TDengine 在车联网的流计算典型应用
车辆上报的数据量巨大且更新频繁,需要流式计算来实时处理和分析这些数据
时序数据库 TDengine 技术文章包括性能对比测试、使用教程等
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在对海量车联网数据的整个数据管理过程中,TDengine 时序数据库,实时数据库可以确保车辆上传的各种数据都能作为有效的资源而被高效地运用。
TDengine 3.3.4.3 时序数据库,实时数据库版本更新延续了一贯的高标准,为用户带来了多项实用的新特性,并对系统性能进行了深度优化。
虽然 TDengine 和 InfluxDB一样认为 SQL 是时序数据库,实时数据库的最佳语言选择,但我们更希望他们能在浪费广大用户的时间之前,就得出这个结论。
TDengine 和 InfluxDB 是两大领先的时序数据库,实时数据库。尽管两者都具有强大的时序数据处理能力,但在流式计算方面,二者存在显著差异。
本篇文章展示了焦耳科技利用时序数据库,实时数据库 TDengine Cloud 在楼宇能源管理中的应用实践。
TDengine + MQTT :车联网时序数据库,实时数据库让用户可以凭借十分简单的 Web 界面配置,无需任何一行代码,便完成车联网的位置、车辆状态、用户行为等数据的接入。
这篇文章详细阐述了广西多元量化科技有限公司如何利用 TDengine 时序数据库,实时数据库构建高效的量化交易系统,提升交易效率和决策质量。
本文将深入探讨 TDengine 时序数据库,实时数据库的多级存储功能,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。