随笔分类 - TDengine技术博客
摘要：为了帮助一众金融企业寻找到合适的数据库解决方案，我们汇总了几个比较有代表性的企业客户案例，希望他们的相关实践经验应该能够给到行业从业者一些解决思路。
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摘要：虽然 TDengine 已经提供了非常多的常用计算函数，但是在具体实践中，企业的开发团队往往会因为自己特殊的业务需求，需要特有的计算函数，这时候，支持自定义函数功能就特别重要了。本文将介绍 TDengine 3.0 支持的 UDF 机制。
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摘要：taosAdapter 是 TDengine 这款时序数据库（Time Series Database）的配套工具，是 TDengine 集群和应用程序之间的桥梁和适配器。当我们需要从数据收集代理软件（如 Telegraf、StatsD、collectd 等）摄取数据时，使用 taosAdapter 能让这一操作变得更加高效。此外，它还提供了 InfluxDB/OpenTSDB 兼容的数据摄取接口，允许 InfluxDB/OpenTSDB 应用程序无缝移植到 TDengine。本文将整体介绍一下 taosAdapter，方便大家使用。
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摘要：在应对车联网场景下时序数据的存储时，企业大多选择的都是 MongoDB 或 Apache HBase，随着业务的加速扩张，写入速度太慢、支撑成本过高等问题逐渐显现。本文将会从四个典型的车联网案例出发，给到你数据架构升级思路。
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摘要：对于卷烟厂来说，数据监控对于制烟各环节的品质把控起到关键作用，此前业内较为流行的数据监控方案就是 Wonderware 实时库。随着企业业务的飞速发展，该系统也遇到了很多瓶颈，本篇文章将就此展开分析。
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摘要：以工业时序数据库领域为例，已有多家大型工业企业将原来的 Wonderware InSQL/Historian 替换为新一代开源时序数据库 TDengine。到底是什么深层次的原因驱动着这个变化的发生？作为新一代的时序数据库产品，TDengine 具有哪些优势？让我们接下来做一些深入的分析。
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摘要：随着云原生时序数据库（Time Series Database，TSDB） TDengine 3.0 的发布，很多用户其实会好奇：“和 2.0 比起来，3.0 有哪些直观的优化呢？”本文将以 Update 这一功能的变化为例，具体介绍一下 3.0 的细致优化。和 2.0 比起来，3.0 版本的 Update 不再需要参数配置，“部分列更新”成为数据库本身的特性，并且还解决了 2.0 的 Update 机制的一些不足。
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摘要：为应对不同场景下的写入需求，TDengine 共提供了四种写入协议，其中最常用的当属 SQL 写入了，为了让大家在实际写入操作时更加方便，我们整理了一篇详细解读 SQL INSERT 语法规则的文章。建议提前收藏，有需要时可随时参考。
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摘要：众所周知，TDengine 支持多种写入协议，包括 SQL、InfluxDB Line 协议、OpenTSDB Telnet 协议、OpenTSDB JSON 格式协议。但说到如何进行写入操作，很多读者可能都是一头雾水，本篇文章为大家汇总了一系列的写入教程，方便有需要的开发者作为写入指南收藏使用。
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摘要：在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 联合创始人侯江燚带来题为《核心代码全部开源，企业版价值何在》的主题演讲，为大家讲解了 TDengine 3.0 企业版对工业互联网边云协同的助力，同时分享了自己对于开源商业化的理解。本文根据此演讲整理而成。
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摘要：在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 计算引擎架构师廖浩均带来题为《TDengine 3.0——全新计算查询引擎的设计》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 计算查询引擎技术的优化与升级。本文根据此演讲整理而成。
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摘要：在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 存储引擎架构师程洪泽带来题为《TDengine 的存储引擎升级之路——从 1.0 到 3.0》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 存储引擎的技术优化与升级。本文根据此演讲整理而成。
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摘要：在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 分布式系统架构师关胜亮带来题为《支持 10 亿时间线、100 个节点的 TDengine 分布式系统架构设计》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 新的架构设计思路。本文根据此演讲整理而成。
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摘要：在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中，他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点，还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。
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摘要：可以支持 10 亿个设备采集的数据、100 个节点；支持存储与计算分离，引入计算节点，并重构了整个计算引擎；完善并优化了对消息队列、流式计算和缓存的支持，引入事件驱动的流式计算！
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摘要：在 2021 楼宇科技 TRUE 大会上，美的暖通与楼宇事业部首次发布了数字化平台 iBuilding，以“软驱硬核”方式赋能建筑行业。作为一个全新的项目，iBuilding 在数据库选型上比较谨慎，分别对比了多款 Database 产品之后，才做出了自己的选择。本文分享了他们的数据库选型思考和落地经验。
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摘要：经常有人问我，为什么 2017 年在市场上已经有这么多时序数据库的背景之下，你还敢去开发一款新的时序数据库？为什么你的团队都 80 多人了，五年过去，还在埋头研发 TDengine 这一款产品？周末写篇博文，与大家分享一下我的想法。
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摘要：DBeaver 是一款流行、开源的数据库管理工具以及 SQL 客户端，其功能强大，并且支持任何拥有 JDBC-Driver 的数据库。很多 TDengine 的用户，经常问到如何使用 DBeaver 来连接、管理 TDengine。本文将通过 22.1.2 版本的 DBeaver 详细进行说明。
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摘要：SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后，他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis，大大简化了系统架构。
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摘要：TDengine Kafka Connector 在 TDengine 的官方文档上放出来已经有一段时间了，我们也收到了一些开发者的反馈。文档中的教程使用 Confluent 平台（集成了 Kafka）演示了如何使用 Source Connector 和 Sink Connector，但是很多开发者在生产环境中并没有使用 Confluent，所以为方便大家，本文将使用独立部署的 Kafka 来演示。
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