理想汽車的信號上報業(yè)務(wù)，需要將標(biāo)記時間戳和采集點的信息，通過云端寫入到后端 Database 中，有一定的聚合查詢需求。

之前這部分業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲在 MongoDB 中，后來因為 MongoDB 的局限性，被遷移至 TiDB。但遷移后，TiDB 集群的純寫入性能并未達(dá)到預(yù)期。考慮到這些數(shù)據(jù)的時序性特征，業(yè)務(wù)團(tuán)隊決定嘗試時序數(shù)據(jù)庫 TDengine。

高并發(fā)、寫多讀少，這也確實是 TDengine 擅長處理的典型場景。

經(jīng)過測試，TDengine 極其優(yōu)秀的高并發(fā)寫入和數(shù)據(jù)壓縮能力，極大降低了業(yè)務(wù)成本和業(yè)務(wù)壓力。

本次的直播由來自理想汽車數(shù)據(jù)庫架構(gòu)師鄭赫揚(yáng)（潛龍），從用戶角度聊一聊 TDengine在理想汽車車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。

1. 理想汽車的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)與技術(shù)需求
2. 數(shù)據(jù)庫技術(shù)選型
3. TDengine 技術(shù)架構(gòu)與業(yè)務(wù)實踐
4. TDengine 業(yè)務(wù)實踐總結(jié)

鄭赫揚(yáng)（潛龍），理想汽車數(shù)據(jù)庫架構(gòu)師，負(fù)責(zé)公司分布式數(shù)據(jù)庫的技術(shù)探索和業(yè)務(wù)場景落地，一名 SVE 路上的踐行者。

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