他曾在华为写协议、在联想设计全球负载均衡系统、在 Oracle 深入区块链核心模块，参与过多个重量级项目。但直到他加入涛思数据，才真正开启了一段从“技术精英”到“团队带头人”的深度蜕变旅程。 2024 年，潘魏成为首届 TDengine 年度“CEO AWARD”的获得者之一。这份荣誉不仅是对他技术贡献的肯定，也象征着他在推动查询引擎不断进化、带领团队突破极限方面的认可。但他和 TDengine
你有没有遇到这样的场景：数据已经写进数据库，图表却总是“慢半拍”？或是操作界面太卡，光是一个排序就能让你等到喝完一杯咖啡？当数据量越来越大、响应时间却越来越长，开发者和用户都不禁要问一句——就没有既实时又高性能的可视化方案了吗？现在，TDengine 与 Perspective 联合提供了解法。 Perspective 是一款由 Prospective.co 开发的高性能 Web 可视化库，基于
小T导读：宁德新能源（ATL）是全球领先的消费锂电池制造商，其智能制造车间拥有超 1 万台生产设备、100万+数据采集点位，每分钟产生超 1000 万条时序数据。面对海量工业设备数据的实时处理挑战，团队在深入评估了时序数据库 InfluxDB 与 TDengine 后，最终选择 TDengine 构建新一代数据平台。该方案不仅实现数据写入速度提升 3 倍、存储成本降低 70%，还将集群规模从原方
达成效果： 降低存储成本：数据压缩率达 1/5-1/10，减少存储开销。 加快查询速度：毫秒级查询响应，提升决策效率。 优化质量管理：快速关联缺陷数据和生产参数，精准定位问题。 提升设备可视...
小T导读 Guide 宁德新能源（ATL）是全球领先的消费锂电池制造商，其智能制造车间拥有超1万台生产设备、100万+数据
在当今数字化转型加速的背景下，海量的数据生成和实时处理需求已成为企业面临的关键挑战。无论是物联网设备、工业自动化系统，还是智能城市的各类传感器，数据的采集、传输与分析效率，直接影响企业的决策与运营。为此，TDengine 推出的边云协同解决方案，通过将计算和存储分布在边缘和云端，提供高效的数据管理和实时处理能力，帮助企业在降低成本的同时，实现更灵活、更高效的业务运营。本篇文章将帮助大家深入了解这一
小T导读：胜软科技在石油石化行业中选择使用 TDengine 处理时序数据，不仅显著降低了运维数据库的成本，也大幅减少了存储空间的占用，实现了从原有的 40 多套 Oracle 数据库向仅 9 套 TDengine 集群的精简替换。在迁移过程中，原有表结构几乎无需调整即可平滑移植至 TDengine 。早在 TDengine 2.x 版本阶段，胜软科技便已开始部署使用，并在 TDeng
小T导读 胜软科技在石油石化行业中选择使用 TDengine 处理时序数据，不仅显著降低了运维数据库的成本，也大幅减少了存储空间的占用，实现了从原有的 40 多套 Oracle 数据库向仅 9 套 TDengine 集群的精简替换。在迁移过程中，原有表结构几乎无需调整即可平滑移植至 TDengine。早在 TDengine 2.x 版本阶段，胜软科技便已开始
小T导读：在工业数字化过程中，数据如何从设备采集顺利“爬坡”到上层应用，一直是个难题。传统“单列模型”虽贴合设备协议，却让上层分析举步维艰。TDengine 用一种更聪明的方法打通了这条数据通路：不强求建模、不手动转换，通过“虚拟表”机制，让数据以业务所需的形式自动呈现。本篇文章将带你深入了解 TDengine 如何搭建 OT 到 IT 的桥梁，真正实现设备数据“即采即用”，让工业应用更简单、更
达成效果： 降低存储成本：数据压缩率达 1/5-1/10，减少存储开销。 加快查询速度：毫秒级查询响应，提升决策效率。 优化质量管理：快速关联缺陷数据和生产参数，精准定位问题。 提升设备可视化：实时监测温度、压力、振动，预警异常。 推动智能制造：结合 AI 质检和自动化优化，提升生产效率。 化妆品行业对生产精度和质量控制要求极高，创元集团在不断扩大生产规模的同时，也面临着数据管理和分析的挑战。
小T导读 在工业数字化过程中，数据如何从设备采集顺利“爬坡”到上层应用，一直是个难题。传统“单列模型”虽贴合设备协议，却让上层
小T导读：在物联网和工业互联网场景下，企业对高并发、低延迟的数据处理需求愈发迫切。本文将带你深入了解 TDengine Cloud 如何通过全托管服务与私有连接，帮助企业实现更安全、更高效、更低成本的数据采集与传输，从架构解析到实际配置，只需四步，即可轻松上云、畅享私网性能。 为什么选择 TDengine Cloud ？ 在物联网、工业互联网领域，数据存储与查询的高并发、低延迟需求越来越迫切，传统
如果你是个数据控，或者对仪表盘有点执念，那么你一定听说过 Tableau。这个被誉为“BI 可视化天花板”的工具，如今可以和 TDengine 无缝联动啦！ 是的，你没看错：高性能时序数据库 + 强大可视化分析平台 = 数据分析的全新打开方式。下面我们就带你快速了解一下这次集成能带来什么、适合谁、以及如何快速上手。 TDengine + Tableau 能带来什么？ 一句话总结：让你的时序数据
近日，TDengine 3.3.6.0 版本正式发布。除了此前已亮相的时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，本次更新还带来了多个针对性能与易用性的重要增强：虚拟表全面上线，支持更灵活的一设备一表建模；JDBC 写入机制全新升级，单线程性能最高提升 60 倍；流计算支持 CONTINUOUS_WINDOW_CLOSE 模式、事件通知机制等关键能力，为实时处理打下更稳固的基础。 本文为你整理了该版本
小T导读 昨天，我们重磅发布并开源了新一代时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，这是 TDengine 3.3.6.0 的核心亮点功能之一。作为时序数据库原生集成 AI 能力的全新尝试，TDgpt 将统计分析、机器学习、大模型等技术通过 SQL 统一封装，极大降低了复杂算法在业务中的应用门槛。本文将带你深入了解 TDgpt 背后的技术设计与实现细节。 打通 AI 与数据库的最后一
在日常工作中，很多人都离不开 Excel。不论是设备运维工程师、数据分析师，还是业务人员，一份熟悉的电子表格往往就是他们的“第一张报表”。 现在，TDengine 也可以与 Excel 实现无缝连接，用户可以直接在 Excel 中查询时序数据、制作图表分析，实现“轻集成、快上手”的体验，让数据分析更高效、直观。 TDengine + Excle 能带来啥？ TDengine 擅长存储和处理大规模时
小T导读：昨天，我们重磅发布并开源了新一代时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，这是 TDengine 3.3.6.0 的核心亮点功能之一。作为时序数据库原生集成 AI 能力的全新尝试，TDgpt 将统计分析、机器学习、大模型等技术通过 SQL 统一封装，极大降低了复杂算法在业务中的应用门槛。本文将带你深入了解 TDgpt 背后的技术设计与实现细节。 打通 AI 与数据库的最后一公里 在时序数据
1. 定义 1.1 时区 时区是地球上使用相同标准时间的区域。由于地球的自转，为了保证各地的时间与当地的日出日落相协调，全球划分为多个时区。 1.2 IANA 时区 IANA（Internet Assigned Numbers Authority）时区数据库，也称为 tz database，提供全球时区信息的标准参考。它是现代各类系统和软件处理时区相关操作的基础。 IANA 使用“区域/城市”格式
达成效果： 从 MySQL 迁移至 TDengine 后，设备数据自动分片，运维更简单。 列式存储可减少 50% 的存储占用，单服务器即可支撑全量业务。 毫秒级漏气报警响应时间控制在 500ms 以内，提升应急管理效率。 新架构支持未来业务扩展，如设备监测、区域安全分析。 明厦科技在智慧燃气领域深耕多年，构建了覆盖数万家庭及工商业场景的燃气监控系统，采用 NB-IoT 通信技术（正向 4G 平滑过
小T导读：TDengine 助力广州疆海科技有限公司高效完成储能业务的数据分析任务，轻松应对海量功率、电能及输入输出数据的实时统计与分析，并以接近 1 : 20 的数据文件压缩率大幅降低存储成本。此外，taosX 强大的 transform 功能帮助用户完成原始数据的清洗和结构优化，而其零代码迁移能力更实现了历史数据从 TDengine OSS 与 MySQL 到 TDengine 企业版的平滑迁
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