TDengine 介绍
TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外,为减少研发的复杂度、系统维护的难度,TDengine还提供缓存、消息队列、订阅、流式计算等功能,为物联网、工业互联网大数据的处理提供全栈的技术方案,是一个高效易用的物联网大数据平台。与Hadoop等典型的大数据平台相比,它具有如下鲜明的特点:
- 硬件或云服务成本降至1/5:由于超强性能,计算资源不到通用大数据方案的1/5;通过列式存储和先进的压缩算法,存储空间不到通用数据库的1/10。
- 全栈时序数据处理引擎:将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融为一体,应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS等软件,大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
- 强大的分析功能:无论是十年前还是一秒钟前的数据,指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。
- 零运维成本、零学习成本:安装集群简单快捷,无需分库分表,实时备份。类似标准SQL,支持RESTful, 支持Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与MySQL相似,零学习成本。
TDengine 总体适用场景
作为一个IOT大数据平台,TDengine的典型适用场景是在IOT范畴,而且用户有一定的数据量。本文后续的介绍主要针对这个范畴里面的系统。范畴之外的系统,比如CRM,ERP等,不在本文讨论范围内。