开源、高性能、分布式
支持 SQL 的时序数据库
让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据能得到高效实时的处理，对业务的运行状态进行实时的监测、预警，从大数据中挖掘出商业价值。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域。
典型场景
物联网
智能硬件、大型联网装备、智慧家庭、智慧城市、智慧矿山、智慧水务、智慧农业
工业互联网
智能制造，流程行业，生产数字化，数字孪生
IT运维
IDC、主机、虚机、网络设备、容器、微服务监测
车联网
TBox 数据处理、新能源汽车电池数据、自动驾驶、智慧物流、车队管理
能源
风力发电、光伏发电、配电、用电、能源管理
金融
股票、证券、期货行情数据
博客精选
在 58 同城的驾考业务上，需要存储分析驾校教练车传感器产生的数据，这是典型的时序数据场景，开发人员对原有的 TiDB 性能并不是很满意，因此 DBA 团队开始调研更具针对性的时序数据库。基于自身的业务需求，他们在 6 款时序数据库中选择了 TDengine Database，在经过深入的调研测试之后，开始部署实践，最终业务痛点问题得到了解决。
此前，韵达使用 MySQL 分区+索引处理订单数据的方式遭受到了挑战，面对每日亿级的数据量，MySQL 显然已经无法满足当下的数据处理需求。为更好地发展业务，在此基础上韵达新增了 TDengine 的数据源，用专业的数据库来进行时序数据的处理。
随着智慧城市的加速建设，物联设备的管理问题凸显，数字政通研发“城市管理物联网平台”对物联网设备实行监督，通过鸟瞰整体数据来发现设备问题，便于及时派单处理。面对海量物联网数据的处理，TDengine Database 的高效存储给了数字政通相当大的助力。
对于青岛协同创新金融研究院来说，一直打交道的交易记录、价格等数据均为时序数据，在选择数据库（Database）时，TDengine “一个设备一张表”的设计吸引了他们的目光。目前 TDengine 已经在其生产系统中稳定运行了 38 周。本文总结了他们在选型、搭建等方面的所思所想，以及应用 TDengine 之后所取得的效果。
在基于该对比测试框架下运行的测试中，展示出了 TDengine Database 相对于 InfluxDB 较大的性能优势，特别是更加多样化的条件和变量控制情况下的扩展测试中，我们看到 TDengine 一致性地表现出相对于 InfluxDB 的较大性能优势。- 为进一步提升TDengine自身的监控和运维能力，涛思数据开发了TDinsight – 基于Grafana的零依赖监控解决方案，可配合TDengine 2.3.3.0及以上版本使用。
