替代 Elasticsearch，TDengine 助力四维图新将存储空间利用率提升 8 倍
/ 分类 时序数据库 - 用户案例 面对海量的车载轨迹数据，四维图新数据存储面对非常大的压力——每分钟的轨迹数据大概有 2000 万条记录，他们此前使用的 Elasticsearch 存储方式不仅造成了严重的物理资源浪费，还存在查询瓶颈，所以急需转换数据存储中间件。本文讲述了四维图新在数据库选型测试、搭建与迁移等方面的相关实践经验。
时序数据库 – 用户案例
时序数据库 TDengine 用户主要来自物联网、工业互联网、车联网、物流、IT运维监测、电力、智慧城市、智慧矿山等领域。
/ 分类 时序数据库 - 用户案例 “一个扫描枪一张表”，韵达选择 TDengine 应对每日亿级数据量
/ 分类 时序数据库 - 用户案例、 精选 此前，韵达使用 MySQL 分区+索引处理订单数据的方式遭受到了挑战，面对每日亿级的数据量，MySQL 显然已经无法满足当下的数据处理需求。为更好地发展业务，在此基础上韵达新增了 TDengine 的数据源，用专业的数据库来进行时序数据的处理。
MySQL 无法满足查询性能？北明天时选择 TDengine 实现热网监控和能源数据分析
/ 分类 时序数据库 - 用户案例 目前，北明天时已经在热网监控和能源数据系统上应用了 TDengine Database，相比于 MySQL，在存储和查询上都获得了显著提升。在其他项目中，他们也正在加速 TDengine 对其他数据库产品的替代。本文中北明天时分享了关于 TDengine 的应用实践，以供参考。
助力 60+ 市区管理建设，TDengine 联手数字政通打造智慧城市平台
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 随着智慧城市的加速建设，物联设备的管理问题凸显，数字政通研发“城市管理物联网平台”对物联网设备实行监督，通过鸟瞰整体数据来发现设备问题，便于及时派单处理。面对海量物联网数据的处理，TDengine Database 的高效存储给了数字政通相当大的助力。
“一只股票一张表”， TDengine 在青岛金融研究院量化分析场景中的应用
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 对于青岛协同创新金融研究院来说，一直打交道的交易记录、价格等数据均为时序数据，在选择数据库（Database）时，TDengine “一个设备一张表”的设计吸引了他们的目光。目前 TDengine 已经在其生产系统中稳定运行了 38 周。本文总结了他们在选型、搭建等方面的所思所想，以及应用 TDengine 之后所取得的效果。
解决两大难题，TDengine 助力亿咖通打造自动驾驶技术典范
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 在安全解决方案 SuperCloud 中，亿咖通面临着磁盘占用量大、车辆最新状态实时查询难以实现两个核心问题。最终，他们选择了让 TDengine Database 承担数据中台的重要角色，负责车辆实时数据的写入、存储以及实时查询。本文讲述了研发团队在前期使用 Apache HBase 时遇到的具体难点、为什么没有坚持选择 OpenTSDB，以及选择 TDengine 的过程和成效。
TDengine 应用实录：存储缩减超过 60%，HBase 等集群指数级下线
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 狮桥集团的网货平台与金融 GPS 系统，对于车辆轨迹收集与计算有着强需求。GPS 每日产生总量在 40 亿左右，需要为业务方提供实时末次位置查询，近 180 日行驶轨迹查询，类似车辆轨迹对比查询，以及一些风险逾期的智能分析等等。应用 TDengine Database 后，他们的整体数据存储缩减超过 60% 以上，节省了大量硬件资源。
稳定、高效：TDengine 在阿诗特智慧能源数据管理云平台中的应用
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 作为一个新项目，RTC Power Cloud 舍弃了旧有的能源数据库技术体系架构，直接在最前沿的技术中选型。就具体的业务场景而言，我们需要一款高性能的时序数据库产品来存储和处理时序数据。我们关注了 TDengine、Apache IoTDB 以及阿里云时序数据库等几款产品，最终经过详细的对比和考虑，我们做出了最终的决定——TDengine。
TDengine 助力国产芯片打造“梦芯解算”，监测地质灾害 24 小时无间断
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 从 2021 年 10 月运行至今，共创建了 2 张超级表以及近百张子表，总数据量超过 2.5 亿条，压缩后的数据量大小为 200G 左右。对近亿行的超级表进行统计操作，仅用了 1.9 秒左右就返回了结果，充分证明了在实际应用中 TDengine Database 也确实表现卓越。
TDengine 在“一图一库”中的应用，助力交通运输实现信息化转型
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 log.dn 表中数据采集的周期是 30 秒，由此可知，dn1 的实测瞬时最大写入量是 770 条/秒。加之五节点的集群在分布式插入的架构下，770*5=3850 条/秒的数据插入效率是完全可以保障的，完全满足了我们业务需求。至于本集群的插入性能上限，应在此实测值的 100 倍以上，并且有极大的增长空间。
