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TDengine vs DolphinDB

TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫與 DolphinDB 時(shí)序數(shù)據(jù)庫綜合對比

TDengine 概覽

TDengine 是一款專為物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場景設(shè)計(jì)并優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，其核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時(shí)序數(shù)據(jù)庫。它能安全高效地將大量設(shè)備、數(shù)據(jù)采集器每天產(chǎn)生的高達(dá) TB 甚至 PB 級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、存儲(chǔ)、分析和分發(fā)，對業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警，提供實(shí)時(shí)的商業(yè)洞察。

DolphinDB 概覽

DolphinDB是一種高性能、分布式的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，專為處理大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)和進(jìn)行實(shí)時(shí)分析而設(shè)計(jì)。主要包括高性能、分布式架構(gòu)、豐富的數(shù)據(jù)類型、強(qiáng)大的查詢語言、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、應(yīng)用場景、開發(fā)和集成等特點(diǎn)，DolphinDB以其高性能、擴(kuò)展性和豐富的功能，成為處理和分析大規(guī)模時(shí)序數(shù)據(jù)的理想選擇。

TDengine 與 DolphinDB 綜合對比

對比項(xiàng) TDengine DolphinDB
官網(wǎng) www.fjzmyy.cn dolphindb.cn
數(shù)據(jù)庫類型 采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫模型，支持超級(jí)表和子表的概念。 采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫模型
技術(shù)文檔 docs.taosdata.com docs.dolphindb.cn/zh/about/ddb_docs_intro.html
開源性 開源 不完全開源
云服務(wù) TDengine Cloud DolphinDB自建云服務(wù)
底層語言 C C++
支持的操作系統(tǒng) Linux、Windows、MacOS Linux、Windows、MacOS
支持的語言連接器 Python
Java
C/C++
Go
Node.js
Rust
C#		 Java
Python
C++
C#
R
Node.js
MATLAB
語法 支持標(biāo)準(zhǔn) SQL 類似于SQL的DSQL
分布式 支持分布式架構(gòu) 支持分布式架構(gòu)
開源性質(zhì) AGPLv3 Apache License 2.0 或 MIT License
應(yīng)用場景 工業(yè)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺(tái)、智能制造、能源數(shù)據(jù)管理等 物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺(tái)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、金融及電信等

TDengine 的數(shù)據(jù)庫功能

  • 高效寫入寫入數(shù)據(jù)：支持 SQL 寫入、無模式寫入，并可與多種第三方工具的無縫集成，它們都可以僅通過配置而無需任何代碼即可將數(shù)據(jù)寫入 TDengine。
  • 高效查詢：支持標(biāo)準(zhǔn) SQL，并提供一系列時(shí)序數(shù)據(jù)特有查詢和窗口函數(shù)，支持 UDF。
  • 流式計(jì)算：TDengine 不僅支持連續(xù)查詢，還支持事件驅(qū)動(dòng)的流式計(jì)算，這樣在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)就無需 Flink 或 Spark 這樣流式計(jì)算組件。
  • 數(shù)據(jù)訂閱：應(yīng)用程序可以訂閱一張表或一組表的數(shù)據(jù)，提供與 Kafka 相同的 API，并且可以指定過濾條件。
  • 緩存功能：將每張表的最后一條記錄緩存起來，這樣無需 Redis 就能對時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。
  • 可視化：支持與各種第三方可視化組件的無縫集成，如 Grafana、Seeq、Google Data Studio 等。
  • 集群：可以通過增加節(jié)點(diǎn)進(jìn)行水平擴(kuò)展以提升處理能力，通過多副本提供高可用能力，支持通過 Kubernetes 部署 TDengine。
  • 管理：監(jiān)控運(yùn)行在 TDengine 中的實(shí)例，支持多種數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出方式
  • 工具：提供交互式命令行程序（CLI），便于管理集群，檢查系統(tǒng)狀態(tài)，做即席查詢；提供壓力測試工具 taosBenchmark，用于測試 TDengine 的性能
  • 提供各種語言的連接器：如 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C# 等，支持 REST 接口。

DolphinDB 的數(shù)據(jù)庫功能

  • 表管理：支持創(chuàng)建、刪除、修改表結(jié)構(gòu)，包括分區(qū)表和非分區(qū)表。
  • 數(shù)據(jù)庫管理：支持創(chuàng)建、刪除數(shù)據(jù)庫，并管理數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)信息。
  • 數(shù)據(jù)類型：支持多種數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串、日期時(shí)間等，以及復(fù)雜數(shù)據(jù)類型如數(shù)組、字典等。
  • DSQL（DolphinDB SQL）：提供 SQL 查詢語言，支持常見的 SQL 操作，如 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、JOIN 等，同時(shí)支持窗口函數(shù)、聚合函數(shù)、分組、排序等高級(jí)功能。
  • 分布式查詢：支持分布式查詢，能夠在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行查詢?nèi)蝿?wù)，提高查詢性能和處理能力。
  • 實(shí)時(shí)查詢和流式處理：支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢和流式處理，能夠處理高速數(shù)據(jù)流并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。
  • 數(shù)據(jù)過濾和條件查詢：支持按條件過濾數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢和篩選。
  • 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和聚合：支持?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、聚合操作和復(fù)雜計(jì)算，如平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計(jì)計(jì)算。
  • 高級(jí)分析函數(shù)：內(nèi)置多種高級(jí)分析函數(shù)，如移動(dòng)平均、滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)、分位數(shù)計(jì)算等，支持用戶自定義函數(shù)。
  • 時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢：優(yōu)化的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，支持快速存儲(chǔ)和檢索大規(guī)模時(shí)序數(shù)據(jù)。
  • 時(shí)序數(shù)據(jù)聚合：支持按時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，如分鐘、小時(shí)、天等不同粒度的聚合操作。

TDengine 關(guān)鍵概念

  • 采集量（Metric）：采集量是指傳感器、設(shè)備或其他類型采集點(diǎn)采集的物理量，比如電流、電壓、溫度、壓力、GPS 位置等，是隨時(shí)間變化的，數(shù)據(jù)類型可以是整型、浮點(diǎn)型、布爾型，也可是字符串。
  • 標(biāo)簽（Label）：標(biāo)簽是指傳感器、設(shè)備或其他類型采集點(diǎn)的靜態(tài)屬性，不是隨時(shí)間變化的，比如設(shè)備型號(hào)、顏色、設(shè)備的所在地等，數(shù)據(jù)類型可以是任何類型。
  • 數(shù)據(jù)采集點(diǎn)（Data Collection Point）：數(shù)據(jù)采集點(diǎn)是指按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期或受事件觸發(fā)采集物理量的硬件或軟件。一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)可以采集一個(gè)或多個(gè)采集量，但這些采集量都是同一時(shí)刻采集的，具有相同的時(shí)間戳。對于復(fù)雜的設(shè)備，往往有多個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)采集的周期都可能不一樣，而且完全獨(dú)立，不同步。
  • 表（Table）：因?yàn)椴杉恳话闶墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)為降低學(xué)習(xí)門檻，TDengine 采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型管理數(shù)據(jù)。用戶需要先創(chuàng)建庫，然后創(chuàng)建表，之后才能插入或查詢數(shù)據(jù)。
  • 超級(jí)表（STable）：由于一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表，導(dǎo)致表的數(shù)量巨增，難以管理，而且應(yīng)用經(jīng)常需要做采集點(diǎn)之間的聚合操作，聚合的操作也變得復(fù)雜起來。為解決這個(gè)問題，TDengine 引入超級(jí)表（Super Table，簡稱為 STable）的概念。超級(jí)表是指某一特定類型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的集合。
  • 子表（Subtable）：當(dāng)為某個(gè)具體數(shù)據(jù)采集點(diǎn)創(chuàng)建表時(shí)，用戶可以使用超級(jí)表的定義做模板，同時(shí)指定該具體采集點(diǎn)（表）的具體標(biāo)簽值來創(chuàng)建該表。通過超級(jí)表創(chuàng)建的表稱之為子表。
  • 庫（Database）：庫是指一組表的集合。TDengine 容許一個(gè)運(yùn)行實(shí)例有多個(gè)庫，而且每個(gè)庫可以配置不同的存儲(chǔ)策略。

DolphinDB 關(guān)鍵概念

  • 數(shù)據(jù)庫：DolphinDB 中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單位，包含多個(gè)表，可以是分布式的，也可以是本地的。
  • 表：數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的表格。支持分區(qū)表和非分區(qū)表。
  • 分區(qū)：將大數(shù)據(jù)集拆分成更小的部分，以提高查詢性能和數(shù)據(jù)管理效率。
  • 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（Data Nodes）：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，執(zhí)行分布式查詢和計(jì)算任務(wù)。
  • 控制節(jié)點(diǎn)（Control Nodes）：負(fù)責(zé)集群管理、任務(wù)調(diào)度和查詢分發(fā)，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的操作。
  • DSQL：DolphinDB 的查詢語言，結(jié)合了 SQL 和面向數(shù)組編程的優(yōu)點(diǎn)，支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢和分析操作。
  • 數(shù)據(jù)副本（Replication）：DolphinDB 支持?jǐn)?shù)據(jù)副本，通過多個(gè)副本存儲(chǔ)提高數(shù)據(jù)可靠性和系統(tǒng)容錯(cuò)能力。

TDengine 底層架構(gòu)

TDengine 可以部署在本地、云端或作為混合解決方案，從而在部署和管理上具有靈活性。

TDengine 的架構(gòu)設(shè)計(jì)主要包括以下組件：

  • 存儲(chǔ)層：TDengine 的存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，它采用了列式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以提高查詢性能和壓縮數(shù)據(jù)大小。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地磁盤上，以保證數(shù)據(jù)的持久性和可靠性。
  • 計(jì)算層：TDengine 的計(jì)算層負(fù)責(zé)執(zhí)行查詢和計(jì)算任務(wù)。它包括了查詢處理器和計(jì)算引擎，用于解析查詢語句、執(zhí)行計(jì)算操作，并將結(jié)果返回給客戶端。
  • 分布式架構(gòu)：TDengine 支持分布式架構(gòu)，可以將數(shù)據(jù)分片存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，以實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展和負(fù)載均衡。每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立地處理查詢請求和執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，從而提高了系統(tǒng)的性能和可靠性。
  • 元數(shù)據(jù)管理：TDengine 使用元數(shù)據(jù)來管理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分布。元數(shù)據(jù)包括了數(shù)據(jù)庫、表、分區(qū)等信息，以及數(shù)據(jù)在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分布情況。元數(shù)據(jù)管理使得 TDengine 能夠有效地管理和路由數(shù)據(jù)。
  • 客戶端接口：TDengine 提供了各種客戶端接口，包括 SQL 接口、HTTP 接口和客戶端庫等。開發(fā)人員可以使用。

DolphinDB 底層架構(gòu)

DolphinDB 采用了基于 shared-nothing 的分布式架構(gòu)。在這個(gè)架構(gòu)中，集群中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)相互獨(dú)立，擁有自己獨(dú)立的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，不共享中心資源。具體角色包括：

  • 控制節(jié)點(diǎn)：DolphinDB 集群的核心部分，負(fù)責(zé)收集代理節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的心跳，監(jiān)控每個(gè)節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)，管理分布式文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)、分配分區(qū)位置，并提供對事務(wù)的支持。
  • 代理節(jié)點(diǎn)：執(zhí)行控制節(jié)點(diǎn)發(fā)出的啟動(dòng)和關(guān)閉數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)或計(jì)算節(jié)點(diǎn)的命令。每臺(tái)物理服務(wù)器有且僅有一個(gè)代理節(jié)點(diǎn)。
  • 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)：既可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，也可以用于數(shù)據(jù)的查詢和計(jì)算。每臺(tái)物理服務(wù)器可以配置多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。
  • 計(jì)算節(jié)點(diǎn)：不存儲(chǔ)表數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)，只承擔(dān)計(jì)算相關(guān)的職能，負(fù)責(zé)響應(yīng)客戶端請求并返回結(jié)果。適用于數(shù)據(jù)密集型查詢計(jì)算任務(wù)。

TDengine 主要特性

由于 TDengine 充分利用了時(shí)序數(shù)據(jù)特點(diǎn)，比如結(jié)構(gòu)化、無需事務(wù)、很少刪除或更新、寫多讀少等等，因此與其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫相比，TDengine 有以下特點(diǎn)：

  • 高性能：TDengine 是唯一一個(gè)解決了時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高基數(shù)難題的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，支持上億數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，并在數(shù)據(jù)插入、查詢和數(shù)據(jù)壓縮上遠(yuǎn)勝其它時(shí)序數(shù)據(jù)庫。
  • 極簡時(shí)序數(shù)據(jù)平臺(tái)：TDengine 內(nèi)建緩存、流式計(jì)算和數(shù)據(jù)訂閱等功能，為時(shí)序數(shù)據(jù)的處理提供了極簡的解決方案，從而大幅降低了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度和運(yùn)維成本。
  • 云原生：通過原生的分布式設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分片和分區(qū)、存算分離、RAFT 協(xié)議、Kubernetes 部署和完整的可觀測性，TDengine 是一款云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫并且能夠部署在公有云、私有云和混合云上。
  • 簡單易用：對系統(tǒng)管理員來說，TDengine 大幅降低了管理和維護(hù)的代價(jià)。對開發(fā)者來說， TDengine 提供了簡單的接口、極簡的解決方案和與第三方工具的無縫集成。對數(shù)據(jù)分析專家來說，TDengine 提供了便捷的數(shù)據(jù)訪問能力。
  • 分析能力：通過超級(jí)表、存儲(chǔ)計(jì)算分離、分區(qū)分片、預(yù)計(jì)算和其它技術(shù)，TDengine 能夠高效地瀏覽、格式化和訪問數(shù)據(jù)。
  • 核心開源：TDengine 的核心代碼包括集群功能全部在開源協(xié)議下公開。全球超過 528.7k 個(gè)運(yùn)行實(shí)例，GitHub Star 22.9k（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)至 2024.5.10），且擁有一個(gè)活躍的開發(fā)者社區(qū)。

DolphinDB 主要特性

  • 高性能：DolphinDB 專為處理大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，具有出色的讀寫性能。它支持高并發(fā)查詢和復(fù)雜計(jì)算，適用于金融、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)制造等領(lǐng)域。
  • 多維數(shù)據(jù)模型：DolphinDB 支持多維表格，可以輕松處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如矩陣、向量和標(biāo)量。
  • 分布式架構(gòu)：正如我之前提到的，DolphinDB 采用 shared-nothing 分布式架構(gòu)，允許水平擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)高可用性和負(fù)載均衡。
  • 內(nèi)置函數(shù)和庫：DolphinDB 內(nèi)置了豐富的函數(shù)和庫，包括統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析等。用戶可以直接使用這些功能，無需額外安裝或配置。
  • 支持 SQL 和腳本語言：DolphinDB 支持 SQL 查詢，同時(shí)還提供了自定義腳本語言，方便用戶根據(jù)需求編寫復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理邏輯。
  • 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：DolphinDB 具有低延遲的數(shù)據(jù)寫入和查詢能力，適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。
  • 數(shù)據(jù)壓縮和存儲(chǔ)優(yōu)化：DolphinDB 使用了自適應(yīng)壓縮算法，有效減小存儲(chǔ)空間，提高查詢性能。
  • 安全性和權(quán)限管理：DolphinDB 支持用戶和角色的權(quán)限管理，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。

TDengine 應(yīng)用場景

  • 物聯(lián)網(wǎng)：整個(gè)物聯(lián)網(wǎng) IoT 領(lǐng)域的的數(shù)據(jù)量越來越大，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的方案以及以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為核心的解決方案都開始捉襟見肘。如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)量下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、分析，選擇一款針對物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺(tái)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，成為了目前迫切需要解決的問題。
  • 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，生產(chǎn)、測試、運(yùn)行階段都可能會(huì)產(chǎn)生大量帶有時(shí)間戳的傳感器數(shù)據(jù)，這都屬于時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)主要由各類型實(shí)時(shí)監(jiān)測、檢查與分析設(shè)備所采集或產(chǎn)生，涉及工業(yè)制造、電力、化工、工程作業(yè)、智能制造等，具備寫多讀少、量非常大等典型特性。
  • 車聯(lián)網(wǎng)：通過車機(jī)報(bào)文的分析，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車載網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量監(jiān)控、車機(jī)零部件健康度監(jiān)控、用戶駕駛行為監(jiān)控、車載系統(tǒng)安全分析、合規(guī)監(jiān)控等業(yè)務(wù)。隨著汽車保有量和車機(jī)傳感器數(shù)量的日益增多，選對時(shí)序數(shù)據(jù)庫，可以避免車載報(bào)文平臺(tái)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的瓶頸。
  • 電力能源：伴隨電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，發(fā)、輸、變、配、用各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，嚴(yán)重挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為核心的解決方案。如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)量下電力、能源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢、分析，如何選擇一款電力時(shí)序數(shù)據(jù)庫，成為了目前迫切需要解決的問題。
  • IT 運(yùn)維：隨著服務(wù)器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備逐步增多以及各類新型傳感器的加裝，傳統(tǒng)運(yùn)維方式越發(fā)吃力，嚴(yán)重限制業(yè)務(wù)發(fā)展，因此對硬件系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)是各行各業(yè)的信息服務(wù)部門普遍關(guān)注和不堪重負(fù)的問題。迫切需要基于海量時(shí)序數(shù)據(jù)的平臺(tái)來支撐繁雜的運(yùn)維工作。
  • 金融：子表多、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)格式固定和保留時(shí)限長的金融行情數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)計(jì)算十分需要適合的時(shí)序數(shù)據(jù)庫來處理，TDengine 提供基于行情中心的資產(chǎn)管理、實(shí)時(shí)監(jiān)控、績效分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、輿情分控、股票回測、信號(hào)模擬、報(bào)表輸出等應(yīng)用投研服務(wù)。

DolphinDB 應(yīng)用場景

  • 金融數(shù)據(jù)分析：DolphinDB 可以處理大規(guī)模金融數(shù)據(jù)，例如股票交易數(shù)據(jù)、期權(quán)數(shù)據(jù)、債券數(shù)據(jù)等。它支持復(fù)雜的查詢和分析，以幫助金融機(jī)構(gòu)做出更明智的決策。
  • 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：DolphinDB 的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫引擎適用于存儲(chǔ)和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它可以輕松處理傳感器數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)等。
  • 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：DolphinDB 具有低延遲的特點(diǎn)，適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場景，如實(shí)時(shí)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)管理、交易執(zhí)行等。
  • 大數(shù)據(jù)分析：DolphinDB 支持 SQL 查詢、復(fù)雜分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的執(zhí)行。它可以與 Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成，用于數(shù)據(jù)挖掘和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。
  • 時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：DolphinDB 的 TSDB 引擎專門用于存儲(chǔ)和查詢時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如傳感器數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、市場行情數(shù)據(jù)等。

快速運(yùn)行 TDengine

高性能、分布式的物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)