TDengine 助力西门子轻量级数字化解决方案 SIMICAS 简化数据处理流程
SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后，他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis，大大简化了系统架构。
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TDengine 在中天钢铁 GPS、 AIS 工业大数据调度中的落地
在 TDengine 平稳运行的数周时间里，中天钢铁的新系统平均每周收录 3000 多辆车辆表与 100 多条船只表，每张表中数据或多或少，累计数量已达百万，业务的实际效果也达到了预期。本文分享了他们对于新项目的数据库选型、应用的思考，同时也进行了业务效果分析。
时序数据库支持水平扩展的重要性
从 2016 年底到现在，大部分 Time Series Database 都不是分布式的，换句话说，它们不支持水平扩展。InfluxDB集群也只有企业版支持，开源版并不支持。而传统 Time Ser
如何通过 IDEA 数据库管理工具连接 TDengine？
这段时间以来 TDengine、taos-jdbcdriver 有了很大的迭代更新，JDBC Connector 已经从 TDengine 仓库中独立出来。本篇博客以目前 2.0.39 版本的 JDBC Connector 为例，介绍如何使用源码编译、打包，以及如何使用 IDEA 数据库工具连接 TDengine。
记录智能电表等设备产生的实时数据，应该选择什么样的数据库？
智能电表产生的实时数据非常建议使用时序数据库（Time Series Database）。从描述上看，智能电表设备产生的实时数据具有典型的时间戳标志，是时间序列数据，同时针对多台设备的数据存储和数据监
作为一款时序数据库，TDengine 是如何实现并开源其分布式集群功能？
TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠，基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设而进行设计的。
企业如何选择合适的 Time Series Database？
根据最近的 DB-engines 排名，主流 Time Series Database 依然是 InfluxDB、Prometheus 等。但从排行上升趋势不难看出，近一年新的 Time Series
涛思数据时序数据库 TDengine 正式入驻青云云市场
涛思数据与青云科技达成合作，涛思数据时序数据库 TDengine 正式入驻青云云市场，将共同为企业和个人用户提供开源、高性能、分布式且支持 SQL 的时序数据库（Time Series Databas
数百亿数据压缩至 600GB，TDengine 落地协鑫能科移动能源数据平台
为了解决广大新能源汽车车主面临的充电效率问题，协鑫能科打造了以换电为核心业务的移动能源品牌「协鑫电港」，需要对各种数据流进行科学管理、合理运用与智能调度，在数据库的选择上尤为重要。本文分享了他们对于能源数据库架构的搭建思考以及 TDengine 的应用心得。
