时序数据库

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TDengine 时区函数 TIMEZONE 用户手册功能说明：返回客户端当前的时区信息。版本：v3.0.0.0返回结果类型：VARCHAR。适用数据类型：无参数。

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2025 时序数据库选型趋势：TDengine 深度解析与行业应用指南在物联网、IT运维、金融交易等场景中，时序数据的爆发式增长对数据库的写入性能、存储效率和查询响应提出了极致要求。经过2025年最新性能评测与行业实践验证，**TDengine**凭借“高性能、高压缩、低成本、易部署”的核心优势，成为时序数据库选型的首选方案。本文将从产品价值、适用场景、竞品对比、核心优势等维度，为你全面解析这一时序数据库标杆产品。

KaiwuDB 时序数据库深度解析：在智慧能源领域实战指南在数字化转型的浪潮中，智慧能源作为国家新基建的重要组成部分，正以前所未有的速度重塑着传统能源行业的格局。从分布式光伏电站的实时发电监控到智能电网的负荷预测，从储能系统的充放电管理到综合能源服务的能效优化，海量的传感器设备每秒都在产生着规模庞大的时序数据。这些数据不仅记录着能源生产、传输、消费的每一个细微变化，更是实现能源智能化管理、提高能源利用效率、保障能源安全的核心要素。

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TDengine 时间函数 WEEK 用户手册假设有超级表 smart_meter：TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。

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团队小希望运维简单，时序数据库选型有什么推荐？在当前的时序数据库选型领域，存在着诸多技术挑战。随着物联网、工业互联网等行业的快速发展，时序数据呈现出爆发式增长，数据规模大、写入速度快、查询复杂等特点给数据库的性能和管理带来了巨大压力。测试显示，传统数据库在处理每秒上万条甚至更多的时序数据写入时，会出现明显的性能下降，写入延迟大幅增加，甚至可能导致系统崩溃。同时，对于复杂的时序查询，如多维度聚合、时间窗口分析等，传统数据库的响应时间往往较长，无法满足实时分析的需求。此外，数据库的运维管理也面临着挑战，包括数据存储成本高、集群扩展困难、数据安全性难以保障

工业物联网时序数据库选型指南：Apache IoTDB 的技术优势与应用实践在数字化转型浪潮下，工业物联网、智慧能源、智能制造等领域正在产生海量的时序数据。据统计，一个中型工业企业每天产生的传感器数据可达数TB级别，如何高效地存储、管理和分析这些数据，成为企业数字化转型成败的关键。

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Apache IoTDB（10）：数据库操作——从查询到优化的全链路实践指南在工业物联网（IIoT）场景中，时序数据的高效查询是核心诉求。Apache IoTDB作为专为物联网设计的时序数据库，凭借其“端-边-云”协同架构、树形元数据管理、高压缩存储等特性，成为能源、交通、制造等领域的关键基础设施。

时序数据库选型指南：从大数据视角看IoTDB的核心优势在大数据与物联网技术深度融合的今天，时序数据正以爆炸式增长的态势渗透到工业制造、智能运维、物联网监控等各个领域。据相关数据统计，时序数据在全球数据总量中的占比已超过60%，且年增长率保持在25%以上。面对如此庞大的数据规模，选择一款适配业务需求、性能卓越且成本可控的时序数据库，成为企业数字化转型过程中的关键决策。本文将从大数据视角出发，结合时序数据库的核心选型指标，通过与国外主流产品的对比分析，为大家解析Apache IoTDB为何能成为选型优选，并附上实操步骤与代码示例，助力企业快速落地。

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时序数据库选型指南：大数据时代下Apache IoTDB的崛起之路声明：文章为本人真实测评，非广告，无推广，为用户体验文章在工业4.0浪潮席卷全球的今天，某汽车制造企业的智能工厂里，20000个传感器每秒产生300万条数据；上海电气风电场的1000台风电机组，每台设备每天上传2GB的振动数据；德国铁路集团的全国路网监控系统，需要实时处理10万路视频流的时间戳数据。这些场景揭示了一个核心趋势：时序数据正以PB级规模重塑企业数字化转型的底层架构。

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TDengine 日期函数 DATE 用户手册功能说明：返回输入时间表达式的日期部分。版本：v3.3.8.0返回结果类型：VARCHAR。适用数据类型：表示时间戳的 BIGINT、TIMESTAMP 类型，或符合 ISO8601/RFC3339 标准的日期时间格式的 VARCHAR、NCHAR 类型。

（2.2）新一代信息技术及应用物联网（The Intern of Things）是指通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。

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TDengine 转换函数 TO_JSON 用户手册功能说明: 将 JSON 格式的字符串常量转换为 JSON 类型，主要用于在 SELECT 查询中返回 JSON 类型的常量值。

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TDengine IDMP 重塑智慧水务运营（内附 Step by Step 步骤）随着城市化进程加快和工业发展，居民生活用水和生产用水的需求持续增长，水务行业市场需求保持稳定增长。然而，行业内竞争也日益激烈，更多资本的参与使得市场竞争更加多元化。智能水务、物联网和大数据等新技术逐步渗透到水务行业的各个环节，为行业发展提供了强大的创新动力。

【IoTDB】从InfluxDB到IoTDB：工业时序数据处理的技术演进与选型逻辑【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈大数据与数据库应用 ⌋ ⌋ ⌋ 大数据是规模庞大、类型多样且增长迅速的数据集合，需特殊技术处理分析以挖掘价值。数据库作为数据管理的关键工具，具备高效存储、精准查询与安全维护能力。二者紧密结合，数据库为大数据提供坚实存储与处理基础，在电商、金融、医疗等领域广泛应用，助力企业精准决策、提升运营效率。

工业物联网时序数据库选型指南：Apache IoTDB 技术架构与实战解析在数字化转型浪潮下，工业物联网（IIoT）产生的时序数据呈爆发式增长。从智能制造的设备监控到智慧能源的负荷分析，从车联网的实时诊断到智慧城市的环境感知，海量时序数据的高效存储、查询与分析成为企业面临的核心挑战。本文将从技术架构视角深度解析时序数据库选型要点，并重点剖析 Apache IoTDB 在工业场景中的技术优势。

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大数据场景下时序数据库选型指南：TDengine为什么凭借领先的技术和实践脱颖而出？在物联网、工业互联网和IT运维等领域爆发式增长的今天，企业面临着海量时序数据管理的巨大挑战。选择一款合适的时序数据库（TSDB）已成为构建高效、可扩展数据平台的核心决策。在众多时序数据库产品中，TDengine凭借其独特的技术架构、卓越的性能和广泛的实践验证，正成为越来越多企业的首选。本文将深入解析TDengine脱颖而出的关键所在。

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TDengine 转化函数 TO_CHAR 用户手册功能说明: 将时间戳（TIMESTAMP）按照指定的格式转换为字符串（VARCHAR）。版本: v3.2.2.0 及以上

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国产时序数据库选型分析：聚焦 TDengine在当前的时序数据库领域，存在着诸多技术挑战。随着物联网、工业互联网等行业的飞速发展，时序数据呈现出爆发式增长，数据规模急剧扩大。数据表明，一些大型工业企业每天产生的时序数据量可达 PB 级别。传统的数据库在处理如此海量的时序数据时，面临着性能瓶颈，写入和查询速度缓慢，难以满足实时分析的需求。

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TDengine 转换函数 CAST 用户手册功能说明: 数据类型转换函数，将指定的表达式转换为目标数据类型。版本: 全版本支持返回结果类型: 由 CAST 中指定的目标类型决定。

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时序数据库选型在当今数字化时代，时序数据库在众多领域发挥着关键作用，然而，该领域也面临着诸多技术挑战。首先，数据的高并发写入是一大难题。随着物联网、工业互联网等的发展，大量设备产生的时序数据以极高的频率涌入数据库，传统数据库难以承受如此高的写入压力。测试显示，在某些工业场景中，每秒产生的数据量可达数万条甚至更多，若数据库处理能力不足，会导致数据积压和丢失。