TDengine的博客_TDengine技术解密

揭秘 TDengine 流计算的强大功能：从平均风速到复杂流计算

在新能源行业中，多采用数据中台来管理业务数据，使用时序数据库（Time Series Database）来管理时序数据，他们的数据都来自数采网关。以风力发电场景为例，需要实时计算风机的各种 KPI 指标，往往通过数据中台的定时任务来完成这些计算。目前，现有的方案存在几个方面的问题：首先，由于是定时任务，KPI 计算的实时性无法保证，特别是在 KPI 的计算需要多个步骤才能完成的情况下，延迟可能会长

流计算

数据

实时计算

原创 1月前 92 阅读

TDengine 研发分享：利用 Windbg 解决内存泄漏问题的实践和经验

内存泄漏是一种常见的，它会导致程序的内存占用逐渐增加，最终导致系统资源耗尽或程序崩溃。这次内存泄漏发生在 Windows 下，研发选择使用 Windbg 来解决。结果证明，在 Windows 下，使用 Windbg 也是一个不错的选择。

内存泄漏

TDengine

时序数据库

原创 5月前 76 阅读

提升企业级数据处理效率！3.0 系列版本的四个集群优化点详解

数据同步

TDengine

时序数据库

原创 7月前 111 阅读

从 MQTT、InfluxDB 将数据无缝接入 TDengine，接入功能与 Logstash 类似

利用 Enterprise 和 Cloud 的数据接入功能，我们现在能够将 MQTT、InfluxDB 中的数据通过规则无缝转换至中，由于该功能在实现及使用上与 Logstash 类似，本文将结合 Logstash 为大家进行解读。

TDengine

时序数据库

Logstash

原创 8月前 205 阅读

3.2.1.0 发布！时间转换函数+BI 集成+视图正式上线！

近日，TDengine 3.2.1.0 成功发布，本文将向大家简单介绍一下该版本涉及到的重大功能优化。

时序数据库

TDengine

原创 8月前 111 阅读

存储空间紧张？来看 TDengine TSZ 压缩算法如何显著提升压缩率

本篇文章中，我们将就如何在 TDengine 中开启 TSZ 压缩算法进行详细说明，并会针对 TSZ 压缩算法展开功能测试，为大家验证其在实际业务场景中的更优性能。

压缩算法

时序数据库

TDengine

原创 9月前 81 阅读

一篇文章让你彻底掌握 TDengine 3.0 数据订阅功能应用

在本文中，TDengine 资深研发将以 TDengine 3.0 为对象，为大家介绍数据订阅功能的正确打开方式，给到有需要的人作参考指南，避免走入应用误区。

数据

java

SQL

时序数据库

原创 9月前 179 阅读

时序数据库 TDengine + 高级分析软件 Seeq，助力企业挖掘时序数据潜力

通过 TDengine Java connector，Seeq 可以轻松支持查询 TDengine 提供的时序数据，并提供数据展现、分析、预测等功能。本文将对此进行介绍。

数据分析

TDengine

时序数据库

原创 9月前 172 阅读

TDengine 资深研发整理：基于 SpringBoot 多语言实现 API 返回消息国际化

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。

springboot

TDengine

原创 10月前 174 阅读

TDengine+OpenVINO+AIxBoard，助力时序数据分类

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。

时间序列

TDengine

时序数据库

原创 10月前 141 阅读

一文教你如何发挥好 TDengine Grafana 插件作用

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。

tdengine

Grafana

时序数据库

原创 10月前 347 阅读

用 TDengine 3.0 碰到“内存泄露”？定位问题原因很关键

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。

内存泄漏

时序数据库

TDengine

原创 10月前 229 阅读

万字解读｜怎样激活 TDengine 最高性价比？

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。

tdengine

时序数据库

原创 10月前 139 阅读

如何用好强大的 TDengine 集群？先了解 RAFT 在 3.0 中的应用

大家都知道：由于单机数据库在数据规模、并发访问量等方面存在瓶颈，无法满足大规模应用的需求。因此才有了把数据切割分片，分布存储分布处理在多个节点上的数据库，也就是分布式数据库的由来。而为了实现数据库的高可用，又有了多副本的概念，副本之间的数据需要用特定算法保持一致，从而可以随时切换身份对外提供高可用服务—— TDengine 就是一款这样的分布式时序数据库（Time Series Databas

数据

数据库

高可用

原创 2023-07-07 17:31:26 230 阅读

如何用 TDengine 预测 “未来”

本文介绍如何使用存储在 TDengine 中的现有数据来预测未来数据。我们将模拟一些测试数据以反映真实的电力系统，并演示如何使用 TDengine 和一些 Python 库来预测未来一年的数据。

数据

Python

html/xml

原创 2023-07-05 15:29:38 191 阅读

与 TDengine 性能直接相关——3.0 的落盘机制优化及使用原则

许多用户会有一个疑问，“落盘”俩字听起来就很底层，似乎无法和手头的性能问题联系到一起，本篇文章的目的就是让大家对它们俩建立起直观的认识。

缓冲池

数据库

数据文件

原创 2023-07-03 14:36:06 119 阅读

关于 3.0 和 2.0 的数据文件差异以及性能优化思路

如果需要对数据库性能优化，了解数据文件的存储方式和工作原理是必要的。对于时序数据库（Time Series Database） TDengine 来说，在 2.x 版本中时序数据的保留策略是由keep和days这两个参数把控的。（详情可见：https://mp.weixin.qq.com/s/uJEQwN0NnmSTBAMOecAtoA）我们通过 keep 和 days 来对时序数据进行分段保留，而每一段时间的数据就可以便对应着数据库中数据vnode目录下的一组数据文件，也就是我们这篇文章的主角。

数据

数据块

数据文件

tdengine

涛思数据

原创 2023-06-30 17:15:10 110 阅读

TDengine 3.0.4.0 重要特性之 Python UDF 实战分享

TDengine 3.0.4.0 发布了一个重要特性：支持用 Python 语言编写的自定义函数（UDF）。这个特性极大节省了 UDF 开发的时间成本。作为时序大数据处理平台，不支持 Python UDF 显然是不完整的。UDF 在实现自己业务中特有的逻辑时非常有用，比如量化交易场景计算自研的交易信号。本文内容由浅入深包括 4 个示例程序：定义一个只接收一个整数的标量函数：输入 n，输出

python

时序数据库

涛思数据

tdengine

原创 2023-06-14 17:52:17 141 阅读

体验 TDengine 3.0 高性能的第一步，请学会控制建表策略

在 3.0 当中，我们在产品底层做了很大的变化调整，除了架构更加科学高效以外，用户体验也是我们重点优化的方向。

建表

数据库

时序数据库

涛思数据

TDengine

原创 2023-06-14 13:44:48 175 阅读

深入分析如何为亿级 GPS 数据处理进行数据库选型，实现高效存储和查询

选择到一款合适的数据库，对于打造一个适合业务发展的数据架构至关重要。为了找到该问题的最优解，涛思数据解决方案架构师从数据本质出发进行分析，结合具体实践输出本文，给到大家参考。

数据

数据库

MySQL

原创 2023-06-12 14:05:11 232 阅读

如何把数据从 TDengine 2.x 迁移到 3.x ？

TDengine 3.0 的发布至今，我们除了在持续地优化产品质量的本身，也一直在努力地提升用户体验。但由于 3.0 底层有大量的重构优化，导致开源版的 2.0 用户无法通过常规途径来升级到 3.0 ，本期文章将会协助大部分开源版用户解决这个问题。

SQL

数据

数据库

原创 2023-06-12 11:03:07 103 阅读

聚焦 TimescaleDB VS TDengine 性能对比报告，五大场景全面分析写入与查询

基于第三方基准性能测试平台 TSBS（Time Series Benchmark Suite）标准数据集，TDengine 团队分别就 TSBS 指定的 DevOps 中 cpu-only 五个场景，对时序数据库（Time Series Database，TSDB）TimescaleDB 和 TDengine 进行了对比测试。本文将会从写入、存储、查询及资源开销等几大维度为大家汇总分析测试结果。

服务器

响应时间

客户端

原创 2023-05-19 10:38:00 302 阅读

如何使用 taosKeeper 做好监控工作，时序数据库 TDengine 3.0 监控工具详解

taosKeeper 应用语法解读

数据库

TDengine

时序数据库

数据监控

原创 2023-04-14 11:42:10 142 阅读 yyds干货盘点

一键获取测试脚本，轻松验证“TSBS 时序数据库性能基准测试报告”

如何运用测试脚本进行一键复现

测试脚本

TDengine

时序数据库

大数据

物联网

原创 2023-03-31 14:47:54 211 阅读 yyds干货盘点

从 TDengine 存储引擎的变化探讨——为何大家应尽快切换 3.0 版本？

TDengine 存储引擎的迭代优化中探讨升级3.0版本的必要性

TDengine

时序数据库

物联网

原创 2023-03-23 17:36:52 158 阅读

查询性能： TDengine 最高达到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍

5大类15小类查询类型全面对比！

TDengine

时序数据库

原创 2023-03-10 11:22:17 271 阅读

写入性能：TDengine 最高达到 InfluxDB 的 10.3 倍，TimeScaleDB 的 6.74 倍

本篇文章将为大家解读三大时序数据库在写入性能上的差异点。

时序数据库

TDengine

性能测试

原创 2023-03-02 15:41:56 363 阅读

时间序列化数据库选型？时序数据库的选择？

数据库

时序数据库

big data

tdengine

数据

原创 2022-07-04 09:29:58 220 阅读

为什么不建议你用 MongoDB 这类产品替代时序数据库？

小 T 导读：此前有人在某问答网站上发布了这样一个问题：既然部分时序数据库如 InfluxDB、TimescaleDB 是基于关系型、非时序数据库 PostgreSQL 开发而来，那在时序数据场景下，能否用 MySQL/MongoDB 这类数据库去代替时序数据库（Time-Series Database）使用？对于此问题，涛思数据资深研发工程师试图从原理和实践出发为同样有此疑问的朋友作出解答

时序数据库

数据库

database

数据

mysql

原创 2022-07-04 09:28:15 121 阅读

观测云与 TDengine 达成深度合作，优化企业上云体验

云时代的系统可观测平台观测云与物联网大数据解决方案商涛思数据达成深度战略合作，依靠国产

tdengine

ux

java

数据

时序数据库

原创 2022-07-04 07:33:56 174 阅读

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

51CTO博客

TDengine的博客