涛思数据TDengine

摘要： 小T导读：本篇文章详细讲述了七云团队在运维平台中如何利用 TDengine 解决海量时序数据存储与查询的实际业务需求。内容涵盖了从数据库选型、方案落地到业务挑战及解决办法的完整过程，特别是分享了升级 TDengine 3.x 时的实战经验，给到有需要的小伙伴参考阅读。 此前，我带领的团队负责过一个 阅读全文

摘要： 在当今软件开发的世界里，Rust 以其高性能、内存安全和强大的并发能力，正成为越来越多开发者的选择。但 Rust 真的只是系统编程的“专属工具”吗？它是否能够在更广阔的领域，如生物信息学、数据库、物联网等行业，带来变革性的突破？ 3 月 13 日（本周四）19:00，TDengine Open Da 阅读全文

摘要： 导读 沃太能源是国内领先储能设备生产厂商，数十万储能终端遍布世界各地。此前使用 MongoDB 存储时序数据，但随着设备测点增加，MongoDB 在存储效率、写入性能、查询性能等方面暴露出短板。经过对比，沃太能源选择了专业时序数据库 TDengine，生产效能显著提升：整体上，数据压缩率超 10 倍 阅读全文

摘要： 在智能医疗与脑科学快速发展的今天，高效的数据处理能力已成为突破创新的关键。安提思专注于睡眠监测与神经调控，基于人工智能和边缘计算，实现从生理体征监测、智能干预到效果评估的闭环。面对海量生理数据的存储与实时计算需求，安提思选择 TDengine 云服务作为核心时序数据库，借助其高效的数据压缩能力和毫秒 阅读全文

摘要： 亮点总结： TSBS 测试表明，对于少于 100 万台设备的数据集，InfluxDB OSS 3.0 的数据写入速度实际上比 InfluxDB OSS 1.8 更慢。 对于 100 万台及以上设备的数据集，InfluxDB OSS 3.0 的数据写入性能才开始超过 InfluxDB OSS 1.8。 阅读全文

摘要： 靖江特殊钢有限公司（简称“靖江特钢”）在炼钢生产过程中，每天产生数亿条海量时序数据。随着数据规模的增长，传统数据库逐渐暴露出存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题，影响了生产效率和决策的及时性。为解决这一挑战，靖江特钢在本次项目中引入 TDengine，构建高效的数据管理体系，支撑炼钢生产各环 阅读全文

摘要： 在当今大数据时代，时序数据库的应用越来越广泛，尤其是在物联网、工业监控、金融分析等领域。TDengine 作为一款高性能的时序数据库，凭借独特的存储架构和高效的压缩算法，在存储和查询效率上表现出色。然而，随着数据规模的不断增长，在保证数据安全性和存储效率的同时，如何优化 CPU 的资源占用，成为了一 阅读全文

摘要： 小T导读：本篇文章来自“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的优秀投稿，深入探讨了如何在消防行业中运用 TDengine 进行业务建模。文章重点介绍了如何通过 TDengine 的超级表、标签设计和高效查询功能，有效管理消防监控系统中的时序数据。作者详细阐述了实时监控、报警系统以及历史 阅读全文

摘要： 在电力监控系统中，每秒百万级传感器数据喷涌而至；在智能工厂里，千亿条设备状态记录需要毫秒级响应查询；而风电运维工程师，正为存储每年新增的 300TB 时序数据成本发愁…… 这些场景是否让你似曾相识？ 工业互联网的爆发式增长，让时序数据处理成为技术攻坚的“深水区”。通用数据库在高并发写入、海量存储成本 阅读全文

摘要： 化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累，精准聚焦行业痛点，并携手 TDengine 提供高效解决方案。通过应用 TDengine，力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理，同时达到了毫秒级实 阅读全文