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2026年1月7日
时序数据库选型:TDengine 解决高基数问题的设计
摘要: 何谓高基数问题? 讲到高基数问题,首先,我们要理解什么是基数(Cardinality)。基数可以定义为一个数据集中值的数量。数据集不同,基数可以很高,也可以很低。比如,如果是布尔数据,它的值只能是 true 或 false,则该数据集的基数为 2。但是如果是像设备 ID 这样的数据集,其基数就非常大
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posted @ 2026-01-07 18:50 a_qqa
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2025年11月20日
电动汽车行业时序数据库选型指南:以 TDengine 为例的四大关键维度与评估标准
摘要: 在软件定义汽车的时代,电动汽车每天产生数十GB的时序数据,包括电池电芯电压温度、电机转速、传感器读数、自动驾驶轨迹等。高效管理这些数据,直接影响车辆安全、用户体验和商业模式创新。本文结合行业最佳实践,提出四大关键选型维度。 一、实时性维度:确保车辆安全与实时响应的基础 电动汽车数据具有强烈的实时性要
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posted @ 2025-11-20 20:48 a_qqa
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2025年11月11日
TDengine 无问智推 vs 智能 BI:不止 “看数”,更要 “提前懂需求”
摘要: 在工业数据智能化工具中,智能 BI 凭借可视化分析能力,成为企业 “看数据” 的核心选择;而 TDengine 推出的无问智推,却以 “主动推送洞察” 的模式,开辟了工业数据应用的新赛道。两者并非替代关系,却有着本质差异:智能 BI 解决 “人找数据” 的效率问题,无问智推则解决 “数据找人” 的预
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posted @ 2025-11-11 20:33 a_qqa
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