有数据质量保证的数据汇聚
消除数据孤岛，为决策者提供更好的宏观视图。TDengine 能将来自各种类型数据源（包括 PI System、MQTT、OPC 等）的工业数据汇聚到一起，并可以进行数据的清洗、加工、转换工作，以保证入库数据的质量，便于集中监测、进行总体数据分析。并且，TDengine 是一个零代码平台，只需很少的配置，即可实现工业数据源的 ETL（提取、转换和加载）流程。
高性能、分布式的数据存储
基于开源的 TDengine 时序数据库，提供高性能、分布式的数据存储和基于 SQL 的查询服务，并有所增强。TSBS 基准测试结果显示，TDengine 的写入、查询、存储性能均远超 InfluxDB、TimescaleDB 等时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本降低至少 50% 以上。并且拥有强大的水平扩展能力，能够支持 10 亿个设备、100 台服务器节点。
大数据 / 小成本
高性能，提供多种压缩算法，大幅降低对计算和存储资源的消耗；为了降低系统设计复杂度和运行成本，TDengine 充分利用时间序列数据的特点，构建了自己的缓存、流计算和数据订阅功能；采用 TDengine 可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本降低至少 50% 。
60s 即可开箱体验
TDengine 支持各种数据源，不需要一行代码仅需做少量配置即可将数据写入，且采用标准 SQL 做查询和流式计算，支持各种编程语言，没有学习成本，可立即上手。并且可以通过 TDengine Cloud 立即使用体验，快速验证自己的应用场景。
深受开发者喜爱的开源社区
开源、云原生的时序数据库 TDengine OSS 是 TDengine 的核心模块，TDengine 在 TDengine OSS 基础上增加了企业必需的大数据处理功能。时序数据库 TDengine OSS 完全开源，包括集群，多次登上 GitHub 全球趋势榜，项目十分活跃，吸引了国内外众多开发者的关注和喜爱，其用户和社区也在不断壮大。TDengine 提供了丰富的应用程序开发接口，为了便于用户快速开发自己的应用，TDengine 支持多种编程语言的连接器。
TDengine 博客精选
本文将深入探讨 TDengine 的多级存储功能，介绍其配置方式、负载均衡策略以及如何实现高效的数据管理。
TDengine 时序数据库，实时数据库集群能力超越 InfluxDB 的水平扩展与开源优势。InfluxDB 的集群能力封闭于企业版，这迫使企业使用开源单机版的同时，需投入大量资源自建 Proxy 来实现数据的分片和查询聚合，增加了系统开发和维护的成本。
TDengine 和 InfluxDB 作为时序数据库中的佼佼者，在数据订阅方面各有特点。但从架构设计、灵活性和系统负载上看，TDengine 时序数据库，实时数据库提供了更加全面且高效的解决方案。
在使用 TDengine 时序数据库，实时数据库存储时序数据时，压缩数据以节省磁盘空间是至关重要的。TDengine 支持用户根据自身数据特性灵活指定压缩算法，从而实现更高效的存储。
为了解决这一问题，我们在 时序数据库，实时数据库TDengine 3.2.2.0 首次发布了企业级功能 S3 存储。这一功能经历多个版本的迭代与完善后，逐渐发展成为一个全面和高效的解决方案。
TDengine 时序数据库，实时数据库中创建超级表作为“设备配置”，Thingsboard 中添加设备则自动在TDengine 中创建子表，伟大的设计殊途同归。
时序数据库，实时数据库 TDengine 3.3.3.0 版本的这些改进将为用户在物联网和大数据应用中提供更强大的功能，助力大家在数字化转型过程中实现更大的成功。
从泛能网能碳产业智能平台的业务及架构痛点出发，详细分享了在时序数据库，实时数据库选型、平台架构改造、新旧底座替换以及数据迁移等多个维度的经验。
本文将为大家解读流式计算与几大窗口的关系，并针对新增的计数窗口进行详细的介绍，帮助大家进一步了解TDengine 时序数据库，实时数据库流式计算，以便更好地进行应用。
本篇文章将通过具体的案例分析，详细讲解这些问题，以期帮助大家更深入地理解并高效使用TDengine 时序数据库，实时数据库。
