绍如何安装 GreptimeDB 以及启动后检查数据库健康状态的方法。
- [立即开始](https://docs.greptime.cn/getting-started/overview.md): 快速开始使用 GreptimeDB
- [快速开始](https://docs.greptime.cn/getting-started/quick-start.md): 10 分钟上手 GreptimeDB——从数据写入到 metrics、logs、traces 跨信号关联查询。
- [架构](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/architecture.md): GreptimeDB 架构概览，包括核心组件、用于流计算的可选 Flownode，以及分布式部署中的请求与数据路径。
- [数据模型](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/data-model.md): 介绍 GreptimeDB 的数据模型，包括表结构、列类型和设计考虑，适用于 metrics、logs 和 traces 数据。
- [常见问题](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/features-that-you-concern.md): 关于 GreptimeDB 特性的常见问题，包括如何处理 metrics、logs 和 traces，更新、删除、TTL、压缩、高基数、持续聚合、云存储、性能、灾难恢复等。
- [核心概念](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/key-concepts.md): 介绍 GreptimeDB 的核心概念，包括数据库、时序表、数据类型、索引、视图和 Flow 等。
- [Observability 2.0](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/observability-2.md): 解释 Observability 2.0 范式以及 GreptimeDB 如何被设计为宽事件的原生数据库。
- [概念](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/overview.md): GreptimeDB 概念概览，包括为什么选择 GreptimeDB、数据模型、架构、存储位置、核心概念和常见问题。
- [存储位置](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/storage-location.md): 介绍 GreptimeDB 支持的存储位置，包括本地文件系统和各种云存储服务，以及存储文件结构。
- [为什么选择 GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/concepts/why-greptimedb.md): 解释使用 GreptimeDB 的动机和优势，包括统一处理 metrics、logs 和 traces 的设计、云原生架构、成本优势、高性能和易集成性。
- [鉴权](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/authentication/overview.md): GreptimeDB 的身份验证概述，介绍了多种用户 Provider 的实现，包括静态用户 Provider 和 LDAP 用户 Provider。
- [Static User Provider](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/authentication/static.md): 介绍了 GreptimeDB 的静态用户配置，允许通过配置文件设置固定帐户进行身份验证。
- [容量规划](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/capacity-plan.md): 提供 GreptimeDB 的 CPU、内存和存储需求的一般建议，帮助用户根据工作负载进行容量规划。
- [配置 GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/configuration.md): GreptimeDB 的配置指南，介绍了命令行选项、配置文件、环境变量、协议选项、存储选项、WAL 选项、日志选项等详细配置方法。
- [常见 Helm Chart 配置项](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/common-helm-chart-configurations.md): 常见 Helm Chart 配置项
- [部署多个具有 frontend 组的 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/configure-frontend-groups.md): 在 Kubernetes 上部署带有 frontend groups 的 GreptimeDB 集群的分步指南，包括先决条件、配置、安装和验证。
- [部署启用 Remote WAL 的 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/configure-remote-wal.md): 本指南将逐步介绍如何在 Kubernetes 上部署启用了 Remote WAL 的 GreptimeDB 集群，包括前置条件、依赖组件、配置说明、安装步骤。
- [部署 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/deploy-greptimedb-cluster.md): 在 Kubernetes 上使用 GreptimeDB Operator 部署 GreptimeDB 集群的指南，包括前置条件、创建测试集群、安装和验证步骤。
- [部署 GreptimeDB 单机版](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/deploy-greptimedb-standalone.md): 在 Kubernetes 上部署 GreptimeDB 单机版的指南。
- [GreptimeDB Operator 的管理](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/greptimedb-operator-management.md): GreptimeDB Operator 的管理指南，包括安装、升级、配置和卸载的详细步骤。
- [在 Kubernetes 上部署 GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/overview.md): 在 Kubernetes 上部署 GreptimeDB 的概述，介绍了 GreptimeDB Operator 的功能和使用方法。
- [GreptimeDB 导出和导入工具](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/disaster-recovery/back-up-&-restore-data.md): 介绍 GreptimeDB 的导出和导入工具，用于数据库备份和恢复，包括命令语法、选项、常见使用场景、最佳实践和故障排除等内容。
- [GreptimeDB 元信息导出和导入工具](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/disaster-recovery/back-up-&-restore-meta-data.md): 介绍 GreptimeDB 的元数据导出和导入工具，用于数据库元信息的备份和恢复，包括命令语法、选项、常见使用场景
- [基于单集群跨区域部署的 DR 解决方案](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/disaster-recovery/dr-solution-based-on-cross-region-deployment-in-single-cluster.md): 介绍 GreptimeDB 基于单集群跨区域部署的灾难恢复（DR）解决方案，包括不同区域和数据中心的部署架构及其比较。
- [GreptimeDB Standalone 的 DR 方案](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/disaster-recovery/dr-solution-for-standalone.md): GreptimeDB Standalone 的 DR 方案
- [灾难恢复](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/disaster-recovery/overview.md): 介绍 GreptimeDB 的灾难恢复（DR）解决方案，包括基本概念、组件架构、不同的 DR 解决方案及其比较。
- [集群维护模式](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/maintenance/maintenance-mode.md): 介绍如何管理 GreptimeDB 集群维护模式，以便在防止自动 region 调度和故障转移的同时安全地执行升级和维护等操作。
- [防止元数据变更](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/maintenance/prevent-metadata-changes.md): 管理 GreptimeDB 暂停元数据变更的指南，用于安全执行元数据备份等操作。
- [集群恢复模式](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/maintenance/recovery-mode.md): 介绍如何使用 GreptimeDB 集群恢复模式来解决 Datanode 启动失败问题，并从 region 数据丢失或损坏中恢复。
- [资源标识（ID）管理](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/maintenance/sequence-management.md): 介绍如何维护和更新 GreptimeDB 集群中的资源标识（ID），包括在元数据恢复后重置待分配表 ID。
- [表元数据修复](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/maintenance/table-reconciliation.md): 了解 GreptimeDB 的表协调机制，该机制可检测并修复 Metasrv 和 Datanode 之间的元数据不一致问题。
- [表的基本操作](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/basic-table-operations.md): 介绍 GreptimeDB 中表的基本操作，包括创建数据库和表、描述表、显示表定义和索引、列出现有表、修改表和删除表等内容。
- [Compaction](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/compaction.md): 介绍 GreptimeDB 中的压缩策略，包括时间窗口压缩策略（TWCS）和严格窗口压缩策略（SWCS），以及它们的概念、参数和使用示例。
- [垃圾回收（GC）](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/gc.md): GC 会在所有引用释放后才删除 SST/索引文件，以保护长查询和重分区流程。
- [管理数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/overview.md): 提供 GreptimeDB 数据管理的概述，包括存储位置说明、表的基本操作、更新或删除数据、TTL 策略、表分片、Region 迁移、Region Failover 和 Compaction 等内容。
- [Region Failover](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/region-failover.md): 介绍 Region Failover 功能及其在 GreptimeDB 中的应用，包括开启 Region Failover、恢复时间和改进恢复时间的建议等内容。
- [Region Migration](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/region-migration.md): 介绍 Region 迁移功能及其在 GreptimeDB 中的应用，包括查询 Region 分布、选择迁移目标节点、发起迁移请求和查询迁移状态等内容。
- [重分区](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/repartition.md): 介绍 GreptimeDB 的重分区流程，以及在执行前需要准备的 GC 和对象存储配置，并提供 Helm Chart 的常见配置示例。
- [表分片](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-data/table-sharding.md): 介绍表分片技术及其在 GreptimeDB 中的应用，包括分片时机、分区规则、创建分布式表、插入数据和分布式查询等内容。
- [元数据存储配置](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-metadata/configuration.md): GreptimeDB metasrv 组件中配置元数据存储后端（etcd、MySQL、PostgreSQL）的综合指南，包括设置说明和最佳实践。
- [管理 etcd](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-metadata/manage-etcd.md): 管理 etcd 集群的综合指南，包括使用 kubernetes 和 helm 的安装、备份和恢复过程。
- [概述](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-metadata/overview.md): GreptimeDB 元数据存储选项概述，包括 etcd、MySQL 和 PostgreSQL，以及生产环境部署建议。
- [备份、恢复和迁移](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/manage-metadata/restore-backup.md): 介绍如何在不同的存储后端（etcd、MySQL、PostgreSQL）之间备份、恢复和迁移 GreptimeDB 元数据，以及确保数据一致性的最佳实践。
- [检查 GreptimeDB 状态](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/check-db-status.md): 通过 HTTP 接口检查 GreptimeDB 的健康状态、部署状态和运行指标。
- [自监控 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/cluster-monitoring-deployment.md): 在 Kubernetes 上部署 GreptimeDB 集群的自监控完整指南，包括 Grafana 仪表盘设置和配置项。
- [运维关键日志](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/key-logs.md): 通过关键日志了解 GreptimeDB 的运行情况，以及排查错误出现的原因。
- [使用 Prometheus 监控 GreptimeDB Cluster](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/monitor-cluster-with-prometheus.md): 本文介绍了如何在 Kubernetes 环境中使用现有的 Prometheus 实例监控 GreptimeDB 集群，包括配置 PodMonitor、启用指标收集和设置 Grafana 仪表板。
- [监控](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/overview.md): 介绍监控 GreptimeDB 的方法，包括导出指标和链路追踪。
- [运行时信息](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/runtime-info.md): 介绍如何通过 INFORMATION_SCHEMA 数据库访问系统元数据，并提供查询集群拓扑信息和表的 Region 分布的示例。
- [慢查询（实验性功能）](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/slow-query.md): 介绍如何在 GreptimeDB 中配置和使用慢查询日志进行监控。
- [单机监控](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/standalone-monitoring.md): 使用 Prometheus 指标和 Grafana 监控 GreptimeDB 单机实例的指南。
- [链路追踪](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/monitoring/tracing.md): 介绍 GreptimeDB 的分布式链路追踪功能，包括如何使用 Jaeger 进行追踪和配置 tracing 采样率。
- [运维部署及管理](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/overview.md): GreptimeDB 部署概述，包括配置项、鉴权、在 Kubernetes 上部署、在 Android 上运行、容量规划和 GreptimeCloud 的介绍。
- [数据建模指南](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/performance-tuning/design-table.md): 详细介绍了 GreptimeDB 的数据模型使用指南，以及常见场景的表结构设计方式。
- [性能调优技巧](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/performance-tuning/performance-tuning-tips.md): 提供 GreptimeDB 性能调优的技巧，包括查询性能指标、缓存配置、写入优化和表结构设计建议。
- [在安卓平台运行](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/run-on-android.md): 在安卓平台运行 GreptimeDB 的指南，包括安装终端模拟器、下载二进制文件、创建配置文件、启动服务和连接数据库的步骤。
- [问题排查](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/troubleshooting.md): GreptimeDB 的问题排查指南，包括常见问题的排查方法和指标。
- [版本升级](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/upgrade.md): 介绍如何将 GreptimeDB 升级到最新版本，包括一些不兼容的变更和升级具体步骤。
- [本地 WAL](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/wal/local-wal.md): 介绍如何配置 GreptimeDB 中的本地 WAL。
- [Noop WAL](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/wal/noop-wal.md): 介绍如何在集群模式下为 GreptimeDB Datanode 组件配置 Noop WAL。
- [概述](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/wal/overview.md): 介绍 GreptimeDB 中的 WAL（预写日志），包括本地 WAL 和远程 WAL 的优缺点。
- [配置](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/wal/remote-wal/configuration.md): 本节介绍如何配置 GreptimeDB 集群的 Remote WAL。
- [管理 Kafka](https://docs.greptime.cn/user-guide/deployments-administration/wal/remote-wal/manage-kafka.md): 本指南介绍如何安装和管理 Kafka 集群。
- [持续聚合](https://docs.greptime.cn/user-guide/flow-computation/continuous-aggregation.md): 持续聚合是处理时间序列数据以提供实时洞察的关键方面。本文介绍了持续聚合的三个主要用例：实时分析、实时监控和实时仪表盘，并提供了详细的 SQL 示例。
- [表达式](https://docs.greptime.cn/user-guide/flow-computation/expressions.md): 列出了 GreptimeDB 中 flow 支持的聚合函数和标量函数。
- [管理 Flow](https://docs.greptime.cn/user-guide/flow-computation/manage-flow.md): 介绍如何在 GreptimeDB 中创建和删除 flow，包括创建 sink 表、flow 的 SQL 语法和示例。
- [流计算](https://docs.greptime.cn/user-guide/flow-computation/overview.md): 了解 GreptimeDB 的 Flow 引擎如何实现数据流的实时计算，如何用于 ETL 过程和即时计算。了解其程序模型、使用案例以及从 nginx 日志计算 user_agent 统计信息的快速入门示例。
- [EMQX](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/emqx.md): EMQX 是一款开源的大规模分布式 MQTT 消息服务器，专为物联网和实时通信应用而设计。了解如何将 GreptimeDB 集成到 EMQX 中。
- [Go](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/grpc-sdks/go.md): 介绍如何使用 GreptimeDB 提供的 Go Ingest SDK 写入数据，包括安装、连接、插入数据和调试日志等内容。
- [Java Ingester for GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/grpc-sdks/java.md): 介绍如何使用 GreptimeDB 提供的 Java ingester SDK 写入数据，包括安装、连接、插入数据和调试日志等内容。
- [使用 SDK 写入数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/grpc-sdks/overview.md): 演示如何使用 SDK 在 GreptimeDB 中写入数据，提供 Go、Java、Rust、Erlang 和 .NET 的示例。
- [InfluxDB Line Protocol](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/influxdb-line-protocol.md): 详细介绍如何使用 InfluxDB Line Protocol 将数据写入 GreptimeDB，包括协议、鉴权、Telegraf 集成和数据模型映射。
- [Kafka](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/kafka.md): 将数据从 Kafka 写入到 GreptimeDB.
- [OpenTSDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/opentsdb.md): 介绍如何使用 OpenTSDB 协议通过 HTTP API 将数据写入 GreptimeDB，包括示例代码和注意事项。
- [物联网（IoT）数据写入](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/overview.md): 概述 GreptimeDB 支持的各种数据写入方法，包括 SQL、gRPC SDK、InfluxDB Line Protocol、EMQX 和 OpenTSDB。
- [SQL](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-iot/sql.md): 介绍如何使用 SQL 将数据写入 GreptimeDB，包括创建表、插入数据和时区设置等内容。
- [Grafana Alloy](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/alloy.md): 绍了如何将 GreptimeDB 配置为 Grafana Alloy 的数据接收端，包括 Prometheus Remote Write 和 OpenTelemetry 的配置示例。通过这些配置，你可以将 GreptimeDB 集成到可观测性数据管道中，实现对指标和日志的高效管理和分析。
- [Elasticsearch](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/elasticsearch.md): 使用 Elasticsearch 协议写入日志数据。
- [Fluent Bit](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/fluent-bit.md): 将 GreptimeDB 与 Fluent bit 集成以实现 Prometheus Remote Write 和 OpenTelemetry 的说明。
- [InfluxDB Line Protocol](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/influxdb-line-protocol.md): 使用 InfluxDB Line Protocol 将数据写入到 GreptimeDB
- [Kafka](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/kafka.md): 了解如何使用 Vector 将可观察性数据从 Kafka 写入到 GreptimeDB。本指南涵盖指标和日志提取，包括 JSON 和文本日志格式，并附有详细的配置示例。
- [Loki](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/loki.md): 介绍如何使用 Loki 将日志数据发送到 GreptimeDB，包括 API 信息、示例代码和数据模型映射。
- [OpenTelemetry Protocol (OTLP)](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/opentelemetry.md): 介绍如何使用 OpenTelemetry Protocol (OTLP) 将观测数据（如 metrics 和 logs）导出到 GreptimeDB，包括示例代码和数据模型的映射规则。
- [OTel Collector](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/otel-collector.md): 与 GreptimeDB 集成 OpenTelemetry Collector 的指南。
- [可观测场景数据写入](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/overview.md): 介绍 GreptimeDB 在可观测性场景中的应用，包括与 Prometheus、Vector、OpenTelemetry 和 InfluxDB Line Protocol 的集成。
- [Prometheus](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/prometheus.md): 介绍如何将 GreptimeDB 作为 Prometheus 的长期存储解决方案，包括配置 Remote Write 和数据模型的映射规则。
- [Vector](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/for-observability/vector.md): 介绍如何使用 Vector 将数据写入 GreptimeDB，包括最小配置示例和数据模型的映射规则。
- [写入数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/ingest-data/overview.md): 介绍 GreptimeDB 的自动生成表结构功能和推荐的数据写入方法，并提供下一步学习的链接。
- [Grafana Alloy](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/alloy.md): 将 GreptimeDB 与 Grafana Alloy 集成。
- [Coroot](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/coroot.md): 将 GreptimeDB 与 Coroot 集成。
- [DBeaver](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/dbeaver.md): 介绍如何使用 DBeaver 通过 MySQL Driver 连接到 GreptimeDB，包括配置连接的详细步骤。
- [EMQX](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/emqx.md): GreptimeDB 可以作为 EMQX 的数据系统。
- [Fluent Bit](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/fluent-bit.md): 将 GreptimeDB 与 Fluent Bit 集成。
- [Grafana](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/grafana.md): 介绍如何将 GreptimeDB 配置为 Grafana 数据源，包括使用 GreptimeDB 数据源插件、Prometheus 数据源和 MySQL 数据源的方法。
- [Kafka](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/kafka.md): 从 Kafka 写入数据到 GreptimeDB。
- [Model Context Protocol (MCP)](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/mcp.md): 了解如何将 GreptimeDB 与模型上下文协议（MCP）集成，让 AI 助手能够探索和分析您的时序数据。
- [Metabase](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/metabase.md): 介绍如何将 GreptimeDB 添加到 Metabase 作为数据源，包括安装 Driver 和添加 GreptimeDB 数据库的方法。
- [MindsDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/mindsdb.md): 介绍如何使用 MindsDB 将 GreptimeCloud 实例集成到机器学习平台，并提供了配置示例。
- [工具集成](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/overview.md): 将 GreptimeDB 与流行的数据写入、查询和可视化工具无缝集成的概述
- [Prometheus](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/prometheus.md): 介绍如何将 GreptimeDB 作为 Prometheus 的远程存储后端，并支持使用 Prometheus 查询语言 (PromQL) 查询数据。
- [Streamlit](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/streamlit.md): 使用 GreptimeCloud 和 Streamlit 构建数据应用的说明，包括创建 SQL 连接和运行 SQL 查询。
- [Superset](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/superset.md): 介绍如何将 GreptimeDB 作为 Apache Superset 的数据源，包括使用 Docker Compose 和本地运行 Superset 的安装步骤，以及添加 GreptimeDB 数据库的方法。
- [Telegraf](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/telegraf.md): 使用 Telegraf 向 GreptimeDB 写入数据
- [Vector](https://docs.greptime.cn/user-guide/integrations/vector.md): 使用 Vector 将数据传输到 GreptimeDB
- [全文搜索](https://docs.greptime.cn/user-guide/logs/fulltext-search.md): 详细介绍如何利用 GreptimeDB 的查询语言对日志数据进行高效搜索和分析，包括使用 matches_term 函数进行精确匹配。
- [管理 Pipeline](https://docs.greptime.cn/user-guide/logs/manage-pipelines.md): 介绍如何在 GreptimeDB 中管理 Pipeline，包括创建、删除和查询 Pipeline 的方法，以及内置 Pipeline 的使用。
- [日志](https://docs.greptime.cn/user-guide/logs/overview.md): GreptimeDB 日志管理功能的综合指南，包括日志收集架构、Pipeline 处理、与 Vector 和 Kafka 等流行的日志收集器的集成以及使用全文搜索的高级查询。
- [快速入门](https://docs.greptime.cn/user-guide/logs/quick-start.md): GreptimeDB 日志服务快速入门指南，包括使用内置 greptime_identity pipeline 的基本日志写入和与日志收集器的集成。
- [使用自定义 Pipeline](https://docs.greptime.cn/user-guide/logs/use-custom-pipelines.md): 在 GreptimeDB 中快速写入和查询日志的全面指南，包括直接日志写入和使用 pipeline 处理结构化数据。
- [数据索引](https://docs.greptime.cn/user-guide/manage-data/data-index.md): 了解 GreptimeDB 支持的各类索引，包括倒排索引、跳数索引和全文索引，以及如何合理使用这些索引来提升查询效率。
- [管理数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/manage-data/overview.md): 介绍如何在 GreptimeDB 中更新和删除数据，包括使用相同的 tag 和 time index 更新数据、删除数据、使用 TTL 策略保留数据等。
- [从 ClickHouse 迁移](https://docs.greptime.cn/user-guide/migrate-to-greptimedb/migrate-from-clickhouse.md): 分步指南，指导如何从 ClickHouse 迁移到 GreptimeDB，包括数据模型调整、表结构重建、数据导出与导入等操作。
- [从 InfluxDB 迁移](https://docs.greptime.cn/user-guide/migrate-to-greptimedb/migrate-from-influxdb.md): 指导用户从 InfluxDB 迁移到 GreptimeDB，包括使用 HTTP API 和客户端库写入数据的示例。
- [从 MySQL 迁移](https://docs.greptime.cn/user-guide/migrate-to-greptimedb/migrate-from-mysql.md): 指导用户从 MySQL 迁移到 GreptimeDB，包括创建数据库和表、双写策略、数据导出和导入等步骤。
- [从 PostgreSQL 迁移](https://docs.greptime.cn/user-guide/migrate-to-greptimedb/migrate-from-postgresql.md): 指导用户从 PostgreSQL 迁移到 GreptimeDB，包括创建数据库和表、双写策略、数据导出和导入等步骤。
- [从 Prometheus 迁移](https://docs.greptime.cn/user-guide/migrate-to-greptimedb/migrate-from-prometheus.md): 介绍从 Prometheus 迁移到 GreptimeDB 的步骤和注意事项。
- [迁移到 GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/migrate-to-greptimedb/overview.md): 从各种数据库迁移到 GreptimeDB 的概述，包括 InfluxDB、MySQL、PostgreSQL、Prometheus 等。
- [用户指南](https://docs.greptime.cn/user-guide/overview.md): 了解如何根据你的使用场景使用 GreptimeDB，包括数据写入、查询和管理。
- [Elasticsearch](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/elasticsearch.md): 学习如何使用 Elasticsearch 协议写入数据。
- [gRPC](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/grpc.md): GreptimeDB 提供了 [gRPC SDK](/user-guide/ingest-data/for-iot/grpc-sdks/overview.md)，用于高效和高性能的数据摄入。
- [HTTP API](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/http.md): 介绍 GreptimeDB 提供的 HTTP API 用于与数据库进行交互。
- [InfluxDB Line Protocol](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/influxdb-line-protocol.md): 介绍如何使用 InfluxDB Line Protocol 向 GreptimeDB 写入数据。
- [Loki](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/loki.md): 学习如何使用 Loki 协议写入数据。
- [MySQL](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/mysql.md): 介绍如何通过 MySQL 协议连接和使用 GreptimeDB。
- [OpenTelemetry (OTLP)](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/opentelemetry.md): 通过 OTLP/HTTP 协议原生消费 OpenTelemetry 指标
- [OpenTSDB](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/opentsdb.md): 请参考[使用 OpenTSDB 写入数据](/user-guide/ingest-data/for-iot/opentsdb.md)获取详细信息。
- [协议](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/overview.md): 了解如何使用不同的协议写入数据。
- [PostgreSQL](https://docs.greptime.cn/user-guide/protocols/postgresql.md): 介绍如何通过 PostgreSQL 协议连接和使用 GreptimeDB。
- [公共表表达式（CTE）](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/cte.md): 介绍公共表表达式（CTE）的基本概念和使用方法。
- [Jaeger 查询（实验功能）](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/jaeger.md): 介绍如何使用 Jaeger 查询 GreptimeDB 中的 traces 数据。
- [日志查询（实验功能）](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/log-query.md): GreptimeDB 实验性日志查询接口的说明文档，该接口提供了专门用于搜索和处理日志数据的 HTTP 服务。
- [查询数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/overview.md): 介绍 GreptimeDB 支持的查询语言和推荐的查询库。
- [Prometheus Query Language](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/promql.md): 介绍 GreptimeDB 对 Prometheus 查询语言（PromQL）的支持，包括 HTTP API 和 SQL 扩展。
- [查询外部数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/query-external-data.md): 介绍如何查询外部数据文件，包括创建外部表和查询目录中的数据。
- [SQL](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/sql.md): 介绍 GreptimeDB 支持的 SQL 查询功能，包括基础查询、函数使用、数据过滤、排序、聚合等内容。
- [视图](https://docs.greptime.cn/user-guide/query-data/view.md): 介绍了视图的定义、使用示例、更新、显示定义、列出视图和删除视图的方法。
- [时区](https://docs.greptime.cn/user-guide/timezone.md): 介绍了如何在客户端会话中指定时区，并解释了时区设置对数据写入和查询的影响。
- [Trace 数据模型](https://docs.greptime.cn/user-guide/traces/data-model.md): 介绍 Trace 数据如何存入 GreptimeDB.
- [扩展 Trace 数据](https://docs.greptime.cn/user-guide/traces/extend-trace.md): 介绍从 Trace 数据中衍生其他数据的机制
- [Trace](https://docs.greptime.cn/user-guide/traces/overview.md): 介绍 GreptimeDB 中的 Trace 数据支持
- [写入与查询](https://docs.greptime.cn/user-guide/traces/read-write.md): 介绍 GreptimeDB 中的 Trace 的数据写入和查询。
- [向量数据类型](https://docs.greptime.cn/user-guide/vectors/vector-type.md): 介绍了向量数据类型在 GreptimeDB 中的定义、写入和计算方法，适用于 AI 应用中的特征表示和相似度计算。
- [Region Balancer](https://docs.greptime.cn/enterprise/autopilot/region-balancer.md): 介绍 Region Balancer 插件，通过配置窗口大小和负载阈值来均衡 Datanode 上的 Region 写入负载，避免频繁迁移。
- [管理控制台](https://docs.greptime.cn/enterprise/console-ui.md): GreptimeDB 企业版管理控制台提供集群状态、区域管理、数据管理和监控等功能的可视化界面。
- [LDAP 鉴权](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/authentication.md): 介绍 GreptimeDB Enterprise 中的 LDAP 鉴权功能，包括 simple bind 和 search bind 两种模式的配置示例及使用方法。
- [备份](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/backup.md): GreptimeDB 备份指南，包括备份元数据和数据库的步骤。
- [部署具有 Datanode 组的 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/configure-datanode-groups.md): 在 Kubernetes 上部署带有 datanode 组的 GreptimeDB 集群的分步指南，包括先决条件、配置、安装和验证。
- [部署 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/installation.md): 在 Kubernetes 上安装 GreptimeDB 企业版的步骤，包括获取镜像、安装 GreptimeDB Operator 和 etcd 集群、配置 values.yaml 和启动 GreptimeDB。
- [在 Kubernetes 上部署 GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/overview.md): 在 Kubernetes 上部署 GreptimeDB 的概述，包括集群的安装、升级和监控等内容。
- [升级](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/deploy-on-kubernetes/upgrade.md): 在 Kubernetes 上升级 GreptimeDB 的步骤，包括直接升级和不使用 GreptimeDB Operator 升级集群的方式。
- [基于双活互备的 DR 解决方案](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/disaster-recovery/dr-solution-based-on-active-active-failover.md): 介绍 GreptimeDB 双活互备架构下的 DR 方案，重点说明基于双向异步复制的写入机制、本地查询执行和故障切换方式。
- [灾难恢复](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/disaster-recovery/overview.md): 概述 GreptimeDB Enterprise 中的灾难恢复解决方案，特别是基于双活互备的 DR 解决方案，并提供相关链接以获取更多信息。
- [审计日志](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/monitoring/audit-logging.md): 介绍 GreptimeDB 中的审计日志功能，包括审计日志的格式、配置方法及注意事项，帮助用户监控数据库操作并确保合规性。
- [检查 GreptimeDB 状态](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/monitoring/check-db-status.md): 通过 HTTP 接口检查 GreptimeDB 的健康状态、部署状态和运行指标。
- [运维关键日志](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/monitoring/key-logs.md): 通过关键日志了解 GreptimeDB 的运行情况，以及排查错误出现的原因。
- [关键指标监控](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/monitoring/key-metrics.md): 监控 GreptimeDB 集群的关键指标，包括 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽的使用情况。
- [监控](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/monitoring/overview.md): GreptimeDB 监控概述，介绍 GreptimeDB 的监控指标、配置和日志等内容。
- [自监控 GreptimeDB 集群](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/monitoring/self-monitor-cluster.md): 在 Kubernetes 上为 GreptimeDB 企业集群部署自监控的完整指南，包括 Grafana 仪表板设置和配置选项
- [部署与管理](https://docs.greptime.cn/enterprise/deployments-administration/overview.md): GreptimeDB 企业版的部署指南，包括鉴权认证、Kubernetes 部署和监控等内容。
- [聚合查询](https://docs.greptime.cn/enterprise/elasticsearch-compatible/aggregate.md): GreptimeDB 企业版所支持的 QueryDSL 语法
- [概述](https://docs.greptime.cn/enterprise/elasticsearch-compatible/overview.md): GreptimeDB 企业版与 Elasticsearch 的兼容性概述，包括数据模型、查询语法和 API 接口等方面的对比。
- [查询](https://docs.greptime.cn/enterprise/elasticsearch-compatible/query.md): GreptimeDB 企业版所支持的 QueryDSL 语法
- [企业版](https://docs.greptime.cn/enterprise/overview.md): GreptimeDB Enterprise 是为企业设计的时序数据库解决方案，提供了 BYOC、全托管云、边云一体等部署方式，并包含高级功能如双活互备的 DR 解决方案、LDAP 身份验证和审计日志。
- [读副本](https://docs.greptime.cn/enterprise/read-replica.md): GreptimeDB 企业版的读副本功能的概述, 原理, 和"如何".
- [管理读副本](https://docs.greptime.cn/enterprise/read-replicas/manage-read-replicas.md): 在 GreptimeDB 企业版中管理读副本的概览、关键概念与操作指南。
- [概述](https://docs.greptime.cn/enterprise/read-replicas/overview.md): GreptimeDB 企业版读副本功能的概述与原理。
- [从读副本查询](https://docs.greptime.cn/enterprise/read-replicas/query-read-replicas.md): 在 GreptimeDB 企业版中从读副本查询的用法、读优先策略与示例。
- [GreptimeDB 企业版 24.11](https://docs.greptime.cn/enterprise/release-notes/release-24_11.md): GreptimeDB 企业版 24.11 版本介绍了 Region Rebalance、管理控制台、LDAP User Provider、审计日志等新特性，并基于开源版 v0.10 引入了多项改进。
- [GreptimeDB 企业版 25.05](https://docs.greptime.cn/enterprise/release-notes/release-25_05.md): GreptimeDB 企业版 25.05 发布说明，新功能 Elasticsearch 兼容层，读副本，触发器等
- [GreptimeDB 企业版 25.11](https://docs.greptime.cn/enterprise/release-notes/release-25_11.md): GreptimeDB 企业版 25.05 发布说明，新功能 Elasticsearch 兼容层，读副本，触发器等
- [Trigger](https://docs.greptime.cn/enterprise/trigger.md): GreptimeDB 触发器概述。
- [GreptimeDB 表引擎](https://docs.greptime.cn/reference/about-greptimedb-engines.md): GreptimeDB 中所有表引擎的概述。
- [关于 GreptimeDB 版本号](https://docs.greptime.cn/reference/about-greptimedb-version.md): 介绍 GreptimeDB 版本号的语义化版本控制方案，包括主版本号、次版本号和修订号的定义和影响。
- [Datanode](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/datanode.md): GreptimeDB datanode 命令行界面完整指南，包括配置选项、启动命令以及部署 datanode 实例的实用示例。
- [Flownode](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/flownode.md): GreptimeDB flownode 命令行界面完整指南，包括配置选项、启动命令以及部署 flownode 实例的实用示例。
- [Frontend](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/frontend.md): GreptimeDB frontend 命令行界面完整指南，包括配置选项、启动命令以及部署 frontend 实例的实用示例。
- [Metasrv](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/metasrv.md): GreptimeDB metasrv 命令行界面完整指南，包括配置选项、启动命令以及部署和管理 metasrv 实例的实用示例。
- [概述](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/overview.md): 介绍 Greptime 命令行工具的安装、使用方法，包括全局选项、各子命令选项、配置示例、升级 GreptimeDB 版本等内容。
- [Standalone](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/standalone.md): GreptimeDB standalone 命令行界面完整指南，包括配置选项、启动命令以及部署 standalone 实例的实用示例。
- [数据导出和导入](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/utilities/data.md): 介绍 GreptimeDB 的数据导出和导入工具，用于数据库备份和恢复，包括命令语法、选项。
- [元数据交互](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/utilities/metadata-interaction.md): 使用 CLI 与 GreptimeDB 元数据交互的指南，包括键值操作、表元数据检索和删除。
- [元数据导出和导入](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/utilities/metadata.md): 介绍 GreptimeDB 的元信息导出和导入工具，用于数据库元信息的备份和恢复，包括命令语法、选项。
- [逻辑表修复](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/utilities/repair-logical-tables.md): 使用 CLI 修复 GreptimeDB 集群逻辑表的指南，包括元数据一致性修复。
- [修复分区列](https://docs.greptime.cn/reference/command-lines/utilities/repair-partition-columns.md): 使用 CLI 修复 GreptimeDB 集群分区列的指南，包括表元数据一致性修复。
- [Glossary（术语表）](https://docs.greptime.cn/reference/glossary.md): 本文档提供与云原生开源时序数据库 GreptimeDB 相关的核心术语与概念的清晰定义和解析，涵盖指标、日志及事件处理领域。通过探索术语库，深入了解支撑 GreptimeDB 的创新功能与技术架构。
- [gtctl](https://docs.greptime.cn/reference/gtctl.md): 介绍 gtctl 工具的安装、使用方法，包括一键安装、通过 Homebrew 安装、从源代码构建、启用自动补全、快速入门、部署等内容。
- [HTTP API 端点列表](https://docs.greptime.cn/reference/http-endpoints.md): 介绍 GreptimeDB 中各种 HTTP 路径及其用法的完整列表。
- [内置 Pipeline](https://docs.greptime.cn/reference/pipeline/built-in-pipelines.md): 了解 GreptimeDB 的内置 pipeline，包括用于处理 JSON 日志的 greptime_identity pipeline，具有自动 schema 创建、类型转换和时间索引配置功能。
- [Pipeline 配置](https://docs.greptime.cn/reference/pipeline/pipeline-config.md): 介绍 GreptimeDB 中 Pipeline 的配置，包括 Processor 和 Transform 的使用方法，以及各种 Processor 的详细配置示例。
- [写入日志的 API](https://docs.greptime.cn/reference/pipeline/write-log-api.md): 介绍如何通过 HTTP 接口使用指定的 Pipeline 将日志写入 GreptimeDB，包括请求参数、数据格式和示例。
- [ADMIN](https://docs.greptime.cn/reference/sql/admin.md): ADMIN 语句用于运行管理函数来管理数据库和数据。
- [ALTER](https://docs.greptime.cn/reference/sql/alter.md): ALTER 用于修改数据库的设置、表的设置或表的元数据。
- [CASE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/case.md): CASE 语句允许在查询中执行条件逻辑，根据条件返回特定值。
- [CAST](https://docs.greptime.cn/reference/sql/cast.md): CAST 用于将一个数据类型的表达式转换为另一个数据类型。
- [COMMENT](https://docs.greptime.cn/reference/sql/comment.md): COMMENT 语句用于在 GreptimeDB 中为表、列和流添加或删除注释，包括语法和示例。
- [ANSI Compatibility](https://docs.greptime.cn/reference/sql/compatibility.md): GreptimeDB 支持的 SQL 是 ANSI SQL 的子集，并且拥有一些特有的扩展。
- [COPY](https://docs.greptime.cn/reference/sql/copy.md): COPY 语句用于导入和导出表或数据库的数据。
- [CREATE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/create.md): CREATE 用于创建新的数据库或表，支持指定列、主键、时间索引、存储引擎和其他选项。
- [数据类型](https://docs.greptime.cn/reference/sql/data-types.md): SQL 数据类型定义了列可以存储的数据类型，包括字符串、二进制、数值、日期和时间、布尔和 JSON 类型。
- [DELETE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/delete.md): DELETE 用于从表中删除行数据，满足条件的行会立刻被标记，后续查询无法获取这些行数据。
- [DESCRIBE TABLE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/describe_table.md): DESCRIBE TABLE 用于描述数据库中表的结构，包括列名、类型、主键、是否为空、默认值和语义类型。
- [DISTINCT](https://docs.greptime.cn/reference/sql/distinct.md): SELECT DISTINCT 用于从一组数据中选择唯一值，可以与过滤条件结合使用。
- [DROP](https://docs.greptime.cn/reference/sql/drop.md): DROP 用于删除数据库、表、流或视图，操作不可撤销，需谨慎使用。
- [EXPLAIN](https://docs.greptime.cn/reference/sql/explain.md): EXPLAIN 用于提供语句的执行计划，ANALYZE 子句将执行语句并测量每个计划节点的时间和输出行数。
- [异常检测函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/anomaly.md): GreptimeDB 异常检测窗口函数：Z-Score、MAD、IQR 评分。
- [近似函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/approximate.md): 列出和描述 GreptimeDB 中可用的近似函数，包括它们的用法和示例。
- [DataFusion Functions](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/df-functions.md): Generated from the Apache DataFusion project's documents, this page lists and describes DataFusion functions, including scalar, window, and array f...
- [地理函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/geo.md): 列出了 GreptimeDB 中的所有地理空间相关函数，包括函数的定义、使用方法和相关的 SQL 查询示例。
- [GreptimeDB 函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/greptimedb.md): GreptimeDB 特有的 SQL 函数以及在 DataFusion 之上的扩展。
- [IP 函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/ip.md): 关于 IP 地址操作、字符串/数字格式转换、CIDR 表示法以及 IPv4 和 IPv6 范围检查的 SQL 函数文档。
- [JSON 函数（试验功能）](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/json.md): 列出了 GreptimeDB 中的所有 JSON 函数，包括函数的定义、使用方法和相关的 SQL 查询示例。
- [函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/overview.md): 提供了 GreptimeDB 中函数的概述，包括函数的分类、定义和使用方法。
- [向量函数](https://docs.greptime.cn/reference/sql/functions/vector.md): 列出了 GreptimeDB 中的所有向量函数，包括函数的定义、使用方法和相关的 SQL 查询示例。
- [Greptime Private](https://docs.greptime.cn/reference/sql/greptime-private/overview.md): greptime_private 数据库中系统表的概述。
- [pipelines](https://docs.greptime.cn/reference/sql/greptime-private/pipelines.md): greptime_private 数据库中 pipelines 表。
- [slow_queries](https://docs.greptime.cn/reference/sql/greptime-private/slow_queries.md): greptime_private 数据库中的慢查询表。
- [GROUP BY](https://docs.greptime.cn/reference/sql/group_by.md): GROUP BY 语句用于对具有相同值的行进行分组，通常与聚合函数一起使用。
- [HAVING](https://docs.greptime.cn/reference/sql/having.md): 描述 SQL 中的 HAVING 子句，该子句用于过滤聚合函数的行。
- [Alerts](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/alerts.md): 提供由 Trigger 生成的告警实例信息，包括标签、时间戳、状态等详情。
- [BUILD_INFO](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/build-info.md): 提供了 GreptimeDB 构建信息的相关内容，包括版本信息、构建时间和相关的 SQL 查询示例。
- [CHARACTER_SETS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/character-sets.md): 介绍了 GreptimeDB 中的字符集，包括字符集的定义、使用方法和相关的 SQL 查询示例。
- [CLUSTER_INFO](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/cluster-info.md): 提供了 GreptimeDB 集群信息的相关内容，包括集群状态、节点信息和相关的 SQL 查询示例。
- [COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/collation-character-set-applicability.md): 介绍了 GreptimeDB 中排序规则与字符集的适用性，包括如何在 SQL 查询中使用这些规则和字符集。
- [COLLATIONS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/collations.md): 介绍了 GreptimeDB 中字符集的排序规则，包括排序规则的定义、使用方法和相关的 SQL 查询示例。
- [COLUMNS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/columns.md): COLUMNS 表提供关于表中每列的详细信息。
- [ENGINES](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/engines.md): ENGINES 表提供关于存储引擎的信息，检查 GreptimeDB 是否支持某个存储引擎或查看默认的存储引擎。
- [FLOWS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/flows.md): FLOWS 表提供 Flow 任务的相关信息。
- [KEY_COLUMN_USAGE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/key-column-usage.md): KEY_COLUMN_USAGE 表描述列的键约束，例如时间索引键的约束。
- [INFORMATION_SCHEMA](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/overview.md): INFORMATION_SCHEMA 提供对系统元数据的访问，例如数据库或表的名称、列的数据类型等。
- [PARTITIONS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/partitions.md): PARTITIONS 表提供关于分区表的信息。
- [PROCEDURE_INFO](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/procedure-info.md): PROCEDURE_INFO 表提供各种 Procedure 的详细信息。
- [PROCESS_LIST](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/process-list.md): 提供当前正在运行的查询列表的内部表。
- [REGION_PEERS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/region-peers.md): REGION_PEERS 表显示 GreptimeDB 中单个 Region 节点的详细信息，例如它是 learner 还是 leader。
- [REGION_STATISTICS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/region-statistics.md): REGION_STATISTICS 表提供关于某个 Region 统计信息的详细数据，包括总行数、磁盘大小等。
- [RUNTIME_METRICS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/runtime-metrics.md): RUNTIME_METRICS 表提供系统运行时指标，包括集群中 `/metrics` HTTP 端点输出的所有指标。
- [SCHEMATA](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/schemata.md): SCHEMATA 表提供数据库的相关信息及其字段描述。
- [SSTS_INDEX_META](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/ssts-index-meta.md): 提供对 SST（排序字符串表）索引元数据的访问，包括以 Puffin 格式存储的倒排索引、全文索引和布隆过滤器的信息。
- [SSTS_MANIFEST](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/ssts-manifest.md): 提供从 manifest 中获取的 SST（排序字符串表）文件信息，包括文件路径、大小、时间范围和行数。
- [SSTS_STORAGE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/ssts-storage.md): 提供从存储层直接获取的 SST（排序字符串表）文件信息，包括文件路径、大小和最后修改时间戳。
- [TABLE_CONSTRAINTS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/table-constraints.md): TABLE_CONSTRAINTS 表描述了哪些表具有约束及相关信息。
- [TABLES](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/tables.md): TABLES 表提供数据库中表的信息及其字段描述。
- [Triggers](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/triggers.md): 提供 Trigger 的元数据信息，包括名称、ID、SQL 定义、执行间隔、标签、注解以及相关配置。
- [VIEWS](https://docs.greptime.cn/reference/sql/information-schema/views.md): VIEWS 表提供当前用户可见的视图列表及其字段描述。
- [INSERT](https://docs.greptime.cn/reference/sql/insert.md): INSERT 用于将一条或多条记录插入到 GreptimeDB 中的表中，支持指定列名和使用默认值。
- [JOIN](https://docs.greptime.cn/reference/sql/join.md): JOIN 用于组合两个或多个表中基于相关列的行，支持 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 FULL OUTER JOIN。
- [LIMIT](https://docs.greptime.cn/reference/sql/limit.md): 介绍了 `LIMIT` 子句的用法，通过示例展示了如何限制查询返回的行数。
- [OFFSET](https://docs.greptime.cn/reference/sql/offset.md): 描述 SQL 中的 OFFSET 子句，该子句指定在开始从查询返回行之前要跳过的行数。
- [ORDER BY](https://docs.greptime.cn/reference/sql/order_by.md): 介绍了 `ORDER BY` 语法的基本用法，通过示例展示了如何对数据进行升序或降序排序。
- [SQL](https://docs.greptime.cn/reference/sql/overview.md): GreptimeDB SQL 语句.
- [RANGE QUERY](https://docs.greptime.cn/reference/sql/range.md): 介绍了 Range 查询的语法和用法，包括 `FILL`、`TO` 和 `BY` 选项的详细说明和示例。
- [REPLACE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/replace.md): 描述在 GreptimeDB 中使用 SQL REPLACE 语句向表中添加记录的方法，包括语法和插入单条及多条记录的示例。
- [SELECT](https://docs.greptime.cn/reference/sql/select.md): 介绍了 `SELECT` 语句的基本语法和用法，包括 `WHERE`、`LIMIT`、`JOIN` 和 `GROUP BY` 子句的示例。
- [SHOW](https://docs.greptime.cn/reference/sql/show.md): 介绍了 `SHOW` 关键字的各种用法，包括展示数据库、表、视图和索引等信息的语法和示例。
- [TQL](https://docs.greptime.cn/reference/sql/tql.md): 介绍了 `TQL` 关键字及其在 GreptimeDB 中的用法，包括 `EVAL`、`EXPLAIN` 和 `ANALYZE` 的语法和示例。
- [Trigger 语法](https://docs.greptime.cn/reference/sql/trigger-syntax.md): 本文档系统描述了 GreptimeDB Trigger 的完整语法规范。
- [TRUNCATE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/truncate.md): 介绍了 `TRUNCATE TABLE` 语句的用法，用于高效地删除表中的所有数据。
- [WHERE](https://docs.greptime.cn/reference/sql/where.md): 介绍了 `WHERE` 子句的用法，包括逻辑运算符、数字比较和列表查找的示例。
- [WITH](https://docs.greptime.cn/reference/sql/with.md): 介绍了如何使用 `WITH` 关键字定义公共表表达式（CTE），包括基本语法和示例。
- [SQL 工具](https://docs.greptime.cn/reference/sql-tools.md): 介绍如何使用 SQL 工具与 GreptimeDB 交互，包括推荐的查询库、安装方法、连接数据库、使用 Raw SQL 查询数据等内容。
- [指标收集](https://docs.greptime.cn/reference/telemetry.md): 介绍 GreptimeDB 的指标收集功能，包括收集的数据类型、如何禁用指标收集等内容。
- [时间范围对象](https://docs.greptime.cn/reference/time-durations.md): 了解 GreptimeDB 中时间范围对象的表示方法，包括支持的时间单位和示例。
- [常见问题](https://docs.greptime.cn/faq-and-others/faq.md): GreptimeDB 常见问题解答，涵盖数据模型、集成、部署运维和版本差异。
- [常见问题及其他](https://docs.greptime.cn/faq-and-others/overview.md): 关于 GreptimeDB 的常见问题解答。
- [Vibe Coding](https://docs.greptime.cn/faq-and-others/vibecoding.md): Resources for using Coding Agent with GreptimeDB
- [数据持久化与索引](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/datanode/data-persistence-indexing.md): 介绍了 GreptimeDB 的数据持久化和索引机制，包括 SST 文件格式、数据持久化过程和倒排索引的实现。
- [Metric 引擎](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/datanode/metric-engine.md): 介绍了 Metric 引擎的概念、架构及设计，重点描述了逻辑表与物理表的区别和批量 DDL 操作的实现。
- [Datanode](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/datanode/overview.md): 介绍了 Datanode 的主要职责和组件，包括 gRPC 服务、HTTP 服务、Heartbeat Task 和 Region Manager。
- [Query Engine](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/datanode/query-engine.md): 介绍了 GreptimeDB 的查询引擎架构，基于 Apache DataFusion 构建，涵盖逻辑计划、物理计划、优化和执行过程。
- [存储引擎](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/datanode/storage-engine.md): 详细介绍了 GreptimeDB 的存储引擎架构、数据模型和 region 的概念，重点描述了 Mito 存储引擎的优化和组件。
- [预写日志](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/datanode/wal.md): 介绍了 GreptimeDB 的预写日志（WAL）机制，包括其命名空间、同步/异步刷盘策略和在数据节点重启时的重放功能。
- [Arrangement](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/flownode/arrangement.md): 描述了 Arrangement 在数据流进程中的状态存储功能，包括键值对存储、查询和删除操作的实现。
- [Flownode 批处理模式开发者指南](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/flownode/batching_mode.md): Flownode 批处理模式概述，一个为数据库提供持续数据聚合能力的组件，包括其架构和查询执行流程。
- [数据流](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/flownode/dataflow.md): 解释了 Dataflow 模块的核心计算功能，包括 SQL 查询转换、内部执行计划、数据流的触发运行和支持的操作。
- [Flownode](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/flownode/overview.md): Flownode 概览，一个为数据库提供流处理能力的组件，包括其组件和当前的限制。
- [分布式查询](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/frontend/distributed-querying.md): 介绍 GreptimeDB 中的分布式查询方法，包括查询的拆分和合并过程，以及 TableScan 节点的作用。
- [Frontend](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/frontend/overview.md): GreptimeDB Frontend 组件概述 - 为客户端请求提供服务的无状态代理服务。
- [表分片](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/frontend/table-sharding.md): 介绍 GreptimeDB 中表数据的分片方法，包括分区和 Region 的定义及其关系。
- [立即开始](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/getting-started.md): 介绍如何在本地环境中从源代码编译和运行 GreptimeDB，包括系统要求和依赖项。
- [How to trace GreptimeDB](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/how-to/how-to-trace-greptimedb.md): 介绍如何在 GreptimeDB 中使用 Rust 的 tracing 框架进行代码埋点，包括在 RPC 中定义和传递 tracing 上下文的方法。
- [如何在 GreptimeDB 中启用 tokio-console](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/how-to/how-to-use-tokio-console.md): 介绍如何在 GreptimeDB 中启用 tokio-console，包括构建和启动时的配置方法。
- [如何为 GreptimeDB 开发一个 gRPC SDK](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/how-to/how-to-write-sdk.md): 介绍如何为 GreptimeDB 开发一个 gRPC SDK，包括 GreptimeDatabase 服务的定义、GreptimeRequest 和 GreptimeResponse 的结构。
- [Admin API](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/metasrv/admin-api.md): 介绍 Metasrv 的 Admin API，包括健康检查、leader 查询和心跳检测等功能。
- [Metasrv](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/metasrv/overview.md): 介绍 Metasrv 的功能、架构和与前端的交互方式。
- [Selector](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/metasrv/selector.md): 介绍 Metasrv 中的 Selector，包括其类型和配置方法。
- [贡献者指南](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/overview.md): 介绍 GreptimeDB 的架构、关键概念和工作原理，包括各组件的交互方式和数据处理流程。
- [集成测试](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/tests/integration-test.md): 介绍 GreptimeDB 的集成测试，包括测试范围和如何运行这些测试。
- [测试](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/tests/overview.md): GreptimeDB 的测试
- [Sqlness 测试](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/tests/sqlness-test.md): 介绍 GreptimeDB 的 Sqlness 测试，包括测试文件类型、组织测试案例和运行测试的方法。
- [单元测试](https://docs.greptime.cn/contributor-guide/tests/unit-test.md): 介绍 GreptimeDB 的单元测试，包括如何编写、运行和检查测试覆盖率。
- [Create Service](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/create-service.md): 为了充分体验 GreptimeCloud 的强大功能，你需要创建一个包含身份验证数据库的服务。打开 [GreptimeCloud 控制台](https://greptime.cloud)，注册并登录。然后单击 `New Service` 按钮并配置以下内容：
- [Go](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/go.md): 介绍如何使用 Go 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud，包括安装命令和示例代码。
- [InfluxDB Line Protocol](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/influxdb.md): 介绍如何通过 InfluxDB line protocol 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud。
- [Java](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/java.md): 介绍如何使用 Java 收集 JVM 运行时指标数据并将其发送到 GreptimeCloud，包括下载命令和示例代码。
- [MySQL](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/mysql.md): 介绍如何通过 MySQL 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud。
- [Node.js](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/node.md): 介绍如何使用 Node.js 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud，包括安装命令和示例代码。
- [立即开始](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/overview.md): 立即开始使用 GreptimeCloud。
- [Prometheus](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/prometheus.md): 介绍如何使用 Prometheus 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud，包括配置文件示例和 Docker 启动命令。
- [Python](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/python.md): 介绍如何使用 Python 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud，包括安装命令和示例代码。
- [Vector](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/vector.md): 介绍如何使用 Vector 收集系统指标数据并将其发送到 GreptimeCloud，包括配置文件示例和启动命令。
- [Visualize Data](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/getting-started/visualize-data.md): 成功将数据写入服务后，你可以在 GreptimeCloud 控制台中查看数据。控制台提供了各种可视化工具，帮助你理解、监控和分析数据。
- [Alloy](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/alloy.md): 介绍如何将 GreptimeCloud 配置为 Grafana Alloy 的数据目的地，并提供了 Prometheus Remote Write 和 OpenTelemetry 的配置示例。
- [DBeaver](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/dbeaver.md): 介绍如何使用 DBeaver 通过 MySQL Driver 连接到 GreptimeCloud，并提供了连接信息和配置步骤。
- [Fluent Bit](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/fluent-bit.md): 使用 Fluent Bit 和 GreptimeCloud 的指南，包括指标和日志写入的配置，以及运行 Fluent Bit 的示例配置。
- [Grafana](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/grafana.md): 介绍如何将 GreptimeCloud 配置为 Grafana 数据源，并提供了使用 GreptimeCloud、Prometheus 和 MySQL 数据源的配置示例。
- [InfluxDB Line Protocol](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/influxdb.md): 介绍如何使用 InfluxDB Line Protocol 连接到 GreptimeCloud，并提供了 Telegraf 和 Java 客户端的配置示例。
- [Kafka](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/kafka.md): 介绍如何使用 Kafka 将数据传输到 GreptimeCloud，并提供了日志和指标数据的配置示例。
- [Metabase](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/metabase.md): 介绍如何将 GreptimeCloud 添加到 Metabase 作为数据源，并提供了连接信息。
- [MindsDB](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/mindsdb.md): 介绍如何使用 MindsDB 将 GreptimeCloud 实例集成到机器学习平台，并提供了配置示例。
- [MySQL](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/mysql.md): 介绍如何通过 MySQL 协议连接到 GreptimeCloud，并提供了连接信息和使用 MySQL、MariaDB CLI 及 JDBC 客户端的示例。
- [OpenTelemetry Protocol (OTLP)](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/otlp.md): 介绍如何通过 OpenTelemetry Protocol (OTLP) 将指标数据发送到 GreptimeCloud，包括使用 OpenTelemetry API/SDK 和 OpenTelemetry Collector 的配置示例。
- [PostgreSQL](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/postgresql.md): 介绍如何使用 PostgreSQL 协议连接到 GreptimeCloud，包括连接信息、使用 psql 工具和连接字符串示例。
- [Prometheus](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/prometheus.md): 介绍如何将 GreptimeCloud 用作 Prometheus 的存储和查询替代品，包括配置 Remote Write 和使用 Prometheus HTTP API 与 PromQL。
- [Go SDK](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/sdk-libraries/go.md): 介绍如何使用 GreptimeDB Go SDK 通过 gRPC 协议连接到 GreptimeCloud，并提供了连接信息和示例代码。
- [Java SDK](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/sdk-libraries/java.md): 介绍如何使用 GreptimeDB Java SDK 通过 gRPC 协议连接到 GreptimeCloud，并提供了连接信息和示例代码。
- [Streamlit](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/streamlit.md): 介绍如何使用 Streamlit 连接 GreptimeCloud 并执行 SQL 查询，展示数据应用的构建示例。
- [Superset](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/superset.md): 介绍如何在 Apache Superset 中将 GreptimeCloud 作为数据源，包括连接信息和 URL 格式。
- [Vector](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/integrations/vector.md): 介绍如何使用 Vector 将指标数据发送到 GreptimeCloud，包括配置示例和启动 Vector 的步骤。
- [从 InfluxDB 迁移](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/migrate-to-greptimecloud/migrate-from-influxdb.md): 介绍如何从 InfluxDB 迁移到 GreptimeCloud，包括获取数据库连接信息、通过 HTTP API 和 Telegraf 写入数据、使用客户端库写入数据以及数据可视化。
- [从 Prometheus 迁移](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/migrate-to-greptimecloud/migrate-from-prometheus.md): 介绍如何从 Prometheus 迁移到 GreptimeCloud，包括配置 Remote Write、使用 PromQL 查询数据以及在 Grafana 中添加数据源。
- [GreptimeCloud](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/overview.md): GreptimeCloud 是一个完全托管的 GreptimeDB 服务，提供自动扩容和高可用性，适用于时序数据管理和 Prometheus 后端。
- [账单](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/billing.md): 介绍 GreptimeCloud 的账单生成、用量跟踪和费用计算方法。
- [Dedicated 计划](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/dedicated.md): 介绍 Dedicated 计划的特点、配置方法和费用计算公式。
- [Hobby 计划](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/hobby.md): 介绍 GreptimeCloud 的免费 Hobby 计划及其限制。
- [用量和费用](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/overview.md): 介绍 GreptimeCloud 的用量和费用，包括请求容量单位、Hobby 计划、Serverless 计划和 Dedicated 计划。
- [请求容量单位](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/request-capacity-unit.md): 详细介绍 GreptimeCloud 的请求容量单位算法，包括 WCU 和 RCU 的计算方法和优化建议。
- [Serverless 计划](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/serverless.md): 介绍 Serverless 计划的特点、配置方法和费用计算公式。
- [Shared Storage Capacity](https://docs.greptime.cn/greptimecloud/usage-&-billing/shared-storage-capacity.md): GreptimeCloud 会将您的数据存储在对象存储中，例如 S3，并根据数据库中的总数据大小计算存储成本。你将按月支付所使用的服务费用。
- [使用 Prometheus 和 GreptimeDB 监控 Kubernetes 指标](https://docs.greptime.cn/tutorials/k8s-metrics-monitor.md): 使用 Prometheus 监控 Kubernetes 指标的指南，以 GreptimeDB 作为存储后端，包括架构概览、安装和使用 Grafana 进行可视化。