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原创 TDengine TSDB 3.3.8.0 上线：SMA、TLS、TDgpt、taosX、taosgen 一次全进化
在高并发、长周期的时序数据场景中，查询性能、安全性与生态兼容性，始终是系统演进的关键。近日，TSDB（）3.3.8.0 版本正式上线，本次更新带来了 Rollup SMA 多层级预计算、TimeRange-Wise SMA 时间范围预计算、TLS 加密传输、TDgpt 数据补全、MySQL 函数增强、taosX 逻辑备份与 ORC 数据源接入等多项功能升级，全面提升系统的性能、可扩展性与数据安全。本文为你整理了该版本九大核心更新亮点，来看看哪些能力能帮你把系统跑得更快、用得更稳、管得更省心。
2025-10-22 14:16:37
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原创 时序数据库厂商 TDengine 发布 AI 原生的工业数据管理平台 IDMP，“无问智推”改变数据消费范式
在工业企业越来越依赖数据驱动决策的今天，数据的获取不再是难题，难的是从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息。而 AI 的崛起，正在重塑整个数据分析的逻辑。7 月 29 日晚，发布了一款全新产品 ——（Industrial Data Management Platform，工业数据管理平台），以“用 AI 改变数据消费范式”为主题，带来了一个全新的答案：让数据自己说话，不用提问或拉取数据，而是将实时业务洞察所需要的可视化面板、实时分析任务主动推送给你。作为一款 AI 原生的工业数据管理平台，
2025-07-30 16:36:51
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原创 写入性能：TDengine 最高达到 InfluxDB 的 10.3 倍，TimeScaleDB 的 6.74 倍
为了便于大家更好地阅读和理解，基于《 TSBS 的时序数据库（Time Series Database，TSDB）性能基准测试报告》内容，我们将从写入、查询及测试过程如何复现等几大维度输出系列文章。本篇文章将为大家解读三大时序数据库在写入性能上的差异点。
2023-03-03 09:59:01
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原创 TSBS 是什么？为什么时序数据库 TDengine 会选择它作为性能对比测试平台？
为了客观、准确、有效地评估 TDengine 3.0 的性能指标，我们决定使用 TSBS（Time Series Benchmark Suite）作为基准性能测试平台，针对 DevOps 场景的数据集对 TDengine 3.0 展开整体（包括写入、查询、存储、资源消耗等）性能评估。
2023-03-01 11:42:35
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原创 TDengine 发布主流时序数据库对比分析报告，与 InfluxDB、TimescaleDB 展开全面对比测试
报告旨在验证 TDengine 基于时序数据场景所设计的独特架构带来的性能优势以及成本控制水平，其中所有测试均在标准化条件下使用公开数据完成。
2023-02-23 15:19:11
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原创 TDengine3.0：解决高基数问题的时序数据库设计思路
TDengine 3.0 是第一个解决了高基数问题的时序数据库，本文将分享其设计思路。
2022-12-05 08:37:53
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原创 彻底开源、十倍性能的背后：TDengine 核心技术首度公开
2020年11月7日，TDengine技术开放日（北京站）在中关村举办。开源一年零四个月，14k Star，3.6k Fork，日增100+的开源用户数……除了这些亮眼的数字外，本次技术开放日上，TDengine核心作者团队，还亮出了杀手锏，首度公开了TDengine彻底开源、十倍性能的背后核心技术和设计思想。特此回顾，希望能帮助更多开发人员和物联网从业者深入了解TDengine的优势与技术理念。回顾视频和演讲PPT的获取方式见文末。当万物互联的理想一步步走向现实，物联网产业也开始面对一系列前所未有的挑战
2020-11-13 11:01:43
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转载 TDengine 2026 届校园招聘开始啦（中科大专场）
对业务逻辑与技术原理有敏锐洞察，渴望深入系统底层，具备出色的学习能力和自我驱动力，追求理解“为什么”，而不仅是“怎么做”。作为研发管培生，将深入TDengine 的各个核心技术团队，在资深导师的指导下，轮岗参与最具挑战性的研发领域。宣讲会结束后，请将简历投递至现场 HR，我们会尽快邀约合适的同学进行面试沟通，通过发放 offer。有机会挑战极具诱惑力的高收入。—— 你的每一行代码，都可能支撑着智能汽车、卫星物联网、高端制造的“生命线”。六险一金，下午茶零食，运动俱乐部，年度体检，团建，各项补助等。
2025-11-06 17:57:23
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原创 钢铁行业数字化利器，TDengine 时序数据库荣获金恒科技“年度卓越供应商”
近日，江苏金恒信息科技股份有限公司在南京举办了以“精益协同 聚力共赢”为主题的 2025 年度供应商大会，来自全国各地的 27 家生态伙伴齐聚一堂，共话工业智能化与供应链协同发展的新机遇。涛思数据凭借在时序数据库与工业数据管理领域的持续创新与卓越表现，荣获称号。图：金恒科技颁发“2024–2025年度卓越供应商”奖牌。
2025-10-29 17:10:03
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原创 杨凌美畅用 TDengine 时序数据库，支撑 500 条产线 2 年历史数据追溯
在制造业智能化产线监控实践中，杨凌美畅早期基于TSDB 3.0.7.1 Windows 开源版，支撑了 108 条产线、23 万测点的基础监控。随着业务规模迅速扩大，原有架构的性能与稳定性逐渐成为瓶颈。针对这一挑战，杨凌美畅组织专项攻关，引入TSDB 企业版 3.3.6.10 Linux，并重构时序数据处理架构与数据模型。目前系统已稳定接入 500 条产线、150 万测点，实现查询耗时稳定 ≤1 秒，告警全链路（从故障发生、数据写入、流计算处理到应用推送）时延 ≤10 秒。
2025-10-28 10:31:37
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原创 直播预告 | 时序数据赋能核电数字化转型，TDengine 引领创新新范式
在数字化浪潮的推动下，核电行业正迎来一次深刻的技术变革。从反应堆到涡轮机，从机组监测到运维管理，实时数据已成为驱动安全与效率的关键力量。但核电数据的复杂性与规模远超一般工业场景——TB 级体量、高精度采样、长周期存储与分析需求并存。如何在保障安全与稳定的前提下，让数据真正服务于决策、优化与创新，成为行业转型的共同课题。10 月 21 日 19:00（本周二），欢迎加入最新一期 TDengine Open Day。在核电站这一对数据实时性、安全性要求极高的领域，首席架构师。
2025-10-20 18:12:12
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原创 内网搭建邮件服务，打通 IDMP 通知途径
在 IDMP 点击右上角头像，【管理后台】->【系统配置】->【通知途径】，可以看到系统当前的通知途径列表，默认已创建一条包含管理员邮箱的通知途径数据。在 IDMP 点击右上角头像，【管理后台】->【用户管理】->【用户】，点击【+】按钮，邀请新用户（zhangsan@example.com），赋予角色为。在 IDMP 点击右上角头像，【管理后台】->【系统配置】->【邮件服务器配置】，将发现已更新为内网邮件服务。，需要配置 SMTP 服务器。【点击激活】，填写用户“张三”的信息，【继续】，提示。
2025-10-17 17:43:10
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原创 高达 30% 合作收益，TDengine 合作伙伴计划重磅发布
一直以来，生态都是 TDengine 长远发展的核心战略。创始人&CEO 陶建辉表示，唯有让合作伙伴先赢，生态才能真正繁荣。通过标准化的产品体系与开放共赢的合作机制，TDengine 希望携手更多伙伴，在时序数据的浪潮中找到确定性增长，共同推动工业与物联网领域的数智化升级，为产业智能化注入持续的创新动力。访问官网，立即成为 TDengine 合作伙伴，携手开拓时序数据的万亿蓝海！
2025-10-16 13:49:46
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原创 从 Wonderware 到 TDengine：大理卷烟厂的国产化转型之路
大理卷烟厂作为云南中烟的核心生产基地，聚焦高端品牌突破，主产“玉溪”、“红塔山”系列卷烟，支撑红塔集团核心品牌发展。近年来，工厂积极推进数字化转型，在制丝、复烤等关键环节引入“智能控制 + AI 预测”，并通过时序数据库完成生产数据架构的国产化替代与智能化升级，构建起质效协同的智能制造工厂。本文聚焦在制丝车间的落地方案与实际成效。制丝是决定卷烟内在品质的核心环节。长期以来，制丝车间关键工序的生产设备与工业软件一直由柯尔伯、西门子、施耐德等国外厂商主导。
2025-10-10 14:40:39
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原创 企业数字化转型必读：TDengine 和 PI System 全面对照
工业企业搞数字化转型，最头疼的莫过于 “数据基础设施跟不上”—— 成千上万的设备测点、实时涌来的时序数据、云与 AI 的落地需求，选不对平台不仅白费钱，还会拖慢整个转型节奏。今天我们就拿两款主流工业数据平台——与 AVEVA PI System 做深度对比，帮你理清选型思路，避开 “高价踩坑”“扩展受限” 的雷区。
2025-09-29 15:26:16
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原创 工业数据的下一步：从 Chat BI 的被动查询到无问智推的主动洞察
从 Chat BI 到无问智推的演进，本质是工业数据平台从 “工具导向” 转向 “业务导向” 的过程——Chat BI 解决 “如何用简单方式查数据”，无问智推则解决 “如何让数据主动适配业务需求”。TDengineIDMP 的价值，并非创造全新技术，而是将 “时序数据库的存储计算能力” 与 “工业场景的语义治理需求” 深度结合，通过设备树、模板化、流计算的协同，让数据真正 “懂工业、会服务”。
2025-09-26 15:38:44
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原创 直播预告 | C 语言内存问题分析与调试技巧
在复杂的 C/C++ 项目中，程序偶发崩溃、内存占用一路飙升、性能逐渐下降——这些问题往往藏得极深，人工排查耗时低效，常常让开发团队头疼不已。面对这些困扰开发者多年的“老大难”，如何才能既快速定位，又能从源头上杜绝？答案就在本期。Open Day 直播重磅开启！本期主题聚焦，由带来分享，带你深入掌握工具化调试方法与标准化预防流程，直击内存泄漏、越界访问、内存持续升高等核心议题。
2025-09-24 14:56:29
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原创 新客户 | 7% 压缩率、毫秒级查询，这套金融数据平台让交易回放更快
在全球金融市场互联互通的今天，逐笔成交、逐笔委托、K 线快照等数据量呈指数级增长。港股全市场高峰期每秒可达，美股更是飙到。对于证券公司和金融科技服务商而言，不仅要“存得下”，还要“用得快”：全量明细长期留存、按证券代码和时间窗口频繁查询、行情推流实时稳定，这些都对底层数据平台提出了的严苛要求。令克软件为证券、期货、基金、银行、私募等机构提供门户、交易终端、开户、证券管理系统等核心平台，并通过统一数据平台支撑运营服务、经纪业务、OTC 财富管理、行情数据中心。
2025-09-19 16:47:51
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转载 CCF 大数据学术会议 | TDengine 演讲聚焦 AI-Ready，让数据真正驱动业务
通过此次分享，涛思数据展示了 TDengine 在工业大数据和 AI 融合领域的技术探索和落地成果，也向研究者和企业传递了一个清晰信号：下一代工业数据平台必须天然适配 AI，才能支撑新质生产力的持续跃迁。打造“AI-Ready”的工业数据平台思路——不是简单在平台里“嵌几条 AI 算法”，而是要从数据建模、存储、治理到分析能力全面重构，让数据天然适配 AI，他指出，AI-Ready 平台的核心价值，不仅是让企业更快发现问题，更是让数据主动驱动业务优化，推动工业数据从“人找数据”到“数据找人”的转变。
2025-09-17 17:31:03
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原创 别再用 MongoDB 或 HBase 存储时序数据了，选对方案，帮你节省90%的存储资源！
TDengine 相比 MongoDB 和 HBase 在时序数据存储上展现出显著优势。实际案例显示，TDengine实现了 3/100 的惊人压缩率（11 亿条数据仅占 12 G），比传统方案提升10-20 倍。同时解决了HBase 入库延迟问题，单机入库性能达 200 万/秒，大幅降低存储成本。其卓越性能来自专为时序数据优化的存储架构，建议关注官方技术文章了解详情。
2025-09-17 11:45:00
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原创 不用 Redis、Kafka，告诉你如何简化时序数据平台的架构
TDengine 时序数据库通过内置缓存、流处理和数据订阅功能，大幅简化了时序数据处理架构，替代了 Kafka/Redis/Spark 等组件。其 3.0 版本重构的流计算引擎支持 SQL 转 pipeline 处理，在百万行/秒写入时仍保持毫秒级延迟，适用于实时警报等场景。该方案显著降低运维成本，仅需简单 SQL 即可实现复杂功能。
2025-09-16 16:41:48
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原创 时序数据库 TDengine 成功替代 Wonderware，昆明卷烟厂实现国产自主可控！
昆明卷烟厂数字化转型中，其原有Wonderware系统面临数据量激增、存储查询效率低等挑战。国产时序数据库TDengine以三节点集群成功应对百万级点位写入，3年压缩1.8万亿条数据至原空间的30%，完美兼容麒麟系统并与SCADA等系统无缝对接。这一方案不仅实现国产替代，更推动企业迈向智能制造新阶段。
2025-09-12 18:10:42
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原创 新签约 | Oracle 慢到拖垮查询？江西水投换上 TDengine 时序数据库秒回实时监控
在水利行业，数据早已不再是“有没有”的问题，而是“能不能用好”的挑战。江西省水利投资集团作为全省水利投融资与建设的龙头企业，长期面对数据量激增带来的困境：Oracle 数据库存储空间庞大、上千万条数据后查询效率急剧下降，导致跨区域水务监测与调度面临“看得见却用不快”的局面。与此同时，监控设备遍布全省，如何高效采集、存储和分析这些实时数据，成为保障水安全的关键难题。引入后，这一困境被彻底破解。集团将水利厅所有监测设备的海量数据统一存储在。
2025-09-12 17:37:07
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原创 数据湖变“数据沼泽”？TDengine IDMP 让 AI 秒懂数据
从 ETL 到 ELT，工业数据管理的目标一直没变：让数据 “存得下、用得快、出价值”。但光有 ELT 不够，光有 AI 也不够——得有一个平台，把 “数据情景化” 做好，让 AI 能 “看懂数据、用好数据”。TDengineIDMP 做的就是这件事：它不是单纯的 “数据库扩展”，也不是 “治理工具”，而是把 “存储、情景化、AI 协作” 串起来的工业数据中枢。它解决的是工业数据的 “最后一公里” 问题——从 “存下数据” 到 “挖出价值”。
2025-09-09 11:39:42
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