你是否遇到过这样的情况：花了几个小时搭建好 Power BI 报表，控件也拖好了，样式也调好了，却发现页面卡得像 PPT，数据更新慢得像在看回放？其实，这不是你的错——时序数据的高频、高量、复杂结构，让传统数据库频频“掉链子”，再加上可视化工具对数据结构、维度和聚合的依赖，一不小心就成了“拼图地狱”。 而这正是 TDengine 与 Power BI 深度集成的意义所在：一个是专为高性能时序数据处
国产操作系统 + 国产数据库能不能打？我们最近亲自上场试了试。 在最新一轮兼容性测试中，TDengine V3.0 和麒麟信安旗下的桌面、服务器、嵌入式系统等多个版本做了全套适配，结果非常理想：稳定运行，性能在线，充分验证了 TDengine 在不同国产化环境下的运行稳定性与高性能特性。 这次通过互认证的麒麟产品包括： 桌面操作系统 V7 / V8 服务器操作系统 V7 / V8 高级认证版桌面
小T导读：在金融市场飞速发展的当下，行情数据的处理与分析已成为金融机构高效决策的关键支撑。华锐技术推出了华锐新一代历史行情中心——D5 平台，全面支持信创环境下的时序型历史行情数据库，具备海量数据存储能力，显著提升数据提取效率。相比传统方案，历史行情数据查询性能实现数倍提升。本文将深入解析 TDengine 在 D5 平台中的应用实践，展示其在数据建模、性能优化、成本控制、运维简化等方面带来的核
每个做工业数据采集的工程师都可能遇到这个问题：设备协议五花八门，数据源接入复杂，采集来的数据格式不统一，打通 IT 与 OT 系统总是困难重重。你明明已经在数据库中搭好了“数据大坝”，但最前端的那道“数据进口”，却迟迟无法打开。 现在，TDengine 和 Kepware 联手，给这个老难题带来了解法。 TDengine 与 Kepware 实现集成 近日，TDengine 正式完成与 PTC 旗
今天，涛思数据八岁了。 从 2017 年成立到现在，已经过去了整整八年。我们用一款开源时序数据库—— TDengine，把中国团队的技术能力写进了全球开发者的代码库，也写进了越来越多行业用户的生产系统。 八年时间，说长不长，说短也不短。我们经历了初创时的摸索，度过了技术路径尚未被验证的阶段，也一步步走到了今天这个节点：我们仍在奔跑，但不再孤身。 这一次，我们选择用一条“慢跑”路线，回望这八年的路。
新能源接入比例不断上升，负荷波动频繁，储能系统迅速扩张……电力系统正在经历一场前所未有的结构性变革。而支撑这场变革的核心能力，归根到底，是对“时序数据”的理解、处理和应用能力。 然而现实却是： 数据量呈指数级增长，传统数据库难以支撑 实时监控与响应时效性不足，系统反应滞后 预测性维护与智能调度推广受限，效果打折 各类系统间割裂严重，数据无法流通、统一治理难度大 ...... 在我们近期发布的《
当我们谈论“智能油气田”，你可能首先想到的是钻井、采油、输送设备的自动化。但在今天，油气行业的核心竞争力，越来越多地体现在对数据的掌控力上——特别是对时序数据的处理、分析与洞察。 在近日举办的 2025 中国石油石化企业信息技术交流大会上，涛思数据联合创始人李广受邀出席，并发表《国产时序数据库 TDengine 工业大数据平台在智慧油气田中的创新应用》主题演讲，分享了 TDengine 在中石油、
当我们谈论“数字化转型”，核电可能不是第一个跳进你脑海的行业。但事实上，在这个生命周期长、系统极其复杂、安全性要求极高的领域，数字化不仅是趋势，更是刚需。 近日，在杭州举办的第十三届中国核电信息技术高峰论坛（NITF 2025）上，这样的讨论被摆上了台面。现场汇聚了来自核电业主单位、设计院、工程公司等 280 余位嘉宾，共同探讨如何用“数智”之力，推动核电行业转型升级。TDengine 也在其中。
每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。请添加链接描述 专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。 现在，TDengine 正式开放与 Apache Spark 的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据
在你面前摆着一堆机器运行日志、传感器读数、电表数据，几十万、几百万条每秒增长的数据流，你会怎么处理？是加人、加脚本，还是干脆放弃实时分析？ 过去，时序数据是工业的“副产品”：只是存着、查着。但现在，它成了真正的生产要素。谁能用得更好，谁就能更早发现问题、预测趋势、掌握主动。 但有个问题大家不得不面对，那就是时序数据处理门槛太高了。尤其是 AI 分析，数据要清洗、要贴标签、要写代码，最后跑个模型还不
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