enableTablePersistence

enableTablePersistence(table, [asynWrite=true], [compress=true], [cacheSize=-1], [retentionMinutes=1440], [flushMode=0])

table 是一个空的流数据表。

compress 是一个布尔值。可选参数，表示是否以压缩模式模式保存至磁盘。默认值为 true。

retentionMinutes 是一个整数，表示保留大小超过 1GB 的 log 文件的时间（从文件的最后修改时间开始计算），单位是分钟。默认值是 1440，即一天。

flushMode 是一个整数，表示是否开启同步刷盘，取值只能为 0 或 1。默认值是 0，表示异步刷盘，内存中的流数据写入操作系统缓存即为写入成功，并进行下一批数据的写入。 若为 1，则表示同步刷盘，当前批次的流数据必须落盘完成，才会进行下一批数据的写入。

该命令将共享的流计算表保存到磁盘上。

为保证该命令能够正常执行，需要在配置文件中（单节点：dolohindb.cfg，集群：cluster.cfg）指定配置参数 persistenceDir，配置参考 功能配置。流数据表在磁盘上的存储目录是 <PERSISTENCE_DIR>/<TABLE_NAME>。目录包含两种类型的文件：数据文件（名称类型 data0.log, data1.log...）和索引文件 index.log 。把这些数据保存到磁盘后，如果重启系统，该命令会把磁盘中的数据加载到内存中。

参数 asynWrite 会告知系统是否以异步模式保存表。在异步模式中，追加的数据会被放进队列，之后用于保存的工作线程把数据写入磁盘。在同步模式中，表的追加数据操作直到追加数据被保存到磁盘中才完成。该参数的默认值是 true，即为异步模式。通常情况下，异步模式实现更高的吞吐量，但是如果服务器崩溃，可能会丢失最后追加的行。在异步模式中，保存表的工作是由单个工作线程完成，并且一个工作线程可能处理多个表。如果只保存一个表，增加工作线程的数量并不会提升性能。

默认情况下，流数据表把所有数据保存在内存中。如果流数据表太大，系统可能会出现内存不足的情况。为了避免内存不足的问题，可以配置 cacheSize 参数，以设置内存中最多保留的记录数。如果流数据表的行数达到 cacheSize 设置的阈值，则系统会自动清理当前内存中 50% 的旧记录行。

colName=["time","x"]
colType=["timestamp","int"]
t = streamTable(100:0, colName, colType);
share t as st

enableTablePersistence(table=st, cacheSize=1200000)

for(s in 0:200){
  n=10000
  time=2019.01.01T00:00:00.000+s*n+1..n
  x=rand(10.0, n)
  insert into st values(time, x)
}

getPersistenceMeta(st);

# output
persistenceDir->/data/ssd/DolphinDBDemo/persistence3/st
retentionMinutes->1440
hashValue->0
asynWrite->true
diskOffset->0
sizeInMemory->800000
compress->1
memoryOffset->1200000
totalSize->2000000
sizeOnDisk->2000000