定位于为 IoT、IIoT 等场景专门打造的时序数据库（Time Series Database, TSDB），TDengine 的研发始于 2016 年 12 月。经过 2 年多的研发后，TDengine 团队在 2019 年 7 月将单机版开源，2020 年 8 月又将集群版开源。2022年 8 月，TDengine 发布 3.0 版本，成为一款真正的云原生时序数据库。TDengine 的核心服务器代码 taosd 采用 AGPL 开源协议，但为便于与第三方工具集成，taosAdapter 以及多个连接器都采用 MIT 开源协议。没有选择 Apache 协议，而采用 AGPL 协议的唯一目的是阻止云厂商免费使用开源版本。
TDengine 项目十分活跃，从 2019 年开源到 2022 年 8 月 1 日，Pull Request 总次数已经达到 12.6k，commit 次数已经超过 69k。2022 年 1 月 1 日至 2022 年 8 月 1 日，Pull Request 数量超过 5.6k，代码 commit 次数超过 15.8k。目前 TDengine 的代码除了自己的研发团队外，外部的代码贡献者已经超过 100 人。到目前为止，TDengine 项目在 GitHub 上总共收获了 star，全球安装实例数已经超过 ，用户遍布全球五十多个国家和地区。
TDengine 在 2019 年开源后，很快发行了 1.6 版，2020 年 8 月发行了 2.0 版，2022 年 8 月发行了 3.0 版。相对于 2.x 版，3.0 解决了业内的 High Cardinality 问题，能支持 10 亿条以上的时间线，100 个节点以上的集群。它在分布式设计的基础上，实现了计算和存储分离，让 TDengine 从 3.0 起成为了一个云原生时序数据库（Cloud Native Time-Series Database）。而且 3.0 将流计算、数据订阅功能完全重构，极大地提高了效率，让 TDengine 为时序数据的处理提供了一个极简的平台。同时，TDengine 3.0 重构了查询计算引擎，对 SQL 提供了更多支持，让很多复杂查询得以进行。
从产品演化来看，基本的时序数据处理功能都已经完备，后续产品将聚焦在时序数据分析、预测，以及与众多第三方工具的无缝集成上，目标是成为一个开发者友好并受开发者喜爱的时序数据处理产品。
TDengine 除开源的版本之外，还提供企业版。但企业版与开源版的核心功能与性能完全一样。但是企业版提供了众多的辅助功能，包括数据库的权限管理、数据复制同步工具 taosX、多级存储、运行监测工具 taosKeeper、可视化管理工具等。这些辅助功能仅仅能帮助企业对系统进行更好的管理。
TDengine 核心团队是一群热爱技术、追求卓越、乐于分享、敢于试错、不怕失败的工程师。如果你喜欢这样的氛围，欢迎加入，成为 TDengine Contributor 或成为全职成员。
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