TDengine Technology在此前发布的 TDengine 3.0.4.0 版本中，我们引入的一个重磅新功能是“使用 Python 语言编写用户自定义函数（UDF）”。这一突破性功能不仅为数据库操作提供了前所未有的灵活性，而且极大地降低了技术门槛——即使是编程初学者也能使用 Python 语言轻松地定制和操纵数据库。这些自定义函数可以像内置函数一样在 SQL 语句中灵活使用，实现个性化
上周三，TDengine 正式发布了基于 TSBS 的时序数据库（Time Series Database，TSDB）性能基准测试报告，
的反馈，都一一进行了记录...
在上一篇文章《写入性能：TDengine 最高达到 InfluxDB 的 10.3 倍，TimeScaleDB 的 6.74 倍》中，我们基于 TSBS 时序数据库（Time Series Database）性能基准测试报告对三大数据库写入性能进...
小 T 导读：在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 引擎开发工程师刘继聪带来题为《TDengine 3.0 流处理引擎——单机每秒百万记录，毫秒级延迟》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 全新的流式计算引擎技术实现原理。本文根据此演讲整理而成。 全新的流处理引擎以及数据订阅流是源源不断写入 TDengine 中的数据，但作为
小 T 导读：TDengine Kafka Connector（https://docs.taosdata.com/third-party/kafka/） 在 TDengine 的官方文档上放出来已经有一段时间了，我们也收到了一些开发者的反馈。文档中的教程使用 Confluent 平台（集成了 Kafka）演示了如何使用 Source Connector 和 Sink Connecto
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