时序数据库

TDengine （老段）

TDengine TSDB 产品常见问题解决指南1. 查看日志2. 常见原因及解决方案3. 测试性启动⚠️ 重要提示：TDengine 3.x 与 2.x 不兼容，无法直接升级！

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通过云服务快速体验 TDengine这篇文档面向第一次使用 TDengine Cloud 的用户，目标是：不安装任何服务端组件、按步骤操作即可在 10~20 分钟内完成一次“创建实例 → 连接 → 建表写数 → 查询验证”的闭环。

时序数据库选型指南：面向工业物联网的工程视角，以 Apache IoTDB 为例工业物联网、能源电力、车联网、城市基础设施监控等场景，时序数据通常具备高频采集、持续写入、并发多源的特征；查询侧则更偏向时间窗聚合、降采样、对齐分析、标签过滤。选型时如果只看“单点性能”或“短期跑通”，很容易在数据规模扩大后遇到成本、稳定性与运维压力。

2026年时序数据库选型指南：从大数据视角深度解析Apache IoTDB的技术优势与实践路径👨‍🎓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+💗

时序数据库选型指南：在大数据浪潮中把握未来，为何Apache IoTDB值得关注？在当今这个万物互联、数据驱动的时代，从工业传感器到智能电网，从车联网到金融交易，每一秒都在产生海量带有时间戳的数据——时序数据。这类数据不仅是企业运营的“脉搏”，更是驱动智能决策、优化效率、预测未来的核心燃料。面对汹涌而至的时序数据洪流，如何选择一款合适的时序数据库（Time-Series Database, TSDB），已成为大数据架构师、物联网（IoT）平台开发者和数据分析师面临的关键决策。本文将站在大数据技术演进和国产基础软件发展的视角，为您梳理时序数据库的选型要点，并深入剖析一款来自Apache软

国产时序数据库的云原生实践：Apache IoTDB 与 TimechoDB 在物联网场景的深度应用随着物联网设备规模的指数级增长，传感器产生的海量时序数据对传统数据库的性能、可扩展性与成本控制提出了更高要求。Apache IoTDB 作为专为物联网场景设计的时序数据库，凭借高压缩比、百万级写入能力及毫秒级查询性能，成为物联网数据存储与分析的核心基础。本文将从 IoTDB 的核心特性出发，深入讲解其在 Kubernetes 环境中的部署实践、CRUD 操作示例，并延伸至 TimechoDB 的国产化增强能力，帮助读者全面掌握从单节点到云原生集群的 IoTDB 实战部署与应用方法。

不是很大锅

卸载TDengine卸载 TDengine参考：https://docs.taosdata.com/2.4/operation/pkg-install/

DeepSeek一体机部署：中小企业本地化算力成本控制方案摘要：在人工智能技术迅猛发展的今天，算力已成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，对于广大中小企业而言，高昂的云计算服务费用、数据安全合规风险以及网络延迟等问题，使得直接依赖公有云服务面临诸多挑战。DeepSeek一体机作为一种创新的本地化AI算力解决方案，为企业提供了将高性能AI计算能力部署在本地数据中心的可能。本文将从中小企业面临的算力困境出发，深入剖析DeepSeek一体机的技术架构、部署优势，并重点探讨基于该平台实现本地化算力成本精细化控制的策略与方案。内容涵盖硬件选型、软件栈优化、资源调度、运维

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TDengine TSDB 3.4.0.0 上线：虚拟表、流计算性能显著提升，安全能力全面进阶在实际生产环境中，时序数据库面临的挑战早已不只是“能不能存数据”，而是如何在复杂查询、高并发计算、多源接入和安全合规要求不断提高的情况下，依然保持稳定、高效和可控。

2026小程序开发公司费低成本优选想做小程序又怕踩坑？很多商家都被“前期低价，后期漫天加费”的套路坑过，尤其是服务费、更新费这类隐性支出，往往让低成本预算打水漂。今天就给大家带来保姆级干货，筛选出真正无服务费、无更新费的小程序开发公司，按不同商家需求分类推荐，帮你精准避开成本陷阱，用最少的钱搞定小程序开发。

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金融风控系统中的实时数据库技术实践随着金融业务的数字化进程加速，实时风控系统已成为金融机构不可或缺的核心基础设施。风控系统需要在海量交易数据中实时识别欺诈行为，同时保证业务的高可用性与数据一致性，这对底层数据库技术提出了极高要求。本文将系统阐述数据库技术在金融实时风控系统中的实践应用，涵盖架构设计、性能优化及容灾保障等关键环节。

科研数据叙事：DeepSeek将实验数据转化为故事化分析框架在当今科研领域中，数据爆炸式增长已成为常态。无论是基因测序、气候模拟，还是粒子碰撞实验，科学家们每天面对的是TB甚至PB级别的数据流。然而，如何从这些海量数据中提炼出有意义的科学故事，并将其转化为可理解、可传播的成果，仍是科研工作者面临的重大挑战。

涛思数据（TDengine）

陶建辉入选 2025 中国大数据产业年度趋势人物 · 十年先锋人物回看中国大数据产业走过的第一个十年，真正经得起时间检验的，并不只是概念创新或阶段性风口，而是那些在基础技术与产业实践中长期投入、持续演进的选择。随着产业逐步进入深水区，一些曾经并不喧哗、却始终指向长期价值的技术路线，开始被重新审视与确认。

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TDengine 脱敏函数用户手册TDengine 提供了一组数据脱敏函数，用于保护敏感数据的安全。数据脱敏是一种重要的数据安全技术，可以在不影响数据可用性的前提下，对敏感信息进行变形处理，防止数据泄露。

时序数据库InfluxDB迁移替换实测，运维成本显著优化在工业物联网、智能电网、车联网及AIOps监控等高并发时序数据场景中，InfluxDB曾是主流选型。但随着信息技术应用创新持续深化与业务规模持续扩张，其在国产化适配能力、长期运维投入、混合负载支持能力及安全可控水平等方面的局限性日益显现。近期一项覆盖真实生产环境的跨平台迁移实测表明：采用金仓数据库完成时序数据库InfluxDB迁移替换后，系统实现稳定写入能力达200万点/秒，并达成综合运维成本显著优化的核心目标——这一量化效果并非实验室峰值指标，而是基于7×24小时连续压测与为期三个月的生产环境运行验证得

中国式报表是什么？观远BI如何赋能企业数据决策“中国式报表”是一个在数据和商业智能领域流行起来的术语，可以通俗地把“中国式报表”理解成一种“超级Excel表”。它并非官方标准，而是指那种格式复杂、信息密度极高的报表，特点是拥有多层表头、合并单元格等。它的主要目的，就是为了满足在一张表内、以高度定制化的方式、看全所有明细数据的阅读习惯。

真实案例深度复盘：金仓时序数据库如何支撑海洋监测系统的数字化转型最近接触了一个挺有意思的项目——某海洋预警系统的信创改造。说实话,刚开始听到"12万艘船舶、日均3000万条定位数据"这些数字时,我心里也打鼓：这么大的数据量,国产数据库真的能扛住吗？但三个月下来,金仓时序数据库(KES)的表现确实让人眼前一亮。今天就把这个项目的实战经验分享出来,希望能给遇到类似场景的朋友一些参考。

一个天蝎座白勺程序猿

金仓数据库KingbaseES无缝替代MongoDB，实现核心业务系统平稳迁移金仓数据库KingbaseES V9实现了对MongoDB协议的原生兼容，通过创新的"一体双擎"架构将关系型存储内核与文档模型无缝融合，在金融、医疗、政务等关键领域完成300+大型项目的平滑迁移，本文将详细介绍具体的迁移事项。

InfluxDB迁移替换实战：金仓时序数据库如何提高写入性能在金融行业数字化转型持续深化的背景下，实时风控、交易链路追踪、设备健康监控等关键业务场景对时序数据平台的采集密度、写入吞吐、查询响应及系统稳定性提出了更高要求。某全国性股份制银行在建设新一代智能运营中台过程中，原基于InfluxDB v1.8构建的时序数据平台逐步显现能力瓶颈：在日均新增约12亿条指标记录（覆盖5万余个交易终端、2000余个微服务节点）、峰值写入压力达8.6万点/秒的生产负荷下，InfluxDB单节点平均写入延迟升至120ms以上，内存溢出（OOM）问题频发；同时其TSM存储引擎对高基数标

InfluxDB迁移至金仓数据库的同城容灾实践：性能显著提升、运维效率优化，某能源企业实现RPO_5秒的高可靠时序数据管理在“双碳”战略驱动下，某大型能源集团加速推进智能电厂、远程集控与设备预测性维护体系建设。其核心工业物联网平台日均接入20万以上传感器节点，产生原始时序数据超8TB/日，写入峰值达12万点/秒——这一规模已远超InfluxDB单集群的稳定承载能力。