TDengine TSDB 3.3.8.0 上线：SMA、TLS、TDgpt、taosX、taosgen 一次全进化

在高并发、长周期的时序数据场景中，查询性能、安全性与生态兼容性，始终是系统演进的关键。

近日，TDengine TSDB（时序数据库）3.3.8.0 版本正式上线，本次更新带来了 Rollup SMA 多层级预计算、TimeRange-Wise SMA 时间范围预计算、TLS 加密传输、TDgpt 数据补全、MySQL 函数增强、taosX 逻辑备份与 ORC 数据源接入等多项功能升级，全面提升系统的性能、可扩展性与数据安全。

本文为你整理了该版本九大核心更新亮点，来看看哪些能力能帮你把系统跑得更快、用得更稳、管得更省心。

重要更新亮点

一、Rollup SMA 与 TimeRange-Wise SMA：多层级自动降采样与时间范围预计算

SMA（预计算）机制是 TDengine TSDB 提升查询性能的核心技术，其核心思想是“空间换时间”。通过预先计算并存储聚合结果，在查询时直接使用这些结果，避免全量扫描原始数据，从而大幅降低 I/O 开销和计算延迟，尤其适用于海量时序数据的聚合分析场景。在 3.3.8.0 中，TDengine TSDB 增强了 SMA 机制，带来以下两项重要更新：

• Rollup SMA（多层级滚动预计算）（企业版）

1. 支持最多三级存储层级（Level 1–3），原始数据与聚合数据分层存储，并为每层指定聚合周期和保存时长；

   可自动触发降采样计算并删除原数据，实现数据生命周期管理，平衡查询性能与存储成本；

   支持 AVG、SUM、MIN、MAX、FIRST、LAST 等聚合函数；

   常适用于 DevOps、监控看板等关注长期数据趋势而非单一精确点的场景。

• TimeRange-Wise SMA（时间范围预计算）

1. 专为高频使用 INTERVAL 的查询优化；

   采用流式计算逻辑，提升高频时间窗聚合的响应速度；

   适用于对特定列频繁聚合、分组统计及时间范围查询的场景。

除此之外，TDengine TSDB 还支持 Block-Wise SMA （数据块预计算），该机制在数据落盘时自动完成聚合计算，并在查询阶段智能使用预计算结果，无需额外配置即可加速常见聚合查询，是 SMA 家族的重要组成部分。

👉 本次 SMA 机制的增强，使用户能够实现自动降采样与多层级数据管理，在兼顾性能与成本的同时，进一步强化 TDengine TSDB 在大规模历史数据查询中的优势。

二、MySQL 聚合与条件函数支持

为增强 SQL 兼容性，3.3.8.0 新增对部分 MySQL 聚合与条件函数的支持，包括：

• 聚合函数：std, variance, stddev_samp, var_samp, group_concat

• 条件函数：if, ifnull, nvl, nullif, nvl2

• 比较运算符：isnull, isnotnull, coalesce

👉 这一增强显著提升了 SQL 迁移与跨平台开发的便利性，用户可更轻松地在 TDengine TSDB 中运行 MySQL 语法查询。

三、TLS 证书加密传输：通信更安全（企业版）

TLS 是一种用于保障网络通信安全及数据完整性的加密协议，通过在传输层对网络连接进行加密，为通信应用程序之间提供保密性和数据完整性。为进一步保障数据传输安全，3.3.8.0 在原生接口层面全面支持 TLS 加密：

• 对传输层通信进行加密，防止窃听与截取；

• 支持身份认证与数据完整性校验；

• 各原生连接接口现已支持 SSL 加密（WebSocket 早已支持）。

👉 这项更新大幅提升了 TDengine TSDB 在关键行业与跨网络部署中的安全合规能力。

四、TDgpt 数据补全：时序智能增强

TDgpt 新增缺失数据补齐功能，基于 moment 时序模型自动检测并补全时间序列中的缺失点：

• 要求输入数据的时间戳严格等间隔；

• 对于时间间隔不均的序列，建议先进行窗口聚合后再补齐缺失区间；

• 示例：SELECT imputation(i01, 'algo=moment,freq=s') FROM foo;
  

👉 该能力帮助用户在分析和建模前快速修复时序数据，提高预测与分析结果的准确性。

五、taosX：支持逻辑备份/恢复与 ORC 数据源（企业版）

TDengine TSDB 企业版核心组件 taosX 本次迎来两项关键增强：

• 逻辑备份与恢复

  支持数据库、超级表、查询结果及元数据备份；

  可用于数据迁移、审计、分享与修复；

  命令行使用示例：taosx run --from "taos://IP:PORT/db_name" --to "local:/path/to/backup"
  

• ORC 文件数据源

  支持读取 ORC 文件数据并导入 TDengine TSDB；

  兼容 Hadoop/Hive 等生态，支持列投影、批量读取及映射配置。

👉 这使 TDengine TSDB 能更高效地与大数据生态协同，实现从数据采集到分析的全链路贯通。

六、taosgen：新增特性与性能优化

taosgen 是时序数据领域产品的性能基准测试工具，支持数据生成、写入性能测试等功能。本次也带来多项功能增强与性能改进：

• 支持使用函数表达式生成数据，可灵活构造周期性或随机特征值；

• 支持将生成数据输出至 MQTT Broker，topic 支持使用 {table} 占位符动态指定主题；

• 新增数据缓存生成机制并默认启用，较即时生成模式写入性能提升约 10%；

• 优化写入引擎，整体写入 TDengine TSDB 的速度较 taosBenchmark 提升约 10%。

👉 本次升级让 taosgen 在数据仿真、性能测试及多源验证等场景下更高效、更灵活。

七、taosAdapter：支持记录 SQL 到 CSV 文件

TDengine TSDB 适配组件 taosAdapter 本次新增 SQL 记录功能，可自动捕获并导出查询请求：

• 支持自动启停与定时抓取指定时间段内的 SQL 请求；

• 将抓取结果结构化存储为 CSV 文件，包含时间、QID、用户、IP、接收时间、返回时间、执行时长及 SQL 语句等字段；

• 文件支持按大小与时间切割、保留数量限制、压缩存储及磁盘空间保留策略；

• 提供 HTTP 接口，支持动态开启、关闭抓取功能及查询运行状态。

👉 该功能帮助用户轻松实现 SQL 审计、性能分析与问题追踪，为系统运维与优化提供更丰富的数据依据。

八、生态与连接器能力增强

• JDBC WebSocket：支持多端点负载均衡与 failover，提升可用性与容灾能力；

• C WebSocket Connector：自动重连与任务续传，性能提升约 15%；

• ODBC Connector：支持微软 ADO 接口，可用 VB、C#、Python 等语言访问 TDengine TSDB；

👉 新版连接器持续完善开发体验与生态兼容，为企业部署提供更高效率与可靠性。

九、引擎层优化与增强

• 流计算性能优化与资源效率提升

• 高并发场景下 Last 查询的优化与加速

• 分离数据查询和元数据查询处理线程

• 支持通过 scan 命令扫描时序数据文件的完整性

• 调整 Balance Vgroup Leader 命令的执行逻辑，使 VGroup 的 Leader 分布更加均匀

• 支持对双副本数据库使用 REDISTRIBUTE 命令

• 改造 S3 数据迁移的状态控制机制，提升精确性与效率

• 增加 show ssmigrate 命令用于查看共享存储迁移进度

• STMT2 支持 Blob 和 Decimal

• 支持通过函数 find_in_set、like_in_set、regexp_in_set 实现多值标签

• 支持 date 函数

• partition by tag 支持字符串运算

• TDgpt 支持 PROPHET 算法

• 支持状态窗口起止点配置

• 浮点数支持 BSS（Byte-Stream-Split）字节流分割编码

除此之外，每个版本都会做很多其他的工作，比如 bug 修复、功能优化等等。如果想要了解新版本（时序数据库功能更新）更加详细的发布信息，可以移步至 https://github.com/taosdata/TDengine/releases/tag/ver-3.3.8.1 查看发布说明。

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