有数据质量保证的数据汇聚
消除数据孤岛，为决策者提供更好的宏观视图。TDengine 能将来自各种类型数据源（包括 PI System、MQTT、OPC 等）的工业数据汇聚到一起，并可以进行数据的清洗、加工、转换工作，以保证入库数据的质量，便于集中监测、进行总体数据分析。并且，TDengine 是一个零代码平台，只需很少的配置，即可实现工业数据源的 ETL（提取、转换和加载）流程。
高性能、分布式的数据存储
基于开源的 TDengine 时序数据库，提供高性能、分布式的数据存储和基于 SQL 的查询服务，并有所增强。TSBS 基准测试结果显示，TDengine 的写入、查询、存储性能均远超 InfluxDB、TimescaleDB 等时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本降低至少 50% 以上。并且拥有强大的水平扩展能力，能够支持 10 亿个设备、100 台服务器节点。
大数据 / 小成本
高性能，大幅降低对计算和存储资源的消耗；为了降低系统设计复杂度和运行成本，TDengine 充分利用时间序列数据的特点，构建了自己的缓存、流计算和数据订阅功能；采用 TDengine 可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本降低至少 50% 。
60s 即可开箱体验
TDengine 支持各种数据源，不需要一行代码仅需做少量配置即可将数据写入，且采用标准 SQL 做查询和流式计算，支持各种编程语言，没有学习成本，可立即上手。并且可以通过 TDengine Cloud 立即使用体验，快速验证自己的应用场景。
深受开发者喜爱的开源社区
开源、云原生的时序数据库 TDengine OSS 是 TDengine 的核心模块，TDengine 在 TDengine OSS 基础上增加了企业必需的大数据处理功能。TDengine OSS 完全开源，包括集群，多次登上 GitHub 全球趋势榜，项目十分活跃，吸引了国内外众多开发者的关注和喜爱，其用户和社区也在不断壮大。
TDengine 博客精选
近日，TDengine 3.2.1.0 成功发布，本文将向大家简单介绍一下该版本涉及到的重大功能优化。
利用 TDengine Enterprise 和 TDengine Cloud 的数据接入功能，我们现在能够将 MQTT、InfluxDB 中的数据通过规则无缝转换至 TDengine 中，由于该功能在实现及使用上与 Logstash 类似，本文将结合 Logstash 为大家进行解读。
本篇文章中，我们将就如何在 TDengine 中开启 TSZ 压缩算法进行详细说明，并会针对 TSZ 压缩算法展开功能测试，为大家验证其在实际业务场景中的更优性能。
在本文中，TDengine 资深研发将以 TDengine 3.0 为对象，为大家介绍数据订阅功能的正确打开方式，给到有需要的人作参考指南，避免走入应用误区。
通过 TDengine Java connector，Seeq 可以轻松支持查询 TDengine 提供的时序数据，并提供数据展现、分析、预测等功能。本文将对此进行介绍。
近日，TDengine 3.2.0.0 成功发布，本文将向大家简单介绍一下该版本涉及到的重大更新。
