產品簡介

TDengine 是一款高性能、分散式、支援 SQL 的時序資料庫 (Database)，其核心程式碼，包括集群功能全部開源（開源協議，AGPL v3.0）。TDengine 能被廣泛運用於物聯網、工業互聯網、車聯網、IT 運維、金融等領域。除核心的時序資料庫 (Database) 功能外，TDengine 還提供快取、數據訂閱、流式計算等大數據平台所需要的系列功能，最大程度減少研發和運維的複雜度。

本章節介紹TDengine的主要功能、競爭優勢、適用場景、與其他資料庫的對比測試等等，讓大家對TDengine有個整體的了解。

優勢

能保證一個採集點的數據在存儲介質上是以塊為單位連續存儲的。如果讀取一個時間段的數據，它能大幅減少隨機讀取操作，成數量級的提升讀取和查詢速度。
由於不同採集設備產生數據的過程完全獨立，每個設備的數據源是唯一的，一張表也就只有一個寫入者，這樣就可採用無鎖方式來寫，寫入速度就能大幅提升。
對於一個數據採集點而言，其產生的數據是時序的，因此寫的操作可用追加的方式實現，進一步大幅提高數據寫入速度。

主要功能

TDengine 的主要功能如下：

寫入數據，支援
- SQL 寫入
- 無模式（Schemaless）寫入，支援多種標準寫入協議
- 與多種第三方工具的無縫集成，它們都可以僅通過配置而無需任何程式碼即可將數據寫入 TDengine
  - Telegraf
  - Prometheus
  - StatsD
  - collectd
  - Icinga2
  - TCollector
  - EMQX
  - HiveMQ
查詢數據，支援
- 標準 SQL，含嵌套查詢
- 時序數據特色函數
- 時序數據特色查詢，例如降取樣、插值、累加和、時間加權平均、狀態窗口、會話窗口等
- 用戶自定義函數（UDF）
快取，將每張表的最後一條記錄快取起來，這樣無需 Redis 就能對時序數據進行高效處理
流式計算（Stream Processing），TDengine 不僅支援連續查詢，還支援事件驅動的流式計算，這樣在處理時序數據時就無需 Flink 或 Spark 這樣流式計算組件
數據訂閱，應用程式可以訂閱一張表或一組表的數據，提供與 Kafka 相同的 API，而且可以指定過濾條件
可視化
- 支援與 Grafana 的無縫集成
- 支援與 Google Data Studio 的無縫集成
集群
- 集群部署，可以通過增加節點進行水平擴展以提升處理能力
- 可以通過 Kubernetes 部署 TDengine
- 通過多副本提供高可用能力
管理
- 監控運行中的 TDengine 實例
- 多種數據導入方式
- 多種數據導出方式
工具
- 提供互動式命令行程式（CLI），便於管理集群，檢查系統狀態，做即席查詢
- 提供壓力測試工具 taosBenchmark，用於測試 TDengine 的性能
編程