涛思数据

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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。

给朕把屎铲了

涛思数据库：DB error: some vnode/qnode/mnode(s) out of service (10.703928s)涛思库异常：DB error: some vnode/qnode/mnode(s) out of service (10.703928s)

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TDengine 新性能基准测试工具 taosgen从 3.3.7.0 开始，在 TDengine 安装包中多了一个新工具 taosgen, 此工具是替换 taosBenchmark 的新的基准性能测试工具，taosgen 支持数据生成、写入性能测试等功能。taosgen 以“作业”为基础单元，作业是由用户定义，用于完成特定任务的一组操作集合。每个作业包含一个或多个步骤，并可通过依赖关系与其他作业连接，形成有向无环图（DAG）式的执行流程，实现灵活高效的任务编排。

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TDengine 数据缓存架构及使用详解TDengine 采用**写驱动缓存（Write-driven Cache）**设计，与传统数据库的读驱动缓存截然不同。核心思想是：时序数据场景下，最新写入的数据往往是最频繁查询的数据。

【金猿人物展】涛思数据创始人、CEO陶建辉：实现AI时代时序数据库向“数据平台”的转型陶建辉“【提示】2025第八届年度金猿颁奖典礼将在上海举行，此次榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。

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TDengine 数据订阅架构设计与最佳实践TDengine 数据订阅（TMQ）是一个高性能、低延迟、高可靠的实时数据流处理系统,核心设计理念是:基于 WAL 的事件流存储 + Push-Pull 混合消费模式 + 自动负载均衡。

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TDengine 存储引擎：极速、高压缩、零冗余TDengine 存储引擎专为时序数据场景设计，核心理念是：充分利用时序数据的时间有序性、连续性和高并发特点，实现极致的写入速度和超高的压缩比。

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TDengine 查询引擎设计与最佳实践TDengine 查询引擎专为时序数据场景优化，核心目标是：充分利用时序数据特征，通过智能优化和分布式计算，实现毫秒级查询响应。

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辰安科技用时序数据库 TDengine 打造智慧消防新底座作者：魏宁（辰安科技）小T导读：作为清华大学控股、专注公共安全领域的高科技企业，辰安科技正以“智慧消防系统”引领城市火灾防控的智能化升级。面对项目中成千上万传感设备带来的海量数据挑战，他们选择 TDengine TSDB 作为核心时序数据库，构建高性能、可扩展的智慧消防数据平台。本文将介绍 TDengine TSDB 如何支撑辰安科技在燃气监测、智能消防栓、火灾探测等典型场景中的实时监测与预警应用，助力实现从“感知火情”到“智能防控”的全面跃升。

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TDengine IDMP 产品路线图IDMP 还在积极的开发中，今后还将覆盖的功能包括：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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人力减 60%：时序数据库 TDengine 助力桂冠电力实现 AI 智能巡检作者：桂冠电力小T导读：为推进 “数智运营” 转型，广西桂冠电力携手涛思数据，采用 TDengine 时序数据库构建智能巡点检系统，融合 AI 与智能终端打造“终端—边缘—云端”协同架构，破解水电巡检效率低、安全风险高等难题。TDengine 在其数据湖中承担 OT 数据核心存储角色，通过“一个设备一张表”“超级表”等设计简化架构，凭借内置时序计算与订阅机制显著提升效率。系统投运后，单机机组增效 2–5%，年增发电量约 3 亿 kW·h，监盘工作量减少超 60%，助力桂冠电力迈向 AI 驱动的数智运营新阶

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TDengine 地理函数 ST_GeomFromText 用户手册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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网络延时对 TDengine TSDB 写入性能的影响：实验解析与实践建议部署 TDengine TSDB 时，CPU、内存等基础性能受关注，而易被忽略的网络延时对写入性能影响显著。本文通过 7 组实验验证：网络延时与写入速度强负相关，最优时（0.034ms）写入速度达 19.9 万 rows/s，最差仅为其 18.6%。

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TDengine 字符串函数 GROUP_CONCAT 用户手册GROUP_CONCAT 函数是一个聚合函数，用于将分组中的多行字符串值连接成一个字符串。它在需要将分组数据汇总为单个字符串表示时非常有用，例如将同一电表在不同时间点的状态信息合并展示。

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TDengine 统计函数 VAR_SAMP 用户手册VAR_SAMP 函数用于计算数据集的样本方差（Sample Variance），是统计分析中衡量数据离散程度的重要指标。与 VARIANCE（总体方差）不同，样本方差使用 n-1 作为除数，适用于从总体中抽取的样本数据分析场景。

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工业大数据平台 TDengine IDMP 让数据计算变得简单智能在工业物联网和智能制造领域，我们每天都在与海量的传感器数据打交道。电压、电流、温度、压力、流量……这些原始数据往往需要经过计算才能得到真正有价值的业务指标。比如：

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TDengine 统计函数 VARIANCE 用户手册功能说明：统计表/超级表中某列的总体方差（Population Variance）。版本：v3.3.3.0

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TDengine 运维命令 SCAN 使用手册SCAN 是 TDengine 在 3.3.8.0 及以后版本中新增的数据库维护命令，用于扫描数据库或特定 VGroup，检查数据完整性、索引状态等健康状况。扫描过程中发现的异常会记录到系统日志中，便于数据库运维和故障排查。