随笔档案「2023年4月」 - 涛思数据TDengine

摘要：随着 5G 基站等通信工程的加快建设，城市治理、城市安全管理成为热门话题，物联设备在我们的社会中扮演的角色也变得越来越重要，智慧燃气、智能电表、智能井盖、智能交通等项目在众多城市开始布局，随着一众智慧城市项目的深入落地，海量时序数据的高效处理和成本管控也成为一个待解的难题。为帮助大家寻找解决上述问阅读全文

posted @ 2023-04-12 10:43 涛思数据TDengine 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)

保证高效写入查询的情况下，如何实现 CPU 资源和磁盘 IO 的最低开销？

摘要：

从《写入性能：TDengine 最高达到 InfluxDB 的 10.3 倍，TimeScaleDB 的 6.74 倍》、《查询性能：TDengine 最高达到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍》两篇文章中，我们发现，TDengine 不仅在写入和查询性能阅读全文

posted @ 2023-04-06 16:30 涛思数据TDengine 阅读(145) 评论(0) 推荐(0)

从建模思路看 MySQL 和 TDengine 哪个更适合处理量化交易场景下的海量时序数据

摘要：量化交易场景下，MySQL 与 TDengine 两种建模方式对比阅读全文

posted @ 2023-04-04 17:02 涛思数据TDengine 阅读(288) 评论(0) 推荐(0)

涛思数据TDengine

04 2023 档案

公告