随笔分类 - TDengine技术博客
摘要：这段时间以来 TDengine、taos-jdbcdriver 有了很大的迭代更新，JDBC Connector 已经从 TDengine 仓库中独立出来。本篇博客以目前 2.0.39 版本的 JDBC Connector 为例，介绍如何使用源码编译、打包，以及如何使用 IDEA 数据库工具连接 TDengine。
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摘要：毫无疑问，开源已经成为未来软件发展的一大重要趋势。对于企业来说，开源能够进一步提升产品的影响力，拉近与用户的距离，那对于程序员来说，开源又能带来什么呢？为了找寻答案，我们沟通了几位深入参与了开源项目的研发同事，把他们的相关见解进行了整理和总结。
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摘要：在使用 TDengine 的时候，通过官网的技术文档可以学习到建库（database）、建表（table）的各种 SQL 语句，但是一旦要跟自己的具体业务场景结合，经验不足的朋友可能会不知道到底如何下手，本文将分享一些常见的建模方式，希望帮助大家更好地落地 TDengine。
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摘要：为防止过多的共性问题困扰大家，方便大家学习、吸收经验，我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总，给大家分享，这是此专栏的第二期内容。
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摘要：作为一款时序数据库（Time-Series Database），TDengine 提供了按时间自动划分窗口并执行查询的能力。这个功能的用途和使用场景你是不是清楚呢？本文将为你介绍这一功能及其典型使用场景。
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摘要：「以技术之光革新世界，以社区之光共创未来」，暨 TD Hero 发布会，将于 2022 年 7 月 2 日 14:00 在线上召开，欢迎共临直播间，畅聊社区共建的这些事儿。
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摘要：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，依靠国产时序数据库 TDengine 的技术和性能优势，观测云将进一步满足云、云原生、应用及业务上的监测需求，从基础设施到日志数据再到全链路应用性能实现全面主动观测，让企业在上云体验上更加顺滑。
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摘要：数据就是财富，通过对时序数据进行全方位的分析，有可能挖掘出对业务决策很有帮助的信息，从而进一步创造价值、提升效率。 EII 可以在 Docker 上运行，以便将基础设施与应用程序分开，让用户能够更快地进行开发。
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摘要：DataX 是由阿里云开源的离线数据同步工具/平台，目前已经支持多种主流异构数据源在内的高效的数据互相同步功能。我们的研发团队完成了 TDengine 的适配，相关代码已被 DataX 官方接受并合并到主干中。
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摘要：Google Data Studio 是一个强大的报表可视化工具，它提供了丰富的数据图表和数据连接，可以非常方便地按照既定模板生成报表。因其简便易用和生态丰富而在数据分析领域得到一众数据科学家的青睐。
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摘要：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。
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摘要：众所周知，压缩算法的目的主要是为了减少存储空间或传输带宽，通过把原始数据转换成比原始格式更紧凑的形式，来提高数据的传输、存储和处理效率。我们熟悉的很多压缩软件都是借助非常复杂的算法才得以实现，像一些时序数据库（Time-Series Database），比如 TDengine，也是通过内置压缩功能，才能实现对时序数据的高比例压缩。那具体来说，数据压缩的流程是怎样的？时序数据库中常见的数据编码和压缩算法又有哪些呢？本篇文章将会从具体实践出发进行经验分享。
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摘要：为了更方便用户使用 TDengine + Grafana 这个组合，在 TDengine 和 Grafana 两个团队的协作之下，TDengine 插件正式上架 Grafana 官网！一行命令即可完成安装配置。
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摘要：TDengine 2.6 版本已经正式发布，有不少用户在此时会有升级的需求，本篇文章详细讲解了 TDengine 的升级流程。以 2.0.16 为分界线，升级步骤稍有不同，在阅读具体升级步骤前，请注意检查自己的数据库服务版本。
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摘要：在使用或者实现分布式数据库（Distributed Database）时，会面临把一个表的数据按照一定的策略分散到各个数据库节点上的情况，随之而来的是多节点数据查询复杂性的问题，例如 Join 和子查询。本文将会为你解读分布式数据库下子查询和 Join 等复杂 SQL 如何实现，来帮助你更好地解决上述问题。
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摘要：在 OPPO 的穿戴产品的手环/手表类业务中，产生的数据类型为时序数据，具有写入量巨大且存在离线/历史数据补录（更新）的处理需求。此前使用的 MongoDB/MySQL 集群方案，后端存储压力较大，需要经常扩盘，针对此痛点，OPPO 云计算中心智慧物联云团队尝试调研对比了几款时序数据库（Time-Series Database）产品，试图寻找一个降本增效的解决方案。
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摘要：上周末在知乎看到一个问题“都说现在编程技术更新速度快很多技术会过时，那么有哪些技术不容易过时呢?”，临时起意做了一个回答，没想到点赞数很快破千，成了热门回答，感觉很多技术人都比较关心这个问题。趁着在北京大兴酒店隔离有闲，把这篇回答扩展成一篇文章，结合我研发 TDengine 的经验，再更加深入地展开阐述一下，分享给研发同学。
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摘要：作为一款典型的时序数据库（Time-Series Database）产品，TDengine 被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域。TDengine 本身提供了大量的计算函数，在很多场景下，用户都不需要自己编程来实现某些计算功能。当然，随着场景的不断增多，用户提出了越来越多的需求，TDengine 也在不断地演进和提升。
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摘要：如果我们要做行情 tick 数据的存储，怎样的数据结构查找起来才会比较快？在加入 TDengine 之前，本文作者丁博在弘源泰平量化投资做量化工程师，曾经遇到过这一类存储行情 tick 数据的问题，本文会就此问题进行详细的技术解读。
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摘要：想用 Spark 对接 TDengine？保姆级教程来了。
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