要做研发高手，就是必须能看英文、写英文
不仅如此，我们开发的 TDengine Database 在定位上就不是国产替代，而是要在全球时序数据处理市场站在第一梯队。如果你不看英文资料，就无法了解欧美产品的最新进展，无法获取全球最新的该领域的资讯，何以取胜？
TDengine 在酷哞哞的应用
酷哞哞与 TDengine Database 结缘于 2019 年，在其工业互联网设备上云解决方案中，选择了 TDengine 作为数据平台，以满足海量工业数据存储和分析的需求。本篇文章解读了 TDengine 在此方案中的具体应用。
携手高性能时序数据库 TDengine 共度「开源之夏」！
由 TDengine 发布项目（今年项目数量 4 个），学生可以自由选择，并与社区导师沟通实现方案然后撰写项目计划书。被选中的学生将获得 TDengine 社区导师（资深、高水平的程序员前辈）亲自指导的机会，完成开发工作，并将成果贡献给社区！
时序数据库想要在时序场景下“远超”通用数据库，需要做到哪几点？
近年来，随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张，时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视，时序场景下通用型数据库步履维艰，各种时序数据库产品应运而起。但是，做一个优质的时序数据库真的很容易吗？本篇文章将从数据库开发者的角度，解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路，给到读者一些硬核技术思考。
替代 Elasticsearch，TDengine 助力四维图新将存储空间利用率提升 8 倍
面对海量的车载轨迹数据，四维图新数据存储面对非常大的压力——每分钟的轨迹数据大概有 2000 万条记录，他们此前使用的 Elasticsearch 存储方式不仅造成了严重的物理资源浪费，还存在查询瓶颈，所以急需转换数据存储中间件。本文讲述了四维图新在数据库选型测试、搭建与迁移等方面的相关实践经验。
“一个扫描枪一张表”，韵达选择 TDengine 应对每日亿级数据量
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。
MySQL 无法满足查询性能？北明天时选择 TDengine 实现热网监控和能源数据分析
目前，北明天时已经在热网监控和能源数据系统上应用了 TDengine Database，相比于 MySQL，在存储和查询上都获得了显著提升。在其他项目中，他们也正在加速 TDengine 对其他数据库产品的替代。本文中北明天时分享了关于 TDengine 的应用实践，以供参考。
