正式上架！TDengine 插件入驻 Grafana 官网
为了更方便用户使用 TDengine + Grafana 这个组合，在 TDengine 和 Grafana 两个团队的协作之下，TDengine 插件正式上架 Grafana 官网！用户可以直接搜索安装该插件，不用编辑 Grafana 配置文件了。
双重调研测试后，OPPO IoT 类产品开始接入 TDengine
在 OPPO 的穿戴产品的手环/手表类业务中，产生的数据类型为时序数据，具有写入量巨大且存在离线/历史数据补录（更新）的处理需求。此前使用的 MongoDB/MySQL 集群方案，后端存储压力较大，需要经常扩盘，针对此痛点，OPPO 云计算中心智慧物联云团队尝试调研对比了几款时序数据库（Time-Series Database）产品，试图寻找一个降本增效的解决方案。
【技术干货】代码示例：使用 Apache Spark 连接 TDengine
除了核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架构的考虑，还是需要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算分析。 为了帮助大家对接，我们特别推出了保姆级课程，包学包会。
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
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
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。
TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告
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。
TDengine在理想汽车物联网IoT平台业务场景的落地实践
随着业务数据量级的上升，理想汽车的物联网场景业务对数据存储性能的要求不断提高。他们内部团队也在积极探索不同的数据库与不同场景的最佳实践匹配，本文将分享 TDengine Database 在理想汽车物联网场景的落地经验。
TDengine助力顺丰科技大数据平台监控改造
顺丰科技工业大数据监控平台采用TDengine Database后，在稳定性、写入性能、查询性能等方面都有较大的提升，并且存储成本降低为原有方案的1/10。
