【项目实战】TDengine入门介绍

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分类专栏： 003 - 数据库 文章标签： tdengine 大数据 时序数据库
于 2023-11-25 06:17:37 首次发布
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TDengine是一款开源的高性能分布式时序数据库，适用于物联网、车联网等领域的实时数据处理。其特点包括低延迟、高并发、高效存储压缩，提供丰富的API和内置功能，如缓存、流式计算和数据订阅。TDengine采用分片集群架构，保证数据一致性和可靠性，核心组件包括TDengineDB、TAOSRouter和TaosCmd。使用步骤包括下载安装、创建数据库、插入和查询数据。

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一、 TDengine是什么？

  • TDengine是一款开源的分布式时序数据库
  • 一款开源、高性能、云原生的时序数据库 (Time Series Database, TSDB)
  • 一款强大而易用的时序数据库
  • 一款创新性的大数据处理产品
  • 一款高性能、分布式的物联网、工业大数据平台
  • 一款高效的存储、查询、分析时序大数据的平台
  • 基于C语言开发。
  • 由涛思数据开发推出的

二、TDengine的适用场景

TDengine核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库

TDengine适用于各种实时数据处理场景，适用于处理大规模时序数据。尤其是物联网、车联网等领域中的大规模时序数据存储、实时数据分析、实时监控等多种应用场景，对于那些需要快速、可靠地处理大量时序数据的应用来说，是一个理想的选择。
例如，物联网设备监控系统、自动驾驶、智能电网等。
例如，设备监控、实时报表、机器学习等。

  • 专门用于处理物联网和车联网领域的大规模时序数据。
  • 专门面向物联网、车联网、工业互联网、IT运维等高速增长的大数据市场。
  • 专为物联网、车联网、工业互联网、电力、金融、IT运维等场景优化设计。

二、TDengine

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TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库，且针对物联网、车联网、工业互联网、金融、IT运维等场景进行了优化。TDengine的代码，包括集群功能，都在 GNU AGPL v3.0 下开源。除核心的时序数据库功能外，TDengine还提供缓存、数据订阅、流式计算等其它功能以降低系统复杂度及研发和运维成本。
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​ TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，它能安全高效地将大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，对业务运行状态进行实时监测、预警，提供实时的商业洞察。其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库 TDengine OSS。
好的,我现在基础很薄弱,给我一条从数据库/开发语言/前后端开发/系统架构等等的学习路线
最新发布
02-27
<think>好的，用户现在基础很薄弱，想要一条从数据库、开发语言、前后端开发到系统架构的学习路线。首先，我需要确定用户的学习背景和目标。之前用户提到过职业目标是进入国企的工业信息化领域，所以学习路线需要侧重国企常用的技术栈，比如Java、Spring Boot、国产数据库等。 用户基础薄弱，所以得从最基础的开始。先选择一门合适的编程语言，Java在国企中使用广泛，特别是企业级应用，所以推荐Java作为起点。然后数据库部分，需要包括传统的关系型数据库如MySQL，以及国产的达梦数据库，还有时序数据库如TDengine，因为工业场景常用时序数据。 接下来是前端部分，国企项目可能更看重功能而非炫酷的界面，所以Vue.js比较合适，学习曲线平缓，社区资源多。然后后端框架选Spring Boot，因为国内Java生态中Spring家族占主导，尤其是Spring Cloud Alibaba在微服务架构中应用广泛。 系统架构方面，需要从单体应用过渡到微服务，涉及分布式和系统设计基础。同时要加入工业信息化特有的内容，比如物联网协议、数据中台、三维可视化等，贴合国企项目需求。 学习路线要分阶段，每个阶段有明确的目标和时间安排，帮助用户逐步提升。还要考虑实战项目，比如工业设备管理系统，这样能结合理论学习和实践，积累项目经验。此外，国企面试可能注重证书和国产技术，所以加入认证考试和国产中间件的内容也很重要。 需要避免过于复杂的互联网技术，比如高并发秒杀，转而强调工业场景的应用。资源推荐方面，要提供适合国企的文档、书籍和实战平台，比如华为云工业互联网平台，帮助用户获取真实项目经验。 最后，鼓励用户坚持，定期复习，参与开源项目，保持技术敏感度。整个路线需要结构清晰，循序渐进，确保用户即使基础薄弱也能跟上，逐步达到目标。</think>以下是针对零基础学习者的**国企信息化开发全栈学习路线**，结合工业领域需求与技术通用性设计，分阶段推进，包含关键学习节点与实战项目建议： --- ### **阶段一：编程筑基（第1-2月）** #### **1. Java语言核心（国企开发主力）** - 重点掌握：集合框架、IO流、多线程（线程池实战） - 国企特色：JDK 1.8特性（Lambda与Stream API） - 代码示例： ```java // 工业设备数据过滤（Stream API应用） List<SensorData> validData = sensorList.stream() .filter(d -> d.getVoltage() > 220 && d.getStatus().equals("NORMAL")) .sorted(Comparator.comparing(SensorData::getTimestamp)) .collect(Collectors.toList()); ``` #### **2. 数据库入门双轨制** - **MySQL基础**：ER图设计、事务隔离级别、慢查询优化 - **达梦数据库迁移**：学习DM SQL与Oracle的兼容写法 ```sql -- 达梦特有语法（监控表空间） SELECT TABLESPACE_NAME, STATUS FROM V$TABLESPACE WHERE CREATE_TIME > SYSDATE - 7; ``` --- ### **阶段二：前后端突围（第3-4月）** #### **1. 前端三板斧** - **Vue3+Element Plus**：重点学习表格数据绑定与ECharts集成 ```vue <template> <el-table :data="deviceList" @row-click="showTelemetry"> <el-table-column prop="deviceId" label="设备编号"/> </el-table> </template> ``` - **工业大屏适配**：掌握rem布局与屏幕分辨率自适应 #### **2. 后端核心框架** - **Spring Boot实战**：开发设备管理RESTful API ```java @PostMapping("/device/{id}/command") public ResponseEntity<?> sendControlCommand( @PathVariable String id, @RequestBody ModbusCommand command) { // 对接真实PLC控制逻辑 } ``` - **国产中间件集成**：在TongWeb上部署war包 --- ### **阶段三：架构跃升（第5-6月）** #### **1. 微服务架构（Spring Cloud Alibaba）** - 重点组件：Nacos（替代Eureka）、Sentinel（熔断降级） - 工业场景应用：开发分布式数据采集服务 ```yaml # application.yml 特殊配置 spring: cloud: nacos: discovery: namespace: industrial-prod # 按产线划分命名空间 ``` #### **2. 工业级数据库进阶** - **TDengine实战**：存储电力设备时序数据 ```sql CREATE STABLE power_logs ( ts TIMESTAMP, voltage FLOAT, phase INT ) TAGS (station_id BINARY(16)); ``` - **PostGIS空间查询**：分析船舶航行轨迹 ```sql SELECT ST_Length(trajectory::geography) FROM ship_paths WHERE ST_Within(location, factory_zone); ``` --- ### **阶段四：工业信息化实战（第7-8月）** #### **1. 工业协议解析** - **Modbus TCP开发**：使用Jamod库实现PLC通信 ```java ModbusTCPMaster master = new ModbusTCPMaster("192.168.1.10"); master.connect(); ReadInputRegistersRequest req = new ReadInputRegistersRequest(0, 10); ProcessImage response = master.send(req); ``` #### **2. 三维可视化开发** - **Three.js基础**：构建变电站三维模型 ```javascript const loader = new GLTFLoader(); loader.load('transformer.glb', model => { model.scene.traverse(child => { if (child.isMesh) { child.material = new MeshPhongMaterial({color: 0xff0000}); } }); }); ``` --- ### **阶段五：架构设计（第9-12月）** #### **1. 系统设计基础** - 掌握工业场景特殊设计模式： - 批处理架构（适合质量检测系统） - 边缘计算架构（适合现场设备控制） #### **2. 数据中台建设** - 工业数据湖构建： ```java // 使用Apache IoTDB处理设备数据 Session session = new Session.Builder() .host("localhost") .port(6667) .build(); session.open(); session.insertRecord("root.factory.d1", System.currentTimeMillis(), Collections.singletonList("temperature"), Collections.singletonList(DataType.DOUBLE), Collections.singletonList(38.6)); ``` --- ### **学习资源精选** 1. **书籍推荐** - 《Spring Boot实战派（工业应用篇）》 - 《能源行业数据库设计规范（国标GB/T 31916-2015）》 2. **实战平台** - 华为云工业互联网Lab（含PLC仿真环境） - 中国信通院《工业互联网平台测试床》 3. **认证体系** - 达梦DCA认证（国产数据库必考） - 工业互联网平台工程师（工信部教考中心） --- ### **关键里程碑建议** - **第3个月**：完成设备管理CRUD系统（Spring Boot+Vue3） - **第6个月**：开发带实时数据监控的变电站Demo - **第9个月**：参与开源工业物联网项目（如Apache IoTDB） - **第12个月**：获得2项软件著作权（方向：工业大数据） --- **每日学习节奏建议**： ``` 08:00-09:30 阅读工业信息化白皮书（侧重行业认知） 14:00-16:00 编码实战（严格按国企代码规范） 19:00-20:30 调试工业协议模拟器（如Modbus Slave） 22:00-23:00 参与工业技术社区讨论（如IoT Hub中文论坛） ``` 坚持每日提交代码到Gitee（形成可视化贡献图），每两周在博客园发布技术复盘文章，重点记录工业场景下的调试经验。
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