互聯(lián)網(wǎng).png "工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)")
-1.png "公共事業(yè)")
證.png "認(rèn)證")
伙伴.png "云服務(wù)伙伴")
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TDengine 3.0 正式發(fā)布，真正的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫來了！
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可以支持 10 億個設(shè)備采集的數(shù)據(jù)、100 個節(jié)點(diǎn)；支持存儲與計(jì)算分離，引入計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并重構(gòu)了整個計(jì)算引擎；完善并優(yōu)化了對消息隊(duì)列、流式計(jì)算和緩存的支持，引入事件驅(qū)動的流式計(jì)算！
TDengine 3.0 重磅發(fā)布，首屆 TDengine 開發(fā)者大會圓滿落幕
本次開發(fā)者大會的成功舉辦，不僅是 TDengine 大力服務(wù)開發(fā)者和用戶的一個標(biāo)志性事件，也為整個行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和未來發(fā)展貢獻(xiàn)了不小的力量，為關(guān)注開源的開發(fā)者提供了眾多創(chuàng)新性觀點(diǎn)。
記錄智能電表等設(shè)備產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，應(yīng)該選擇什么樣的數(shù)據(jù)庫？
智能電表產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)非常建議使用時(shí)序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database）。從描述上看，智能電表設(shè)備產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)具有典型的時(shí)間戳標(biāo)志，是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)針對多臺設(shè)備的數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)監(jiān)
詳解 TDengine 中的 TSDB 模塊
TSDB 模塊是 VNODE 中的負(fù)責(zé)快速高并發(fā)地存儲和讀取屬于該 VNODE 的表的元數(shù)據(jù)及采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的引擎。
什么是時(shí)間序列數(shù)據(jù)？
時(shí)間序列數(shù)據(jù)到底是什么？為什么說時(shí)間序列數(shù)據(jù)與我們生活有著密切聯(lián)系？
作為一款高性能、分布式、支持 SQL 的 Time Series Database，TDengine 的適用場景
作為一個高性能、分布式、支持 SQL 的時(shí)序數(shù)據(jù)庫 （Time Series Database，TSDB)，TDengine 的典型適用場景包括但不限于 IoT、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、IT 運(yùn)維、能源、金融證券等領(lǐng)域。
“一個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表”大幅提升時(shí)間序列數(shù)據(jù)的插入和查詢性能
采用一個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表的方式，能最大程度的保證單個采集點(diǎn)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)的插入和查詢的性能
詳解 OpenTSDB 的優(yōu)劣勢
作為一款較為流行的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，OpenTSDB 主要作為監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛使用，一方面能夠存儲和檢索指標(biāo)（metric）數(shù)據(jù)并保存很長時(shí)間，另一方面如果需要增加功能也可以添加新指標(biāo)。但是作為眾多企業(yè)選型調(diào)研的 Database 之一，OpenTSDB 真的是一個優(yōu)選方案嗎？一起來看看它的優(yōu)劣勢。
TDengine在數(shù)控機(jī)床監(jiān)控中的應(yīng)用
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，企業(yè)用戶對建立數(shù)控機(jī)床在日常生產(chǎn)中的監(jiān)控和報(bào)警平臺的需求越來越大。通過搭建對于數(shù)控機(jī)床的監(jiān)控和報(bào)警平臺，企業(yè)用戶可以隨時(shí)了解自己生產(chǎn)線的工作情況，及時(shí)獲得異常反饋，從而合理安排生產(chǎn)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)等。
實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database）在特定場景下“遠(yuǎn)超”通用數(shù)據(jù)庫的難點(diǎn)
所謂“在時(shí)序場景下的遠(yuǎn)超”，應(yīng)該是全方位的，比如寫入的延遲與吞吐量、查詢性能、處理的實(shí)時(shí)性、甚至包括集群方案的運(yùn)維成本等，都應(yīng)該有一個跨越式的提升。
