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2025 年收官，TDengine 交出连续第四年营收同比翻倍的亮眼答卷。这一年，公司聚焦 “沉淀” 与 “进阶”，以 AI First 为年度战略核心，在时序数据赛道稳步前行，将 AI 技术深度融入产品演进、组织协作与业务增长全链条，切实实现了产品、市场、社区、生态的多维突破。 产品双线并行落地 阅读全文
posted @ 2026-01-16 11:06
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在工业企业越来越依赖数据驱动决策的今天，数据的获取不再是难题，难的是从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息。而 AI 的崛起，正在重塑整个数据分析的逻辑。 7 月 29 日晚，TDengine 发布了一款全新产品 —— TDengine IDMP（Industrial Data Management P 阅读全文
posted @ 2025-07-30 18:43
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数据集的高基数（High-Cardinality）问题一直困扰着诸多主流的时序数据库（Time Series Database，TSDB）产品。一些数据库管理系统，在基数较低时表现良好；但是随着基数的增加，数据库的表现也会变差，这就给数据库管理员带来了很大的挑战，他们需要通过相关设计降低基数，避免与之相关的问题。
TDengine 3.0 是第一个解决了高基数问题的时序数据库，本文将分享其设计思路。 阅读全文
posted @ 2022-12-05 12:04
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对于以处理时序数据为根基的时序数据库来说，如何灵活的利用时间频率来计算分析数据至关重要。本文带你深度了解：“可在时间轴上”聚合的强大函数——INTERVAL。 阅读全文
posted @ 2021-11-15 13:50
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工业系统持续不断地产生时间序列数据。每一秒钟，传感器都在记录温度、压力、流量、振动等各种信号。在过去几十年里，这一直是工业数据系统和工业实时数据库的基础：采集信号，高效存储，并通过可视化观察它们随时间的变化。 这种方式是有效的，但它存在一个根本性的局限。 时间序列数据只能告诉我们“发生了变化”，却无 阅读全文
posted @ 2026-04-03 12:35
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数据在增长，但洞察并没有同步增长 当今工业系统正在以前所未有的速度产生数据。传感器持续不断地从系统的各个环节采集高频信号，从温度、压力，到振动、流量以及设备状态，几乎所有运行信息都被数字化并记录下来。随着基础设施的发展，数据存储与吞吐早已不再是瓶颈，大规模的数据处理和分析能力也变得越来越容易获得。 阅读全文
posted @ 2026-04-03 11:28
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过去十年，工业数字化的核心任务是“让系统上线、让设备联网、让数据可见”。而当大模型、工业 AI 与智能体开始进入工业现场，一个新的问题正在变得越来越清晰： 当应用可以快速生成、算法可以快速迭代，模型可以不断替换，工业系统真正需要长期稳定的，究竟是什么？工业 AI 时代，需要的已不再是“更复杂的平台” 阅读全文
posted @ 2026-04-02 22:34
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这种情况其实比很多人想象的更常见。 一家公司在 IT 侧运行着非常现代化的基础设施： 代码版本管理、自动化部署流水线、完整的可观测体系。 如果某次发布出现问题，几分钟内就可以回滚。 但当你走进工厂现场，却看到另一番景象。 SCADA 系统运行在一台没人确定多久没更新过的服务器上。 工程师直接在生产环 阅读全文
posted @ 2026-03-27 19:25
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前段时间，我在 LinkedIn 上发过一篇内容（linkedin.com/posts/jim-fan-94843663_datahistorian-industrialai-industrialdata-activity-7437237420989001728-bFCg?utm_source=sh 阅读全文
posted @ 2026-03-27 19:18
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物联网设备爆发、监控系统多样化、流数据实时性要求提升……企业的数据基础设施正在面临前所未有的复杂性挑战。而应对这场挑战的关键，在于能否将散落各处的数据采集工具，整合为一条真正贯通的数据管道。 然而现实却是： Prometheus 监控着指标，日志却在 Elasticsearch 里沉睡，IoT 设备 阅读全文
posted @ 2026-03-27 19:06
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小T导读：本文是一篇来自 TDengine 社区的原创投稿。作者基于自身在 JetBrains IDEs 中使用 TDengine 的实际需求，独立开发并开源了相关插件，用于增强 TDengine 在 JetBrains 数据库工具链中的接入与 SQL 开发体验。我们很高兴看到，越来越多开发者正在从 阅读全文
posted @ 2026-03-26 23:23
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标题：20TB 零误差迁移，存储成本减半：天合富家的 2.6→3.3 进化记 小T导读：作为分布式光伏领域的领军企业，天合富家的光伏数据量从最初的每日百万级飙升至千万级。原有基于 MongoDB 的架构在面对海量时序数据时彻底“卡壳”——查询慢、存储贵，难以支撑业务增长。转机来自 TDengine 阅读全文
posted @ 2026-03-20 21:05
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近年来，Snowflake、Databricks 等现代数据平台正在深刻改变企业管理和分析数据的方式。它们在数据存储、计算能力和大规模分析方面都非常强大。但当这些技术进入工业领域时，有一个概念却依然至关重要，而且常常被现代数据平台忽视：以资产为核心的数据建模（Asset-Centric Data M 阅读全文
posted @ 2026-03-20 19:22
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小T导读：在煤炭智能化加速推进的背景下，作为行业领军企业的天地奔牛正从传统设备供应商向全生命周期服务商转型，但在海量时序数据面前遭遇存储成本高、查询慢、难实时等瓶颈。为突破技术限制，天地奔牛引入专为物联网高并发场景打造的 TDengine TSDB，构建新一代装备物联网数据平台，实现存储成本降至传统 阅读全文
posted @ 2026-03-20 16:06
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