TDengine文档

    • ：下载、安装、体验，三秒钟搞定
    • TDengine命令行程序：访问TDengine的简便方式
    • ：运行示例程序，快速体验高效的数据插入、查询
    • 主要功能：插入、查询、聚合、分析、缓存、订阅、流式计算等等
    • ：一个脚本就建立一个TDengine加Grafana的监控示例
    • Docker镜像使用：通过Docker容器方式来运行TDengine，省去安装步骤

    数据模型和设计

    • ：关系型数据库模型，但要求每个采集设备单独建表
    • 主要模块：包含管理节点、数据节点和客户端，数据节点支持虚拟化
    • ：先写入WAL、之后写入缓存，再给应用确认
    • 数据存储：数据按时间段切片、采取列存、不同数据类型不同压缩算法

    TAOS SQL

    • ：添加、删除、查看数据库
    • 表管理：添加、删除、查看、修改表
    • ：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
    • 数据查询：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
    • ：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
    • 时间维度聚合：将表中数据按照时间段进行切割后聚合，降维处理

    超级表STable：多表聚合

    • ：一种创新的方式来管理和聚合同一类设备
    • 超级表管理：创建/删除、改变超级表
    • ：用超级表做模板，自动建表
    • STable中TAG管理：增加、删除、修改超级表或表的标签
    • ：通过设置标签过滤条件，将一组表进行聚合
    • STable使用示例：解释超级表的使用
    • )：基于滑动窗口，定时自动的对数据流进行查询计算
    • 数据订阅(Publisher/Subscriber))：象典型的消息队列，应用可订阅接收到的最新数据
    • )：每个设备最新的数据都会缓存在内存中，可快速获取
    • 报警监测(Alarm monitoring): 根据配置规则，自动监测超限行为数据，并主动推送

    连接器

    • ：通过libtaos客户端的库，连接TDengine服务器的主要方法
    • Java Connector(JDBC)：通过标准的JDBC API，给Java应用提供到TDengine的连接
    • ：给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
    • RESTful Connector：提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
    • ：给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
    • Node.js Connector：给Node.js应用提供一个链接TDengine服务器的驱动
    • ：给C#应用提供一个链接TDengine服务器的驱动
    • Windows客户端及程序接口：在Windows平台下连接TDengine服务

    与其他工具/系统的连接

    • ：获取并可视化保存在TDengine的数据
    • Matlab：通过配置Matlab的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
    • ：通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据

    系统管理

    • 文件目录结构：TDengine数据文件、配置文件等所在目录
    • ：端口，缓存大小，文件块大小和其他系统配置
    • 客户端配置：字符集、链接IP地址、缺省用户名、密码等配置
    • ：添加、删除TDengine用户，修改用户密码
    • 数据导入：可按脚本文件导入，也可按数据文件导入
    • ：从shell按表导出，也可用taosdump工具做各种导出
    • 系统连接、任务查询管理：查询或停止现有的连接、查询和流式计算
    • ：检查系统现有的连接、查询、流式计算，日志和事件等

    TDengine的技术设计

    • 存储设计：为时序数据专门优化设计的列式存储格式
    • ：高效的查询计算时序数据的方法
    • 集群设计：吸取NoSQL的优点，支持高可靠，支持线性扩展
    • ：更多的技术分析和架构设计文章

    TDengine的跨平台应用

    TDengine与其他数据库的对比测试

    培训和FAQ

    • ：常见问题与答案