时序数据库

时序数据说

时序数据库IoTDB单机版、双活版与集群版的区别IoTDB作为时序数据库，支持多种部署方式以满足不同用户的需求，主要包括单机版、双活版和集群版。以下是这三种部署方式的详细对比：

正在读博的学术灰姑娘

4.8/Q1，中山大学用NHANES：膳食烟酸摄入量与非酒精性脂肪肝之间的关联文章题目：Association between Dietary Niacin Intake and Nonalcoholic Fatty Liver Disease: NHANES 2003-2018

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IoTDB集群部署中的网络、存储与负载配置优化在现代计算机系统和应用程序中，网络I/O性能是决定整体系统表现的关键因素之一。特别是在IoTDB集群环境中，网络I/O的重要性尤为突出，特别是在处理大量测点数据、客户端请求以及集群内部通信时。本文将介绍IoTDB数据库集群部署过程中针对网络、存储和负载的推荐配置，以及如何使用IoTDB监控工具查看网络I/O使用情况。

涛思数据（TDengine）

时序数据库 TDengine × Perspective：你需要的可视化“加速器”你有没有遇到这样的场景：数据已经写进数据库，图表却总是“慢半拍”？或是操作界面太卡，光是一个排序就能让你等到喝完一杯咖啡？当数据量越来越大、响应时间却越来越长，开发者和用户都不禁要问一句——就没有既实时又高性能的可视化方案了吗？现在，TDengine 与 Perspective 联合提供了解法。

数据库中DDL、DML、DCL的区别是什么？在数据库的使用过程中，SQL（结构化查询语言）常常被用来执行不同的操作，主要分为三类：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DCL（数据控制语言）。这三类语言的作用各不相同，在数据库的管理和操作中有着各自独特的职责。本文将深入分析这三类语言的区别与应用。

DeepSeek智能时空数据分析（六）：大模型NL2SQL绘制城市之间连线时空数据分析在优化业务运营中至关重要，然而，三大挑战仍制约其发展：技术门槛高，需融合GIS理论、SQL开发与时空数据库等多领域知识；空间数据缺乏直观可视化工具，导致分析结果难以高效传达；现有产品成本高昂，限制了中小企业应用。

DeepSeek智能时空数据分析（五）：基于区域人口数量绘制地图散点-大模型搜集数据NL2SQL加工数据时空数据分析在优化业务运营中至关重要，然而，三大挑战仍制约其发展：技术门槛高，需融合GIS理论、SQL开发与时空数据库等多领域知识；空间数据缺乏直观可视化工具，导致分析结果难以高效传达；现有产品成本高昂，限制了中小企业应用。

时序数据说

时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析在物联网与大数据场景下，时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕Apache IoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析，从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开，旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。

时序数据说

时序数据库IoTDB在航空航天领域的解决方案在快速发展的航空航天领域，高效、安全的数据管理成为了技术创新和持续发展的关键支撑。时序数据库IoTDB，凭借其国产自研、高效低流量数据同步、丰富的部署选择等优势，为航空航天产业提供了强有力的数据基础，助力产业加速转型升级。本文将深入探讨IoTDB在航空航天领域的解决方案，展现其在试飞数据快速入库分析、航空制造工厂数据接入与监控预警系统以及卫星发射地面监控等方面的应用。

计算机毕设定制辅导-无忧学长

TDengine 集群高可用方案设计（一）在大数据和物联网飞速发展的时代，数据量呈爆炸式增长，如何高效地存储、管理和分析这些数据成为了关键问题。TDengine 作为一款高性能、分布式的开源时序数据库，专为物联网、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计，能够安全高效地处理海量时序数据，在这些领域中发挥着重要作用。

TDengine （老段）

TDengine 流计算引擎设计TDengine 流计算的架构如下图所示。当用户输入用于创建流的 SQL 后，首先，该 SQL 将在客户端进行解析，并生成流计算执行所需的逻辑执行计划及其相关属性信息。其次，客户端将这些信息发送至 mnode。mnode 利用来自数据源（超级）表所在数据库的 vgroups 信息，将逻辑执行计划动态转换为物理执行计划，并进一步生成流任务的有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）。最后，mnode 启动分布式事务，将任务分发至每个 vgroup，从而启动整个流计算流程。

浅谈国产数据库多租户方案：提升云计算与SaaS的资源管理效率近年来，“数据库多租户”这一概念在技术圈内频频出现，成为云计算和SaaS（软件即服务）架构中的重要组成部分。多租户架构不仅为企业提供了高效的资源隔离与共享解决方案，还能大幅降低成本，提高系统的可扩展性与维护效率。很多人认为，它是SaaS模式下的核心技术之一，而有些人则将其视为“高端拼房”。 ——在本期文章中，我们将深入探讨数据库多租户方案，解读其技术架构、实施挑战以及如何在不同业务场景下实现最优的多租户管理策略。

涛思数据（TDengine）

时序数据库 TDengine 助力石油石化业务，平滑接替 Oracle 数据库小T导读：胜软科技在石油石化行业中选择使用 TDengine 处理时序数据，不仅显著降低了运维数据库的成本，也大幅减少了存储空间的占用，实现了从原有的 40 多套 Oracle 数据库向仅 9 套 TDengine集群的精简替换。在迁移过程中，原有表结构几乎无需调整即可平滑移植至 TDengine。早在 TDengine 2.x 版本阶段，胜软科技便已开始部署使用，并在 TDengine 3.0 发布后完成升级，受益于 3.x 版本在功能和性能方面的诸多优化，尤其是数据订阅、企业版工具 taosX 等新功

涛思数据（TDengine）

从边缘到云端，如何通过时序数据库 TDengine 实现数据的全局洞在当今数字化转型加速的背景下，海量的数据生成和实时处理需求已成为企业面临的关键挑战。无论是物联网设备、工业自动化系统，还是智能城市的各类传感器，数据的采集、传输与分析效率，直接影响企业的决策与运营。为此，TDengine 推出的边云协同解决方案，通过将计算和存储分布在边缘和云端，提供高效的数据管理和实时处理能力，帮助企业在降低成本的同时，实现更灵活、更高效的业务运营。本篇文章将帮助大家深入了解这一解决方案的核心技术及其应用场景，以及它如何为企业带来创新和价值。

【KWDB创作者计划】_针对KWDB时序数据库（多副本集群环境）进行压力测试KaiwuDB分布式多模数据库从物联网场景真实需求出发，针对性设计多模架构。物联网场景中时序数据处理能力始终是一大核心点，KaiwuDB 根据此需求在系统优化上重点关注海量时序数据的高性能读写、低成本存储、灵活生命周期管理及系统的水平拓展能力。

计算机毕设定制辅导-无忧学长

TDengine 性能监控与调优实战指南（一）在当今数字化时代，时序数据如潮水般涌来，广泛应用于物联网、工业监控、金融市场分析等众多领域。TDengine 作为一款高性能、分布式的时序数据库，凭借其出色的设计和优化，成为处理时序数据的利器。它专为时序数据而生，在数据插入、查询以及压缩等方面展现出卓越的性能，能高效应对每天产生的海量数据，为企业的数字化转型提供强大支持。

TDengine （老段）

TDengine 整体构架本章主要介绍 TDengine 整体架构设计，包括：集群、存储、缓存与持久化、数据备份、多级存储等，让大家很好的理解 TDengine 的高性能从哪里来的。

KWDB创作者计划—深度解析：AIoT时代的分布式多模型数据库新标杆在AIoT（人工智能物联网）快速发展的今天，数据的多样性、实时性和复杂性对数据库提出了前所未有的挑战。传统的数据库架构往往难以同时满足时间序列数据的高效处理、关系型数据的复杂查询以及多模型数据的无缝集成需求。而KWDB 2.2.0版本的发布，为这一难题提供了一个创新性的解决方案。一、KWDB的定位与核心价值 KWDB是一款专为AIoT场景设计的分布式多模型数据库。它的核心价值在于能够在同一实例中同时支持时间序列数据库（TSDB）和关系型数据库（RDB）的并发创建，并实现多模型数据的集成处理。这种设计并非

TDengine （老段）

TDengine 语言连接器（Node.js）@tdengine/websocket 是 TDengine 的官方 Node.js 语言连接器。Node.js 开发人员可以通过它开发存取 TDengine 数据库的应用软件。 Node.js 连接器源码托管在 GitHub。

计算机毕设定制辅导-无忧学长

TDengine 存储引擎剖析：数据文件与索引设计（二）TDengine 的索引设计采用了多种技术和策略，以满足时序数据高效存储和快速查询的需求，具有以下关键特性：