研发了 5 年的时序数据库,到底要解决什么问题?
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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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。
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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了预期。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。
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。
涛思数据与青云科技达成合作,涛思数据时序数据库 TDengine 正式入驻青云云市场,将共同为企业和个人用户提供开源、高性能、分布式且支持 SQL 的时序数据库(Time Series Databas
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。本文分享了他们对于能源数据库架构的搭建思考以及 TDengine 的应用心得。
本文将使用独立部署的 Kafka 来讲解和演示如何把数据从 Kafka 同步到 TDengine。并测试分区数和任务数对性能的影响。
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TDengine 3.0 将正式发布,其核心功能也将一一揭秘,诸多颠覆性创新思路让你一探究竟。