docs/zh/UserGuide/Advanced-Features/Continuous-Query.md - iotdb - Git at Google

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 # 连续查询（Continuous Query, CQ）

 我们可以通过 SQL 语句注册、或卸载一个 CQ 实例，以及查询到所有已经注册的 CQ 配置信息。

 ## SQL 语句

 ### 创建 CQ

 #### 语法

 ```sql
 CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_id>
 [RESAMPLE EVERY <every_interval> FOR <for_interval>]
 BEGIN
 SELECT <function>(<path_suffix>) INTO <full_path> | <node_name>
 FROM <path_prefix>
 GROUP BY time(<group_by_interval>) [, level = <level>]
 END
 ```

 其中：

 * `<cq_id>` 指定 CQ 全局唯一的 id。
 * `<every_interval>` 指定查询执行时间间隔，支持 ns、us、ms、s、m、h、d、w 等单位，其值不应小于用户所配置的 `continuous_query_min_every_interval` 值。可选择指定。
 * `<for_interval>` 指定每次查询的窗口大小，即查询时间范围为`[now() - <for_interval>, now())`，其中 `now()` 指查询时的时间戳。支持 ns、us、ms、s、m、h
   、d、w 等单位。可选择指定。
 * `<function>` 指定聚合函数，目前支持 `count`, `sum`, `avg`, `last_value`, `first_value`, `min_time`, `max_time`, `min_value`, `max_value` 等。
 * `<path_prefix>` 与 `<path_suffix>` 拼接成完整的查询原时间序列。
 * `<full_path>` 或 `<node_name>` 指定将查询出的数据写入的结果序列路径。
 * `<group_by_interval>` 指定时间分组长度，支持 ns、us、ms、s、m、h
   、d、w、mo、y 等单位。
 * `<level>`指按照序列第 `<level>` 层分组，将第 `<level>` 层同名的所有序列聚合。Group By Level 语句的具体语义及 `<level>` 的定义见 [路径层级分组聚合](../IoTDB-SQL-Language/DML-Data-Manipulation-Language.md)。

 注：

 * `<for_interval>`,`<every_interval>` 可选择指定。如果用户没有指定其中的某一项，则未指定项的值按照`<group_by_interval>` 处理。
     * `<every_interval>`，`<for_interval>`，`<group_by_interval>` 的值均应大于 0。
     * `<group_by_interval>` 的值应小于`<for_interval>`的值，否则系统会按照等于`<for_interval>`的值处理。
     * 用户应当结合实际需求指定合适的 `<for_interval>` 与 `<every_interval>`。
       * 若 `<for_interval>` 大于 `<every_interval>`，每次的查询窗口会有部分数据重叠，从查询性能角度这种配置不被建议。
       * 若 `<for_interval>` 小于 `<every_interval>`，每次的查询窗口之间可能会有未覆盖到的数据。
 *  对于结果序列路径
      * 用户可以选择指定`<full_path>`，即以 `root` 开头的完整的时间序列路径，用户可以在路径中使用 `${x}` 变量来表示原始时间序列中 `level = x` 的节点名称，`x`应当大于等于 1 且小于等于 `<level>` 值
        （若未指定 `level`，则应小于等于 `<path_prefix>` 长度）。
     * 用户也可以仅指定`<node_name>`，即生成时间序列路径的最后一个结点名。
       * 若用户指定  `<level> = l`，则系统生成的结果时间序列路径为 `root.${1}. ... .${l}.<node_name>`
       * 若用户未指定 `<level>`，令原始时间序列最大层数为 `L`，
       则系统生成的结果时间序列路径为 `root.${1}. ... .${L - 1}.<node_name>`。

 #### 示例

 ##### 原始时间序列
 ````
 +-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |                   timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
 +-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |root.ln.wf02.wt02.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf02.wt01.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf01.wt02.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf01.wt01.temperature| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 +-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 ````

 ````
 +-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
 |                         Time|root.ln.wf02.wt02.temperature|root.ln.wf02.wt01.temperature|root.ln.wf01.wt02.temperature|root.ln.wf01.wt01.temperature|
 +-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
 |2021-05-11T22:18:14.598+08:00|                        121.0|                         72.0|                        183.0|                        115.0|
 |2021-05-11T22:18:19.941+08:00|                          0.0|                         68.0|                         68.0|                        103.0|
 |2021-05-11T22:18:24.949+08:00|                        122.0|                         45.0|                         11.0|                         14.0|
 |2021-05-11T22:18:29.967+08:00|                         47.0|                         14.0|                         59.0|                        181.0|
 |2021-05-11T22:18:34.979+08:00|                        182.0|                        113.0|                         29.0|                        180.0|
 |2021-05-11T22:18:39.990+08:00|                         42.0|                         11.0|                         52.0|                         19.0|
 |2021-05-11T22:18:44.995+08:00|                         78.0|                         38.0|                        123.0|                         52.0|
 |2021-05-11T22:18:49.999+08:00|                        137.0|                        172.0|                        135.0|                        193.0|
 |2021-05-11T22:18:55.003+08:00|                         16.0|                        124.0|                        183.0|                         18.0|
 +-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
 ````

 ##### 结果序列配置举例说明

 对于以上原始时间序列，若用户指定查询聚合层级为 `2`，聚合函数为 `avg`，
 用户可以在 `INTO` 语句中仅指定生成序列的最后一个结点名，若用户将其指定为 `temperature_avg`，则系统生成的完整路径为 `root.${1}.${2}.temperature_avg`。
 用户也可以在 `INTO` 语句中指定完整写入路径，用户可将其指定为 `root.${1}.${2}.temperature_avg`、`root.ln_cq.${2}.temperature_avg`、`root.${1}_cq.${2}.temperature_avg`、`root.${1}.${2}_cq.temperature_avg`等，
 也可以按需要指定为 `root.${2}.${1}.temperature_avg` 等其它形式。
 需要注意的是，`${x}` 中的 `x` 应当大于等于 `1` 且小于等于 `<level>` 值
 （若未指定 `<level>`，则应小于等于 `<path_prefix>` 层级）。在上例中，`x` 应当小于等于 `2`。

 ##### 创建 `cq1`
 ````
 CREATE CONTINUOUS QUERY cq1 BEGIN SELECT max_value(temperature) INTO temperature_max FROM root.ln.*.* GROUP BY time(10s) END
 ````

 每隔 10s 查询 `root.ln.*.*.temperature` 在前 10s 内的最大值（结果以 10s 为一组），
 将结果写入到 `root.${1}.${2}.${3}.temperature_max` 中，
 结果将产生 4 条新序列：
 ````
 +---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |                       timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
 +---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |root.ln.wf02.wt02.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf02.wt01.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf01.wt02.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf01.wt01.temperature_max| null|      root.ln|   FLOAT| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 +---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 ````
 ````
 +-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
 |                         Time|root.ln.wf02.wt02.temperature_max|root.ln.wf02.wt01.temperature_max|root.ln.wf01.wt02.temperature_max|root.ln.wf01.wt01.temperature_max|
 +-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
 |2021-05-11T22:18:16.964+08:00|                            122.0|                             68.0|                             68.0|                            103.0|
 |2021-05-11T22:18:26.964+08:00|                            182.0|                            113.0|                             59.0|                            181.0|
 |2021-05-11T22:18:36.964+08:00|                             78.0|                             38.0|                            123.0|                             52.0|
 |2021-05-11T22:18:46.964+08:00|                            137.0|                            172.0|                            183.0|                            193.0|
 +-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
 ````
 ##### 创建 `cq2`
 ````
 CREATE CONTINUOUS QUERY cq2 RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s BEGIN SELECT avg(temperature) INTO temperature_avg FROM root.ln.*.* GROUP BY time(10s), level=2 END
 ````

 每隔 20s 查询 `root.ln.*.*.temperature` 在前 20s 内的平均值（结果以 10s 为一组，按照第 2 层节点分组），
 将结果写入到 `root.${1}.${2}.temperature_avg` 中。
 结果将产生如下两条新序列，
 其中 `root.ln.wf02.temperature_avg` 由 `root.ln.wf02.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf02.wt01.temperature` 聚合计算生成，
 `root.ln.wf01.temperature_avg` 由 `root.ln.wf01.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf01.wt01.temperature` 聚合计算生成。

 ````
 +----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |                  timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
 +----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |root.ln.wf02.temperature_avg| null|      root.ln|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln.wf01.temperature_avg| null|      root.ln|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 +----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 ````
 ````
 +-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
 |                         Time|root.ln.wf02.temperature_avg|root.ln.wf01.temperature_avg|
 +-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
 |2021-05-11T22:18:16.969+08:00|                       58.75|                        49.0|
 |2021-05-11T22:18:26.969+08:00|                        89.0|                      112.25|
 |2021-05-11T22:18:36.969+08:00|                       42.25|                        61.5|
 |2021-05-11T22:18:46.969+08:00|                      112.25|                      132.25|
 +-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
 ````
 ##### 创建 `cq3`
 ````
 CREATE CONTINUOUS QUERY cq3 RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s BEGIN SELECT avg(temperature) INTO root.ln_cq.${2}.temperature_avg FROM root.ln.*.* GROUP BY time(10s), level=2 END
 ````
 查询模式与 cq2 相同，在这个例子中，用户自行指定结果写入到 `root.ln_cq.${2}.temperature_avg` 中。
 结果将产生如下两条新序列，
 其中 `root.ln_cq.wf02.temperature_avg` 由 `root.ln.wf02.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf02.wt01.temperature` 聚合计算生成，
 `root.ln_cq.wf01.temperature_avg` 由 `root.ln.wf01.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf01.wt01.temperature` 聚合计算生成。
 ````
 +-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |                     timeseries|alias|storage group|dataType|encoding|compression|tags|attributes|
 +-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 |root.ln_cq.wf02.temperature_avg| null|   root.ln_cq|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 |root.ln_cq.wf01.temperature_avg| null|   root.ln_cq|  DOUBLE| GORILLA|     SNAPPY|null|      null|
 +-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
 ````
 ````
 +-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
 |                         Time|root.ln_cq.wf02.temperature_avg|root.ln_cq.wf01.temperature_avg|
 +-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
 |2021-05-11T22:18:16.971+08:00|                          58.75|                           49.0|
 |2021-05-11T22:18:26.971+08:00|                           89.0|                         112.25|
 |2021-05-11T22:18:36.971+08:00|                          42.25|                           61.5|
 |2021-05-11T22:18:46.971+08:00|                         112.25|                         132.25|
 +-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
 ````

 ### 展示 CQ 信息
 #### 语法
 ````
 SHOW CONTINUOUS QUERIES
 ````
 #### 结果示例
 ````
 +-------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
 |cq name|every interval|for interval|                                                                               query sql|                        target path|
 +-------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
 |    cq1|         10000|       10000|     select max_value(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 10s, now()), 10s)|root.${1}.${2}.${3}.temperature_max|
 |    cq3|         20000|       20000|select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2|    root.ln_cq.${2}.temperature_avg|
 |    cq2|         20000|       20000|select avg(temperature) from root.ln.*.* group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2|     root.${1}.${2}.temperature_avg|
 +-------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
 ````
 ### 删除 CQ
 #### 语法
 ````
 DROP CONTINUOUS QUERY <cq_id>
 ````
 #### 示例
 ````
 DROP CONTINUOUS QUERY cq3
 ````

 ## 系统参数配置
 | 参数名          | 描述           |  数据类型| 默认值 |
 | :---------------------------------- |-------- | ----| -----|
 | `continuous_query_execution_thread` | 执行连续查询任务的线程池的线程数 | int | max(1, CPU 核数 / 2)|
 | `max_pending_continuous_query_tasks` | 队列中连续查询最大任务堆积数 | int | 64|
 | `continuous_query_min_every_interval` | 连续查询执行时间间隔的最小值 | duration | 1s|
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	# 连续查询（Continuous Query, CQ）

	我们可以通过 SQL 语句注册、或卸载一个 CQ 实例，以及查询到所有已经注册的 CQ 配置信息。

	## SQL 语句

	### 创建 CQ

	#### 语法

	```sql
	CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_id>
	[RESAMPLE EVERY <every_interval> FOR <for_interval>]
	BEGIN
	SELECT <function>(<path_suffix>) INTO <full_path> \| <node_name>
	FROM <path_prefix>
	GROUP BY time(<group_by_interval>) [, level = <level>]
	END
	```

	其中：

	* `<cq_id>` 指定 CQ 全局唯一的 id。
	* `<every_interval>` 指定查询执行时间间隔，支持 ns、us、ms、s、m、h、d、w 等单位，其值不应小于用户所配置的 `continuous_query_min_every_interval` 值。可选择指定。
	* `<for_interval>` 指定每次查询的窗口大小，即查询时间范围为`[now() - <for_interval>, now())`，其中 `now()` 指查询时的时间戳。支持 ns、us、ms、s、m、h
	、d、w 等单位。可选择指定。
	* `<function>` 指定聚合函数，目前支持 `count`, `sum`, `avg`, `last_value`, `first_value`, `min_time`, `max_time`, `min_value`, `max_value` 等。
	* `<path_prefix>` 与 `<path_suffix>` 拼接成完整的查询原时间序列。
	* `<full_path>` 或 `<node_name>` 指定将查询出的数据写入的结果序列路径。
	* `<group_by_interval>` 指定时间分组长度，支持 ns、us、ms、s、m、h
	、d、w、mo、y 等单位。
	* `<level>`指按照序列第 `<level>` 层分组，将第 `<level>` 层同名的所有序列聚合。Group By Level 语句的具体语义及 `<level>` 的定义见 [路径层级分组聚合](../IoTDB-SQL-Language/DML-Data-Manipulation-Language.md)。

	注：

	* `<for_interval>`,`<every_interval>` 可选择指定。如果用户没有指定其中的某一项，则未指定项的值按照`<group_by_interval>` 处理。
	* `<every_interval>`，`<for_interval>`，`<group_by_interval>` 的值均应大于 0。
	* `<group_by_interval>` 的值应小于`<for_interval>`的值，否则系统会按照等于`<for_interval>`的值处理。
	* 用户应当结合实际需求指定合适的 `<for_interval>` 与 `<every_interval>`。
	* 若 `<for_interval>` 大于 `<every_interval>`，每次的查询窗口会有部分数据重叠，从查询性能角度这种配置不被建议。
	* 若 `<for_interval>` 小于 `<every_interval>`，每次的查询窗口之间可能会有未覆盖到的数据。
	* 对于结果序列路径
	* 用户可以选择指定`<full_path>`，即以 `root` 开头的完整的时间序列路径，用户可以在路径中使用 `${x}` 变量来表示原始时间序列中 `level = x` 的节点名称，`x`应当大于等于 1 且小于等于 `<level>` 值
	（若未指定 `level`，则应小于等于 `<path_prefix>` 长度）。
	* 用户也可以仅指定`<node_name>`，即生成时间序列路径的最后一个结点名。
	* 若用户指定 `<level> = l`，则系统生成的结果时间序列路径为 `root.${1}. ... .${l}.<node_name>`
	* 若用户未指定 `<level>`，令原始时间序列最大层数为 `L`，
	则系统生成的结果时间序列路径为 `root.${1}. ... .${L - 1}.<node_name>`。

	#### 示例

	##### 原始时间序列
	````
	+-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\| timeseries\|alias\|storage group\|dataType\|encoding\|compression\|tags\|attributes\|
	+-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\|root.ln.wf02.wt02.temperature\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf02.wt01.temperature\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf01.wt02.temperature\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf01.wt01.temperature\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	+-----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	````

	````
	+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
	\| Time\|root.ln.wf02.wt02.temperature\|root.ln.wf02.wt01.temperature\|root.ln.wf01.wt02.temperature\|root.ln.wf01.wt01.temperature\|
	+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
	\|2021-05-11T22:18:14.598+08:00\| 121.0\| 72.0\| 183.0\| 115.0\|
	\|2021-05-11T22:18:19.941+08:00\| 0.0\| 68.0\| 68.0\| 103.0\|
	\|2021-05-11T22:18:24.949+08:00\| 122.0\| 45.0\| 11.0\| 14.0\|
	\|2021-05-11T22:18:29.967+08:00\| 47.0\| 14.0\| 59.0\| 181.0\|
	\|2021-05-11T22:18:34.979+08:00\| 182.0\| 113.0\| 29.0\| 180.0\|
	\|2021-05-11T22:18:39.990+08:00\| 42.0\| 11.0\| 52.0\| 19.0\|
	\|2021-05-11T22:18:44.995+08:00\| 78.0\| 38.0\| 123.0\| 52.0\|
	\|2021-05-11T22:18:49.999+08:00\| 137.0\| 172.0\| 135.0\| 193.0\|
	\|2021-05-11T22:18:55.003+08:00\| 16.0\| 124.0\| 183.0\| 18.0\|
	+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+
	````

	##### 结果序列配置举例说明

	对于以上原始时间序列，若用户指定查询聚合层级为 `2`，聚合函数为 `avg`，
	用户可以在 `INTO` 语句中仅指定生成序列的最后一个结点名，若用户将其指定为 `temperature_avg`，则系统生成的完整路径为 `root.${1}.${2}.temperature_avg`。
	用户也可以在 `INTO` 语句中指定完整写入路径，用户可将其指定为 `root.${1}.${2}.temperature_avg`、`root.ln_cq.${2}.temperature_avg`、`root.${1}_cq.${2}.temperature_avg`、`root.${1}.${2}_cq.temperature_avg`等，
	也可以按需要指定为 `root.${2}.${1}.temperature_avg` 等其它形式。
	需要注意的是，`${x}` 中的 `x` 应当大于等于 `1` 且小于等于 `<level>` 值
	（若未指定 `<level>`，则应小于等于 `<path_prefix>` 层级）。在上例中，`x` 应当小于等于 `2`。

	##### 创建 `cq1`
	````
	CREATE CONTINUOUS QUERY cq1 BEGIN SELECT max_value(temperature) INTO temperature_max FROM root.ln.. GROUP BY time(10s) END
	````

	每隔 10s 查询 `root.ln...temperature` 在前 10s 内的最大值（结果以 10s 为一组），
	将结果写入到 `root.${1}.${2}.${3}.temperature_max` 中，
	结果将产生 4 条新序列：
	````
	+---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\| timeseries\|alias\|storage group\|dataType\|encoding\|compression\|tags\|attributes\|
	+---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\|root.ln.wf02.wt02.temperature_max\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf02.wt01.temperature_max\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf01.wt02.temperature_max\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf01.wt01.temperature_max\| null\| root.ln\| FLOAT\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	+---------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	````
	````
	+-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
	\| Time\|root.ln.wf02.wt02.temperature_max\|root.ln.wf02.wt01.temperature_max\|root.ln.wf01.wt02.temperature_max\|root.ln.wf01.wt01.temperature_max\|
	+-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
	\|2021-05-11T22:18:16.964+08:00\| 122.0\| 68.0\| 68.0\| 103.0\|
	\|2021-05-11T22:18:26.964+08:00\| 182.0\| 113.0\| 59.0\| 181.0\|
	\|2021-05-11T22:18:36.964+08:00\| 78.0\| 38.0\| 123.0\| 52.0\|
	\|2021-05-11T22:18:46.964+08:00\| 137.0\| 172.0\| 183.0\| 193.0\|
	+-----------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
	````
	##### 创建 `cq2`
	````
	CREATE CONTINUOUS QUERY cq2 RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s BEGIN SELECT avg(temperature) INTO temperature_avg FROM root.ln.. GROUP BY time(10s), level=2 END
	````

	每隔 20s 查询 `root.ln...temperature` 在前 20s 内的平均值（结果以 10s 为一组，按照第 2 层节点分组），
	将结果写入到 `root.${1}.${2}.temperature_avg` 中。
	结果将产生如下两条新序列，
	其中 `root.ln.wf02.temperature_avg` 由 `root.ln.wf02.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf02.wt01.temperature` 聚合计算生成，
	`root.ln.wf01.temperature_avg` 由 `root.ln.wf01.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf01.wt01.temperature` 聚合计算生成。

	````
	+----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\| timeseries\|alias\|storage group\|dataType\|encoding\|compression\|tags\|attributes\|
	+----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\|root.ln.wf02.temperature_avg\| null\| root.ln\| DOUBLE\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln.wf01.temperature_avg\| null\| root.ln\| DOUBLE\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	+----------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	````
	````
	+-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
	\| Time\|root.ln.wf02.temperature_avg\|root.ln.wf01.temperature_avg\|
	+-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
	\|2021-05-11T22:18:16.969+08:00\| 58.75\| 49.0\|
	\|2021-05-11T22:18:26.969+08:00\| 89.0\| 112.25\|
	\|2021-05-11T22:18:36.969+08:00\| 42.25\| 61.5\|
	\|2021-05-11T22:18:46.969+08:00\| 112.25\| 132.25\|
	+-----------------------------+----------------------------+----------------------------+
	````
	##### 创建 `cq3`
	````
	CREATE CONTINUOUS QUERY cq3 RESAMPLE EVERY 20s FOR 20s BEGIN SELECT avg(temperature) INTO root.ln_cq.${2}.temperature_avg FROM root.ln.. GROUP BY time(10s), level=2 END
	````
	查询模式与 cq2 相同，在这个例子中，用户自行指定结果写入到 `root.ln_cq.${2}.temperature_avg` 中。
	结果将产生如下两条新序列，
	其中 `root.ln_cq.wf02.temperature_avg` 由 `root.ln.wf02.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf02.wt01.temperature` 聚合计算生成，
	`root.ln_cq.wf01.temperature_avg` 由 `root.ln.wf01.wt02.temperature` 和 `root.ln.wf01.wt01.temperature` 聚合计算生成。
	````
	+-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\| timeseries\|alias\|storage group\|dataType\|encoding\|compression\|tags\|attributes\|
	+-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	\|root.ln_cq.wf02.temperature_avg\| null\| root.ln_cq\| DOUBLE\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	\|root.ln_cq.wf01.temperature_avg\| null\| root.ln_cq\| DOUBLE\| GORILLA\| SNAPPY\|null\| null\|
	+-------------------------------+-----+-------------+--------+--------+-----------+----+----------+
	````
	````
	+-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
	\| Time\|root.ln_cq.wf02.temperature_avg\|root.ln_cq.wf01.temperature_avg\|
	+-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
	\|2021-05-11T22:18:16.971+08:00\| 58.75\| 49.0\|
	\|2021-05-11T22:18:26.971+08:00\| 89.0\| 112.25\|
	\|2021-05-11T22:18:36.971+08:00\| 42.25\| 61.5\|
	\|2021-05-11T22:18:46.971+08:00\| 112.25\| 132.25\|
	+-----------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
	````

	### 展示 CQ 信息
	#### 语法
	````
	SHOW CONTINUOUS QUERIES
	````
	#### 结果示例
	````
	+-------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
	\|cq name\|every interval\|for interval\| query sql\| target path\|
	+-------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
	\| cq1\| 10000\| 10000\| select max_value(temperature) from root.ln.. group by ([now() - 10s, now()), 10s)\|root.${1}.${2}.${3}.temperature_max\|
	\| cq3\| 20000\| 20000\|select avg(temperature) from root.ln.. group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2\| root.ln_cq.${2}.temperature_avg\|
	\| cq2\| 20000\| 20000\|select avg(temperature) from root.ln.. group by ([now() - 20s, now()), 10s), level = 2\| root.${1}.${2}.temperature_avg\|
	+-------+--------------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------+
	````
	### 删除 CQ
	#### 语法
	````
	DROP CONTINUOUS QUERY <cq_id>
	````
	#### 示例
	````
	DROP CONTINUOUS QUERY cq3
	````

	## 系统参数配置
	\| 参数名 \| 描述 \| 数据类型\| 默认值 \|
	\| :---------------------------------- \|-------- \| ----\| -----\|
	\| `continuous_query_execution_thread` \| 执行连续查询任务的线程池的线程数 \| int \| max(1, CPU 核数 / 2)\|
	\| `max_pending_continuous_query_tasks` \| 队列中连续查询最大任务堆积数 \| int \| 64\|
	\| `continuous_query_min_every_interval` \| 连续查询执行时间间隔的最小值 \| duration \| 1s\|