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TDengine 时序函数 IRATE 用户手册IRATE 是 TDengine 的时间序列聚合函数，用于计算瞬时增长率（Instantaneous Rate）。该函数使用时间区间中最后两个样本数据来计算瞬时增长速率，特别适用于监测系统中快速变化指标的瞬时增长趋势分析。

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TDengine 时序函数 CSUM 用户手册CSUM 是 TDengine 的时间序列函数，用于计算指定列的累计和（Cumulative Sum）。该函数按时间顺序对数值进行累加计算，返回每个时间点的累计总和。

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TDengine 聚合函数 ELAPSED 用户手册ELAPSED 函数是 TDengine 中的聚合函数，用于计算查询时间范围内数据的时间跨度。该函数只能应用于主键时间戳列，返回第一条记录与最后一条记录之间的时间差。在智能电表场景中，常用于分析用电持续时间、数据采集间隔、设备运行周期等。

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TDengine 聚合函数 HYPERLOGLOG 用户手册HYPERLOGLOG 是 TDengine 的聚合函数，用于估算数据集中不重复（去重）元素的数量。该函数基于 HyperLogLog 算法实现，是一种概率性基数估计算法，能够在使用很少内存的情况下，对超大数据集的基数进行估算。

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TDengine 聚合函数 VAR_POP 用户手册VAR_POP 是 TDengine 的聚合函数，用于计算总体方差（Population Variance），即衡量一组数据的离散程度。总体方差假定所有数据是总体数据而非样本数据。

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TDengine 聚合函数 HISTOGRAM 用户手册HISTOGRAM 是 TDengine 的聚合函数，用于统计数值在指定区间内的分布情况。该函数将数据按照用户定义的区间进行分组统计，返回每个区间内数据的数量，常用于数据分布分析、异常检测、质量评估等场景。在智能电表应用中，可用于分析电压、电流、功率等参数的分布特征。

不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男

docker 安装TDengine 并创建新用户如果找不到镜像手动拉取命令说明： -d：后台运行容器 –name td ：指定容器名称多个-p参数：映射端口 -e参数：设置环境变量 -v参数：挂载卷 –network py_base：将容器加入 py_base 网络需要你提前创建 –ip 172.18.0.23：指定容器在网络中的 IP 地址 -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro：挂载本地时间配置，保证容器内时间与主机一致（只读权限）

luopeng207663436

TDEngine-OSS-3.3.7.5开源版搭建手册（包含单节点与三副本高可用方案搭建）针对高可用方案：开源版本仅支持三副本方案，各种高可用方案对比如下企业版区别如下，可酌情选择是否购买网络端口开放情况和服务器所需资源要求请见官网

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TDengine 聚合函数 SPREAD 用户手册SPREAD 是 TDengine 的聚合函数，用于计算数值列的极差（最大值与最小值的差值）。该函数能够快速反映数据的分布范围和波动幅度，在智能电表监控中常用于分析电压、电流、功率等参数的波动程度。

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TDengine 时区配置问题全解本文旨在彻底解决用户在使用 TDengine 时，遇到数据时间戳与预期不符的问题。答案：不是 bug，而是时区配置问题。

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TDengine 选择函数 TOP() 用户手册TOP() 函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记录。如果多条数据取值相同，且全部取用会超出 k 条限制时，系统会从相同值中随机选取符合要求的数量返回。

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TDengine 特殊函数 MODE() 用户手册根据您的要求，我来重新编写 MODE 函数用户手册：MODE() 函数返回指定列中出现频率最高的值（众数）。如果有多个值具有相同的最高频率，系统会返回其中一个值。该函数会忽略 NULL 值。

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TDengine 选择函数 Max() 用户手册MAX() 函数是一个聚合函数，用于返回指定列或表达式在结果集中的最大值。该函数会忽略 NULL 值，只在所有值都为 NULL 时返回 NULL。

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TDengine 选择函数 Last() 用户手册LAST() 函数统计表/超级表中某列的值最后写入的非 NULL 值，即返回时间戳最大的非 NULL 值。

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TDengine 选择函数 First 用户手册FIRST() 函数统计表/超级表中某列的值最先写入的非 NULL 值，即返回时间戳最小的非 NULL 值。

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TDengine 时间函数 WEEKDAY() 用户手册WEEKDAY() 函数返回输入日期是星期几，用数字表示，其中 0 代表星期一，1 代表星期二，以此类推，6 代表星期日。

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从 ETL 到 Agentic AI：工业数据管理变革与 TDengine IDMP 的治理之道小T导读：工业大数据浪潮席卷而来，传统的 ETL（Extract-Transform-Load）流程在应对海量、高频时序数据和敏捷业务需求时捉襟见肘。数据湖虽解决了存储与灵活分析的瓶颈，却带来了数据沼泽化的治理难题。本文将回顾工业数据管理从 ETL 到 ELT 的演进路径，剖析工业数据治理的独特挑战与 AI 驱动机遇，并重点介绍 TDengine IDMP 如何通过数据情景化这一关键能力，结合 Agentic AI 架构，为工业数据的高效治理与价值释放提供强大支撑。

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中国时序数据库行业市场概览、投资热点及发展趋势预测报告报告导读：时序数据库是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，也是用于优化摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。随着物联网和云平台的出现，时序数据的规模开始以前所未有的方式呈指数级增长。以海量传感器为依托的智能硬件、智能制造、智慧城市、智慧医疗等得到了飞速地发展，物联网中的各类传感器设备每时每刻都在生成海量时序数据，庞大的时序数据集和海量传感器的高并发操作，使得传统关系数据库和 NoSQL 数据库都面临着巨大的挑战。在此背景下，时序数据库应运而生并不断发展。数据显示，2024年全球时序数据库软件市场规模为

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TDengine 时间函数 TIMETRUNCATE 用户手册TIMETRUNCATE 是 TDengine 中的一个时间处理标量函数，用于将时间戳按照指定的时间单位进行截断操作。该函数在时间数据聚合、分组和统计分析中非常有用，特别适用于智能电表等时序数据的分析场景。

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TDengine 时间函数 TODAY() 用户手册TODAY() 函数返回客户端当日零时（00:00:00）的系统时间。该函数是一个无参数的时间函数，主要用于获取当前日期的开始时间戳。