时序数据库

TDengine （老段）

嘉环科技携手 TDengine，助力某水务公司构建一体化融合平台小T导读：在某水务公司水务物联网平台项目中，嘉环科技充分利用大数据、AIoT 等技术，构建统一物联网平台，实现数据的充分整合和高效、便捷、安全的集中式管理运维，平台通过集中管控全市水务设备，实现了水务公司的全局管网日常精细化运作，大大提升了运维管理能力和应对突发事件的响应处理能力。TDengine TSDB 为平台提供了百万设备数据管理所需的长期存储以及实时读写能力，保障了平台业务应用的实时性与稳定性。本文将结合项目的具体实践，与大家分享嘉环科技与 TDengine 时序数据库在某水务公司水务物联网平台项

YMatrix 官方技术社区

YMatrix 存储引擎解密：MARS3 存储引擎如何超越传统行存、列存实现“时序+分析“场景性能大幅提升？传统的行存与列存都有着各自的优势。行存按行存储，写入快但分析慢；列存按列存储，分析快但写入慢。面对复杂的智慧工厂场景中时序数据高效写入与实时分析的实际需求时，二者都难以满足业务需要。这次我们将从真实工厂的产线业务出发，详细解密 MARS3 存储引擎的运作机制，看看 YMatrix 数据库是如何解决“时序+分析”这类智慧工厂场景中业务难题的。

TDengine （老段）

TDengine Rust 连接器进阶指南本文档面向熟悉 TDengine 和 Rust 的专业开发人员，提供 Rust 连接器的进阶使用指南。内容涵盖性能优化、异步编程最佳实践、连接池配置、复杂场景处理等高级主题，帮助您充分发挥 TDengine 和 Rust 的性能潜力。

时序数据库迁移替换与选购指南今天咱们聊聊一个在运维圈子里越来越火的话题——时序数据库的迁移和选购。相信很多小伙伴都遇到过数据管理方面的挑战，尤其是当业务量激增、传统关系型数据库开始显得力不从心时。我将通过真实的案例和详实的数据，帮助你理解如何在众多时序数据库中做出明智的选择。

时序数据库迁移替换与时序数据库分片今天要和大家一起探讨一个在现代数据架构中日益关键的技术议题——时序数据库的迁移替换与分片策略。随着物联网、工业互联网、智慧城市以及金融实时风控等场景的快速发展，时序数据已成为企业核心资产的重要组成部分。如何高效存储、快速查询并弹性扩展以应对海量数据增长，是当前众多技术团队面临的核心挑战。本文将以金仓数据库为技术主线，结合行业趋势、实际应用场景与可落地的技术路径，为大家带来一份兼具专业性与实践指导意义的内容分享。

时序数据库迁移方案在物联网设备监测中的实践与性能突破随着物联网（IoT）技术的迅猛发展，工业制造、智慧城市、能源管理等领域对海量设备状态数据的实时采集、存储与分析需求呈指数级增长。传统的通用型数据库在应对高并发写入、高频时间序列查询和长期数据归档等典型场景时，逐渐暴露出性能瓶颈与运维成本高昂的问题。如何实现从传统数据库向高效能时序数据库的平滑迁移，并确保系统稳定性与业务连续性，已成为众多企业数字化转型过程中亟需解决的关键课题。

TDengine （老段）

TDengine Rust 连接器入门指南本文档帮助你快速上手 TDengine 官方 Rust 连接器 taos。从零开始，只需几分钟即可完成连接、建库建表、写入数据和查询数据。

正在走向自律

大数据时代时序数据库选型指南：为何Apache IoTDB成为物联网场景首随着物联网、工业互联网和金融科技的蓬勃发展，时序数据已成为企业数据资产中增长最快、价值密度最高的组成部分。据权威机构预测，到2027年，全球时序数据生成量将达到传统业务数据的10倍以上。在这种背景下，如何选择一款适合的时序数据库，直接关系到企业的基础设施成本、系统性能和未来发展潜力。

云边有个稻草人

大数据时代下的时序数据库选型指南：为何Apache IoTDB成为最优解在物联网、工业互联网、车联网等场景的规模化落地过程中，时序数据的产生量呈指数级增长——据IDC预测，到2025年全球时序数据总量将突破ZB级。这类以时间戳为核心、高写入、高查询、低更新的结构化数据，对存储和分析系统提出了极致的性能要求。时序数据库（Time Series Database，TSDB）作为专门处理时序数据的基础设施，其选型直接决定了大数据平台的稳定性、成本和效率。下面我将从大数据视角拆解时序数据库的选型维度，并结合Apache IoTDB与主流国外产品的对比，阐述为何这款国产开源时序数据库能

时序数据库在物联网中的应用随着物联网（IoT）技术的广泛应用，各类智能设备持续不断地生成带有时间戳的数据流。这些数据具有高频采集、高并发写入和长期存储的特点，传统关系型数据库在处理此类负载时面临性能瓶颈与成本压力。为应对这一挑战，专为时间序列数据优化的时序数据库逐渐成为企业数字化转型的重要基础设施。本文将深入探讨时序数据库的核心价值，并结合实际场景，分析如何通过引入金仓数据库实现高效、稳定的系统升级。

木头程序员

AI驱动的时序索引与查询优化：从存储检索到认知检索的跨越摘要：时序数据在工业监控、金融交易、物联网等领域呈爆发式增长，传统时序数据库依赖的时间戳索引、Tag索引已难以满足复杂模式查询需求。本文聚焦“复杂模式查询效率低下”这一核心痛点，系统拆解基于学习的时序索引与查询优化方案——通过时序表征学习将高维数据转化为低维特征向量，结合向量数据库索引技术实现高效相似性匹配，最终支撑新型AI原生查询。同时详解技术栈实现要点，分析其从“存储检索”到“认知检索”的演进价值，为时序数据库智能化升级提供实践参考。

工信部2026年短信业务合规申请全流程官方指南（1月1日强制生效）以下是对《短信业务公司合规经营全指南》的全方位、多角度、有深度的系统化整理与升级优化，聚焦政策动态、实操痛点、风险预警及未来趋势，确保内容更具战略价值与落地指导性：

时序数据库选型操作：Apache IoTDB 的深度实战应用我们正处在一个万物互联的时代。从智能制造产线上的传感器、智慧城市中的监控设备，到车联网中的车辆状态信息和金融交易中的 tick 数据，时序数据无处不在。这类数据的核心特征是：数据点必然包含时间戳，数据以极高的频率持续生成，且通常以追加方式写入，很少更新。这些特征对底层数据存储和管理系统提出了独特的要求：

TDengine （老段）

TDengine C/C++ 连接器进阶指南本文档面向已经熟练使用 TDengine 的开发者，聚焦 C/C++ 连接器的高阶用法与工程化落地建议：如何选择连接方式、如何把写入/查询/订阅跑到“更稳、更快、更可运维”，以及一些常见的坑与规避方式。

TDengine （老段）

TDengine C/C++ 连接器入门指南TDengine C/C++ 连接器是 TDengine 提供的官方客户端驱动程序，允许 C/C++ 开发人员连接 TDengine 集群并进行数据存储、查询等操作。本指南将帮助您快速上手 C/C++ 连接器的使用。

从分布式事务到可靠一致性的互联网工程语法实践与多语言探索在微服务架构下，多个服务同时操作共享数据时，如何保证数据一致性成为关键问题。分布式事务不仅实现跨服务原子操作，还通过工程语法化设计，将事务边界、补偿逻辑和异常处理显式化，实现一致性、可控和可观测。本文结合 Python、Java、C++、Go 示例，探讨分布式事务的实践与语义化实现。

面对疾风叭！哈撒给

Liunx之Docker安装时序数据库Tdengine:2.6.0.34#################生产环境安全建议##############################

金仓数据库

金仓时序数据库 | 以融合之力，破解工业实时数据之困当下，中国产业界正面临一场深刻的“数据风暴”。在智慧工厂里，数以万计的传感器每分每秒记录着设备的温度、振动与能耗；在繁华的都市中，数十万辆网联车实时回传着位置与轨迹......

时序数据库选型指南：拥抱 IoTDB 的智慧之选👨‍🎓博主简介🏅CSDN博客专家 🏅云计算领域优质创作者 🏅华为云开发者社区专家博主 🏅阿里云开发者社区专家博主 💊交流社区：运维交流社区欢迎大家的加入！ 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 🎉如果文章对你有帮助的话，欢迎点赞 👍🏻 评论 💬 收藏 ⭐️ 加关注+💗

TDengine （老段）

TDengine Java 连接器进阶指南本文档面向熟悉 TDengine 的专业开发人员，提供 Java 连接器的进阶使用指南。内容涵盖性能优化、高可用架构、复杂场景处理等高级主题，帮助您充分发挥 TDengine 的性能潜力。