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Time Series DataBase

為什么要從 OpenTSDB 遷移到 TDengine

為滿足高速增長的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)市場和技術(shù)需求，在吸取眾多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、流計(jì)算引擎、消息隊(duì)列等軟件的優(yōu)點(diǎn)之后，濤思數(shù)據(jù)自主開發(fā)出創(chuàng)新型時序數(shù)據(jù)庫 TDengine。在時間序列數(shù)據(jù)的處理上，TDengine 有著自己獨(dú)特的優(yōu)勢。就 OpenTSDB 當(dāng)前遇到的問題來說，TDengine 能夠有效解決。

InfluxDB集群功能不再開源，TDengine集群功能更勝一籌

從開源精神角度來評估，前期靠開源吸引大眾的目光，靠此方式積累到一定的知名度后又閉源，對于一眾投入關(guān)注和精力的開發(fā)者來說，也是一種無形的傷害。

詳解 OpenTSDB 與 TDengine 在系統(tǒng)功能層面上存在的差異

本文將詳細(xì)介紹 OpenTSDB 與 TDengine 這兩款時序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database）在系統(tǒng)功能層面上存在的差異。閱讀完本文的內(nèi)容，你可以全面地評估是否能夠?qū)⒛承┗?OpenTSDB 的復(fù)雜應(yīng)用遷移到 TDengine 上，以及遷移之后應(yīng)該注意的問題。

【技術(shù)干貨】代碼示例：使用 Apache Flink 連接 TDengine

除了核心的時序數(shù)據(jù)庫功能外，TDengine 還提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等大數(shù)據(jù)平臺所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架構(gòu)的考慮，還是需要將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Apache Flink、Apache Spark 等平臺進(jìn)行計(jì)算分析。 為了幫助大家對接，我們特別推出了保姆級課程，包學(xué)包會。

從四種時序數(shù)據(jù)庫選型中脫穎而出，TDengine 在工控領(lǐng)域邊緣側(cè)的應(yīng)用

同等條件下測試結(jié)果顯示，TDengine Database 的壓縮率最高，查詢性能最優(yōu)。

基于 TDengine 進(jìn)行睿信物聯(lián)網(wǎng)IoT平臺的遷移改造

從OpenTSDB到TDengine，我們的思考和經(jīng)驗(yàn)。

TDengine與InfluxDB對比測試

此次測試，從數(shù)據(jù)庫（Database）的讀、寫、查詢、壓縮比等方面對TDengine和InfluxDB進(jìn)行了對比測試。從測試結(jié)果上看，TDengine的性能遠(yuǎn)超InfluxDB，寫入性能約為5倍，讀取性能約為35倍，聚合函數(shù)性能約為140倍，按標(biāo)簽分組查詢性能約為250倍，按時間分組查詢性能約為12倍。