金融量化交易场景下数据库如何改造?同花顺、弘源泰平真实案例分享
为了帮助一众金融企业寻找到合适的数据库解决方案,我们汇总了几个比较有代表性的企业客户案例,希望他们的相关实践经验应该能够给到行业从业者一些解决思路。
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本视频为TDengine 研发工程师李明昊分享《数据一致性在时序数据场景下的实践》。
TDengine 是一个专为物联网、车联网、运维监测等场景设计的时序数据库(Time Series Database,TSDB),它具有高性能、高可靠、高可用、低成本等特点。本文将简单介绍 TDeng
taosAdapter 是 TDengine 的配套工具,是 TDengine 集群和应用程序之间的桥梁和适配器。当我们需要从数据收集代理软件摄取数据时,使用 taosAdapter 能让这一操作变得更加高效。此外,它还提供了 InfluxDB/OpenTSDB 兼容的数据摄取接口,允许 InfluxDB/OpenTSDB 应用程序无缝移植到 TDengine。本文将整体介绍一下 taosAdapter,方便大家使用。
对于卷烟厂来说,数据监控对于制烟各环节的品质把控起到关键作用,此前业内较为流行的数据监控方案就是 Wonderware 实时库。随着企业业务的飞速发展,该系统也遇到了很多瓶颈,本篇文章将就此展开分析。
作为一款专业的时序数据库,为满足用户在不同场景下的查询需求,TDengine 提供了丰富的查询功能。除了一些主要的查询外,还包括多表聚合查询、降采样查询及连续查询,本文将从实际操作层面对这三种特殊查询进行解读。
车联网业务是中通科技配送全链路业务中非常重要的一环,在实际的项目需求中,需要实时查询车辆最新位置状态,达到车辆运营可视化管理。中智车联服务平台选择了用 TDengine 来高效处理从车辆上实时采集的时序数据。
以工业时序数据库领域为例,已有多家大型工业企业将原来的 Wonderware InSQL/Historian 替换为新一代开源时序数据库 TDengine。到底是什么深层次的原因驱动着这个变化的发生?作为新一代的时序数据库产品,TDengine 具有哪些优势?让我们接下来做一些深入的分析。
随着云原生时序数据库(Time Series Database,TSDB) TDengine 3.0 的发布,很多用户其实会好奇:“和 2.0 比起来,3.0 有哪些直观的优化呢?”本文将以 Update 这一功能的变化为例,具体介绍一下 3.0 的细致优化。和 2.0 比起来,3.0 版本的 Update 不再需要参数配置,“部分列更新”成为数据库本身的特性,并且还解决了 2.0 的 Update 机制的一些不足。
“TDengine 是开源的时序数据库,软硬件系统生态一直以来都是 TDengine 发展的重要土壤。很高兴能够与龙蜥社区合作,一起共建开源生态、完成龙蜥操作系统适配兼容,共同培养开源人才。”