今天我們?yōu)榇蠹曳窒硪粋€(gè)關(guān)于 TDengine 在 PERCENTILE 函數(shù)性能優(yōu)化上的真實(shí)案例。

為了幫助開發(fā)者更好地進(jìn)行 SpringBoot 的開發(fā)，避免開發(fā)盲點(diǎn)，我們將 TDengine 資深研發(fā)所做的內(nèi)部分享——《SpringBoot 多語言支持方案》進(jìn)行了相關(guān)整理，給到有需要的開發(fā)者參考。

本文將通過一個(gè)具體的案例，介紹 Intel 團(tuán)隊(duì)如何使用 TDengine 作為基礎(chǔ)軟件存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并通過 TDengine 高效的查詢能力在 OpenVINO 部署深度學(xué)習(xí)模型，最終在 AIxBoard 開發(fā)板上實(shí)時(shí)運(yùn)行分類任務(wù)。

為了給用戶打造更豐富的可視化方案，TDengine 在開源不久就提供了對(duì) Grafana 的支持，此后也在不斷升級(jí)改造 TDengine Grafana 插件，還推出了基于 Grafana 的零依賴監(jiān)控解決方案 TDinsight。本篇文章將以 tdengine-datasource 為例介紹 Grafana 插件開發(fā)。

在本篇文章中，我們將從 GitHub 上的一個(gè)關(guān)于內(nèi)存泄漏的 issue入手，和大家探討下導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的原因，以及如何避免和定位內(nèi)存泄漏。

為了幫助社區(qū)用戶更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和管理，豐富可視化解決方案的多樣性，我們將開源的時(shí)序數(shù)據(jù)庫 TDengine OSS 與開源的數(shù)據(jù)庫分析工具進(jìn)行了集成，相信這對(duì)終極開源工具一定能幫助你釋放數(shù)據(jù)潛力。

經(jīng)過我們不斷地打磨優(yōu)化之后，TDengine 3.0 在性能、功能、穩(wěn)定性各個(gè)方面均有大幅提升，已經(jīng)從一款時(shí)序數(shù)據(jù)庫蛻變成為高性能、云原生、分布式的物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。