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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。

TDengine （老段）

TDengine 订阅不到数据问题排查TDengine 在实际生产应用中，经常会遇到订阅程序订阅不到数据的问题，总结大部分都为使用不当或状态不正确等问题，需手工解决。

docker安装部署TDengine实现主从复制引言在物联网和大数据领域，时序数据库的重要性日益凸显。TDengine 作为一款高性能的开源时序数据库，以其出色的读写性能、低存储成本和便捷的集群管理能力，成为众多开发者的首选。本文将详细介绍如何通过 Docker 快速搭建 TDengine 集群，帮助你轻松实现数据的高效存储与管理。

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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。

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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。

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

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TDengine 性能监控与调优实战指南（二）硬件是 TDengine 运行的基础，其性能直接影响着 TDengine 的整体表现。在硬件层面进行优化，就如同为高楼大厦打下坚实的地基，能够为 TDengine 的高效运行提供有力支持。

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。

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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。

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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。

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时序数据预测：TDengine 与机器学习框架的结合（一）在当今数字化时代，时序数据如潮水般涌来，广泛存在于物联网、工业监控、金融交易、气象监测等众多领域。这些按时间顺序记录的数据蕴含着丰富的信息，对其进行准确预测，能够为企业和组织的决策提供有力支持，带来巨大的价值。例如在工业领域，通过预测设备的运行状态，可以提前进行维护，避免故障带来的生产损失；在能源领域，准确预测能源消耗，有助于优化能源分配，降低成本。

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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。

TDengine 3.3.6.3 虚拟表简单验证涛思新出的版本提供虚拟表功能，完美解决了多值窄表查询时需要写程序把窄表变成宽表的处理过程，更加优雅。超级表定义如下：

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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：

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TDengine 存储引擎剖析：数据文件与索引设计（一）在物联网、工业互联网等快速发展的今天，时间序列数据呈爆发式增长。这些数据具有产生频率高、依赖采集时间、测点多信息量大等特点，对数据存储和处理提出了极高要求。TDengine 作为一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，应运而生，在众多领域得到了广泛应用。其卓越的性能很大程度上得益于精心设计的存储引擎，该存储引擎针对时序数据的特性进行了深度优化，能够高效地处理海量时间序列数据的存储与查询，为相关应用提供了强大的数据支持。

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TDengine 语言连接器（R语言）R 语言是一种用于统计分析、绘图和数据挖掘的编程语言和软件环境。 TDengine 支持 R 语言访问 TDengine 数据库，通过 R 语言中的 RJDBC 库可以使 R 语言程序支持访问 TDengine 数据。以下是安装过程、配置过程以及 R 语言示例代码。

❀͜͡傀儡师

docker 安装TDengine 时序数据库TDengine是一个高性能、分布式a的时序数据库，专为物联网(loT)和大数据分析日设计。使用Docker快速地搭建 TDengine 的开发或测试环境。以下技术指南，帮助您通过Docker Compose 安装并运行TDengine 1.拉取镜像 (3.3.6.0版本)

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TDengine 与其他时序数据库对比：InfluxDB/TimescaleDB 选型指南（一）在当今数字化时代，物联网（IoT）、工业互联网等领域蓬勃发展，产生了海量的时序数据。这些数据记录了设备状态、传感器读数、业务指标等随时间变化的信息，对于企业的运营监控、数据分析和决策制定起着关键作用。为了高效地存储和处理这些时序数据，时序数据库应运而生。TDengine、InfluxDB 和 TimescaleDB 作为时序数据库领域的佼佼者，各自具有独特的优势和特点，在不同的场景中得到了广泛应用。本文将对这三款数据库进行详细的对比分析，为开发者和企业在数据库选型时提供参考依据。

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TDengine 语言连接器（Go）driver-go 是 TDengine 的官方 Go 语言连接器，实现了 Go 语言 database/sql 包的接口。Go 开发人员可以通过它开发存取 TDengine 集群数据的应用软件。

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TDengine 可靠性保障：数据持久化与容灾备份（二）在 TDengine 的高可用性架构中，主从复制是一种极为关键的设计模式，它就像是数据的 “安全复制机”，将数据从主节点精准无误地复制到多个从节点。在这个过程中，主节点承担着数据变更的实时传递任务，就如同信息的核心枢纽，将最新的数据变化及时同步给从节点。而从节点则像是忠实的 “追随者”，不仅可以承担读操作，减轻主节点的负载压力，还在主节点出现故障时发挥着至关重要的作用。