时序数据库

从大数据角度看时序数据库选型：Apache IoTDB的实战经验分享🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站最近帮一家能源企业做数字化转型咨询的时候,他们的CTO跟我吐槽："我们现在的数据库架构就像一个补丁摞补丁的老房子,MySQL存元数据、Redis做缓存、HBase存历史数据,还要维护Kafka做数据流转。每次出问题,光是定位问题就要跨好几个团队。"这个场景听起来是不是很熟悉?

TDengine （老段）

从“数据堆场”到“智能底座”：TDengine IDMP如何统一数据语言在企业数字化建设中，“采集难”已经不再是主要矛盾。传感器布点、系统对接、人工录入，让大部分企业能够顺利汇聚来自生产、运营、管理的多源数据。真正困扰企业的是“口径乱”：

时序数据库选型指南从大数据视角看IoTDB的核心优势💝💝💝欢迎莅临我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。持续学习，不断总结，共同进步，为了踏实，做好当下事儿~ 非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

TDengine （老段）

从细胞工厂到智能制造：Extracellular 用 TDengine 打通数据生命线作为一家位于英国的前沿生物科技公司，Extracellular 专注于细胞培养产品的规模化制造，致力于通过优化生物工艺流程，加速细胞类产品从实验室走向大规模生产的落地。为了实现这一目标，他们需要一个稳定、高效、可扩展的数据平台，能够支撑实时监控、过程优化和合规留存等关键需求。本文将分享他们在搭建数据平台过程中积累的经验与实践。

涛思数据（TDengine）

工业时序数据库TDengine 架构、性能与实战全解析工业 4.0 与物联网技术的深度融合，正推动工业领域进入数据爆炸时代。从智能工厂的设备传感器、生产流水线监测点，到工业互联网平台的全域数据采集，时序数据已呈现指数级增长态势。据工业互联网产业联盟统计，单条智能生产线每小时可产生数十万条设备状态数据，一座大型智慧工厂日均数据增量可达 TB 级，而整个工业领域的时序数据年增长率已突破 60%。

涛思数据（TDengine）

从“事后抢险”到“事前防控”：江西水投用 TDengine 重塑防汛模式小T导读：在洪涝频发的江西，江西水投打造了一套覆盖全域的智慧水利体系：实时采集水位、流量、水质等关键数据，借助 AI 与数字孪生进行动态推演，实现精准预警与智能调度。实践证明，这套系统让防汛从“事后抢险”变为“事前防控”，大幅提升了治理效率与安全保障。TDengine TSDB 正是这套体系的“定海神针”，承担起海量水情数据的实时采集、存储、处理与共享。本文由江西水投分享他们应用 TDengine TSDB 的相关经验，给到大家参考。

TDengine （老段）

TDengine 字符串函数 CONCAT_WS 用户手册CONCAT_WS 函数用于将多个字符串使用指定的分隔符连接成一个字符串。函数名称中的 “WS” 代表 “With Separator”(带分隔符)。

IT 小阿姨（数据库）

PostgreSQL 之上的开源时序数据库 TimescaleDB 详解TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库，它完全兼容 PostgreSQL 的所有功能和生态。配置 TimescaleDB 主要分为几个步骤：安装、创建扩展、配置以及优化。

时序数据库系列（六）：物联网监控系统实战图1-1：物联网监控系统整体架构与数据流图1-2：技术选型对比分析与决策矩阵假设你要为一个智能工厂搭建监控系统，需要实时采集温度、湿度、压力、振动等传感器数据，并提供实时监控和历史数据分析功能。这种场景下，InfluxDB是最佳选择。

时序数据库系列（四）：InfluxQL查询语言详解数据写进去了，接下来就是把它们查出来。InfluxDB使用InfluxQL作为查询语言，语法类似SQL，但专门为时间序列数据优化过。

时序数据库系列（三）：InfluxDB数据写入Line Protocol详解有了InfluxDB环境，接下来就是往里面写数据了。InfluxDB使用一种叫Line Protocol的格式来接收数据，这个协议设计得很巧妙，既简洁又功能强大。

时序数据库选型指南：从大数据视角切入，聚焦 Apache IoTDB👨‍🎓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 产品组件 taosXtaosX 工具是企业版中重要的数据备份/恢复及数据迁移/导入工具，是 TDengine TSDB Enterprise 中的一个核心组件，提供零代码数据接入的能力，taosX 支持两种运行模式：服务模式和命令行模式。本节讲述如何以这两种方式使用 taosX。要想使用 taosX 需要先安装 TDengine TSDB Enterprise 安装包。

涛思数据（TDengine）

TDengine IDMP 1.0.5.0 及近期更新总览：模型计算、可视化、异常检测全面升级自发布以来，TDengine IDMP 一直在以“快迭代、小步快跑”的节奏持续进化。依托 TDengine TSDB 的高性能时序数据底座，IDMP 专注于工业数据的标准化管理与智能分析，通过语义建模、统一口径、实时分析和无问智推等能力，让企业不仅能看见数据，更能从数据中获得实时洞察与决策启发。

TDengine （老段）

TDengine 字符串函数 CHAR_LENGTH 用户手册返回字符串的字符数量（字符长度）。与 LENGTH 函数不同，CHAR_LENGTH 以字符为单位计数，而不是字节。对于多字节字符（如中文），CHAR_LENGTH 将每个字符计为 1，而 LENGTH 会计算其实际字节数。

TDengine （老段）

TDengine 数学函数 CRC32 用户手册计算字符串的 CRC32（循环冗余校验码）值，返回一个 32 位无符号整数。CRC32 是一种常用的校验算法，广泛应用于数据完整性验证、去重判断等场景。

涛思数据（TDengine）

“工业数据库怎么选”之一：深度解析 PI System vs TDengine在工业互联网与智能制造加速发展的今天，企业的数据量正呈爆发式增长。传统的历史数据库在高并发写入、分布式架构、AI 原生能力等方面逐渐难以满足需求。作为国产时序数据库的代表，TDengine 以高性能、低成本、云原生与智能化特征，成为新一代工业数据底座的首选。

数据库学啊

供暖季技术实战：益和热力用 TDengine 时序数据库破解热力数据处理难题随着供暖季来临，北方集中供热企业迎来年度数据处理峰值挑战。作为安阳核心供热保障单位，益和热力此前受困于传统 SQL Server 数据库的性能瓶颈，在供暖季海量时序数据（温度、压力、流量等）处理中频频出现写入延迟、查询卡顿、存储成本高企等问题。经过多轮技术选型与实测验证，我们最终采用 TDengine TSDB 时序数据库完成升级，实现了热力数据处理全链路的技术突破，本文将详细分享这次技术转型的实战经验。

时序数据库系列（二）：InfluxDB安装配置从零搭建上一篇我们了解了InfluxDB的基础概念，现在该动手搭建一个真正能用的InfluxDB环境了。别担心，整个过程比你想象的要简单得多。

时序数据库系列（一）：InfluxDB入门指南核心概念详解InfluxDB是一个专门处理时间序列数据的开源数据库。简单来说，就是专门存储带时间戳数据的数据库。比如股票价格变化、服务器CPU使用率、传感器温度读数等等。