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TDengine Go 连接器入门指南本指南专为 Go 语言初学者设计，通过实际案例帮助你快速上手 TDengine Go 连接器。首先确保你已经安装并启动了 TDengine 服务。如果还没安装，请访问 TDengine 官网下载安装。

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TDengine 生态系统连接指南本文让您能一目了然地了解 TDengine 与各类主流技术的集成能力以分类列表的形式，详细介绍 TDengine 支持的生态系统。

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TDengine GROUP BY 与 PARTITION BY 使用及区别深度分析在 TDengine 3.0 中，GROUP BY 和 PARTITION BY 是两种数据分组机制，它们在语法上相似，但在实现原理、适用场景和性能表现上存在显著差异。

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TDengine 客户端负载均衡与 failover（注：文章由 TDengine 连接器团队出品）TDengine 作为云原生时序数据库，其分布式架构的核心优势之一便是通过原生负载均衡与故障转移（failover）机制，实现集群的高可用、高吞吐与资源高效利用。本文基于 TDengine 官方架构文档（https://docs.taosdata.com/tdinternal/arch/），从架构底层逻辑出发，系统拆解客户端负载均衡的实现原理、failover 的核心流程及落地配置方案。

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从“被动养护”到“主动预警”，TDengine IDMP 让智慧桥梁靠数据“说话”小 T 导读：山西省智慧交通实验室在桥梁健康监测中面临数据孤岛、预警滞后、分析依赖技术人员等管理瓶颈。以 TDengine IDMP 为核心构建统一数据底座后，实现了多源监测数据的集中治理、分钟级主动预警和面向业务的一线自助分析，促使桥梁监测从“被动养护”转向“主动干预”。系统上线后显著提升响应效率、降低运维成本，并具备跨桥梁/隧道/边坡的复制与推广能力，为智慧交通提供可落地的规模化实践路径。本文将结合本次落地项目，从痛点、方案与成效三个维度展开。

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让数据自己说话：TDengine TDgpt 如何识破时序数据中的异常想象一下，你正在监控一个数据中心的服务器温度。大多数时候，温度在 20-25℃之间波动，一切正常。但突然，在某个午夜时分，温度飙升到 35℃，几分钟后又恢复正常。这个短暂的温度异常可能预示着冷却系统的故障，如果不及时发现，可能导致服务器宕机。

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TDengine 企业用户建表规模有多大？很多人使用 TDengine 在初期建模的时候有个困惑，我的数据库及超级表应该规划为多少个为好，带着这个问题，根据 TDengine 用户的使用情况，总结了下面的文章，帮助大家解决心中的困惑。

行业数据 benchmark 对比：DeepSeek上传数据生成竞品差距分析报告——基于行业主流平台的竞品差距研究**本报告围绕DeepSeek模型在数据上传、处理、响应效率等关键指标，与当前行业主流平台（包括GPT-4、Claude 2、Gemini Pro等）展开全面Benchmark对比分析。通过设计标准化测试用例、构建多维度评估体系（如吞吐量、延迟、错误率、格式兼容性等），结合真实业务场景数据，深度解析DeepSeek在数据上传环节的技术优势与待改进空间。报告最终提出可落地的优化建议，为提升企业级数据处理效率提供决策支持。

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快速掌握时序数据库 + TDengine 学习指南TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。

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TDengine 小白入门指南TDengine 是一款开源、高性能、云原生、AI 驱动的时序数据库（Time-Series Database，简称 TSDB）。简单来说，它是一个专门为时间序列数据设计的数据库系统，特别擅长处理按时间顺序生成的大量数据。

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携手桂冠电力、南网储能、中能拾贝，TDengine 三项案例入选“星河奖”12 月 18 日，2025 数据资产管理大会在北京盛大召开，大会现场重磅揭晓了数据智能 “星河（Galaxy）” 案例评选结果。涛思数据携手广西桂冠电力股份有限公司、中能拾贝科技有限公司、南方电网储能股份有限公司信息通信分公司联合申报的三项案例，从超 930 份申报项目中脱颖而出，成功入选 “星河（Galaxy）” 案例榜单。

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TDengine 在智能制造领域的应用实践智能制造场景中，从生产设备采集的海量时序数据具有高频率、多维度、强关联的特点。TDengine 凭借其独特的"一台设备一张表"数据模型和高效的时序数据处理能力,成为智能制造领域的理想选择。本文将通过实际案例展示 TDengine 在智能制造中的数据建模、写入和查询实践。

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TDengine 在新能源领域的最佳实践新能源领域，特别是分布式光伏和储能系统，面临着海量测点、高频采集、实时监控等数据处理挑战。本文档将详细介绍如何使用 TDengine 构建高效的新能源数据管理系统，涵盖数据建模、高效写入和查询优化等核心内容。

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TDengine IDMP 1.0.9.0 上线：数据建模、分析运行与可视化能力更新一览在 TDengine IDMP 持续迭代的过程中，有一类问题会越来越早地出现：不是“能不能实现”，而是“以后用起来会不会变复杂”。

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TDengine IDMP 地图展示数据功能快速上手各行业对地理区域相关数据（如用电量、人口分布、经济指标等）的分析需求日益增长，普通的表格或柱状图形式呈现此类数据，不仅难以直观展现区域差异与趋势，还需用户耗费大量时间解读。使用地图可视化技术，将复杂的区域统计数据转化为易懂的地图形式，同时结合交互设计，让用户更高效地获取、分析数据，支撑决策制定。

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开放生态破局工业大数据困局：TDengine 的迭代升级与全链路数据自由流动在工业 4.0 与 AIoT 深度融合的背景下，中国工业企业数字化转型面临核心瓶颈——数据无法自由流动。传统制造场景中，IT 系统与 OT（运营技术）系统常呈 “碎片化” 分布，部分系统依赖国外技术框架，随设备监测点位规模扩大（如达十万级以上），易出现数据处理能力不足问题；同时，传统数据库普遍存在高并发写入支撑弱、存储效率低的缺陷，导致硬件成本攀升。这些封闭系统缺乏统一标准接口，难以适配主流数据分析工具，最终使数据价值被禁锢在 “信息孤岛” 中，无法支撑业务决策。

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从关系型数据库到时序数据库的思维转变比喻：当你面对以下场景时，就应该启动思维转变：最后记住：时序数据库是专用工具。将时序数据存入关系型数据库，如同用螺丝刀敲钉子；而用时序数据库处理OLTP业务，则如同用电钻拧螺丝。完成这次思维转变，你就能在正确的地方，选择并使用正确的工具，从而释放数据的巨大潜力。

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直播回放 | IDMP 无问智推技术详解在生产车间、设备集控室、运维指挥中心，每天都有成千上万条数据实时上传：温度、压力、转速、电流……这些数据，被系统精准地记录了下来，也被整整齐齐地存进了数据库。但真正的问题是：

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使用 deepseek 快速搭建 TDengine IDMP demoTDengine IDMP 产品的客户多为工控场景。在工控体系中，系统自下而上通常划分为现场设备层、现场控制层、过程监控层、生产管理层以及企业资源层。因此，最初的数据来源于现场设备层，这些数据也是后续所有业务驱动的来源。对于TDengine而言，数据采集后汇聚到该平台，随后可以按设备或组织架构的形式进行展示，其内容仍围绕设备数据展开。因此，如何高效获取素材来源，决定后面工作效率和展示效果。