- 毫秒级返回数据,58同城 DBA 团队选择 TDengine 解决传感器数据处理难题

58同城 张广元
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。
- “一个扫描枪一张表”,韵达选择 TDengine 应对每日亿级数据量

韵达 陈祎杰
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。
- 助力 60+ 市区管理建设,TDengine 联手数字政通打造智慧城市平台

数字政通 胡自和、张东旭
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。
- “一只股票一张表”, TDengine 在青岛金融研究院量化分析场景中的应用

青岛金融研究院 William
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。
- TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告

Haojun Liao
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。
- TDinsight ——基于 Grafana 的 TDengine 零依赖监控解决方案

Linhe Huo
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。