20分钟了解物联网开源数据库部署解决方案
本文针对物联网数据存储提供解决方案的思路，项目特点：结构化数据、传感器节点多(>100)、传感器类型多（>30）、采样频率高（1HZ），在此背景下，一般的关系型数据库已经不能够支撑数据存储，基于免费开源的软件完成数据存储工作，提高数据的读写能力。
一文读懂TDengine的三种查询功能
为一款专业的时序数据库（Time Series Database，TSDB），为满足用户在不同场景下的查询需求，TDengine 提供了丰富的查询功能。除了一些主要的查询外，还包括多表聚合查询、降采样查询及连续查询，本文将从实际操作层面对这三种特殊查询进行解读。
TDengine 时序数据特色查询语法详解，助力时序场景下的应用开发
TDengine 是专为时序数据而研发的大数据平台，存储和计算都针对时序数据的特点量身定制，在支持标准 SQL 的基础之上，还提供了一系列贴合时序业务场景的特色查询语法，极大地方便了时序场景的应用开发。TDengine 提供的特色查询包括数据切分查询和窗口切分查询，本文将从语法层面深入解读这两种特色
TDengine | taosdump的使用方法和注意事项
为了让大家更好地进行 TDengine 集群间的备份和迁移工作，一款名为 taosdump 的工具应用程序被打造出来。在本篇文章中，我们对 taosdump 的使用方法和注意事项进行了相关汇总，给到有需要的开发者。
TDengine 压缩性能实际测试（对比 DolphinDB ）
目前市面上主流的压缩算法都是公开的，各家产品所采用的压缩算法之间并没有太大差距。压缩算法的选择，更多是根据产品定位不同而作出的取舍。压缩和解压本身是需要消耗资源的，并不存在对所有数据都表现优异的压缩算法。TDengine 为了实现性能的超常发挥，采用了大量的非常规（重复、排序）数据进行 Benchm
Elasticsearch性能优化实践
搜索的时候，时间作为一个必须的搜索条件（这其实跟时序数据库类似），根据时间跨度解析出涉及到的索引，这样能缩小搜索的范围，如果可以，我们可以对时间跨度进行限制，比如规定时间跨度不能超过3天，这样最多只会搜索4个索引。上文提到过，我们有3个data node，我决定再增加一个data node，一共4个
时序数据库
时序数据是随时间不断产生的一系列数据，简单来说，就是带时间戳的数据。虽然其他数据库也可以在数据规模较小时一定程度上处理时间序列数据，但 TSDB可以更有效地处理随时间推移的数据摄取、压缩和聚合。以车联网场景为例，20000辆车，每个车60个指标，假设每秒采集一次，那么每秒将上报20000 * 60
助力地质灾害专业监测，TDengine为和谐社会保驾护航
监测物联网大数据
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