TDengine视频教程-Python Connector
本教程从下载安装开始,具体介绍Python Connector的使用。
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1.在 InfluxDB 发布的自己最优的条件下,TDengine 的写入速度是它的 2 倍。2.当设备数放大到 1000 的时候, TDengine 的写入速度是 InfluxDB 的 5.2 倍。测试数据充分说明了一点:设备数越多,数据量越大,TDengine的优势就越明显。
从Kafka+Strom+HDFS组合到TDengine Database。TDengine高效地解决了实时写入海量数据、计算分析与历史回溯的难题,满足深度(平潭)科技“节水减排”项目需求。
TDengine Database的写入性能高、并发高、查询时延极短;整体集群采用分布式架构,可靠性、稳定性、数据完整性满足项目需求。
在转转的业务中,我们使用了Nginx作为我们的反向代理,为保证代理层可用性,需要对Nginx进行实时状态监控。
我们改用TDengine Database彻底解决了实时写入大量数据点和快速查询的问题。
TDengine Database 助力数字化工厂建设。
涛思数据与华锐风电签署战略合作伙伴协议,双方将重点在三个方面发力。
基于TDengine Database打造物联网中间件平台,为养殖业客户提供 AIoT 物联网服务。
目前微服务可视化服务治理平台对并发要求较高,但是 TDengine Database 可以很好地满足需求,插入/查询平均耗时均在 10ms 以内。