博客

为什么要从 OpenTSDB 迁移到 TDengine

为满足高速增长的物联网大数据市场和技术需求,在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL 数据库、流计算引擎、消息队列等软件的优点之后,涛思数据自主开发出创新型时序数据库 TDengine。在时间序列数据的处理上,TDengine 有着自己独特的优势。就 OpenTSDB 当前遇到的问题来说,TDengine 能够有效解决。

既不是研发顶尖高手,也不是销售大牛,为何偏偏获得 2 万 RMB 的首个涛思文化奖?

对于“涛思文化奖”,我们今后不设名额限制,不设时间,只要敢于指出非自己职责范围内的问题,解决它或推动它的解决,只要有创新,能极大的提升工作效率或产品竞争力,我们就马上奖励,而且奖金马上兑现。只有这样,涛思数据才有希望,才有可能打造出顶级的时序数据库产品(Time-Series Database),也才有可能成为世界一流的基础软件公司。

时序数据是如何被压缩的?具体有哪些可选择的压缩算法?

压缩算法的目的主要是为了减少存储空间或传输带宽,通过把原始数据转换成比原始格式更紧凑的形式,来提高数据的传输、存储和处理效率。具体来说,数据压缩的流程是怎样的?时序数据库中常见的数据编码和压缩算法又有哪些呢?本篇文章将会从具体实践出发进行经验分享。