涛思数据

TDengine （老段）

TDengine IDMP 快速体验（方式二通过 docker）TDengine IDMP 提供了丰富的功能，本文档将带领您通过 Docker Compose 的方式启动 TDengine IDMP 服务。如果您不熟悉 Docker，请参考通过安装包快速体验。在导入示例场景数据后，即可轻松体验元素浏览、AI 面板生成和 AI 分析等功能。

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TDengine IDMP 基本功能（1.界面布局和操作）TDengine IDMP 的用户界面（UI）设计旨在提供直观、易用的操作体验。下面介绍 UI 的主要区域和典型操作：

时序数据库-涛思数据库

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通过最严时序标准，再登产业图谱榜首，TDengine 时序数据库在可信数据库大会荣获双荣誉数据库是否“可信”，不是由厂商自己说了算，而是要经得起标准体系的验证。近日，TDengine 顺利通过中国信通院组织的《时序数据库基础能力》全项能力验证，在“2025 可信数据库发展大会” 上拿到“时序数据库基础能力检验证书”，并再次位列《中国数据库产业图谱（2025）》时序数据库“领航者”榜首——这不仅是一份成绩单，更是一份阶段性的行业答卷。

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TDengine 中 TDgpt 的模型评估工具TDgpt 在企业版中提供预测分析模型和异常检测模型有效性评估工具 analytics_compare，该工具能够使用 TDengine 中的时序数据作为回测依据，评估不同预测模型或训练模型的有效性。

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TDengine 中 TDgp 中添加算法模型（异常检测）execute 是算法处理的核心方法。框架调用该方法之前，在对象属性参数 self.list 中已经设置完毕用于异常检测的时间序列数据。

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可信数据库大会现场，TDengine 时序数据库展示核电场景下的高性能与 AI 创新设备在升级，场站在扩建，但数据系统却还在“跟不上”。这正是许多核电企业在推进数字化转型过程中最真实的感受。高频采集、长周期存储、精度要求高……这些构成了对数据库系统的“炼狱级考验”。在这样一个背景下，国产数据库的能力边界正在被重新定义。

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TDengine 中 TDgpt 异常检测的数据密度算法LOF[1]: Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的 topKtopKtopK 个点。

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TDengine 转化函数 TO_TIMESTAMP 用户手册TO_TIMESTAMP 是 TDengine 中的标量函数，用于将字符串按照指定格式转换为时间戳。该函数在数据导入、时间格式转换、以及处理各种时间字符串格式时非常有用。

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TDengine 转化类函数 TO_CHAR 用户手册TO_CHAR 函数是 TDengine 中的标量函数，用于将 TIMESTAMP 类型的数据按照指定的格式转换为字符串。该函数支持丰富的时间格式化选项，可以满足各种时间显示需求。

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TDengine 计算百分位函数使用手册TDengine 提供了两个百分位数计算函数：PERCENTILE 和 APERCENTILE。这两个函数用于在时序数据分析中计算指定百分位数值，是统计分析和性能监控中的重要工具。

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TDengine 使用最佳实践（2）本文接上篇内容： TDengine 使用最佳实践（1）TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。

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TDengine 集群部署及启动、扩容、缩容常见问题与解决方案1. docker entrypoint.sh 相关 bug 问题描述：在特定 docker-compose.yaml 文件下无法自动建立集群，原因是 Docker 镜像 entrypoint 文件 /usr/bin/entrypoint.sh 执行代码无法抓取出 FIRST_EP 信息（TDengine 3.3.6.3 版本）。解决方案：需检查 taosd -C 执行结果是否正常获取 FIRST_EP，并确保 taos.cfg 中 firstEp 配置项正确指向集群首个节点的 fqdn:port，

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TDengine 数据库建模最佳实践一个数据采集点一张表：每个数据采集点（如传感器、设备）对应一张子表，存储其时间序列数据；同类型数据采集点通过 “超级表”（Stable）进行逻辑聚合管理。超级表定义表结构（时间戳 + 采集指标列）和标签（静态属性，如设备型号、位置），子表通过继承超级表并指定标签值创建。

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TDengine STMT2 API 使用指南TDengine STMT2 API 是 TDengine 3.x 版本引入的快速写入接口，它是对原有 STMT API 的升级和优化。STMT2 提供了更高效的批量数据写入能力，支持预编译 SQL 语句，可以有效防止 SQL 注入攻击。

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使用 StatsD 向 TDengine 写入StatsD 是汇总和总结应用指标的一个简单的守护进程，近些年来发展迅速，已经变成了一个用于收集应用性能指标的统一的协议。

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TDengine 3.3.5.0 新功能——服务端查询内存管控从 TDengine 3.3.5.0 版本起，增加了一重磅的用于日常运行维护的功能，即服务器端内存管控。此功能主要解决在日常运行过程中突然上来一大批查询瞬间把服务器内存打满导致 OOM，影响服务的稳定性。

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使用 Telegraf 向 TDengine 写入数据Telegraf 是一款十分流行的指标采集开源软件。在数据采集和平台监控系统中，Telegraf 可以采集多种组件的运行信息，而不需要自己手写脚本定时采集，降低数据获取的难度。

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使用 Prometheus 访问 TDengine ---Prometheus 是一款流行的开源监控告警系统。Prometheus 于 2016 年加入了 Cloud Native Computing Foundation（云原生云计算基金会，简称 CNCF），成为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。

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TDengine 与开源可视化编程工具 Node-RED 集成Node-RED 是由 IBM 开发的基于 Node.js 的开源可视化编程工具，通过图形化界面组装连接各种节点，实现物联网设备、API 及在线服务的连接。同时支持多协议、跨平台，社区活跃，适用于智能家居、工业自动化等场景的事件驱动应用开发，其主要特点是低代码、可视化。