时序数据库

IoTDB 断电后无法启动 DataNode，日志提示 Meet error while starting upIoTDB 1.3.2 版本，断电后 IoTDB 的 DataNode 无法启动，日志如下：断电时文件系统产生某些意外错误，导致 data/datanode/system/pipe/reboot_times.txt 文件写入内容异常。

TDengine （老段）

TDengine 数据备份/还原工具 taosdumptaosdump 是为开源用户提供的 TDengine 数据备份/恢复工具，备份数据文件采用标准 Apache AVRO 格式，方便与外界生态交换数据。taosdump 提供多种数据备份及恢复选项来满足不同需求，可通过 --help 查看支持的全部选项。

虎鲸不是鱼

Win10环境借助DockerDesktop部署大数据时序数据库Apache Druid大数据分析中，有一种常见的场景，那就是时序数据，简言之，数据一旦产生绝对不会修改，随着时间流逝，每个时间点都会有个新的状态值。这种时序数据的量级往往异常夸张，例如传感器的原始监控数据：

IoTDB 节点宕机后集群恢复

TDengine （老段）

TDengine 性能测试工具 taosBenchmarktaosBenchmark 是 TDengine 产品性能基准测试工具，提供对 TDengine 产品写入、查询及订阅性能测试，输出性能指标。

postgresql timescaladb时序数据库使用入门git地址，官方文档，官方文档-cn 本文基于timescaladb 2.17.2版本，在低版本，相关函数和功能可能有差别。

程序员学习随笔

PostgreSQL技术内幕25：时序数据库插件TimescaleDB现今时序数据库的应用场景十分广泛，其通过保留时间序列的性质，记录下事务随时间变化的事实。本文将介绍时序数据库产生背景，概念等基础知识，以及对于PG中时序数据库插件TimescaleDB做原理和代码的剖析。

timescaladb时序数据库高可用docker镜像使用timescaladb时序数据库高可用，基于bitnami/postgresql-repmgr docker镜像制作，实现数据同步和故障自动转移主备切换。

2025年时序数据库发展方向和前景分析随着物联网设备激增、实时监控需求上升和数据量爆炸式增长，时序数据库（Time Series Database, TSDB）正成为关键的数据基础设施。据IDC预测，到2025年全球将有416亿联网IoT设备，每年产生约79.4 ZB的数据。其中接近30%的数据需要实时处理。在此背景下，专为处理时间序列数据而优化的时序数据库近年来快速崛起。根据DB-Engines统计，时序数据库已成为增长最快的数据库类别之一。目前市面上已有数十种TSDB产品，约**80%**来自开源社区，商业产品占20%左右，开源生态非常活

时序数据库的使用场景时序数据库（Time Series Database, TSDB）是一种专门设计用于存储和处理时序数据的数据库。时序数据是指按照时间顺序排列的数据，其中每个数据点通常包含时间戳和与之关联的多个指标（例如温度、压力、股票价格等）

TDengine （老段）

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册Apache Flink 是一款由 Apache 软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。与此同时，Flink 拥有丰富的连接器与各类工具，可对接众多不同类型的数据源实现数据的读取与写入。在数据处理的过程中，Flink 还提供了一系列可靠的容错机制，有力保障任务即便遭遇意外状况，依然能稳定、持续运行。

想从 IoTDB 中读取大量数据经过一定程度的分析再写入 MySQL 或 SQLServer，在这种需求下，哪一种 ETL 方案最适合在需要从 IoTDB 读取大量数据，经过一定分析后写入 MySQL 或 SQL Server 的场景下，寻求最适合的 ETL（Extract，Transform，Load）方案。具体需求为定时查询一段时间内的数据，统计某些字段后写入 MySQL。同时，询问业界常用的 ETL 工具以及是否有无需编写代码的推荐方案。

Java 中如何使用 SSL 连接 IoTDBJava 中如何使用 SSL 连接 IoTDB？SSL（Secure Sockets Layer）是一种安全协议，用于在网络通信中提供加密、认证和数据完整性保护。它主要用于在互联网上保护数据传输，确保数据在传输过程中不被窃听或篡改。

涛思数据（TDengine）

亲测有效！如何快速实现 PostgreSQL 数据迁移到时序数据库TDengine小T导读：本篇文章是“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的优秀投稿之一，作者从数据库运维的角度出发，分享了利用 TDengine Cloud 提供的迁移工具，从 PostgreSQL 数据库到 TDengine 进行数据迁移的完整实践过程。文章详细记录了从创建数据库实例、配置代理，到添加数据源、同步数据的每一个步骤，并结合实际操作中遇到的问题与解决经验，展现了 TDengine Cloud 的便利性和研发团队的高效响应能力。对于关注数据库迁移的技术人员来说，这篇文章是一个宝贵的经验分享。

涛思数据（TDengine）

时序数据库TDengine 3.3.5.0 发布：高并发支持与增量备份功能引领新升级近日，TDengine 3.3.5.0 版本正式发布，带来了多项重磅更新与优化，从功能拓展到性能提升，再到用户体验进行了全面改进。本次更新围绕用户核心需求展开，涵盖了开发工具、数据管理、安全性、可视化等多个层面，为各行业的时序数据应用提供了更高效、可靠的支持。

TDengine （老段）

TDengine 做 Apache SuperSet 数据源‌Apache Superset‌ 是一个现代的企业级商业智能（BI）Web 应用程序，主要用于数据探索和可视化。它由 Apache 软件基金会支持，是一个开源项目，它拥有活跃的社区和丰富的生态系统。Apache Superset 提供了直观的用户界面，使得创建、分享和可视化数据变得简单，同时支持多种数据源和丰富的可视化选项‌。

涛思数据（TDengine）

对话 TDengine 解决方案中心总经理陈肃：构建技术与市场的桥梁TD小T导读他是大数据领域的杰出专家，拥有超过十项一作发明专利，是中国通信行业标准《大数据消息中间件技术要求与测试方法》的重要编写者，并凭借数据中间件领域的突出成就荣获 2019 年“CJK OSS Award”。他是腾讯云 TVP 专家和 TGO 鲲鹏会北京分会会长，以深厚的技术底蕴和领导力推动行业发展。他曾带领团队攻克一个又一个技术难关，从中国移动到亿瑞互动，再到 DataPipeline，无数成功案例背后都有他的身影。如今，他又多了一个新身份——北京涛思数据科技有限公司高级副总裁兼解决方案中心总经

benchANT 性能榜单技术解读 Part 1：写入吞吐近期，国际权威数据库性能测试榜单 benchANT 更新了 Time Series: Devops（时序数据库）场景排名，KaiwuDB 数据库在 xsmall 和 small 两类规格下的时序数据写入吞吐、查询吞吐、查询延迟、成本效益等多项指标刷新榜单原有数据纪录。在这些性能提升的背后，KaiwuDB 究竟都做了哪些技术创新？小 K 将逐一为你揭秘！

时序数据库对比优劣势对比不支持 Prometheus 的 Query 类接口性能测试数据对比：写入吞吐量1477208 记录数/秒

2024 年度时序数据库 IoTDB 论文总结论文成果总结2024 年度，时序数据库 IoTDB 在数据库领域 CCF-A 类国际会议上共发表论文 8 篇，包括：SIGMOD 3 篇、VLDB 3 篇、ICDE 2 篇，涵盖存储、引擎、查询、分析等方面。