近日，北京涛思数据科技有限公司与山东胜软科技股份有限公司于山东东营签署战略合作协议。
今天我们为大家分享一个关于 TDengine 在 PERCENTILE 函数性能优化上的真实案例。
10月26日，我们在沈阳 CNCC 等你！
为了帮助开发者更好地进行 SpringBoot 的开发，避免开发盲点，我们将 TDengine 资深研发所做的内部分享——《SpringBoot 多语言支持方案》进行了相关整理，给到有需要的开发者参考。
2023 年 10 月 19 日 19:30-20:30，TDengine 行业产品经理肖波将以烟草行业为例，聊聊如何基于 PLC + OPC + TDengine，快速搭建工业生产监测系统。
他与 的六年故事，始于一个“无奈之举”。
本文将通过一个具体的案例，介绍 Intel 团队如何使用 TDengine 作为基础软件存储实验数据，并通过 TDengine 高效的查询能力在 OpenVINO 部署深度学习模型，最终在 AIxBoard 开发板上实时运行分类任务。
为了给用户打造更丰富的可视化方案，TDengine 在开源不久就提供了对 Grafana 的支持，此后也在不断升级改造 TDengine Grafana 插件，还推出了基于 Grafana 的零依赖监控解决方案 TDinsight。本篇文章将以 tdengine-datasource 为例介绍 Grafana 插件开发。
在本篇文章中，我们将从 GitHub 上的一个关于内存泄漏的 issue入手，和大家探讨下导致内存泄漏的原因，以及如何避免和定位内存泄漏。
为了帮助社区用户更好地进行数据分析和管理，丰富可视化解决方案的多样性，我们将开源的时序数据库 OSS 与开源的数据库分析工具进行了集成，相信这对终极开源工具一定能帮助你释放数据潜力。
经过我们不断地打磨优化之后，TDengine 3.0 在性能、功能、稳定性各个方面均有大幅提升，已经从一款时序数据库蜕变成为高性能、云原生、分布式的物联网、工业大数据平台。
本文汇总了四个典型的物联网平台的实践经验，把它们曾面临的数据难题以及解决思路分享给大家。
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