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TDengine （老段）

通过云服务快速体验 TDengine这篇文档面向第一次使用 TDengine Cloud 的用户，目标是：不安装任何服务端组件、按步骤操作即可在 10~20 分钟内完成一次“创建实例 → 连接 → 建表写数 → 查询验证”的闭环。

倔强的石头106

边缘侧时序数据的选型指南：网络不稳定、数据不丢、回传可控——用 Apache IoTDB 设计可靠链路同样是存时序数据，边缘侧（网关、工控机、站控层）比云端复杂得多，原因通常不是数据量更大，而是约束更多：

时序数据库选型指南：面向工业物联网的工程视角，以 Apache IoTDB 为例工业物联网、能源电力、车联网、城市基础设施监控等场景，时序数据通常具备高频采集、持续写入、并发多源的特征；查询侧则更偏向时间窗聚合、降采样、对齐分析、标签过滤。选型时如果只看“单点性能”或“短期跑通”，很容易在数据规模扩大后遇到成本、稳定性与运维压力。

时序数据库选型指南：在大数据浪潮中把握未来，为何Apache IoTDB值得关注？在当今这个万物互联、数据驱动的时代，从工业传感器到智能电网，从车联网到金融交易，每一秒都在产生海量带有时间戳的数据——时序数据。这类数据不仅是企业运营的“脉搏”，更是驱动智能决策、优化效率、预测未来的核心燃料。面对汹涌而至的时序数据洪流，如何选择一款合适的时序数据库（Time-Series Database, TSDB），已成为大数据架构师、物联网（IoT）平台开发者和数据分析师面临的关键决策。本文将站在大数据技术演进和国产基础软件发展的视角，为您梳理时序数据库的选型要点，并深入剖析一款来自Apache软

Apache IoTDB 入选国家重点研发计划高新技术成果产业化试点近日，工业和信息化部正式公布《2025 年度国家重点研发计划高新技术成果产业化试点名单》，分布式时序数据管理系统 Apache IoTDB 作为相关技术成果之一入选。此次入选，反映了该技术成果在基础软件领域的持续研发积累，以及其在工程化与产业化应用方面形成的实践经验。

时序数据库选型权威指南：从大数据视角解读IoTDB的核心优势在万物互联的数字化时代，工业物联网、智慧能源、智能交通等领域正以前所未有的速度发展。据IDC预测，到2025年全球物联网设备数量将达到416亿，产生的数据量将超过79.4ZB。这些设备每分每秒都在产生海量的时序数据——从风力发电机的转速监测、智能电表的能耗记录，到工业传感器的温度采集，再到车辆行驶的位置轨迹。

针对DBeaver连接IoTDB时无法连接的情况，没有IoTDB驱动，无法连接表模型DBeaver 是个数据库连接管理工具，本文章使用版本为：DBeaver 25.3.0（注意：版本样式是绿色的，不是那个橙色的）如下：

Bohemian—Rhapsody

IOTDB双节点部署设置最大打开文件数为65535，以避免出现 "太多的打开文件 "的错误。#双节点集群配置模板（两台机器通用）通用配置：iotdb-common.properties

时序数据库选型与实战：IoTDB 在工业物联网场景下的上手与踩坑总结在工业物联网、能源电力、车联网、轨交、制造产线等场景中，系统在早期阶段往往可以依赖通用数据库完成数据落库与基础查询。但随着业务规模扩大，设备数量、测点规模和采样频率持续增长，系统通常会逐步暴露出一系列问题：

时序数据库选型指南：工业物联网时代的数据管理之道在数字化转型的浪潮中,越来越多的企业开始意识到数据的价值,尤其是那些带着时间戳、源源不断产生的时序数据。从工厂车间里的传感器,到城市道路上的智能交通系统,再到能源电力行业的智能电网,海量的时序数据正在改变着传统行业的运作模式。但问题也随之而来:面对每秒数百万、甚至数千万条数据的写入压力,传统的关系型数据库已经力不从心;而市面上的时序数据库产品琳琅满目,究竟该如何选择?这篇文章,我想和大家聊聊时序数据库选型这件事,特别是在工业物联网场景下,我们到底需要什么样的数据库,以及为什么 Apache IoTDB 值

Apache IoTDB V2.0.6/V1.3.6 发布｜新增查询写回功能，优化查询与同步性能Release AnnouncementVersion 2.0.6/1.3.6Apache IoTDB V2.0.6、V1.3.6 已经发布！

一个天蝎座白勺程序猿

Apache IoTDB（13）：数据处理的双刃剑——FILL空值填充与LIMIT/SLIMIT分页查询实战指南在工业物联网（IIoT）场景中，时序数据库Apache IoTDB凭借其高效的写入性能和灵活的查询能力，成为处理海量设备数据的首选方案。然而在实际业务中，数据缺失和分页查询的性能瓶颈常困扰着开发者。

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时序数据库选型指南：以Apache IoTDB为核心的大数据解决方案在数字经济时代，全球数据总量正以指数级增长。据IDC预测，到2025年全球数据总量将突破175ZB，其中时序数据占比超过30%。这类数据广泛存在于工业物联网、金融交易、环境监测等场景，具有高频写入、海量存储、时间敏感等特性。传统关系型数据库在处理时序数据时面临写入性能瓶颈、存储成本高昂、查询效率低下等挑战，而专为时序数据设计的时序数据库（TSDB）成为破局关键。本文将从技术架构、性能指标、生态兼容性等维度，系统解析时序数据库选型要点，并重点阐述Apache IoTDB在物联网场景中的核心优势。

时序数据库选型指南：Apache IoTDB为何成大数据场景优选在万物互联与数字化转型的浪潮下，工业传感器、车联网终端、智慧能源设备等每秒产生海量时序数据，其“写多读少、只增不删、规模庞大、查询复杂”的特性，对数据存储与管理系统提出了极致要求。传统关系型数据库早已难以承载，而时序数据库（TSDB）成为破解这一难题的核心工具。面对市场上众多产品，如何精准选型适配业务需求？下面我们一起从大数据视角出发，结合主流国外产品对比，拆解选型关键维度，同时揭秘Apache IoTDB的差异化优势。

时序数据库选型指南：以Apache IoTDB为例看国产时序数据库的优势与实践中国核能电力股份有限公司数字化创新中心负责人曾这样评价：“IoTDB的UDF功能能够支持在线时序数据预处理，在征兆趋势判断和规则推理算法将大量测点接入后，能够进行滚动的征兆分析，实现分钟级的故障预警。”这不仅仅是技术的优势，更是工业场景需求的精准满足。

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Apache IoTDB：引领时序数据库新时代，解锁工业4.0的无限可能！时序数据库（Time Series Database，TSDB）是专门用于存储、管理和分析带时间戳数据的数据库系统。随着物联网、工业 4.0、智能制造等领域的快速发展，时序数据呈现爆发式增长，传统关系型数据库已难以满足海量时序数据的存储和查询需求。

IoTDB AINode：SQL驱动时序AI全流程落地Apache IoTDB 作为开源时序数据库标杆，专为物联网场景设计，而 AINode 作为其原生AI节点，实现了“数据库即分析平台”的突破。AINode 可直接集成机器学习模型，通过标准SQL完成模型注册、管理与推理全流程，无需数据迁移或额外编程，支持毫秒级时序数据预测、异常检测等场景。本指南结合实操代码，从环境部署到工业级案例，手把手教你落地 AINode 应用。

Apache IoTDB “入驻” Google Code Wiki 技术知识库！作为一个被广泛应用的开源分布式时序数据库项目，Apache IoTDB 被 Google 发布的 Code Wiki 知识库系统收录！

AI时代时序数据库进化论：此时序非彼时序，选型逻辑变了目录前言一、旧时代的烦恼：数据像是在“春运”二、新时代的选型标准：AI-Native（原生智能）三、以IoTDB为例：当数据库装上了“大脑”

【数据库】时序数据智能基座：Apache IoTDB 选型与深度实践指南随着工业4.0、智能制造和能源互联网的快速发展，企业面临海量设备产生的高并发、高频率时序数据处理难题。传统架构中“采集—存储—导出—分析”的链路存在数据迁移成本高、实时性差、系统耦合复杂等问题。