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一文读懂 TDengine 的三种查询功能

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15 小时前

作为一款专业的时序数据库(Time Series Database,TSDB),为满足用户在不同场景下的查询需求,TDengine 提供了丰富的查询功能。除了一些主要的查询外,还包括多表聚合查询、降采样查询及连续查询,本文将从实际操作层面对这三种特殊查询进行解读。

中智车联:用 TDengine 高效处理车辆运营可视化管理

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TDengine
9 月 19 日

车联网业务是中通科技配送全链路业务中非常重要的一环,在实际的项目需求中,需要实时查询车辆最新位置状态,达到车辆运营可视化管理。中智车联服务平台选择了用 TDengine 来高效处理从车辆上实时采集的时序数据。

新一代开源时序数据库 TDengine 有哪些优势?

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9 月 15 日

以工业时序数据库领域为例,已有多家大型工业企业将原来的 Wonderware InSQL/Historian 替换为新一代开源时序数据库 TDengine。到底是什么深层次的原因驱动着这个变化的发生?作为新一代的时序数据库产品,TDengine 具有哪些优势?

TDengine 3.0 的 Update 有何区别?

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9 月 14 日

本文将以 Update 这一功能的变化为例,具体介绍一下 3.0 的细致优化。和 2.0 比起来,3.0 版本的 Update 不再需要参数配置,“部分列更新”成为数据库本身的特性,并且还解决了 2.0 的 Update 机制的一些不足。

TDengine 支持多种写入协议,四种写入方式提效大全

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9 月 9 日

TDengine 支持多种写入协议,包括 SQL、InfluxDB Line 协议、OpenTSDB Telnet 协议、OpenTSDB JSON 格式协议。但说到如何进行写入操作,很多读者可能都是一头雾水,本篇文章为大家汇总了一系列的写入教程,方便有需要的开发者作为写入指南收藏使用。

TDengine3.0 计算查询引擎的优化与升级

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9 月 1 日

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,TDengine 计算引擎架构师廖浩均带来题为《TDengine 3.0——全新计算查询引擎的设计》的主题演讲,详细阐述了 TDengine 3.0 计算查询引擎技术的优化与升级。本文根据此演讲整理而成。

TDengine 的存储引擎升级之路

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8 月 26 日

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,TDengine 存储引擎架构师程洪泽带来题为《TDengine 的存储引擎升级之路——从 1.0 到 3.0》的主题演讲,详细阐述了 TDengine 3.0 存储引擎的技术优化与升级。本文根据此演讲整理而成。

明势资本黄明明:创新与世界,下一代基础软件的中国突围之路

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8 月 26 日

8 月 13 日,涛思数据举行了成立 5 年来的第一次 TDengine 开发者大会,重磅发布了 TDengine 3.0,一款真正云原生的时序数据库(Time-Series Database,TSDB)。

TDengine3.0 新架构设计思路

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8 月 25 日

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,TDengine 分布式系统架构师关胜亮带来题为《支持 10 亿时间线、100 个节点的 TDengine 分布式系统架构设计》的主题演讲,详细阐述了 TDengine 3.0 新的架构设计思路。本文根据此演讲整理而成。

TDengine 3.0 三大创新详解

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8 月 25 日

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中,他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点,还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。

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从 InfluxDB 到 TDengine,阳光氢能为什么会做出这个选择?

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8 月 22 日

为了更好地支持阳光氢能 PEM 绿电制氢系统,本文作者所在的部门需要寻找一套满足业务和性能需求、而且具有国产知识产权的时序数据库,来替代原本使用的 InfluxDB。本文分享了他们将 InfluxDB 替换为 TDengine 的具体原因,以及相关的实践思路。

重磅升级!TDengine3.0 正式发布

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8 月 17 日

可以支持 10 亿个设备采集的数据、100 个节点;支持存储与计算分离,引入计算节点,并重构了整个计算引擎;完善并优化了对消息队列、流式计算和缓存的支持,引入事件驱动的流式计算!

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TDengine 3.0 重磅发布,首届开发者大会圆满结束

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8 月 13 日

TDengine 3.0 的出炉彻底解决了业内的“High Cardinality”问题,作为一款真正的云原生数据库,它也为时序数据库的发展带来了一场革命性的突破。

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兴盛优选:时序数据如何高效处理?

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8 月 11 日

兴盛优选需要通过实时产生的数据来判断设备是否工作、检测通讯是否延时、观测 SNMP OID 流量是否正常等,从而保障运维与网络人员及时发现问题并修复。在对比了 Elasticsearch、InfluxDB 和 TDengine 三款产品之后,他们选择并落地了 TDengine。

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美的数字化平台 iBUILDING 背后的技术选型

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8 月 9 日

在 2021 楼宇科技 TRUE 大会上,美的暖通与楼宇事业部首次发布了数字化平台 iBuilding,以“软驱硬核”方式赋能建筑行业。作为一个全新的项目,iBuilding 在数据库选型上比较谨慎,分别对比了多款 Database 产品之后,才做出了自己的选择。

研发了 5 年的时序数据库,到底要解决什么问题?

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8 月 2 日

经常有人问我,为什么 2017 年在市场上已经有这么多时序数据库的背景之下,你还敢去开发一款新的时序数据库?为什么你的团队都 80 多人了,五年过去,还在埋头研发 TDengine 这一款产品?周末写篇博文,与大家分享一下我的想法。

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玉溪卷烟厂通过正确选择时序数据库 轻松应对超万亿行数据

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8 月 2 日

玉溪卷烟厂设备采集点共有 36526 个,数据类型包总数据量轻松超过了万亿行。使用 TDengine 后即便是在三副本(数据存储三份确保高可用)的配置下,目前占用的总空间也仅有 1TB 左右。

如何通过 DBeaver 连接 TDengine?

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8 月 2 日

DBeaver 是一款流行、开源的数据库管理工具以及 SQL 客户端,其功能强大,并且支持任何拥有 JDBC-Driver 的数据库。很多 TDengine 的用户,经常问到如何使用 DBeaver 来连接、管理 TDengine。本文将通过 22.1.2 版本的 DBeaver 详细进行说明。

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TDengine 助力西门子轻量级数字化解决方案

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7 月 28 日

SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后,他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis,大大简化了系统架构。

如何使用 TDengine Sink Connector?

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7 月 27 日

文档中的教程使用 Confluent 平台(集成了 Kafka)演示了如何使用 Source Connector 和 Sink Connector,但是很多开发者在生产环境中并没有使用 Confluent,所以为方便大家,本文将使用独立部署的 Kafka 来演示。

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中天钢铁在 GPS、 AIS 调度中使用 TDengine

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7 月 26 日

在 TDengine 平稳运行的数周时间里,中天钢铁的新系统平均每周收录 3000 多辆车辆表与 100 多条船只表,每张表中数据或多或少,累计数量已达百万,业务的实际效果也达到预期。本文分享了他们对于新项目的数据库选型、应用的思考,同时也进行了业务效果分析。

TDengine 落地协鑫能科,数百亿数据压缩至 600GB

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7 月 26 日

为了解决广大新能源汽车车主面临的充电效率问题,协鑫能科打造了以换电为核心业务的移动能源品牌「协鑫电港」,需要对各种数据流进行科学管理、合理运用与智能调度,在数据库的选择上尤为重要。

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你离「TDengine 开发者大会」只差一条 SQL 语句!

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7 月 21 日

限时门票福利第二弹开启~赶紧来「“码”上赢门票」!

如何使用 IDEA 数据库工具连接 TDengine?

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7 月 18 日

这段时间以来 TDengine、taos-jdbcdriver 有了很大的迭代更新,JDBC Connector 已经从 TDengine 仓库中独立出来。本篇博客以目前 2.0.39 版本的 JDBC Connector 为例,介绍如何使用源码编译、打包,以及如何使用 IDEA 数据库工具连接 TDengine。

TDengine 如何进行数据建模?

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7 月 8 日

在使用 TDengine 的时候,通过官网的技术文档可以学习到建库(database)、建表(table)的各种 SQL 语句,但是一旦要跟自己的具体业务场景结合,经验不足的朋友可能会不知道到底如何下手,本文将分享一些常见的建模方式,希望帮助大家更好地落地 TDengine。

开源代码难阅读?几位研发的“妙招”帮你解决

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7 月 8 日

开源已经成为未来软件发展的一大重要趋势。对于企业来说,开源能够进一步提升产品的影响力,拉近与用户的距离,那对于程序员来说,开源又能带来什么呢?为了找寻答案,我们沟通了几位深入参与了开源项目的研发同事,把他们的相关见解进行了整理和总结。

TDengine 社区问题双周精选 | 第二期

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7 月 6 日

为防止过多的共性问题困扰大家,方便大家学习、吸收经验,我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总,给大家分享,这是此专栏的第二期内容。

大疆车载从多家数据库中选定 TDengine 存储海量数据

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7 月 5 日

为了满足智能驾驶业务的数据处理需求,大疆车载试图从多家数据库中进行选型调研,帮助智能驾驶业务提升写入查询性能、降低运维成本。本文将分享大疆车载在数据库选型、系统搭建和业务迁移等方面的经验。

TDengine 社区问题双周精选 | 第三期

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7 月 5 日

为防止过多的共性问题困扰大家,方便大家学习、吸收经验,我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总,给大家分享,这是此专栏的第三期内容。

一文读懂 TDengine 的窗口查询功能

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7 月 1 日

作为一款时序数据库(Time-Series Database),TDengine 提供了按时间自动划分窗口并执行查询的能力。这个功能的用途和使用场景你是不是清楚呢?本文将为你介绍这一功能及其典型使用场景。

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