国产数据库

从 MySQL 到 KingbaseES：Database、Schema、User 一次讲透先准备一个普通用户 app_user 和一个数据库 app_db。如果按 MySQL 的习惯看，很容易把事情理解成：连上 app_db，表就建在 app_db 下面。

从 mysql 命令切到 ksql，第一步先把连接搞明白数据库装好以后，第一件事不是建业务表，也不是急着看复杂语法，而是先确认客户端能不能稳定连进去。MySQL 用久了，手上一般会有一套很熟的动作：服务起来以后，敲一条 mysql -h -P -u -p，能进交互界面，再查个 select version()。这套动作看起来简单，但它解决的是最基础的问题：当前连的是哪台机器、哪个端口、哪个用户、哪个库。

涛思数据（TDengine）

TDgpt赋能能源行业：云鼎科技风力发电预测的探索与思考TDgpt 支持用户使用 SQL 语句直接调用统计分析、机器学习及深度学习等多种算法模型，带来极大便利。作为 TDengine TSDB 的用户，2024 年云鼎科技在其煤矿安全生产综合管控平台中选用了 TDengine，实现数据的全面监控、分析与应用，并利用数据订阅功能减少中间件使用，提升了系统的可用性与数据分发效率。如今，云鼎科技再次与涛思数据合作，将新产品 TDgpt 引入风力发电场景进行验证。

一台 2C2G 服务器上的 KingbaseES 安装记录接触一套新数据库，不能只盯着 SQL 语法。真正开始用的时候，最先碰到的往往是另一批问题：安装包怎么选，目录放哪里，数据库实例怎么初始化，服务怎么启停，客户端怎么连，授权文件放在哪，日志出了问题去哪看。

数据库知识分享者小北

安全可靠的阿里云自研数据库 PolarDB MySQL 版V2.0，邀您免费体验！PolarDB 数据库管理软件（MySQL 版）V2.0 于2026年5月26日通过中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心的安全可靠测评，测评结果已公示。

数据库知识分享者小北

安全可靠数据库选型之阿里云 PolarDB MySQL 版V2.0PolarDB 数据库管理软件（MySQL 版）V2.0 于2026年5月26日通过中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心的安全可靠测评，测评结果公示。

涛思数据（TDengine）

牵手西门子 Xcelerator，TDengine 加速进入全球工业数字化生态近日，涛思数据正式成为西门子 Xcelerator 官方“繁星伙伴”，TDengine 成功上架西门子 Xcelerator 开放式数字商业平台（Marketplace）。同时，TDengine TSDB / IDMP 也已完成与西门子 IPC 工控机系列产品的适配，为工业现场的数据采集、存储、分析与应用落地提供了更紧密的软硬件协同基础。此举标志着涛思数据正式进入西门子全球工业数字化生态体系，将为工业企业提供更完整的时序数据管理解决方案。

涛思数据（TDengine）

中国石油智慧运营平台 2.0 升级实践：TDengine 支撑油气生产可视、可管、可控小T导读：昆仑数智在其承建的“中国石油智慧运营平台 2.0”升级项目中，面临着海量、高频、异构的油田物联网数据接入、存储与实时分析的极致挑战。项目需整合全国数十个油气田的实时生产数据，涵盖压力、温度、流量、示功图等上百种工况参数，每日产生超过百亿条数据记录。通过引入 TDengine TSDB 作为核心时序数据处理引擎，智慧运营平台成功构建了一套高效、稳定、可扩展的时序数据底座。借助 taosX 工具，OPC 数据实现了零代码接入；数据压缩比达到 1:10；整体数据平台服务器资源投入较原方案减少超过 60

涛思数据（TDengine）

接入 9 个场站、承接 80 万测点，华东院用 TDengine 打造新能源区域集控中心小T导读：在宁夏新能源集控项目中，区域集控中心的建设遇到了持续写入压力大、数据存储时间长以及业务实时性要求高这三大难题，经过选型，华东院在区域集控中心使用 TDengine TSDB 管理 9 个新能源场站的风电、光伏、储能数据。依托 TDengine TSDB 集群的高性能，集控中心能够支持所有场站超过 80 万测点的数据实时写入；采用多级存储的方式，将久远历史数据存储在廉价介质上，节省了大量存储成本；利用 TDengine TSDB 的数据订阅功能，集控中心实现了场站数据的实时应用与展示，成功支持全局

阿坤带你走近大数据

GoldenDB的介绍GoldenDB 是由中兴通讯自主研发的金融级分布式关系型数据库，主要面向银行、证券、保险等对高可用性、强一致性、高性能有严苛要求的核心业务场景。以下从概念、架构、语法兼容性等方面进行详细介绍：

涛思数据（TDengine）

预测性维护模型准确率提升 25%，发那科用 TDengine 释放工业数据价值小T导读：在工业 4.0 与智能制造持续推进的背景下，工业现场正以前所未有的速度产生海量时序数据。对于拥有大量 CNC 机床、机器人及各类工业传感器的制造场景来说，如何高效完成数据采集、写入、存储、分析与实时应用，已经成为数字化升级中的关键问题。发那科在推进新一代工厂物联网平台建设过程中，面临高并发写入、历史数据存储成本、实时分析延迟和系统运维复杂等多重挑战。为应对这些问题，其平台引入了 TDengine 时序数据库，作为设备数据底座，支撑设备状态透明化、工艺优化和预测性维护等业务场景。

赵渝强老师

【赵渝强老师】金仓数据库的运行日志文件金仓数据库实例初始化的时候会创建一个目录，通常都会在系统配置相关的环境变量$KINGBASEDATA来表示。当数据库初始化完成后，会在这个目录生成相关的子目录以及一些文件。下图展示了金仓数据库的物理结构。

正在走向自律

KES数据库表空间自动创建特性详解：从传统运维痛点到云原生存储落地做国产数据库运维和架构落地这么多年，基本全程跟着政企信创替换、数据库容器化改造一路走过来。落地过不少商用国产数据库，真心觉得表空间初始化问题是最不起眼、但最容易卡上线、卡交付进度的小坑。

涛思数据（TDengine）

面向桥梁全生命周期管理，桥科院以 TDengine 支撑桥梁健康监测数据采集、分析与预警小T导读：在一系列重大桥梁基础设施项目背后，桥梁健康监测系统正持续产生海量时序数据。面对传感器数量多、采集频率高、数据规模持续增长等挑战，中铁大桥科学研究院有限公司（简称桥科院）引入 TDengine TSDB 时序数据库，构建高效、稳定的数据底座，提升桥梁监测数据的采集、存储与分析能力。本文将介绍桥科院如何借助 TDengine TSDB 应对海量时序数据管理挑战，为桥梁施工监测、运营预警和长期安全管理提供有力支撑。

云边有个稻草人

KingbaseES高可用最佳应用实践——全架构部署、故障自愈与运维规范在金融、政务、能源、通信等关键行业的核心业务系统里，数据库能不能稳定运行，直接关系到业务能不能连续开展、数据安不安全。KingbaseES作为国产自主可控的企业级关系型数据库，提供了从单机基础保护、读写分离集群、共享存储集群到完善备份恢复体系的一整套高可用解决方案，能够满足不同规模、不同等级业务对连续性的严格要求。本文把高可用架构、核心配置、故障处理、计划内操作、备份恢复等关键内容做系统化梳理和落地解读，提炼出能直接用在生产环境里的最佳实践，帮助运维和开发人员快速搭建稳定、可靠、易扩展的高可用数据库系统。

涛思数据（TDengine）

红有软件重构智能油田时序数据底座，支撑生产实时感知与设备预测性维护小T导读：在智能油田建设持续推进的过程中，红有软件面临着海量时序数据带来的现实挑战：传统“关系数据库+缓存”架构逐渐难以支撑高频写入、长期存储、复杂查询和实时分析等需求。自 2022 年起，其开始引入 TDengine TSDB 时序数据库，并逐步完成从 TDengine TSDB 2.x 到 TDengine TSDB 3.3 的升级，构建起基于 3 节点集群的高可用时序数据平台。依托多级存储、数据订阅等核心功能，系统实现了写入吞吐量提升 5 倍、年存储成本降低 65%、复杂查询响应时间从分钟级缩短至秒

正在走向自律

KingbaseES选型评估：功能对标、性能基准与生态工具链兼容性深度剖析国产化替代走到今天，已经不是什么“要不要”的问题，而是“怎么换”的问题。我所在的技术团队这两年在金融和政务领域接了不少数据库国产化的项目，从最初的被动响应，到现在的主动选型，中间踩了不少坑。每一家数据库厂商跑来交流的时候，PPT上的参数都很好看，但真正落到生产环境，才是见真章的时候。

云边有个稻草人

KingbaseES 高可用集群故障恢复实践与运维落地目录一、先搞清楚：KingbaseES 故障恢复基础1.1 什么是故障恢复1.2 故障恢复为什么重要1.3 三类最常见的故障恢复场景

正在走向自律

金仓数据库高可用方案深度解析与实战在企业数字化转型进程中，数据库系统的稳定运行承载着业务连续性的核心使命。当在线服务的中断可能直接转化为企业经济损失时，构建可靠的数据库高可用架构已从技术选项变为业务必需。面对不同规模、不同特征的应用场景，单一的架构方案往往难以满足多样化的可用性需求。