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。
博客精选
为了给用户打造更丰富的可视化方案，TDengine 在开源不久就提供了对 Grafana 的支持，此后也在不断升级改造 TDengine Grafana 插件，还推出了基于 Grafana 的零依赖监控解决方案 TDinsight。本篇文章将以 tdengine-datasource 为例介绍 Grafana 插件开发。
在本篇文章中，我们将从 GitHub 上的一个关于内存泄漏的 issue入手，和大家探讨下导致内存泄漏的原因，以及如何避免和定位内存泄漏。
为了帮助社区用户更好地进行数据分析和管理，丰富可视化解决方案的多样性，我们将开源的时序数据库 TDengine OSS 与开源的数据库分析工具进行了集成，相信这对终极开源工具一定能帮助你释放数据潜力。
在本文中，TDengine 研发人员详细揭秘了 TDengine 数据订阅的流程和具体实现。
经过我们不断地打磨优化之后，TDengine 3.0 在性能、功能、稳定性各个方面均有大幅提升，已经从一款时序数据库蜕变成为高性能、云原生、分布式的物联网、工业大数据平台。
这篇博客将我开发这套系统的设计目标和理念”前期投入小、上手快、用的起”分享给大家，希望给大家一点启发。
