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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
taosKeeper 应用语法解读
如何运用测试脚本进行一键复现
TDengine 存储引擎的迭代优化中探讨升级3.0版本的必要性
5大类15小类查询类型全面对比！
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。
根据 2022 年最新 DB-engines排名，主流时序数据库依然是 InfluxDB、Prometheus 等。但从排行上升趋势不难看出，近一年新的时序数据库崭露头角，这也说明企业技术选型的方向也越来越多。 如何做好时序数据库的选择，也是困扰众多企业的根本问题。数据迁移的难度、后期运维的成本、更甚至是物理条件的限制等等一系列问题都会成为阻碍企业发展的一道不可逾越的鸿沟。TDengin
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
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
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