- 博客(633)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
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
1384
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
1451
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
1510
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
1606
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
20814
4
原创 TDengine 2.0正式上线，集群功能开源，不用再为高可靠、数据规模大而发愁了
2019年7月，涛思数据团队将精心研发的TDengine 1.6版本开源，开源后，产品获得了开发者社区的积极反馈。从超过百万用户的体验反馈中，我们团队发现了一些技术问题。而彻底解决这些问题，需要我们对一些功能进行重新的设计和研发。历经八个月的披星戴月，TDengine 2.0 终于来了！下面一起来看看，TDengine 2.0具体都有哪些升级改进。秉持开源初心，率先将集群版开源我们在与开源社区用户的沟通中发现，对于时序大数据的处理，仅仅使用开源的单机版，对很多场景来说是远远不够的。而越来越多的开源时
2020-08-03 19:20:54
26890
8
原创 从细胞工厂到智能制造：Extracellular 用时序数据库 TDengine 打通数据生命线
在细胞培养过程中，生物反应器会源源不断地产生大量时序数据，例如温度、pH 值、溶解氧、营养物浓度等。这些数据不仅要实时采集、展示，还要用于后续的过程优化与合规审计。Extracellular 面临的关键挑战包括：支持实验员和科学家使用实时仪表板进行过程分析与监控通过 MQTT 协议，实现与设备的高频数据采集快速访问历史数据，驱动机器学习模型和工艺优化从实验室走向工厂，系统需具备良好的横向扩展能力支持本地部署和云端运行，避免厂商锁定选择TDengine后，Extracellular 搭建起了一套。
2025-05-23 14:35:08
1086
原创 时序数据库 TDengine × Superset：一键构建你的可视化分析系统
如果你正在用管理时序数据，写 SQL 查询没问题，但一到展示环节就犯难——图表太基础，交互不够，甚至连团队都看不懂你辛苦分析的数据成果？，让数据分析不止于查询，更能一图胜千言。是专为高频写入、大规模查询设计的时序数据库，而 Apache Superset 则是当前最受欢迎的开源 BI 工具之一，支持直观的图表、强大的 SQL 编辑器和灵活的仪表盘管理。两者结合，就像给你的数据装上“显示器”，不止好用，还很好看！
2025-05-23 14:32:30
793
原创 EMQX Cloud 、时序数据库 TDengine Cloud 实现数据互通！联手打造端到端云上大数据解决方案
目前， EMQX Cloud 只支持通过公网将数据接入TDengineCloud 当中，后续还会更新以支持私有连接（private link）方式，进一步提升 EMQX Cloud 和TDengineCloud 用户的使用体验。面对数据洪流的挑战与机遇，EMQX 与TDengine的深度合作为行业带来了突破性的技术解决方案。不仅构建了支撑海量数据处理的超高性能技术底座，更通过创新性的架构设计，重塑工业互联网与物联网的数据基础设施标准范式，助力企业在数智化转型浪潮中获得关键竞争优势，开启智能化发展的新篇章。
2025-05-23 14:28:30
603
转载 聚焦核电数智化，TDengine 在 NITF 2025 分享亿级数据处理方案
该组件内置于 TDengine 中，用户只需一条 SQL 语句，即可调用预测、异常检测、补齐、分类等智能分析能力，支持时序模型、大语言模型与自定义算法的无缝集成，为核电行业的智能运维和数据洞察打开了新窗口。我们期待与更多核电行业伙伴携手，在“数智赋能”的道路上，共同构建更安全、高效、智能的能源未来。：在中核运行研究院与中国信通院联合组织的测试中，TDengine 在三节点三副本场景下实现超 550 万条/秒的写入性能，支持快采点（1ms 采样）与普通点（400ms 采样）的混合处理。
2025-05-22 17:40:32
117
转载 零容忍！涛思数据发严正声明
技术文档中关于"在列式存储引擎层基于 KaiwuDB 实现 TDengine 存储优化与改进"的表述，不仅侵害 TDengine 知识产权，更通过刻意构建的"基于-实现"语法结构，形成"KaiwuDB 为底层技术支撑"的诱导性技术关联暗示；TDengine 作为我司完全自主研发的时序数据库产品，自 2017 年发布以来始终遵循自主可控原则，存储引擎层采用原创的列式存储结构，未依赖任何第三方数据库内核，且拥有全部专利；然而，技术剽窃与混淆视听的行径，不仅伤害创新者的心血，更将破坏中国基础软件的国际声誉。
2025-05-20 17:41:36
140
原创 聚焦查询引擎优化：技术人如何在国产数据库项目中不断突破
他曾在华为写协议、在联想设计全球负载均衡系统、在 Oracle 深入区块链核心模块，参与过多个重量级项目。但直到他加入涛思数据，才真正开启了一段从“技术精英”到“团队带头人”的深度蜕变旅程。2024 年，潘魏成为之一。这份荣誉不仅是对他技术贡献的肯定，也象征着他在推动查询引擎不断进化、带领团队突破极限方面的认可。但他和的故事还要从 2020 年的那个秋天讲起。
2025-04-29 10:49:08
805
原创 时序数据库 TDengine × Perspective：你需要的可视化“加速器”
数据不会说谎，但你需要一个窗口，看到它在说什么。TDengine× Perspective 不仅是一种集成方式，更是为了让数据“看得见、看得清、看得懂”。现在就赶快来试试这套解决方案吧，点击阅读原文可查看更详细的集成信息，开启你的可视化“进阶探索”之旅！
2025-04-29 10:44:50
638
原创 宁德新能源：时序数据库 TDengine 支撑百万级工业设备实时数据高效治理
宁德新能源正计划进一步拓展TDengine在数字孪生、AI 质检等核心场景中的应用，打造锂电行业的工业互联网标杆平台，持续引领新能源产业的技术创新。未来规划包括：将TDengine部署扩展至全球 5 个生产基地，实现统一的数据平台架构；集成 AI 框架，实现毫秒级工艺参数调优，推动制造过程智能化升级；构建 TB 级时序数据沙箱，供研发团队进行建模、验证与算法训练，释放数据潜能。我们期待TDengine。
2025-04-29 10:42:44
1089
原创 从啃源码到主导查询引擎优化，他靠什么赢得 CEO Award？
我们将深入解析传统架构在智慧交通中的短板，介绍 TDengine 在智慧高速、桥梁健康监测等场景的落地实践，展示如何通过“感知-决策-控制”三步走，实现交通数据的秒级闭环处理。在理解这一本质后，他们换了个创新思路，“线程数不受限，只需要并发运行的线程数受限即可”，最终通过“线程接力”的方式优雅解决了问题，既大幅减少了优化工作量，又满足了限制性需求，也保障了性能。“比如你在做一个功能时，如果是按自己的能力上限去思考和设计，最后把心里所有的 TODO LIST 全部消灭，我觉得你就是一个很厉害的人了。
2025-04-24 17:41:52
526
原创 从边缘到云端，如何通过时序数据库 TDengine 实现数据的全局洞
TDengine边云协同解决方案凭借其高效的数据同步能力、灵活的配置机制和强大的实时处理性能，成为应对工业互联网场景下数据管理挑战的有力工具。通过统一的边云架构，TDengine能够在满足边缘侧实时处理需求的同时，将大量数据高效汇聚至云端，帮助企业在数据分析和决策上实现全局视角。希望本文能够帮助企业更好地理解边云协同技术的优势，并为其未来的数字化转型和智能化生产提供有价值的参考。
2025-04-23 16:18:54
993
原创 时序数据库 TDengine 助力石油石化业务， 平滑接替 Oracle 数据库
石油石化行业的时序数据广泛应用于能源生产、运输、加工和销售等环节，大量设备、传感器和监控系统持续生成时时序数据，用于支撑生产监控、调度优化和故障预警。早年时序数据库尚不成熟，我们曾采用 Oracle 存储某大型油田的时序数据，但随着业务数据量快速增长，各油田系统在数据处理和查询性能上逐渐暴露出瓶颈。石油石化是胜软科技重点服务的行业之一，而涛思数据也在该领域积累了丰富的实践经验。
2025-04-23 16:15:14
1219
原创 工业数据治理范式革新：时序数据库 TDengine虚拟表技术解析
凭借卓越的性能和强大的功能，TDengine成功搭建了 OT 与 IT 场景之间的高效过渡桥梁。未来，业务应用将不再受制于 OT 数据与 IT 业务数据格式的差异，数据整合与应用将更加顺畅。随着业务规模的不断扩大，TDengine的易用性优势将愈发显著，为企业数字化转型筑牢坚实的数据根基，助力企业迈向智能化、高效化的未来发展之路。
2025-04-16 15:22:01
1255
原创 新客户 | 美妆智造全面升级：毫秒级查询 + 极致压缩
如果你也在数字化转型中遇到数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难等挑战，欢迎进入 https://taosdata.feishu.cn/share/base/form/shrcnUtB1ogP9bwxr9LWRYFKfNb 留下你的需求信息，为了提升数据处理能力，打造更高效、智能的生产体系，创元集团与涛思数据（化妆品行业对生产精度和质量控制要求极高，创元集团在不断扩大生产规模的同时，也面临着数据管理和分析的挑战。此外，多维数据关联分析能力加强，使质量管理更加精准，助力创元集团进一步推进智能化升级。
2025-04-16 15:13:56
300
原创 虚拟表、TDgpt、JDBC 异步写入…TDengine 3.3.6.0 版本 8 大升级亮点
近日，3.3.6.0 版本正式发布。除了此前已亮相的时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，本次更新还带来了多个针对性能与易用性的重要增强：虚拟表全面上线，支持更灵活的一设备一表建模；JDBC 写入机制全新升级，单线程性能最高提升 60 倍；流计算支持 CONTINUOUS_WINDOW_CLOSE 模式、事件通知机制等关键能力，为实时处理打下更稳固的基础。本文为你整理了该版本的八大核心更新亮点，并附上社区版和企业版的详细新增功能。如果你还没来得及深入了解，不妨现在看看，哪些能力正好能解决你的当前需求👇。
2025-04-08 14:03:50
813
原创 时序数据库 TDengine Cloud 私有连接实战指南：4步实现数据安全传输与成本优化
通过上述四步简单的配置过程，现在你可以轻松地享受到由TDengineCloud 私有连接带来的诸多好处，包括但不限于更高的安全性、更低的成本以及更好的性能表现。立即采取行动吧！访问TDengine Cloud官网，注册并创建免费实例。按照TDengine Cloud 私网连接配置文档完成私有连接设置，体验前所未有的数据传输效率与安全性。
2025-04-08 10:54:55
1302
1
原创 时序数据库 TDengine + Tableau，数据可视化一步到位！
过去，我们谈TDengine，总是讲写入有多快、存储多省、查询多稳。现在，是时候看看这些数据如何“活”起来了。Tableau 的加入不仅让TDengine的数据变得更直观、更具说服力，也为你开启了一个更广阔的分析空间。下一步？快打开 Tableau，接入你的TDengine数据，做一个你自己都惊艳的仪表盘吧！
2025-04-08 10:51:23
280
原创 时序数据库 TDengine × Excel：一份数据，两种效率
对于需要做简单数据查询和可视化的用户来说，Excel 是最直接的工具。现在，TDengine通过 ODBC 实现了对 Excel 的支持，进一步降低了数据使用的门槛。如果你团队正在使用 Excel 处理日常数据，不妨试试看这个集成方式，也许能节省不少时间。
2025-04-07 10:10:29
567
原创 技术揭秘｜TDgpt 如何让时序数据库原生支持 AI？
在时序数据预测分析、异常检测、数据补全和数据分类等应用领域，研究人员提出并开发了众多具有不同技术特点、适用于不同场景的时序数据分析算法，已被广泛应用在时序数据预测、异常检测等任务中。这类分析算法通常以高级编程语言（Python 语言或 R 语言）工具包的形式存在，并通过开源的方式广泛分发和使用，这种应用模式极大地便利了软件开发人员在应用系统中调用复杂的分析算法，大大降低了使用高级算法的门槛。与此同时，数据库系统的研发也在不断演进。
2025-04-07 09:57:23
657
原创 时序数据库 TDengine 发布时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，核心代码开源
2025 年 3 月 26 日，涛思数据通过线上直播形式正式发布了其新一代时序数据分析 AI 智能体——TDgpt，并同步开源其核心代码（GitHub 地址：https://github.com/taosdata/TDengine）。这一创新功能作为3.3.6.0 的重要组成部分，标志着时序数据库在原生集成 AI 能力方面迈出了关键一步。TDgpt 是内嵌于中的时序数据分析 AI 智能体，具备时序数据预测、异常检测、数据补全、分类等多项智能分析能力。
2025-03-27 09:33:39
1106
转载 TDengine 发布时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，核心代码开源
同时，TDgpt 提供内置的通用模型，并支持与合作伙伴算法方案的无缝对接，使用户可以根据自身业务场景灵活选择最适配的模型方案，TDgpt 当前已支持多种主流时序基础模型，包括 Salesforce 的 Uni2TS、Amazon 的 Chronos、Google 的 TimesFM、小红书的 Time-MoE，以及涛思数据自研的。，并同步开源其核心代码。，并持续集成更多优秀的时序开源算法模型。通过这种方式，TDgpt 将数据库平台与 AI 模型的演进解耦，既保障了系统的稳定性，又提升了算法创新的灵活性。
2025-03-27 07:01:13
320
原创 夏令时的坑：你的数据库真的能正确处理时间跳变吗？
未定义行为（Undefined Behavior）是指特定代码或操作没有明确规定的结果，也不会对该结果作出兼容性的保证。在TDengine中，用户不可依赖当前未定义的行为进行判断或应用。仅针对使用当地时间带来的影响作说明，使用 UNIX 时间戳或 RFC3339 无影响。写入无法写入夏令时跳变时不存在的时间数据。写入夏令时跳变时重复的时间是未定义行为。查询查询条件指定夏令时开始时跳变的时间，其查询结果为未定义行为。查询条件指定夏令时结束时重复的时间，其查询结果为未定义行为。显示带时区显示不受影响。
2025-03-26 15:01:35
1175
原创 告别分库分表，时序数据库 TDengine 解锁燃气监控新可能
随着设备规模接近十万量级，原有 MySQL 存储方案在时序数据高频写入和查询性能上逐渐暴露瓶颈，分库分表的复杂度也带来了额外的运维负担。如果你也在数字化转型中遇到数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难等挑战，欢迎进入 https://taosdata.feishu.cn/share/base/form/shrcnUtB1ogP9bwxr9LWRYFKfNb 留下你的需求信息，，利用其原生时序数据模型与“超级表”机制，优化数据管理和查询性能，同时降低系统运维成本。后，设备数据自动分片，运维更简单。
2025-03-26 14:53:35
440
原创 从 MySQL 到时序数据库 TDengine：Zendure 如何实现高效储能数据管理？
随着光伏、电池等技术的不断进步，家庭储能、户外储能市场蓬勃发展，广州疆海科技有限公司旗下的 “Zendure（征拓）” 致力于家庭储能和能源管理系统的研发与销售，用户遍布全球。对储能设备进行能量分析是 Zendure 的关键业务之一。这一动作能够帮助用户实时掌握储能设备的运行状态，通过对功率、电能以及输入输出数据此类典型的时序数据进行精准统计与分析，用户可清晰了解设备的能效表现与能源使用情况，轻松实现精细化管理和优化决策。
2025-03-26 14:52:04
1311
原创 直播预告 | TDgpt 智能体发布 & 时序数据库 TDengine 3.3.6 发布会即将开启
从海量监控数据，到工业、能源、交通等场景中实时更新的各类传感器数据，时序数据正在以指数级速度增长。而面对如此庞杂的数据，如何快速分析、自动发现问题、精准预测未来，成为企业数字化转型过程中的关键挑战。TDengine 的答案是——AI 智能体。2025 年 3 月 26 日（本周三）14:00，TDgpt 智能体发布暨 TDengine 3.3.6 发布会将通过线上直播形式正式举行。在本次会议上，我们将重磅发布 TDengine 内置的时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，并带来全新版本 TDengine
2025-03-25 10:34:37
516
1
原创 百万指标，秒级查询，零宕机——时序数据库 TDengine 在 AIOps 中的硬核实战
在展开分享之前，我先简单介绍一下指标采集业务和TDengine，以便帮助大家更好地理解背景和技术选型。1.指标采集业务采集、监控和告警。采集是首要环节，需要通过多种方式将服务器、应用等关键指标数据汇集到平台中，随后实现监控图表展示、告警策略触发等一系列运维操作。2.TDengineTDengine是一款开源、高性能、云原生的时序数据库。它针对物联网、车联网、工业互联网、金融和 IT 运维等场景进行了专门优化设计，同时集成了缓存、流式计算、数据订阅等系统功能。
2025-03-19 15:47:45
667
原创 Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器
是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。通常情况下，同步接口基于异步接口实现，二者的方法签名，除了异步接口多了 async 关键字外，基本一致。taos 模块封装了 taos-optin 和 taos-ws 模块中的实现，同时将 taos-query 模块所定义的公共接口和数据结构予以暴露。开源协作的效率：在数据库领域，社区贡献者的“需求反哺”比闭门造车更能击中痛点。
2025-03-19 15:26:05
1095
原创 时序数据库 InfluxDB 3.0 版本性能实测报告：写入吞吐量提升效果验证
尽管 InfluxDB 3.0 经过全面重构，并宣传性能显著提升，但从写入性能来看，至少对开源用户而言，这一承诺并未兑现。测试结果表明，其写入性能仅在超大规模数据集下略优于 InfluxDB 1.8，而对于大多数用户，尤其是设备数少于 100 万场景下，性能反而有所下降。即便目前仍处于 Public Alpha 阶段，但该版本已开发一年多的时间，它的表现真的值得开源社区期待吗？此外，InfluxDB 3.0 采用了全新架构，导致用户无法顺利从 1.8 版本升级。
2025-03-07 20:32:49
1513
原创 用数据唤醒深度好眠，时序数据库 TDengine 助力安提思脑科学研究
如果你也在数字化转型中遇到数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难等挑战，欢迎进入 https://taosdata.feishu.cn/share/base/form/shrcnUtB1ogP9bwxr9LWRYFKfNb 留下你的需求信息，目前，安提思已完成经颅磁刺激系统的医疗器械型式检验，并计划开展多中心 RCT 临床试验，进一步验证其在阿尔茨海默病、抑郁症等领域的应用价值。将持续提供强大的数据支撑，助力安提思推动脑科学创新，让智能神经调控技术迈向更广阔的临床应用场景。
2025-03-07 20:30:44
448
原创 从 MongoDB 到 TDengine，沃太能源实现 18 倍写入性能提升
公司拥有国家级“专精特新”重点小巨人、国家高新技术企业认证、国家知识产权示范企业等多项荣誉，主要产品涵盖微型、户用、工商业和大型四大储能核心领域，广泛应用于电力系统的发电、输电、配电、用电等环节，可帮助降低用电成本、 提高新能源电力使用率、减少碳排放，为可持续发展做出积极贡献。在 2024 年前，我司使用 MongoDB 数据库存储时序数据，包括运行数据、秒级数据、功率数据、能量数据、收益数据、FFR 和 FACS 数据，涉及数十万设备的千万测点数据写入存储与实时设备状态查询与分析。
2025-03-07 20:29:45
834
原创 直播预告 | 揭秘 TDengine 高性能背后的架构哲学与实战落地
而风电运维工程师，正为存储每年新增的 300TB 时序数据成本发愁……的高性能架构设计，带你探究支撑其卓越读写性能、极致压缩能力的核心技术，并首次揭秘。工业互联网的爆发式增长，让时序数据处理成为技术攻坚的“深水区”在实际应用中的表现，如何帮助企业应对数据增长带来的挑战，并提升业务效率。2025 年产品规划，新特性、新优化，助力企业更高效管理时序数据。：如何贡献代码、参与 GitHub 互动！：海量数据如何高效存储与查询？✅ 苦于海量时序数据存储与查询的中高级开发者。等维度频频遇挫，而专为时序数据设计的。
2025-03-07 20:25:58
401
原创 存储降本，查询提速！时序数据库 TDengine 助力靖江特钢释放数据价值！
如果你也在数字化转型中遇到数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难等挑战，欢迎进入 https://taosdata.feishu.cn/share/base/form/shrcnUtB1ogP9bwxr9LWRYFKfNb 留下你的需求信息，，在极低存储成本的基础上，数据查询效率大幅提升，实时监控与预警更灵敏，为生产调度和故障排查提供有力支持。改造后的平台助力靖江特钢深度分析海量历史数据，挖掘潜在优化点，有效提升生产效率和产品质量，助力企业向高质量发展迈进。专业团队将尽快与你联系，提供针对性的技术支持。
2025-03-07 20:24:17
143
原创 taosd 写入与查询场景下压缩解压及加密解密的 CPU 占用分析
在当今大数据时代，时序数据库的应用越来越广泛，尤其是在物联网、工业监控、金融分析等领域。作为一款高性能的时序数据库，凭借独特的存储架构和高效的压缩算法，在存储和查询效率上表现出色。然而，随着数据规模的不断增长，在保证数据安全性和存储效率的同时，如何优化 CPU 的资源占用，成为了一个值得深入讨论的问题。通过深入分析的存储压缩技术和数据加密功能，我们将评估其在实际应用中的性能表现及对系统资源的影响。希望本篇分析能为用户提供有价值的参考，帮助大家在实际应用中更好地权衡数据安全、存储效率与系统性能。
2025-03-07 20:22:27
762
原创 消防行业如何借助 TDengine 打造高效的数据监控与分析系统
消防行业的业务建模需要以传感器数据、实时监控和报警系统为核心。TDengine凭借强大的时序数据处理能力，通过超级表、标签设计、高效查询与数据压缩机制，为消防行业提供高效的大规模数据管理和分析解决方案。在业务模型设计中，我们应充分发挥TDengine的分布式架构、高可用性、批量写入和实时查询功能，确保系统的可靠性、可扩展性和高性能。更多TDengine用户案例移至 https://www.taosdata.com/tdengine-user-cases?
2025-03-07 20:19:02
906
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人