车联网作为汽车产业电动化、智能化、网联化转型的核心载体，正面临海量时序数据的爆发式增长。车辆运行状态、电池管理、环境感知等时序数据是保障安全、优化体验、驱动创新的关键资源，但在数据规模、实时性要求和成本控制等方面对传统数据处理架构提出了严峻挑战。传统数据湖方案在应对高并发写入、低延迟查询、海量存储压缩等场景时存在性能瓶颈、存储成本高昂和实时分析能力不足等固有缺陷。

TDengine作为专为物联网及车联网设计的时序数据库，通过创新技术架构破解行业痛点。其超级表模型简化了千万级设备管理，列式存储与专用压缩算法实现存储成本降低10倍以上，内置流式计算引擎支持实时预警与状态分析。独特的端云协同架构中，车端版本可在1核2G资源下完成数据高倍压缩与本地计算，通过taosX服务实现秒级实时同步与文件批传双重模式，大幅降低网络负载与云端压力。

未来，TDengine将持续赋能高阶自动驾驶、车路协同等创新场景，为”云-边-端”一体化数据架构奠定基石，推动汽车产业向数据驱动的智慧出行时代加速迈进。

目录

➣ 第一章：车联网：数据驱动的未来与时序数据的核心地位

➣ 第二章：数据湖的演进与“时”不我待：为何 Hive 与 Iceberg 仍难解车联网时序之困

➣ 第三章：架构融合：构建以 TDengine 为核心的高效车联网数据平台

➣ 第四章：TDengine：为车联网打造的高性能、低成本时序引擎

➣ 第五章：TDengine：解锁实时车联网洞察，驱动极致效率

➣ 第六章：TDengine 在车联网领域的实践（案例节选）

➣ 第七章：结论与展望——选择 TDengine，把握车联网数据脉搏，驱动智慧出行未来

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